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import os
import sys
import argparse
import random
from typing import List, Dict
from dataclasses import dataclass
from pdfminer.high_level import extract_text
from textwrap import fill

@dataclass
class SummaryResult:
    original_text: str
    summary: str
    mood: str

class PDFWhisperer:
    """
    Ein Tool, das PDF-Text extrahiert und in verschiedenen Stilen zusammenfasst.
    """
    def __init__(self, mood_options: List[str] = None):
        self.mood_options = mood_options or ["Sarkastisch", "Poetisch", "Business", "Punk"]
        self.summary_templates = {
            "Sarkastisch": [
                "Also, im Grunde geht's darum, dass {topic} total übertrieben ist.",
                "TL;DR: {topic} ist langweilig, aber hier ist die Zusammenfassung.",
                "Wenn man es kurz macht: {topic} ist ein Desaster."
            ],
            "Poetisch": [
                "Wie ein Wind, der durch die Seiten weht, erzählt {topic} von Träumen.",
                "In den Zeilen zwischen den Worten flüstert {topic} seine Geschichte.",
                "Ein Tanz der Buchstaben, ein Lied von {topic}."
            ],
            "Business": [
                "Zusammenfassung: {topic} zeigt signifikante Trends in der Branche.",
                "Kernpunkte: {topic} bietet strategische Vorteile.",
                "Executive Summary: {topic} ist der Schlüssel zum Erfolg."
            ],
            "Punk": [
                "FUCK, {topic} ist einfach nur laut!",
                "TL;DR: {topic} ist ein Scheißdreck, aber hier ist die Zusammenfassung.",
                "Punk's not dead, aber {topic} ist vielleicht."
            ]
        }

    def extract_text(self, file_path: str) -> str:
        """Extrahiert Text aus einer PDF-Datei."""
        if not os.path.exists(file_path):
            raise FileNotFoundError(f"Datei nicht gefunden: {file_path}")
        
        text = extract_text(file_path)
        if not text:
            raise ValueError("Kein Text in der PDF gefunden.")
        return text

    def generate_summary(self, text: str, mood: str = None) -> SummaryResult:
        """Generiert eine Zusammenfassung im gewählten Stil."""
        if mood not in self.mood_options:
            mood = random.choice(self.mood_options)
        
        # Einfache Keyword-Extraktion für das Beispiel
        words = text.split()
        if len(words) < 10:
            topic = "ein kurzer Text"
        else:
            topic = "ein langer Text über etwas Wichtiges"

        template = random.choice(self.summary_templates[mood])
        summary = template.format(topic=topic)
        
        return SummaryResult(
            original_text=text[:200] + "...",
            summary=summary,
            mood=mood
        )

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="PDF-Whisperer: Extrahiere Text und fasse ihn zusammen.")
    parser.add_argument("file", help="Pfad zur PDF-Datei")
    parser.add_argument("--mood", choices=["Sarkastisch", "Poetisch", "Business", "Punk"], help="Wähle einen Zusammenfassungs-Stil")
    
    args = parser.parse_args()
    
    try:
        whisperer = PDFWhisperer()
        text = whisperer.extract_text(args.file)
        summary = whisperer.generate_summary(text, args.mood)
        
        print(f"--- PDF-Whisperer Ergebnis ---")
        print(f"Original (Auszug): {summary.original_text}")
        print(f"Stil: {summary.mood}")
        print(f"Zusammenfassung: {summary.summary}")
        print("-" * 30)
        
    except Exception as e:
        print(f"Fehler: {e}")

if __name__ == "__main__":
    main()