import os
import datetime
import pandas as pd
from collections import Counter
import gradio as gr
import argilla as rg

# Configuración de Argilla
client = rg.Argilla(
    api_url=os.getenv("ARGILLA_API_URL"), api_key=os.getenv("ARGILLA_API_KEY")
)


def fetch_data(dataset_name: str, workspace: str):
    """
    Fetch dataset from Argilla.
    Args:
        dataset_name: Name of the dataset.
        workspace: Workspace where the dataset is located.
    Returns:
        Dataset object or None if an error occurs.
    """
    try:
        dataset = client.datasets(dataset_name, workspace=workspace)
        if not dataset:
            raise ValueError(f"Dataset '{dataset_name}' not found in workspace '{workspace}'")
        return dataset
    except Exception as e:
        print(f"Error fetching dataset: {e}")
        return None


def get_progress(dataset) -> dict:
    """
    Calculate the annotation progress of the dataset.
    Args:
        dataset: The dataset to calculate progress for.
    Returns:
        A dictionary with the total number of records, the number of annotated records, and the progress percentage.
    """
    records = list(dataset.records)
    total_records = len(records)
    annotated_records = len(
        [record.status for record in records if record.status == "completed"]
    )
    progress = (annotated_records / total_records) * 100 if total_records > 0 else 0
    return {
        "total": total_records,
        "annotated": annotated_records,
        "progress": progress,
    }


def get_leaderboard(dataset) -> dict:
    """
    Get the leaderboard of user contributions.
    Args:
        dataset: The dataset to calculate contributions for.
    Returns:
        A dictionary with usernames as keys and their contribution counts as values.
    """
    contributions = {}
    for record in dataset.records:
        if record.status == "completed" and record.responses:
            responses_list = list(record.responses)
            if responses_list:
                first_response = responses_list[0]
                if hasattr(first_response, "user_id"):
                    unique_key = record.metadata.get("contribution_id", record.id)
                    contributions[unique_key] = client.users(id=first_response.user_id).username
    return dict(Counter(contributions.values()))


def update_dashboard():
    """
    Update the dashboard with the latest data.
    Returns:
        A DataFrame with the top 5 contributors.
    """
    dataset = fetch_data(os.getenv("DATASET_NAME"), os.getenv("WORKSPACE"))
    if not dataset:
        return pd.DataFrame(columns=["Usuario", "Contribuciones"])

    user_annotations = get_leaderboard(dataset)
    leaderboard_df = pd.DataFrame(
        list(user_annotations.items()), columns=["Usuario", "Contribuciones"]
    )
    leaderboard_df = leaderboard_df.sort_values("Contribuciones", ascending=False).head(5)

    # Reset index for better display
    leaderboard_df.reset_index(drop=True, inplace=True)

    return leaderboard_df


# Custom CSS for styling
custom_css = """
.gradio-container {
    font-family: 'Poppins', sans-serif; /* Fuente moderna */
    background-color: white; /* Fondo blanco */
    padding: 20px;
    border-radius: 10px;
}
h1 {
    color: #2c3e50; /* Color oscuro para el título */
    text-align: center;
    font-size: 32px;
    margin-bottom: 20px;
}
.dataframe {
    width: 100%;
    border-collapse: collapse;
    margin: 0 auto;
    box-shadow: 0 4px 8px rgba(0, 0, 0, 0.1);
    border-radius: 10px;
    overflow: hidden;
    background-color: white; /* Fondo blanco para la tabla */
    border: 1px solid white; /* Líneas separadoras blancas */
}
.dataframe th, .dataframe td {
    padding: 12px 15px;
    text-align: left;
    border-bottom: 1px solid white; /* Líneas separadoras blancas */
}
.dataframe th {
    background-color: #6c757d; /* Color más neutro (gris) */
    color: white;
    font-weight: bold;
}
.dataframe tr:nth-child(even) {
    background-color: #f8f9fa; /* Fondo gris claro para filas pares */
}
.dataframe tr:hover {
    background-color: #e9ecef; /* Color de hover más suave */
}
.dataframe tr:first-child {
    background-color: #FFD700; /* Dorado para el 1er puesto */
    color: #000; /* Texto negro para mejor contraste */
}
.dataframe tr:nth-child(2) {
    background-color: #C0C0C0; /* Plateado para el 2do puesto */
    color: #000; /* Texto negro para mejor contraste */
}
.dataframe tr:nth-child(3) {
    background-color: #cd7f32; /* Bronce para el 3er puesto */
    color: #000; /* Texto negro para mejor contraste */
}
.dataframe tr:nth-child(4), .dataframe tr:nth-child(5) {
    background-color: #2c3e50; /* Color oscuro para el 4º y 5º puesto */
    color: #fff; /* Texto blanco para mejor contraste */
}
/* Añadir emojis a los puestos */
.dataframe tr:first-child td:first-child::before {
    content: "🥇 "; /* Emoji para el 1er puesto */
}
.dataframe tr:nth-child(2) td:first-child::before {
    content: "🥈 "; /* Emoji para el 2do puesto */
}
.dataframe tr:nth-child(3) td:first-child::before {
    content: "🥉 "; /* Emoji para el 3er puesto */
}
.dataframe tr:nth-child(4) td:first-child::before,
.dataframe tr:nth-child(5) td:first-child::before {
    content: "🎖️ "; /* Emoji para el 4º y 5º puesto */
}
/* Estilo para el botón */
button {
    width: auto !important; /* Ancho automático */
    padding: 10px 20px !important; /* Padding más pequeño */
    font-size: 16px !important;
    background-color: #6c757d !important; /* Color más neutro */
    color: white !important;
    border: none !important;
    border-radius: 5px !important;
    cursor: pointer !important;
}
button:hover {
    background-color: #5a6268 !important; /* Color más oscuro al pasar el ratón */
}
/* Eliminar scroll */
.dataframe {
    overflow: hidden !important; /* Eliminar scroll */
}
"""


# Gradio Interface
with gr.Blocks(css=custom_css) as demo:
    gr.Markdown("# 🏆 Ranking Contribuciones Letras Carnaval Cádiz")  # Emoji en el título

    with gr.Row():
        leaderboard_output = gr.Dataframe(
            headers=["Usuario", "Contribuciones"],  # Cambiado a "Usuario" y "Contribuciones"
            datatype=["str", "number"],
            interactive=False,
            elem_classes="dataframe",
        )

    demo.load(
        update_dashboard,
        inputs=None,
        outputs=[leaderboard_output],
    )
    gr.Button("🔄 Actualizar").click(  # Emoji en el botón y texto "Actualizar"
        update_dashboard,
        inputs=None,
        outputs=[leaderboard_output],
    )


if __name__ == "__main__":
    demo.launch()