"""
Tests unitaires pour le projet Amazon Sentiment Analysis
Teste les fonctions de traitement et de génération
"""

import sys
import os

# Import des modules à tester
from data_processing import clean_text, label_to_sentiment, make_fake_email


def test_clean_text():
    """Test de la fonction de nettoyage de texte"""
    print("\n=== TEST : clean_text ===")
    
    # Test 1 : Texte avec ponctuation
    text1 = "Super produit !!! Je recommande."
    result1 = clean_text(text1)
    assert "super" in result1
    assert "produit" in result1
    assert "!" not in result1
    print(f"✅ Test 1 réussi : '{text1}' → '{result1}'")
    
    # Test 2 : Texte avec chiffres
    text2 = "Livraison en 24h, excellent !"
    result2 = clean_text(text2)
    assert "24" not in result2
    print(f"✅ Test 2 réussi : '{text2}' → '{result2}'")
    
    # Test 3 : Stopwords supprimés
    text3 = "Je suis très content de cet achat"
    result3 = clean_text(text3)
    assert "je" not in result3  # stopword supprimé
    assert "content" in result3
    print(f"✅ Test 3 réussi : '{text3}' → '{result3}'")
    
    print("✅ Tous les tests clean_text réussis !")


def test_label_to_sentiment():
    """Test de la conversion label → sentiment"""
    print("\n=== TEST : label_to_sentiment ===")
    
    # Test labels négatifs (1-2 étoiles)
    assert label_to_sentiment(1) == "negatif"
    assert label_to_sentiment(2) == "negatif"
    print("✅ Labels 1-2 → négatif")
    
    # Test labels positifs (3-5 étoiles)
    assert label_to_sentiment(3) == "positif"
    assert label_to_sentiment(4) == "positif"
    assert label_to_sentiment(5) == "positif"
    print("✅ Labels 3-5 → positif")
    
    # Test valeur invalide
    assert label_to_sentiment("invalid") == "negatif"  # Par défaut
    print("✅ Valeur invalide gérée")
    
    print("✅ Tous les tests label_to_sentiment réussis !")


def test_make_fake_email():
    """Test de la génération d'emails factices"""
    print("\n=== TEST : make_fake_email ===")
    
    # Test format
    email1 = make_fake_email(1)
    assert email1 == "client00001@example.com"
    print(f"✅ Email 1 : {email1}")
    
    email42 = make_fake_email(42)
    assert email42 == "client00042@example.com"
    assert "@example.com" in email42
    print(f"✅ Email 42 : {email42}")
    
    print("✅ Tous les tests make_fake_email réussis !")


def test_generer_response_mock():
    """
    Test simulé de la génération de réponse (sans charger le modèle)
    Vérifie que le prompt est bien construit
    """
    print("\n=== TEST : build_reply_prompt ===")
    
    from generate_response import build_reply_prompt
    
    review = "Produit cassé"
    prompt = build_reply_prompt(review)
    
    # Vérifications
    assert "service client" in prompt.lower()
    assert "Produit cassé" in prompt
    assert "poli et professionnel" in prompt
    
    print("✅ Prompt correctement construit")
    print(f"Extrait : {prompt[:100]}...")


def run_all_tests():
    """Lance tous les tests"""
    print("=" * 80)
    print("🧪 LANCEMENT DES TESTS UNITAIRES")
    print("=" * 80)
    
    try:
        test_clean_text()
        test_label_to_sentiment()
        test_make_fake_email()
        test_generer_response_mock()
        
        print("\n" + "=" * 80)
        print("🎉 TOUS LES TESTS ONT RÉUSSI !")
        print("=" * 80)
        return True
        
    except AssertionError as e:
        print("\n" + "=" * 80)
        print(f"❌ ÉCHEC DES TESTS : {e}")
        print("=" * 80)
        return False
    except Exception as e:
        print("\n" + "=" * 80)
        print(f"❌ ERREUR LORS DES TESTS : {e}")
        print("=" * 80)
        return False


if __name__ == "__main__":
    success = run_all_tests()
    sys.exit(0 if success else 1)