#!/usr/bin/env python3
"""
뉴스 AI 분석 모듈 (참고용 알림)
- 네이버 금융 뉴스 크롤링
- Claude/GPT API로 요약 및 관련 업종 추출
- Mattermost로 참고용 알림만 전송 (실제 매매 판단 안 함!)
"""
import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from datetime import datetime
import logging
logger = logging.getLogger("NewsAnalyzer")

try:
    import anthropic
    ANTHROPIC_AVAILABLE = True
except ImportError:
    ANTHROPIC_AVAILABLE = False
    logger.warning("⚠️ anthropic 미설치! pip install anthropic")


class NewsAnalyzer:
    """뉴스 AI 분석기"""
    
    def __init__(self, api_key: str = None):
        self.api_key = api_key or os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY", "")
        
        if not self.api_key:
            logger.warning("⚠️ ANTHROPIC_API_KEY 없음 - 뉴스 분석 불가")
            self.client = None
        elif not ANTHROPIC_AVAILABLE:
            logger.error("❌ anthropic 라이브_러리 미설치!")
            self.client = None
        else:
            self.client = anthropic.Anthropic(api_key=self.api_key)
            logger.info("✅ Claude API 초기화 완료")
    
    def crawl_naver_finance_news(self, max_news: int = 5):
        """
        네이버 금융 주요 뉴스 크롤링
        
        Returns:
            [{'title': '...', 'link': '...', 'date': '...'}, ...]
        """
        try:
            url = "https://finance.naver.com/news/news_list.naver?mode=LSS2D&section_id=101&section_id2=258"
            headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
            
            response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
            response.raise_for_status()
            
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            news_items = soup.select('.newsList .articleSubject a')
            
            news_list = []
            for item in news_items[:max_news]:
                title = item.get('title', '').strip()
                link = "https://finance.naver.com" + item.get('href', '')
                
                if title:
                    news_list.append({
                        'title': title,
                        'link': link,
                        'date': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')
                    })
            
            logger.info(f"📰 네이버 금융 뉴스 {len(news_list)}건 크롤링 완료")
            return news_list
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ 뉴스 크롤링 실패: {e}")
            return []
    
    def analyze_news_with_claude(self, news_list: list) -> dict:
        """
        Claude API로 뉴스 분석
        
        Args:
            news_list: [{'title': '...', 'link': '...', 'date': '...'}, ...]
        
        Returns:
            {
                'summary': '오늘의 주요 이슈 요약',
                'sectors': ['반도체', 'AI', '자동차'],
                'sentiment': 'positive/neutral/negative',
                'recommended_stocks': [{'code': '005930', 'name': '삼성전자', 'reason': '...'}]
            }
        """
        if not self.client or not news_list:
            return None
        
        try:
            # 뉴스 제목들을 하나로 합치기
            news_titles = "\n".join([f"- {item['title']}" for item in news_list])
            
            prompt = f"""다음은 오늘의 주요 금융 뉴스 제목들입니다:

{news_titles}

이 뉴스들을 분석하여 다음 정보를 JSON 형식으로 제공해주세요:

1. summary: 오늘의 주요 이슈를 2-3문장으로 요약
2. sectors: 관련 업종 리스트 (최대 3개, 예: ["반도체", "AI", "자동차"])
3. sentiment: 전반적 시장 분위기 (positive/neutral/negative)
4. recommended_stocks: 관련 주요 종목 (최대 3개)
   - code: 종목코드 (6자리)
   - name: 종목명
   - reason: 추천 이유 (한 줄)

반드시 유효한 JSON 형식으로만 응답하세요. 설명 없이 JSON만 출력하세요.
"""
            
            message = self.client.messages.create(
                model="claude-sonnet-4-5",
                max_tokens=1024,
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
            )
            
            # JSON 파싱
            import json
            result_text = message.content[0].text.strip()
            
            # JSON 코드 블록 제거 (```json ... ``` 형태)
            if result_text.startswith('```'):
                result_text = result_text.split('```')[1]
                if result_text.startswith('json'):
                    result_text = result_text[4:]
                result_text = result_text.strip()
            
            result = json.loads(result_text)
            
            logger.info(f"✅ Claude 분석 완료")
            logger.info(f"   요약: {result.get('summary', '')[:50]}...")
            logger.info(f"   업종: {', '.join(result.get('sectors', []))}")
            logger.info(f"   분위기: {result.get('sentiment', 'unknown')}")
            
            return result
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ Claude 분석 실패: {e}")
            return None
    
    def format_analysis_for_mattermost(self, analysis: dict, news_list: list) -> str:
        """
        Mattermost 알림 메시지 포맷
        
        Returns:
            마크다운 포맷 메시지
        """
        if not analysis:
            return None
        
        msg = "## 📰 AI 뉴스 분석 (참고용)\n\n"
        
        # 요약
        msg += f"**📌 오늘의 이슈**\n{analysis.get('summary', '요약 없음')}\n\n"
        
        # 관련 업종
        sectors = analysis.get('sectors', [])
        if sectors:
            msg += f"**🏢 관련 업종**\n"
            msg += ", ".join([f"`{s}`" for s in sectors]) + "\n\n"
        
        # 시장 분위기
        sentiment = analysis.get('sentiment', 'neutral')
        sentiment_emoji = {
            'positive': '😊 긍정적',
            'neutral': '😐 중립',
            'negative': '😰 부정적'
        }
        msg += f"**💭 시장 분위기**: {sentiment_emoji.get(sentiment, '알 수 없음')}\n\n"
        
        # 추천 종목
        stocks = analysis.get('recommended_stocks', [])
        if stocks:
            msg += f"**📊 관련 종목**\n"
            for stock in stocks:
                msg += f"- `{stock.get('code', '')}` {stock.get('name', '')}: {stock.get('reason', '')}\n"
            msg += "\n"
        
        # 뉴스 링크
        if news_list:
            msg += f"**🔗 주요 뉴스**\n"
            for news in news_list[:3]:
                msg += f"- [{news['title']}]({news['link']})\n"
            msg += "\n"
        
        # 경고 문구
        msg += "---\n"
        msg += "⚠️ **주의**: 이 분석은 참고용입니다. 최종 매수 판단은 ML 모델 + 기술적 지표로 이루어집니다.\n"
        
        return msg


# 사용 예시
if __name__ == "__main__":
    analyzer = NewsAnalyzer()
    
    # 뉴스 크롤링
    news = analyzer.crawl_naver_finance_news(max_news=5)
    
    if news:
        print("\n📰 크롤링된 뉴스:")
        for item in news:
            print(f"  - {item['title']}")
        
        # Claude 분석
        if analyzer.client:
            analysis = analyzer.analyze_news_with_claude(news)
            
            if analysis:
                # Mattermost 메시지 생성
                message = analyzer.format_analysis_for_mattermost(analysis, news)
                print("\n" + message)