import json
import time

import requests

# Конфигурация подключения к GigaChat API
API_URL = "https://api.sberbank.ru/v1/gigachat/chat"
API_KEY = "YOUR_GIGACHAT_API_KEY"  # Замените на ваш реальный ключ

HEADERS = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}

# Пример локальной функции, которую может вызвать модель
def calculate_sum(a: int, b: int) -> int:
    """
    Возвращает сумму двух целых чисел.
    """
    return a + b


# Словарь доступных функций для вызова модели
FUNCTIONS = {
    "calculate_sum": calculate_sum,
}


def call_function(function_name: str, arguments: dict):
    """
    Вызов локальной функции по имени и аргументам.
    Возвращает результат выполнения или сообщение об ошибке.
    """
    func = FUNCTIONS.get(function_name)
    if not func:
        return {"error": f"Функция {function_name} не найдена."}

    try:
        result = func(**arguments)
        return {"result": result}
    except Exception as exc:  # noqa: BLE001
        return {"error": str(exc)}


def send_message(message_text: str, conversation_id: str | None = None):
    """
    Отправка сообщения модели и обработка возможного вызова функции.
    Возвращает финальный ответ от модели после выполнения всех функций.
    """
    payload = {
        "messages": [
            {"role": "user", "content": message_text},
        ],
    }
    if conversation_id:
        payload["conversationId"] = conversation_id

    # Отправляем запрос к GigaChat
    response = requests.post(API_URL, headers=HEADERS, json=payload)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()

    # Проверяем наличие вызова функции в ответе модели
    function_call = None
    for msg in data.get("messages", []):
        if msg.get("role") == "assistant" and msg.get("functionCall"):
            function_call = msg["functionCall"]
            break

    # Если функция не требуется, возвращаем обычный текстовый ответ
    if not function_call:
        assistant_msg = next(
            (m for m in data["messages"] if m["role"] == "assistant"), None
        )
        return assistant_msg.get("content") if assistant_msg else ""

    # Выполняем требуемую функцию
    func_name = function_call["name"]
    arguments = json.loads(function_call.get("arguments", "{}"))
    function_result = call_function(func_name, arguments)

    # Отправляем результат функции обратно модели для получения финального ответа
    follow_up_payload = {
        "messages": [
            {"role": "assistant", "content": ""},  # пустое сообщение от ассистента
            {
                "role": "function",
                "name": func_name,
                "content": json.dumps(function_result),
            },
        ],
        "conversationId": data.get("conversationId"),
    }

    follow_up_response = requests.post(API_URL, headers=HEADERS, json=follow_up_payload)
    follow_up_response.raise_for_status()
    follow_up_data = follow_up_response.json()

    # Финальный ответ модели
    final_msg = next(
        (m for m in follow_up_data["messages"] if m["role"] == "assistant"), None
    )
    return final_msg.get("content") if final_msg else ""


def main():
    """
    Основной цикл взаимодействия с пользователем.
    """
    conversation_id = None
    print("Привет! Я подключён к GigaChat. Задавай вопросы (Ctrl+C для выхода).")
    while True:
        try:
            user_input = input("\n> ")
        except KeyboardInterrupt:
            print("\nВыход.")
            break

        if not user_input.strip():
            continue

        # Отправляем сообщение и получаем ответ
        answer = send_message(user_input, conversation_id)
        print(f"\nОтвет модели: {answer}")

        # Сохраняем идентификатор разговора для последующих сообщений
        # (если API возвращает его в ответе)
        if "conversationId" in locals():
            conversation_id = locals()["conversationId"]


if __name__ == "__main__":
    main()