"""Détient un `LocalePipeline` par locale supportée — le seul état mutable
partagé du process (une instance vit pour toute la durée de vie d'`uvicorn`,
montée sur `app.state`, voir `main.py`).

Volontairement une classe "registre" séparée de `LocalePipeline` lui-même :
`LocalePipeline` ne connaît qu'une seule locale, ce module route
`train`/`process` vers la bonne instance selon le `locale` reçu dans la
requête — même séparation de responsabilité que `TechStepClassifierService`
(une seule instance, un seul `NlpManager` multi-langues) avait implicitement
via node-nlp, explicitée ici puisque spaCy charge un modèle par langue.
"""

from .locale_pipeline import SUPPORTED_LOCALES, LocalePipeline, ProcessResult, TrainEntry, UnsupportedLocaleError


class PipelineRegistry:
    def __init__(self) -> None:
        self._pipelines: dict[str, LocalePipeline] = {
            locale: LocalePipeline(locale) for locale in SUPPORTED_LOCALES
        }

    def preload_all(self) -> None:
        """Charge le modèle spaCy de base de chaque locale connue — appelé
        une fois au démarrage du process (`main.py`), pas paresseusement au
        premier appel, pour que `GET /health` ne réponde `200` qu'une fois
        ce coût payé (voir `LocalePipeline.preload`)."""
        for pipeline in self._pipelines.values():
            pipeline.preload()

    def train(self, locale: str, entries: list[TrainEntry]) -> tuple[int, int, int]:
        pipeline = self._pipelines.get(locale)
        if pipeline is None:
            raise UnsupportedLocaleError(f"Unsupported locale: {locale!r}")
        return pipeline.train(entries)

    def process(self, locale: str, text: str) -> ProcessResult:
        pipeline = self._pipelines.get(locale)
        if pipeline is None:
            # Une locale que ce service ne sait structurellement pas
            # charger (pas de modèle spaCy connu) se comporte comme une
            # locale "jamais entraînée" côté `process` — reproduit le test
            # `apps/api` existant ("returns an empty sequence for a locale
            # nothing was trained on"), qui ne distingue pas les deux cas.
            return ProcessResult(entities=[], intent=None, score=0.0)
        return pipeline.process(text)


registry = PipelineRegistry()