import logging
import os
import tempfile
from datetime import datetime

from fastapi import APIRouter, Request, File, UploadFile
from fastapi.responses import JSONResponse

# 创建路由路由器
router = APIRouter(prefix="/api", tags=["学伴"])

# 配置日志
logger = logging.getLogger(__name__)


@router.post("/xueban/upload-audio")
async def upload_audio(file: UploadFile = File(...)):
    """
    上传音频文件并进行ASR处理
    - 参数: file - 音频文件
    - 返回: JSON包含识别结果
    """
    try:
        # 记录日志
        logger.info(f"接收到音频文件: {file.filename}")

        # 保存临时文件
        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")
        file_ext = os.path.splitext(file.filename)[1]
        temp_file_name = f"temp_audio_{timestamp}{file_ext}"
        temp_file_path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), temp_file_name)

        with open(temp_file_path, "wb") as f:
            content = await file.read()
            f.write(content)

        logger.info(f"音频文件已保存至临时目录: {temp_file_path}")

        # 这里应该调用ASR服务进行处理
        # 示例：asr_result = await process_asr(temp_file_path)
        # 为了演示，这里返回模拟结果
        asr_result = {
            "text": "这是一段测试音频的识别结果",
            "confidence": 0.95,
            "audio_duration": len(content) / 1024 / 16  # 估算音频时长
        }

        # 删除临时文件
        os.remove(temp_file_path)
        logger.info(f"临时文件已删除: {temp_file_path}")

        # 返回识别结果
        return JSONResponse(content={
            "success": True,
            "message": "音频识别成功",
            "data": asr_result
        })

    except Exception as e:
        logger.error(f"音频处理失败: {str(e)}")
        return JSONResponse(content={
            "success": False,
            "message": f"音频处理失败: {str(e)}"
        }, status_code=500)

# 实际应用中，您需要实现ASR处理函数
async def process_asr(audio_path: str) -> dict:
    """
    调用ASR服务处理音频文件
    :param audio_path: 音频文件路径
    :return: 识别结果字典
    """
    # 这里应该集成实际的ASR服务
    # 例如百度AI、阿里云、讯飞等ASR服务
    # 或者本地的ASR模型
    pass