"""Berlin (BE) — Plenarprotokoll-Parser (#106 / #150, ADR 0009).

PDF-basierter Parser fuer Berliner Abgeordnetenhaus-Plenarprotokolle.
Quelle: ``https://www.parlament-berlin.de/ados/{wp}/IIIPlen/protokoll/plen{wp}-{n:03}-pp.pdf``

## Anchor-Sprache (verifiziert WP19 Sitzung 50)

Berliner Abstimmungs-Sprache ist NRW-aehnlich, mit eigenem
Sprach-Stil:

```
Wer den Antrag auf Drucksache 19/1589 annehmen moechte, den bitte
ich jetzt um das Handzeichen. – Das sind die Fraktionen Bündnis 90/
Die Gruenen und Die Linke. Wer stimmt dagegen? – Das sind die
Fraktionen der CDU, SPD und AfD. Wer enthaelt sich, pro forma? –
Das ist niemand. Damit ist der Antrag abgelehnt.
```

## Pattern-Erkennung

- **Result-Anchor:** ``Damit ist [Antrag/Aenderungsantrag/...] (angenommen|abgelehnt)``
- **Vote-Block:** drei Q+A-Paare im Reden-Stil
  - JA: ``annehmen moechte ... – Das sind [PHRASE]``
  - NEIN: ``Wer stimmt dagegen? – Das sind [PHRASE]``
  - ENTH: ``Wer enthaelt sich(, pro forma)? – [PHRASE]``
- **Drucksachen-Lookup:** ``auf Drucksache 19/N`` rueckwaerts vom Anchor

## Fraktions-Mapping WP19

- ``Buendnis 90/Die Gruenen`` → GRÜNE
- ``Die Linke`` → LINKE
- ``CDU``, ``SPD``, ``AfD``, ``FDP``
- ``fraktionsloser Abgeordneter`` → ignoriert (Einzelpersonen)
"""
from __future__ import annotations

import re
from typing import Optional

try:
    import fitz  # PyMuPDF
except ImportError:
    fitz = None


ALLE_FRAKTIONEN_BE = ["CDU", "SPD", "GRÜNE", "LINKE", "AfD", "FDP"]

# Reihenfolge: längere Aliasse zuerst.
FRAKTIONEN_MAP_BE = [
    ("Bündnis 90/Die Grünen", ["GRÜNE"]),
    ("Bündnisses 90/Die Grünen", ["GRÜNE"]),
    ("Bündnis 90", ["GRÜNE"]),
    ("Die Linke", ["LINKE"]),
    ("der Linken", ["LINKE"]),
    ("Linke", ["LINKE"]),
    ("CDU", ["CDU"]),
    ("SPD", ["SPD"]),
    ("AfD", ["AfD"]),
    ("FDP", ["FDP"]),
]


def _normalize_fraktionen_be(text: str) -> list[str]:
    """Extrahiere BE-Fraktions-Codes aus einer Phrase."""
    found = set()
    remaining = text
    for phrase, codes in FRAKTIONEN_MAP_BE:
        if phrase in remaining:
            for c in codes:
                found.add(c)
            remaining = remaining.replace(phrase, " ")
    return sorted(found)


# Result-Anchor: "Damit ist [Subjekt] (angenommen|abgelehnt)"
RESULT_ANCHOR_RE = re.compile(
    r"Damit ist\s+(?:auch\s+)?(?:dieser?|die|das|der)\s+"
    r"(?P<subject>Antrag|Änderungsantrag|Gesetzesvorlage|Gesetzentwurf|"
    r"Entschließungsantrag|Beschlussempfehlung)"
    r"[^.]{0,200}?(?P<ergebnis>angenommen|abgelehnt)\.",
    re.DOTALL,
)


