import os
import requests
import uvicorn
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.responses import FileResponse
from pydantic import BaseModel
from faster_whisper import WhisperModel

# --- A IMPORTAÇÃO CLÁSSICA E SEGURA ---
# Na versão 1.0.3, este módulo contém tudo que precisamos
from moviepy.editor import ImageClip, AudioFileClip, TextClip, CompositeVideoClip, concatenate_videoclips

app = FastAPI()

# Modelo de dados
class VideoRequest(BaseModel):
    audio_url: str
    imagens: list[str] # Aceita lista de imagens agora
    duracao_estimada: int = 60

# --- Funções Auxiliares ---

def download_file(url, filename):
    try:
        response = requests.get(url, stream=True)
        response.raise_for_status() # Garante que deu 200 OK
        with open(filename, 'wb') as f:
            for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
                f.write(chunk)
    except Exception as e:
        print(f"Erro ao baixar {url}: {e}")
        raise e

def criar_video_v1(lista_imagens_paths, audio_path, output_path):
    print("1. Carregando Áudio...")
    audio_clip = AudioFileClip(audio_path)
    duracao_total = audio_clip.duration
    
    # Cálculos de tempo
    qtd_imgs = len(lista_imagens_paths)
    if qtd_imgs == 0: raise Exception("Nenhuma imagem fornecida")
    tempo_por_imagem = duracao_total / qtd_imgs
    
    print(f"2. Montando Timeline ({qtd_imgs} imagens, {tempo_por_imagem:.2f}s cada)...")
    clips_visuais = []
    
    for img_path in lista_imagens_paths:
        # Configuração Versão 1.0.3 (usando set_)
        clip = ImageClip(img_path).set_duration(tempo_por_imagem)
        # Opcional: Resize para garantir que caiba (se necessário)
        # clip = clip.resize(height=1080) 
        clips_visuais.append(clip)
        
    # Junta as imagens em sequência
    video_sem_audio = concatenate_videoclips(clips_visuais, method="compose")
    
    # Junta com o áudio
    video_final = video_sem_audio.set_audio(audio_clip)
    
    # --- GERAÇÃO DE LEGENDAS (Opcional - Pode comentar se der erro de ImageMagick) ---
    # Para ativar legendas, descomente abaixo. Se der erro de "convert", deixe comentado por enquanto.
    # print("3. Gerando Legendas (Whisper)...")
    # model = WhisperModel("tiny", device="cpu", compute_type="int8")
    # segments, _ = model.transcribe(audio_path, language="pt")
    # legendas_clips = []
    # for segment in segments:
    #    txt = TextClip(segment.text, fontsize=24, color='white', font='DejaVu-Sans-Bold', stroke_color='black', stroke_width=1, size=(800, None), method='caption')
    #    txt = txt.set_start(segment.start).set_duration(segment.end - segment.start).set_position(('center', 'bottom'))
    #    legendas_clips.append(txt)
    # video_final = CompositeVideoClip([video_final] + legendas_clips)
    # ---------------------------------------------------------------------------------

    print("4. Renderizando Arquivo Final...")
    # fps=10 é leve e rápido para imagens estáticas
    video_final.write_videofile(
        output_path, 
        fps=10, 
        codec="libx264", 
        audio_codec="aac", 
        preset="ultrafast", 
        threads=2
    )
    
    # Limpeza de memória (importante no Hugging Face)
    audio_clip.close()
    video_final.close()
    
    return output_path

@app.post("/gerar-video")
async def gerar_video_endpoint(request: VideoRequest):
    try:
        # Nomes temporários
        temp_audio = "temp_audio.mp3"
        lista_imgs_locais = []
        output_video = "video_final.mp4"

        # 1. Baixar Audio
        print(f"Baixando áudio...")
        download_file(request.audio_url, temp_audio)

        # 2. Baixar Imagens (Loop)
        print(f"Baixando {len(request.imagens)} imagens...")
        for i, url in enumerate(request.imagens):
            nome_img = f"temp_img_{i}.jpg"
            download_file(url, nome_img)
            lista_imgs_locais.append(nome_img)

        # 3. Processar
        criar_video_v1(lista_imgs_locais, temp_audio, output_video)

        # 4. Retornar
        return FileResponse(output_video, media_type="video/mp4", filename="video_renderizado.mp4")

    except Exception as e:
        print(f"ERRO CRÍTICO: {str(e)}")
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)