# utils/data_loader.R
# 混合数据协议：自动识别 inline 数据 vs 预签名 URL
# 
# 架构说明：
# - R 服务不持有 OSS 密钥，遵循平台 OSS 存储规范
# - Node.js 后端通过 storage.getUrl() 生成预签名 URL
# - R 服务直接访问预签名 URL 下载数据
# - 开发环境使用 ai-clinical-data-dev bucket，无需 Mock

library(httr)
library(jsonlite)
library(glue)

# 统一数据加载入口
load_input_data <- function(input) {
  # 检查输入结构
  if (is.null(input$data_source)) {
    stop(make_error(ERROR_CODES$E100_INTERNAL_ERROR, 
                    details = "请求缺少 data_source 字段"))
  }
  
  source_type <- input$data_source$type  # "inline" | "oss"
  
  if (source_type == "inline") {
    # 方式1：内联 JSON 数据（< 2MB）
    message("[DataLoader] 使用 inline 数据模式")
    
    raw_data <- input$data_source$data
    
    # 调试：打印原始数据结构
    message(glue("[DataLoader] 原始数据类型: {class(raw_data)}"))
    message(glue("[DataLoader] 原始数据长度: {length(raw_data)}"))
    
    # 安全转换：处理不同的 JSON 解析结果
    if (is.data.frame(raw_data)) {
      # 已经是 data.frame
      df <- raw_data
      message("[DataLoader] 数据已是 data.frame")
      
    } else if (is.list(raw_data) && length(raw_data) > 0) {
      # 检查是行格式还是列格式
      first_elem <- raw_data[[1]]
      
      if (is.list(first_elem) && !is.null(names(first_elem))) {
        # 行格式: [{"col1": val1, "col2": val2}, {...}, ...]
        # 每个元素是一行数据
        message("[DataLoader] 检测到行格式数据 (JSON array of objects)")
        
        # 使用 jsonlite 的 bind_rows 功能
        df <- tryCatch({
          # 方法1：使用 do.call + rbind.data.frame
          df_list <- lapply(raw_data, function(row) {
            # 将每一行转为 data.frame
            as.data.frame(lapply(row, function(val) {
              if (is.null(val)) NA else val
            }), stringsAsFactors = FALSE)
          })
          do.call(rbind, df_list)
        }, error = function(e) {
          # 方法2：如果上面失败，尝试 jsonlite 转换
          message(glue("[DataLoader] rbind 失败，尝试 jsonlite 转换: {e$message}"))
          jsonlite::fromJSON(jsonlite::toJSON(raw_data), flatten = TRUE)
        })
        
      } else if (!is.null(names(raw_data))) {
        # 列格式: {"col1": [...], "col2": [...]}
        message("[DataLoader] 检测到列格式数据 (JSON object with arrays)")
        df <- data.frame(
          lapply(raw_data, function(x) {
            if (is.list(x)) unlist(x) else x
          }),
          stringsAsFactors = FALSE
        )
        
      } else {
        # 未知格式
        message(glue("[DataLoader] 未知数据格式，first_elem class: {class(first_elem)}"))
        stop(make_error(ERROR_CODES$E100_INTERNAL_ERROR,
                        details = "无法识别的数据格式"))
      }
      
    } else {
      stop(make_error(ERROR_CODES$E100_INTERNAL_ERROR,
                      details = paste("无法解析的数据类型:", class(raw_data), "或数据为空")))
    }
    
    message(glue("[DataLoader] 转换后: {nrow(df)} 行, {ncol(df)} 列, 列名: {paste(names(df), collapse=', ')}"))
    return(df)
    
  } else if (source_type == "oss") {
    # 方式2：从预签名 URL 下载（2MB - 20MB）
    # 注意：oss_url 是由 Node.js 后端生成的预签名 URL，不是 oss_key
    oss_url <- input$data_source$oss_url
    
    if (is.null(oss_url) || oss_url == "") {
      stop(make_error(ERROR_CODES$E100_INTERNAL_ERROR,
                      details = "OSS 模式缺少 oss_url 字段"))
    }
    
    return(load_from_signed_url(oss_url))
    
  } else {
    stop(make_error(ERROR_CODES$E100_INTERNAL_ERROR,
                    details = paste("未知的 data_source.type:", source_type)))
  }
}

# 从预签名 URL 下载数据
# 
# @param url 预签名 URL（由 Node.js storage.getUrl() 生成）
# @return data.frame
# 
# 说明：开发环境和生产环境都使用真实 OSS
# - 开发环境：ai-clinical-data-dev bucket
# - 生产环境：ai-clinical-data bucket
load_from_signed_url <- function(url) {
  
  message(glue("[DataLoader] 从预签名 URL 下载数据"))
  
  temp_file <- tempfile(fileext = ".csv")
  on.exit(unlink(temp_file))
  
  tryCatch({
    # 预签名 URL 自带认证信息，直接 GET 即可
    response <- GET(url, write_disk(temp_file, overwrite = TRUE))
    
    status <- status_code(response)
    if (status != 200) {
      # 403 通常表示签名过期
      if (status == 403) {
        stop(make_error(ERROR_CODES$E100_INTERNAL_ERROR,
                        details = "预签名 URL 已过期，请重新上传数据"))
      }
      stop(make_error(ERROR_CODES$E100_INTERNAL_ERROR,
                      details = paste("OSS 下载失败，HTTP 状态码:", status)))
    }
    
    # 检测文件类型并读取
    content_type <- headers(response)$`content-type`
    
    if (grepl("csv", content_type, ignore.case = TRUE) || 
        grepl("\\.csv", url, ignore.case = TRUE)) {
      return(read.csv(temp_file, stringsAsFactors = FALSE))
    } else if (grepl("excel|xlsx", content_type, ignore.case = TRUE) ||
               grepl("\\.xlsx?", url, ignore.case = TRUE)) {
      # 需要 readxl 包
      if (!requireNamespace("readxl", quietly = TRUE)) {
        stop(make_error(ERROR_CODES$E100_INTERNAL_ERROR,
                        details = "Excel 文件需要 readxl 包"))
      }
      return(as.data.frame(readxl::read_excel(temp_file)))
    } else {
      # 默认尝试 CSV
      return(read.csv(temp_file, stringsAsFactors = FALSE))
    }
    
  }, error = function(e) {
    if (grepl("make_error", deparse(e$call))) {
      stop(e)  # 重新抛出已格式化的错误
    }
    stop(make_error(ERROR_CODES$E100_INTERNAL_ERROR,
                    details = paste("OSS 网络错误:", e$message)))
  })
}