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"""

import os

import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset

from kor_char_parser import decompose_str_as_one_hot


class MovieReviewDataset(Dataset):
    """
    영화리뷰 데이터를 읽어서, tuple (데이터, 레이블)의 형태로 리턴하는 파이썬 오브젝트 입니다.
    """
    def __init__(self, dataset_path: str, max_length: int):
        """
        initializer

        :param dataset_path: 데이터셋 root path
        :param max_length: 문자열의 최대 길이
        """
        # 데이터, 레이블 각각의 경로
        data_review = os.path.join(dataset_path, 'train', 'train_data')
        data_label = os.path.join(dataset_path, 'train', 'train_label')

        # 영화리뷰 데이터를 읽고 preprocess까지 진행합니다
        with open(data_review, 'rt', encoding='utf-8') as f:
            self.reviews = preprocess(f.readlines(), max_length)
        # 영화리뷰 레이블을 읽고 preprocess까지 진행합니다.
        with open(data_label) as f:
            self.labels = [np.float32(x) for x in f.readlines()]

    def __len__(self):
        """
        :return: 전체 데이터의 수를 리턴합니다
        """
        return len(self.reviews)

    def __getitem__(self, idx):
        """

        :param idx: 필요한 데이터의 인덱스
        :return: 인덱스에 맞는 데이터, 레이블 pair를 리턴합니다
        """
        return self.reviews[idx], self.labels[idx]


def preprocess(data: list, max_length: int):
    """
     입력을 받아서 딥러닝 모델이 학습 가능한 포맷으로 변경하는 함수입니다.
     기본 제공 알고리즘은 char2vec이며, 기본 모델이 MLP이기 때문에, 입력 값의 크기를 모두 고정한 벡터를 리턴합니다.
     문자열의 길이가 고정값보다 길면 긴 부분을 제거하고, 짧으면 0으로 채웁니다.

    :param data: 문자열 리스트 ([문자열1, 문자열2, ...])
    :param max_length: 문자열의 최대 길이
    :return: 벡터 리스트 ([[0, 1, 5, 6], [5, 4, 10, 200], ...]) max_length가 4일 때
    """
    vectorized_data = [decompose_str_as_one_hot(datum, warning=False) for datum in data]
    zero_padding = np.zeros((len(data), max_length), dtype=np.int32)

    for idx, seq in enumerate(vectorized_data):
        length = len(seq)
        if length >= max_length:
            length = max_length
            zero_padding[idx, :length] = np.array(seq)[:length]
        else:
            zero_padding[idx, :length] = np.array(seq)
    return zero_padding