#!/usr/bin/env python3
"""Бэкфилл полного текста для уже залитых документов PMC.

Зачем: PMC отдаёт тело статьи прямо в ответе efetch (40-50 тыс. символов), но
документы, залитые до включения сохранения full_text, остались в базе с одной
аннотацией — L1 сравнивает по ней и не видит тело статьи. Докачка PDF по url
здесь не работает: ссылка ведёт на HTML-страницу NCBI (замер: 0 из 8). Поэтому
текст берём тем же путём, что и парсер, — через API.

Замер на проде 2026-08-28: 12 368 документов PMC без полного текста.

Что делает для каждого документа: efetch по PMC id → извлечение текста →
`store_full_text` (та же функция, что у задачи докачки: MinIO + пересчёт
fingerprints по полному тексту + обновление MinHash LSH).

Идемпотентно: документы с уже проставленным minio_key не берутся.

Запуск (в контейнере worker-indexer, репозиторий внутрь не смонтирован):
    cd /home/user/anti-plagiarism
    C="docker compose -f docker-compose.prod.yml exec -T worker-indexer python -"
    $C < scripts/ops/backfill_pmc_fulltext.py                  # dry-run
    $C --apply --limit 40 < scripts/ops/backfill_pmc_fulltext.py   # пробная порция
    $C --apply < scripts/ops/backfill_pmc_fulltext.py              # всё

Внимание: каждый документ добавляет ~3.5 тыс. строк в fingerprints (~4.5 ГБ
на все 12 тыс.). Перед полным прогоном стоит убедиться в свободном месте на
сервере БД.
"""

import argparse
import sys
import time

BATCH = 20  # столько id за один efetch — как в самом парсере


def main() -> None:
    ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__,
                                 formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter)
    ap.add_argument("--apply", action="store_true", help="реально сохранять (иначе dry-run)")
    ap.add_argument("--limit", type=int, default=0, help="взять не больше N документов (0 = все)")
    args = ap.parse_args()

    if "/parsers" not in sys.path:
        sys.path.insert(0, "/parsers")

    from app.db import db_session
    from app.tasks.index import store_full_text
    from sqlalchemy import text

    with db_session() as s:
        sql = """
            SELECT id, ext_id FROM documents
            WHERE source = 'pmc' AND minio_key IS NULL AND ext_id IS NOT NULL
            ORDER BY id
        """
        if args.limit:
            sql += f" LIMIT {int(args.limit)}"
        rows = s.execute(text(sql)).all()

    # ext_id формата "pmc:13521573" → числовой id для efetch
    todo = {ext.split(":", 1)[-1]: doc_id for doc_id, ext in rows if ":" in ext}
    print(f"документов PMC без полного текста: {len(rows)} (пригодных ext_id: {len(todo)})")
    if not todo:
        return

    if not args.apply:
        print(f"[dry-run] первые id: {list(todo.items())[:5]}")
        print("Запустите с --apply (рекомендуется сначала --limit 40).")
        return

    from pmc import PMCParser

    parser = PMCParser()
    ids = list(todo)
    done = failed = empty = 0
    chars_total = 0
    t0 = time.time()

    for i in range(0, len(ids), BATCH):
        batch = ids[i : i + BATCH]
        try:
            resp = parser.client.get(
                "https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/efetch.fcgi",
                params=parser._params(db="pmc", id=",".join(batch), rettype="full", retmode="xml"),
            )
            resp.raise_for_status()
            articles = parser._parse_articles(resp.text)
        except Exception as e:
            failed += len(batch)
            print(f"  батч {i // BATCH}: ошибка запроса: {e}")
            continue

        for raw in articles:
            doc = parser.transform(raw)
            ext = (doc.get("ext_id") or "").split(":", 1)[-1]
            doc_id = todo.get(ext)
            full = doc.get("full_text") or ""
            if not doc_id:
                continue
            if len(full) < 1000:  # аннотация вместо тела — сохранять нечего
                empty += 1
                continue
            try:
                store_full_text(doc_id, full)
                done += 1
                chars_total += len(full)
            except Exception as e:
                failed += 1
                print(f"  doc {doc_id}: не сохранён: {e}")

        if (i // BATCH) % 10 == 0:
            speed = done / max(time.time() - t0, 1)
            print(f"  обработано {i + len(batch)}/{len(ids)} · сохранено {done} · "
                  f"{speed:.1f} док/с")
        time.sleep(0.35)  # лимит NCBI без ключа — 3 запроса/с

    avg = chars_total // done if done else 0
    print(f"\nГотово за {time.time() - t0:.0f}с: сохранено {done}, "
          f"без тела статьи {empty}, ошибок {failed}, средний объём {avg} симв.")


if __name__ == "__main__":
    main()