# Vote-Sub-Patterns: 3 Reden-Q+A-Paare. Wir akzeptieren Punkte zwischen
# der Frage und dem Vote-Block ("möchte. – Das sind ..."), und stoppen am
# nächsten Q-Marker oder Damit-Anchor.
JA_RE = re.compile(
    r"annehmen m(?:ö|oe)chte[^?]{0,200}?[–-]\s+(?:Das sind\s+|Das ist\s+)?"
    r"(?P<ja>[^?]+?)(?=Wer stimmt dagegen|Wer enthält sich|Wer enthaelt sich|Damit ist)",
    re.DOTALL,
)
NEIN_RE = re.compile(
    r"Wer stimmt dagegen\?[^?]{0,40}?[–-]\s+(?:Das sind\s+|Das ist\s+)?"
    r"(?P<nein>[^?]+?)(?=Wer enthält sich|Wer enthaelt sich|Damit ist)",
    re.DOTALL,
)
ENTH_RE = re.compile(
    r"Wer enth(?:ä|ae)lt sich(?:,\s+pro forma)?\?[^?]{0,40}?[–-]\s+"
    r"(?P<enth>[^?.]+?)(?=Damit ist|Wer|\.)",
    re.DOTALL,
)

DS_RE_BE = re.compile(r"Drucksache\s+(\d{1,2}/\d{2,5}(?:-\d+)?)")


def _parse_vote_block_be(block: str) -> dict:
    """Parst BE-Vote-Block aus dem Text vor einem Damit-Anchor."""
    votes = {"ja": [], "nein": [], "enthaltung": []}

    ja_m = JA_RE.search(block)
    if ja_m:
        votes["ja"] = _normalize_fraktionen_be(ja_m.group("ja"))

    nein_m = NEIN_RE.search(block)
    if nein_m:
        votes["nein"] = _normalize_fraktionen_be(nein_m.group("nein"))

    enth_m = ENTH_RE.search(block)
    if enth_m:
        enth_text = enth_m.group("enth")
        # 'niemand' → leere Liste (Berliner Idiom)
        if "niemand" in enth_text.lower() or "ist nicht der Fall" in enth_text:
            votes["enthaltung"] = []
        else:
            votes["enthaltung"] = _normalize_fraktionen_be(enth_text)

    return votes


def _resolve_drucksache_be(text: str, anchor_start: int) -> Optional[str]:
    """Rueckwaerts vom Anchor die Drucksache finden (1500-Zeichen Window)."""
    window_start = max(0, anchor_start - 1500)
    window = text[window_start:anchor_start]
    matches = list(DS_RE_BE.finditer(window))
    if matches:
        return matches[-1].group(1)
    return None


def _normalize_text(text: str) -> str:
    """Whitespace-Normalisierung wie NRW-Parser."""
    text = re.sub(r"\s+", " ", text)
    return text


def parse_protocol(pdf_path: str) -> list[dict]:
    """Parst ein Berliner Plenarprotokoll-PDF und liefert Vote-Records."""
    if fitz is None:
        raise ImportError("PyMuPDF (fitz) ist erforderlich fuer den BE-Parser")

    doc = fitz.open(pdf_path)
    full = "".join(p.get_text() for p in doc)
    doc.close()
    full = _normalize_text(full)

    results = []
    for m in RESULT_ANCHOR_RE.finditer(full):
        ergebnis = m.group("ergebnis")

        # Vote-Block: 1500 Zeichen vor dem Anchor
        block_start = max(0, m.start() - 1500)
        block = full[block_start:m.end()]

        ds = _resolve_drucksache_be(full, m.start())
        if not ds:
            continue

        votes = _parse_vote_block_be(block)

        einstimmig = (
            len(votes["ja"]) >= 5
            and not votes["nein"]
            and not votes["enthaltung"]
        )

        results.append({
            "drucksache": ds,
            "ergebnis": ergebnis,
            "einstimmig": einstimmig,
            "kind": "direct",
            "votes": votes,
            "anchor_pos": m.start(),
        })

    # Dedup ueber anchor_pos
    seen = set()
    deduped = []
    for r in results:
        if r["anchor_pos"] in seen:
            continue
        seen.add(r["anchor_pos"])
        deduped.append(r)

    return deduped