"""Step 8-14 感度分析: blendbsdf weight × alpha の 3×3 グリッドスイープ.

内壁の非 Lambertian 性（光沢成分混合）が輝度分布「形」と数値指標に
与える影響を観察する感度分析スクリプト.

スイープグリッド:
    weight ∈ {0.05, 0.15, 0.30}  (specular 混合比)
    alpha  ∈ {0.1,  0.3,  0.6 }  (GGX 粗さ)
    → 9 組合せ × (sm-render + sm-evaluate) を順次実行

実行方法:
    uv run python scripts/sweep_blend_bsdf.py

前提条件:
    - configs/scene_baseline_blend.yaml が存在すること
    - configs/eval_baseline_dng_target.yaml が存在すること
    - sm-render / sm-evaluate が PATH に通っていること

出力:
    - output/blend_sweep/w{w}_a{a}/luminance.npy  (各ジョブのレンダリング結果)
    - output/blend_sweep/w{w}_a{a}/metrics.csv    (各ジョブの評価指標)
    - output/blend_sweep/summary.csv              (全 9 ジョブの集約結果)
    - configs/_tmp_blend/scene_w{w}_a{a}.yaml     (一時 YAML，実行後も残す)

TECH_10 参照: 残差主因候補 §A1「内壁の非 Lambertian 性（光沢成分混合 BSDF）」
"""

from __future__ import annotations

import csv
import subprocess
import sys
import time
from pathlib import Path

import yaml

# ---------------------------------------------------------------------------
# 定数
# ---------------------------------------------------------------------------

ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]

TEMPLATE_YAML = ROOT / "configs" / "scene_baseline_blend.yaml"
EVAL_CONFIG_YAML = ROOT / "configs" / "eval_baseline_dng_target.yaml"
TMP_DIR = ROOT / "configs" / "_tmp_blend"
OUTPUT_BASE = ROOT / "output" / "blend_sweep"

# スイープグリッド
WEIGHTS = [0.05, 0.15, 0.30]
ALPHAS = [0.1, 0.3, 0.6]

# 集約 CSV のカラム定義（metrics.csv に存在するキー）
SUMMARY_EXTRA_COLS = [
    "cov",
    "std",
    "max_min_ratio",
    "mean",
    "max",
    "min",
    "center_periphery_ratio",
    "gradient_magnitude",
    "radial_min_max_ratio",
    "radial_min_distance",
    "radial_min",
    "radial_max",
]


# ---------------------------------------------------------------------------
# ヘルパ関数
# ---------------------------------------------------------------------------


def _format_param(value: float) -> str:
    """パラメータ値をファイル名に使える文字列に変換する.

    例: 0.05 → "0.05", 0.3 → "0.3"

    Args:
        value: float のパラメータ値.

    Returns:
        ファイル名に使える文字列.
    """
    return str(value)


def _make_job_name(weight: float, alpha: float) -> str:
    """ジョブ識別子を生成する.

    Args:
        weight: blendbsdf の weight 値.
        alpha: roughconductor の alpha 値.

    Returns:
        ジョブ識別子文字列（例: "w0.05_a0.1"）.
    """
    return f"w{_format_param(weight)}_a{_format_param(alpha)}"


def _generate_tmp_yaml(weight: float, alpha: float) -> Path:
    """一時 YAML ファイルを生成して返す.

    scene_baseline_blend.yaml のテンプレートを読み込み，
    materials.printer_white.weight と components[1].alpha を書き換えて
    一時 YAML として保存する.

    Note:
        UTF-8 BOM なしで書き込む（Mitsuba YAML パーサは BOM 付きで失敗するため）.

    Args:
        weight: blendbsdf の weight 値（specular 混合比）.
        alpha: roughconductor の alpha 値（GGX 粗さ）.

    Returns:
        生成した一時 YAML ファイルのパス.
    """
    TMP_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    with TEMPLATE_YAML.open(encoding="utf-8") as f:
        data = yaml.safe_load(f)

    # geometry.meshes の STL 相対パスを絶対化（一時 YAML の配置場所が変わっても解決可能にする）
    template_base = TEMPLATE_YAML.parent
    for item in data.get("geometry", {}).get("meshes", []):
        rel_path = item.get("path")
        if rel_path and not Path(rel_path).is_absolute():
            item["path"] = str((template_base / rel_path).resolve())

    # printer_white の blendbsdf パラメータを書き換える
    printer_white = data["materials"]["printer_white"]
    printer_white["weight"] = weight
    # components[1] が roughconductor（スキーマ順: [0]=diffuse, [1]=roughconductor）
    printer_white["components"][1]["alpha"] = alpha

    # name を識別しやすい値に更新する
    job_name = _make_job_name(weight, alpha)
    data["name"] = f"baseline_minitias_blend_{job_name}"

    tmp_path = TMP_DIR / f"scene_{job_name}.yaml"
    with tmp_path.open("w", encoding="utf-8") as f:
        yaml.dump(data, f, allow_unicode=True, default_flow_style=False, sort_keys=False)

    return tmp_path


def _run_command(cmd: list[str], label: str) -> int:
    """外部コマンドを実行して終了コードを返す.

    Args:
        cmd: 実行するコマンドリスト.
        label: ログ出力用のラベル.

