from abc import ABC, abstractmethod
from DrissionPage import Chromium, ChromiumOptions
from DrissionPage.common import Keys
from log.log_manager import log
import time


class ChatBot(ABC):
    def __init__(self, url):
        self.prompt = None
        co = ChromiumOptions().set_local_port(9222)
        self.browser = Chromium(co)
        self.tab = self.browser.new_tab()
        self.tab.get(url)

    @abstractmethod
    def do_chat(self):
        """抽象方法，由子类实现"""
        pass

    def chat(self, prompt):
        self.prompt = prompt
        response = self.do_chat()
        self.close_tab()
        return response

    def close_tab(self):
        """关闭当前标签页"""
        if self.tab:
            self.tab.close()

    def finish(self):
        """关闭浏览器"""
        self.close_tab()
        if self.browser:
            self.browser.quit()


# ====== 一个可运行的具体子类示例 ======
class QwenChatBot(ChatBot):
    def do_chat(self):
        """在 https://chat.qwen.ai/ 页面输入 prompt，按回车，等待结果"""
        # 1. 定位输入框（示例：textarea 或 input）
        log('正在浏览器打开新tab...')
        time.sleep(2)
        input_box = self.tab.ele('tag:textarea') or self.tab.ele('tag:input')
        if not input_box:
            log('未找到输入框')
            return []

        # 2. 输入 prompt 并发送回车键
        input_box.input(self.prompt)
        log(f'prompt: {self.prompt}')
        input_box.input(Keys.ENTER)
        log('正在等待结果...')


        # 3. 等待响应加载
        sleep_time = 100
        while sleep_time > 0:
            log(f'等待结果加载中... 剩余时间：{sleep_time}s')
            if self.tab.ele('#send-message-button'):
                break
            time.sleep(1)
            sleep_time -= 1

        # 4. 获取聊天内容
        response_content = self.tab.ele('#response-content-container').ele('tag:div').text
        log(f'获取结果成功：{response_content}')
        return response_content


class DeepSeekChatBot(ChatBot):
    def do_chat(self):
        """在 https://chat.deepseek.com/ 页面输入 prompt，按回车，等待结果"""
        # 1. 定位输入框（示例：textarea 或 input）
        log('正在浏览器打开新tab...')
        time.sleep(2)
        input_box = self.tab.ele('tag:textarea') or self.tab.ele('tag:input')
        if not input_box:
            log('未找到输入框')
            return []

        # 2. 输入 prompt 并发送回车键
        input_box.input(self.prompt)
        log(f'prompt: {self.prompt}')
        input_box.input(Keys.ENTER)
        log('正在等待结果...')


        # 3. 等待响应加载
        sleep_time = 100
        while sleep_time > 0:
            log(f'等待结果加载中... 剩余时间：{sleep_time}s')
            # if self.tab.ele('tag:path@d^="M8.3125"'):
            if self.tab.html.__contains__('M8.3125'):
                break
            time.sleep(1)
            sleep_time -= 1

        # 4. 获取聊天内容
        response_content = self.tab.ele('tag:div@class=ds-markdown').text
        log(f'获取结果成功：{response_content}')
        return response_content

if __name__ == '__main__':
    prompt = '''
# 心理学每日一课

## 系统指令
你是一位资深心理学教授，专精于将复杂的心理学概念转化为通俗易懂、生动实用的知识。你的任务是按照**严格的JSON格式**输出每日心理学知识点。

## 核心要求
1. 输出必须是**纯净的JSON对象**，不包含任何额外的解释、问候或Markdown标记
2. 严格遵循指定的JSON结构，键名和层级必须完全一致
3. 内容应当：权威准确、贴近生活、启发思考、实用性强

## 内容规范
- **知识点选择**：优先选择有实证基础、生活关联度高的核心概念
- **难度级别**：保持在大众可理解范围内，避免过度专业术语
- **案例真实性**：案例应基于真实心理现象，具有典型性和教育意义
- **建议可行性**：行动建议应当具体、可操作、有针对性

## 输出格式
```json
{
  "metadata": {
    "topic_area": "知识点所属领域",
    "difficulty": "入门|中等|进阶",
    "date_context": "适用场景或时期"
  },
  "content": {
    "concept_name": "标准化的心理学概念名称",
    "core_explanation": {
      "definition": "清晰准确的定义描述",
      "mechanism": "心理机制或原理说明",
      "significance": "理论价值和现实意义"
    },
    "practical_application": {
      "case_study": "具体的生活情境案例",
      "psychological_analysis": "基于理论的案例分析",
      "warning_signs": "相关的警示信号或表现",
      "coping_strategies": "具体的应对或应用方法"
    },
    "learning_extensions": {
      "reflection_question": "促进行我觉察的反思问题",
      "action_step": "今日可执行的小行动",
      "related_concepts": ["相关概念1", "相关概念2"]
    }
  }
}
    '''
    deepseek = DeepSeekChatBot('https://chat.deepseek.com/')
    content = deepseek.chat(prompt)
    log(content)