"""Pinterest 参考模式自定义节点：加载本地图片文件夹 → 校验数量 → 注册进图池（pinterest_custom_load）。

仅自定义模式（pinterest.mode=custom）使用，替代 pinterest_search + pinterest_scrape：
  直接把 pinterest.custom_image_dir 内的有效图片（jpg/jpeg/png/webp）注册进图池，
  再复用 pinterest_analyze 直接送多模态分析，沿用 Pinterest 后续所有步骤
  （分析→设计→三合一→OSS→种草图→模板导出）。

数量校验（硬校验，不满足则不启动分析）：
  1. 文件夹必须有有效图片（>0）；
  2. 选品清单总数（product.spu_tasks 展开后，state.pinterest_target）必须 ≤ 有效图片数 ——
     「选品清单不得大于有效图片数」。

每次运行把图池重建为该文件夹的图片集（自定义模式唯一图源），并清空已消费拉黑
（used_images），保证用户每次重新上传/选择文件夹的所有有效图片都会被重新多模态分析。
"""
from typing import Any, Dict

from graph.pinterest import (
    image_md5,
    list_valid_images,
    save_image_pool,
    save_used_images,
)
from graph.validate import with_fallback


@with_fallback("pinterest_custom_load")
def pinterest_custom_load_node(state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
    config = state["config"]
    output_dir = state["output_dir"]
    country = state["country"]

    pcfg = config.get("pinterest") or {}
    folder = str(pcfg.get("custom_image_dir") or "").strip()

    images = list_valid_images(folder)
    valid_n = len(images)
    target = int(state.get("pinterest_target") or 1)

    errors = list(state.get("errors") or [])
    stats = dict(state.get("stats") or {})

    # —— 硬校验 1：必须有有效图片 ——
    if valid_n == 0:
        msg = (f"自定义图片文件夹「{folder or '(未填写)'}」中没有有效图片"
               f"（请填写 pinterest.custom_image_dir，文件夹内应有 jpg/jpeg/png/webp 图片）")
        errors.append({"node": "pinterest_custom_load", "type": "ValidationError",
                       "message": msg, "trace": ""})
        stats["pinterest_custom"] = {"folder": folder, "valid_images": 0, "target": target, "ok": False}
        print(f"[pinterest_custom_load] ❌ {msg}")
        return {"errors": errors, "stats": stats}

    # —— 硬校验 2：选品清单总数 ≤ 有效图片数 ——
    if target > valid_n:
        msg = (f"选品清单数量（{target}）大于自定义图片有效数量（{valid_n}）："
               f"选品清单不得大于有效图片数，请补充图片或减少选品")
        errors.append({"node": "pinterest_custom_load", "type": "ValidationError",
                       "message": msg, "trace": ""})
        stats["pinterest_custom"] = {"folder": folder, "valid_images": valid_n, "target": target, "ok": False}
        print(f"[pinterest_custom_load] ❌ {msg}")
        return {"errors": errors, "stats": stats}

    # —— 每次运行重建图池为该文件夹图片集 + 清空已消费拉黑 → 所有有效图片都被重新分析 ——
    pool = {"updated_at": "", "images": []}
    seen_md5: set = set()
    for f in images:
        m = str(image_md5(str(f)) or "").strip().lower()
        if not m or m in seen_md5:
            continue
        seen_md5.add(m)
        pool["images"].append({"path": str(f), "md5": m, "term": "custom"})
    save_image_pool(output_dir, country, pool)
    save_used_images(output_dir, country, set())

    stats["pinterest_custom"] = {
        "folder": folder, "valid_images": valid_n,
        "target": target, "loaded": len(pool["images"]), "ok": True,
    }
    print(f"[pinterest_custom_load] 自定义图源：{folder} → 有效图片 {valid_n} 张（选品清单 {target}），"
          f"已注册进图池，直接进入多模态分析")
    return {"custom_mode": True, "pinterest_custom_folder": folder,
            "custom_load_ok": True, "errors": errors, "stats": stats}