    Returns:
        終了コード（0 = 成功）.
    """
    print(f"  [run] {' '.join(cmd)}")
    result = subprocess.run(cmd, check=False)  # noqa: S603
    if result.returncode != 0:
        print(f"  [ERROR] {label} failed (returncode={result.returncode})", file=sys.stderr)
    return result.returncode


def _read_metrics_csv(csv_path: Path) -> dict:
    """metrics.csv を読み込んで辞書を返す.

    Args:
        csv_path: 読み込む metrics.csv のパス.

    Returns:
        指標名 → 値の辞書.1 行目のヘッダ + 2 行目の値を読む.

    Raises:
        FileNotFoundError: ファイルが存在しない場合.
        ValueError: ファイルが空または形式不正の場合.
    """
    if not csv_path.exists():
        msg = f"metrics.csv が見つかりません: {csv_path}"
        raise FileNotFoundError(msg)

    with csv_path.open(encoding="utf-8", newline="") as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        rows = list(reader)

    if not rows:
        msg = f"metrics.csv が空です: {csv_path}"
        raise ValueError(msg)

    return rows[0]


# ---------------------------------------------------------------------------
# メイン処理
# ---------------------------------------------------------------------------


def main() -> int:
    """スイープのメインエントリポイント.

    Returns:
        終了コード（全ジョブ成功なら 0，失敗があれば 1）.
    """
    # 前提ファイルの確認
    if not TEMPLATE_YAML.exists():
        print(f"エラー: テンプレート YAML が見つかりません: {TEMPLATE_YAML}", file=sys.stderr)
        return 1
    if not EVAL_CONFIG_YAML.exists():
        print(f"エラー: 評価 config YAML が見つかりません: {EVAL_CONFIG_YAML}", file=sys.stderr)
        return 1

    OUTPUT_BASE.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    # ジョブリスト生成
    jobs = [(w, a) for w in WEIGHTS for a in ALPHAS]
    total = len(jobs)
    print(f"=== blend BSDF sweep: {total} jobs ({len(WEIGHTS)} weights × {len(ALPHAS)} alphas) ===")
    print(f"  weights: {WEIGHTS}")
    print(f"  alphas:  {ALPHAS}")
    print(f"  output:  {OUTPUT_BASE}")
    print()

    failed_jobs: list[str] = []
    summary_rows: list[dict] = []
    total_start = time.time()

    for job_idx, (weight, alpha) in enumerate(jobs, start=1):
        job_name = _make_job_name(weight, alpha)
        output_dir = OUTPUT_BASE / job_name
        metrics_csv = output_dir / "metrics.csv"

        print(f"--- Job {job_idx}/{total}: {job_name} ---")
        job_start = time.time()

        # 一時 YAML 生成
        tmp_yaml = _generate_tmp_yaml(weight, alpha)
        print(f"  tmp YAML: {tmp_yaml}")

        # sm-render 実行
        render_ret = _run_command(
            ["sm-render", "--scene", str(tmp_yaml), "--output", str(output_dir)],
            label=f"sm-render ({job_name})",
        )
        if render_ret != 0:
            failed_jobs.append(f"{job_name} [render]")
            print("  -> スキップ: render 失敗\n")
            continue

        # sm-evaluate 実行
        npy_path = output_dir / "luminance.npy"
        evaluate_ret = _run_command(
            [
                "sm-evaluate",
                "--image", str(npy_path),
                "--config", str(EVAL_CONFIG_YAML),
                "--output", str(output_dir),
            ],
            label=f"sm-evaluate ({job_name})",
        )
        if evaluate_ret != 0:
            failed_jobs.append(f"{job_name} [evaluate]")
            print("  -> スキップ: evaluate 失敗\n")
            continue

        # metrics 読み込み
        try:
            metrics = _read_metrics_csv(metrics_csv)
        except (FileNotFoundError, ValueError) as exc:
            print(f"  [ERROR] metrics.csv 読み込み失敗: {exc}", file=sys.stderr)
            failed_jobs.append(f"{job_name} [metrics_read]")
            print()
            continue

        elapsed = time.time() - job_start
        print(f"  -> 完了 ({elapsed:.1f}s)")
        cov_val = metrics.get("cov", "N/A")
        grad_val = metrics.get("gradient_magnitude", "N/A")
        print(f"     CoV={cov_val}, gradient={grad_val}%")

        row: dict = {
            "job": job_name,
            "weight": weight,
            "alpha": alpha,
            "elapsed_s": f"{elapsed:.1f}",
        }
        for col in SUMMARY_EXTRA_COLS:
            row[col] = metrics.get(col, "")
        summary_rows.append(row)
        print()

    # 集約 CSV 保存
    summary_csv = OUTPUT_BASE / "summary.csv"
    if summary_rows:
        fieldnames = ["job", "weight", "alpha", "elapsed_s"] + SUMMARY_EXTRA_COLS
        with summary_csv.open("w", encoding="utf-8", newline="") as f:
            writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames, extrasaction="ignore")
            writer.writeheader()
            writer.writerows(summary_rows)
        print(f"集約 CSV 保存: {summary_csv}")
    else:
        print(
            "警告: 成功したジョブが 0 件のため summary.csv を保存しませんでした.",
            file=sys.stderr,
        )

    total_elapsed = time.time() - total_start
    print(f"\n=== スイープ完了: {len(summary_rows)}/{total} 成功, 総時間 {total_elapsed:.1f}s ===")

    if failed_jobs:
        print(f"失敗ジョブ ({len(failed_jobs)}件):", file=sys.stderr)
        for j in failed_jobs:
            print(f"  - {j}", file=sys.stderr)
        return 1

    return 0


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())