"""
资讯子图API调用工具
News Analysis API Client
"""

from typing import Dict, Any, Optional, List
import random
from datetime import datetime
from dataclasses import dataclass


@dataclass
class NewsAPIClient:
    """
    资讯API客户端 - 可扩展支持多种API
    """
    
    # 可以配置多个API（如 NewsAPI, 今日头条, 百度新闻等）
    newsapi_key: Optional[str] = None
    
    def query_news_mock(self, query: str) -> List[Dict[str, Any]]:
        """
        模拟查询资讯 - 目前用于演示
        """
        # 模拟资讯数据库
        mock_news = [
            {
                "title": "OpenAI发布GPT-5：智能再升级",
                "source": "Tech News",
                "summary": "最新消息，OpenAI刚刚发布了GPT-5模型，智能水平再次取得重大突破...",
                "keywords": ["AI", "GPT-5", "OpenAI"],
                "author": "AI Team",
                "published_at": datetime.now().isoformat()
            },
            {
                "title": "大模型在医疗领域的应用",
                "source": "Health Tech",
                "summary": "大模型AI技术正在医疗领域展现巨大潜力，从辅助诊断到药物研发...",
                "keywords": ["医疗", "大模型", "应用"],
                "author": "Medical Team",
                "published_at": datetime.now().isoformat()
            },
            {
                "title": "2026年AI行业发展趋势报告",
                "source": "Business Daily",
                "summary": "最新行业报告显示，AI行业将继续保持高速增长，企业数字化转型加速...",
                "keywords": ["趋势", "AI", "商业"],
                "author": "Business Team",
                "published_at": datetime.now().isoformat()
            }
        ]
        
        # 根据查询词简单过滤
        results = []
        query_lower = query.lower()
        
        for news in mock_news:
            if (query_lower in news["title"].lower() or 
                query_lower in news["summary"].lower() or 
                any(keyword.lower() in query_lower for keyword in news["keywords"])):
                results.append(news)
        
        # 如果没有匹配到，返回前两条
        if not results:
            results = mock_news[:2]
        
        return results
    
    def analyze_url_mock(self, url: str) -> Dict[str, Any]:
        """
        模拟URL分析 - 目前用于演示
        """
        return {
            "title": f"分析结果：{url}",
            "source": "URL Analyzer",
            "summary": "已完成对该URL的内容分析，包含文章摘要和情感倾向判断...",
            "keywords": ["News", "Analysis", url.split("/")[-1] if url else "unknown"]
        }
    
    def extract_keywords_mock(self, text: str) -> List[str]:
        """
        模拟关键词提取 - 目前用于演示
        """
        # 简单的关键词提取模拟
        common_keywords = ["AI", "大模型", "应用场景", "行业趋势", "创新", "技术"]
        result = []
        
        for keyword in common_keywords:
            if keyword.lower() in text.lower():
                result.append(keyword)
        
        # 如果没找到，返回默认关键词
        if not result:
            result = ["AI", "大模型", "应用场景", "行业趋势"]
        
        return result
    
    def generate_report_mock(self, query: str) -> str:
        """
        模拟报告生成 - 目前用于演示
        """
        report = f"""═══════════════════════════════════════════
📊 资讯分析报告
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主题：{query}

📋 摘要：
这是一份关于 {query} 的资讯分析综合报告，包含最新行业动态和趋势分析。

🔍 主要发现：
1. AI技术持续快速发展
2. 大模型应用场景不断拓展
3. 行业数字化转型加速

🏷️ 关键词：
- AI
- 大模型
- 数字化转型
- 创新

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💡 建议：继续关注行业动态，把握发展机遇！
"""
        return report


# 单例实例
news_api = NewsAPIClient()