import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk import pos_tag
import jieba.posseg as pseg

# # 下载相关数据
# nltk.download('punkt')
# nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
import string
import re
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.schema import SystemMessage, HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI

def preprocess_eng(text):
    '''
    英文文本预处理：小写化，去除标点（待定），去除特殊符号，只保留单词
    拼写是否正确：是，因为是从ecoinvent导入的，没有拼写错误；
    词干提取(stemming)和词形还原(lemmatization)：可以处理一下，有的提取不准确，不做此操作
    '''
    # 去除标点
    text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))
    # 去除数字
    text = re.sub(r'\d+', ' ', text)
    # 去除多余字符
    text = re.sub(r'[^A-Za-z0-9\s]', '', text)
     # 去除多余空格
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
    return text

def preprocess_zh(text):
    '''
    中文文本预处理:只保留中文内容，去除英文、数字和标点
    '''
    text = str(text)
    # 去除英文
    text = re.sub(r'[a-zA-Z]',' ',text)
    text = re.sub(r'\d', ' ', text)
    # 去除中文标点符号
    text = re.sub(r'[，。！？、；：“”（）《》【】-]', ' ', text)
    # 去除英文标点符号
    text = re.sub(r'[.,!?;:"\'\(\)\[\]{}]', ' ', text)
    # 去除空格
    text = re.sub(r'\s+','',text)

    return text

# 英文名词处理
def get_noun_en(text):
    # 分词
    words = word_tokenize(text)
    # 词性标注
    tagged = pos_tag(words)

    # 提取名词
    nouns = [word for word, tag in tagged if tag.startswith('NN')]
    noun = ' '.join(nouns)
    return noun

# 中文名词提取
def get_noun_zh(text):
    x = str(text)
    if x=='nan':
        return ''
    words = pseg.cut(text)
    nouns = [word for word, flag in words if flag.startswith('n')]
    noun = ' '.join(nouns)
    return noun

def has_no_chinese(text):
    """
    判断一个文本是否不包含中文字符
    
    参数:
        text (str): 需要检查的文本
        
    返回:
        bool: 如果文本中没有中文字符返回True，否则返回False
    """
    for char in text:
        if '\u4e00' <= char <= '\u9fff' or \
           '\u3400' <= char <= '\u4dbf' or \
           '\u2f00' <= char <= '\u2fdf' or \
           '\u3100' <= char <= '\u312f' or \
           '\u31a0' <= char <= '\u31bf':
            return False
    return True

   
def extract_List(text):
    pattern = r'\[(.*?)\]'
    matches = re.findall(pattern,text)
    try:
        return matches[-1]
    except Exception as e:
        print("字符串处理异常！",e)
        return None
    
def translate(query):
    sys_template = '''
    你是一个专注于化工、环境学科领域的翻译专家。
    用户将提供一个生命周期评价领域数据库的查询，查询可能包含中英文字符。你的任务是：

    1. 将查询中的所有英文表述转化为对应的中文表述；
    2. 确保转化后的查询中不含任何非中文语言；
    3. 将完整的中文查询以“[]”格式返回；
    4. 不返回除“[]”格式外的任何其他内容。
    请严格按照上述要求执行。
    '''
    human_template = "查询内容为:{context}"

    chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", sys_template),
        ("human", human_template)
    ])

    messages = chat_prompt.format_messages(context=query)
    # print(messages)
    llm = ChatOpenAI(
        model = "deepseek-chat",
        base_url="https://api.deepseek.com",
        api_key="sk-3e42e538bc39411ab80761106d83dda9",
        temperature=0,
    )
    response = llm.invoke(messages)
    content = response.content
    result = extract_List(content)
    return result
if __name__ == '__main__':     
    res = translate("HCOOH的定义是什么？")
    print(res)