import math
from pathlib import Path
from typing import Any, Dict
import geopandas as gpd
import mapbox_vector_tile
from shapely.geometry import box

# 메모리 캐시: {project_id}_{layer_name}: GeoDataFrame
_gdf_cache: Dict[str, gpd.GeoDataFrame] = {}

def num2deg(xtile: int, ytile: int, zoom: int) -> tuple[float, float]:
    """Z/X/Y 타일 인덱스를 경도/위도(WGS84) 좌표로 변환합니다."""
    n = 1.0 << zoom
    lon_deg = xtile / n * 360.0 - 180.0
    lat_rad = math.atan(math.sinh(math.pi * (1 - 2 * ytile / n)))
    lat_deg = math.degrees(lat_rad)
    return lon_deg, lat_deg

def get_tile_bbox(xtile: int, ytile: int, zoom: int) -> tuple[float, float, float, float]:
    """Z/X/Y 타일의 경위도 Bounding Box (min_lon, min_lat, max_lon, max_lat)를 구합니다."""
    left, top = num2deg(xtile, ytile, zoom)
    right, bottom = num2deg(xtile + 1, ytile + 1, zoom)
    # 위도는 북쪽이 더 크므로 min_lat, max_lat 정렬
    return min(left, right), min(top, bottom), max(left, right), max(top, bottom)

def load_geojson_cached(filepath: Path, cache_key: str) -> gpd.GeoDataFrame:
    """GeoJSON 파일을 한 번 읽으면 메모리에 GeoDataFrame으로 캐싱합니다."""
    global _gdf_cache
    if cache_key not in _gdf_cache:
        if not filepath.exists():
            raise FileNotFoundError(f"File not found: {filepath}")
        gdf = gpd.read_file(filepath)
        # 만약 CRS가 지정되어 있지 않다면 EPSG:4326으로 가정
        if gdf.crs is None:
            gdf.set_crs(epsg=4326, inplace=True)
        # 경위도가 아닌 경우 EPSG:4326으로 재투영
        if gdf.crs.to_epsg() != 4326:
            gdf = gdf.to_crs(epsg=4326)
        _gdf_cache[cache_key] = gdf
    return _gdf_cache[cache_key]

def generate_mvt_tile(
    filepath: Path, 
    cache_key: str, 
    z: int, 
    x: int, 
    y: int, 
    layer_name: str = "contour"
) -> bytes:
    """주어진 GeoJSON 파일에서 Z/X/Y 영역에 해당하는 데이터를 필터링하고 MVT 타일 바이너리로 인코딩합니다."""
    gdf = load_geojson_cached(filepath, cache_key)
    
    # 1. 타일 경계 구하기
    min_lon, min_lat, max_lon, max_lat = get_tile_bbox(x, y, z)
    tile_geom = box(min_lon, min_lat, max_lon, max_lat)
    
    # 2. 해당 영역 내에 공간적으로 접하는(Intersects) 데이터 신속 조회
    # GeoPandas의 공간 인덱스(sindex)를 이용한 대략적 바운딩 박스 필터링
    possible_matches_index = list(gdf.sindex.intersection((min_lon, min_lat, max_lon, max_lat)))
    possible_matches = gdf.iloc[possible_matches_index]
    
    # 정확하게 겹치는 피처만 정밀 필터링 및 타일 경계로 클리핑(자르기)
    clipped_gdf = possible_matches.clip(tile_geom)
    
    if clipped_gdf.empty:
        # 겹치는 데이터가 없으면 빈 MVT 반환
        return mapbox_vector_tile.encode([])

    # 3. GeoJSON 스타일 피처 목록 생성 (mapbox-vector-tile 인코더 형식에 정합)
    features = []
    
    # 타일 해상도 규격 (보통 4096)
    extent = 4096
    
    for idx, row in clipped_gdf.iterrows():
        geom = row.geometry
        if geom.is_empty:
            continue
            
        # 속성값 파싱 (숫자, 문자열 타입 보존)
        properties = {}
        for col in clipped_gdf.columns:
            if col != 'geometry':
                val = row[col]
                # JSON/Protobuf 직렬화 가능한 단순 타입만 속성으로 삽입
                if isinstance(val, (int, float, str, bool)):
                    properties[col] = val
                else:
                    properties[col] = str(val) if val is not None else ""

        # MVT 인코더 규격에 맞추기 위해 좌표를 WGS84 -> 타일 로컬 정수 좌표(0 ~ 4096)로 변환하는 함수 적용
        # mapbox-vector-tile 패키지는 shapely geometry를 입력받아 내부적으로 투영 변환할 수 있습니다.
        # 단, Geometry 자체를 MVT 타일 내부 좌표계로 직접 정규화하여 전달해야 합니다.
        features.append({
            "geometry": geom,
            "properties": properties
        })

    # mapbox_vector_tile.encode는 타일 영역 정보(bounds)와 해상도(extent)를 주면 내부적으로 변환해 줍니다.
    # bounds: (min_lon, min_lat, max_lon, max_lat)
    tile_data = [{
        "name": layer_name,
        "features": features
    }]
    
    mvt_bytes = mapbox_vector_tile.encode(
        tile_data,
        quantize_bounds=(min_lon, min_lat, max_lon, max_lat),
        y_coord_down=True, # MapLibre GL JS/Mapbox GL JS 스펙
        extents=extent
    )
    
    return mvt_bytes