from sparkai.llm.llm import ChatSparkLLM, ChunkPrintHandler
from sparkai.core.messages import ChatMessage

#星火认知大模型Spark Max的URL值，其他版本大模型URL值请前往文档（https://www.xfyun.cn/doc/spark/Web.html）查看
SPARKAI_URL = 'wss://spark-api.xf-yun.com/v3.5/chat'
#星火认知大模型调用秘钥信息，请前往讯飞开放平台控制台（https://console.xfyun.cn/services/bm35）查看
SPARKAI_APP_ID = ''
SPARKAI_API_SECRET = ''
SPARKAI_API_KEY = ''
#星火认知大模型Spark Max的domain值，其他版本大模型domain值请前往文档（https://www.xfyun.cn/doc/spark/Web.html）查看
SPARKAI_DOMAIN = 'generalv3.5'

def call_sparkai(prompt):
    spark = ChatSparkLLM(
        spark_api_url=SPARKAI_URL,
        spark_app_id=SPARKAI_APP_ID,
        spark_api_key=SPARKAI_API_KEY,
        spark_api_secret=SPARKAI_API_SECRET,
        spark_llm_domain=SPARKAI_DOMAIN,
        streaming=False,
    )
    messages = [ChatMessage(
        role="user",
        content=prompt
    )]
    handler = ChunkPrintHandler()
    a = spark.generate([messages], callbacks=[handler])
    return a.generations[0][0].text

from sparkai.llm.llm import ChatSparkLLM, ChunkPrintHandler
from sparkai.core.messages import ChatMessage

SPARKAI_URL = 'wss://xingchen-api.cn-huabei-1.xf-yun.com/v1.1/chat'
#星火认知大模型调用秘钥信息，请结合飞书文档，前往讯飞微调控制台（https://training.xfyun.cn/modelService）查看
SPARKAI_APP_ID = '8101c601'
SPARKAI_API_SECRET = 'ZGVhNGUxNTllZWY1ZTc0MTcxOTczYTE5'
SPARKAI_API_KEY = 'd6afdaec1f39f84ad15a242592c87307'
serviceId = 'xspark13b6k'  
resourceId = '4855463986962432'

if __name__ == '__main__':
    spark = ChatSparkLLM(
        spark_api_url=SPARKAI_URL,
        spark_app_id=SPARKAI_APP_ID,
        spark_api_key=SPARKAI_API_KEY,
        spark_api_secret=SPARKAI_API_SECRET,
        spark_llm_domain=serviceId,
        model_kwargs={"patch_id": resourceId},
        streaming=False,
    )
    messages = [ChatMessage(
        role="user",
        content=prompt
    )]
    handler = ChunkPrintHandler()
    a = spark.generate([messages], callbacks=[handler])
    print(a.generations[0][0].text)

reading = df.loc[2, '阅读文本']
question = df.loc[2, '选项']
answer = df.loc[2, '答案']


cankao_content = '''
1. 以下哪个选项是“具身认知”的定义？
A. 认知在功能上的独立性、离身性构成了两种理论的基础。
B. 认知在很大程度上是依赖于身体的。
C. 认知的本质就是计算。
D. 认知和心智根本就不存在。

答案：B

2. 以下哪个实验支持了“具身认知”的假设？
A. 一个关于耳机舒适度的测试。
B. 一个关于眼睛疲劳程度的测试。
C. 一个关于人类感知能力的实验。
D. 一个关于人类记忆力的实验。

答案：A

3. 以下哪个选项是“离身认知”的教育观的特点？
A. 教育仅仅是心智能力的培养和训练，思维、记忆和学习等心智过程同身体无关。
B. 教育观认为身体仅仅是一个“容器”，是一个把心智带到课堂的“载体”。
C. 教育观认为知识经验的获得在很大程度上依赖于我们身体的体验性。
D. 教育观认为知识经验的获得在很大程度上依赖于我们大脑的记忆能力。

答案：A

4. 以下哪个选项是“具身认知”带来的教育理念和学习理念的变化？
A. 更强调全身心投入的主动体验式学习。
B. 更注重操作性的体验课堂，在教学过程中将学生的身体充分调动起来，这在教授抽象的概念知识时尤为重要。
C. 更强调教师的教学方法和学生的学习方法。
D. 更注重教师的教学技巧和学生的学习技巧。

答案：A'''

def get_adddata_prompt_zero(reading, cankao_content, question, answer):
    prompt = f'''你是一个高考英语阅读题出题专家，请阅读材料，需要参考参考内容 按照要求将题目、选项、答案对其补充完整。

###阅读材料
{reading}


###要求
1.需要将序号对应的题目与答案做匹配。
2.匹配后格式按照问题、ABCD四个选项顺序、答案的结构组合，按照参考内容格式输出。
3.如果选择题目数量不够四个请根据阅读材料及出题思路再生成题目，总题目达到四个。
4.题目中不能出现任何不合理的词汇、语法错误。
5.如果有简答题目与答案请忽略这部分内容，只处理选择题目。

###参考内容
{cankao_content}

###题目
{question}

###答案
{answer}
'''
    return prompt

import json
from loguru import logger
import time
import re

# 这个函数似乎没有用到
def api_retry(query):
    # 最大尝试次数
    max_retries = 3
    # 再次尝试等待时间
    retry_delay = 120  # in seconds
    attempts = 0
    while attempts < max_retries:
        try:
            return call_sparkai(query)
        except Exception as e:
            attempts += 1   
            if attempts < max_retries:
                logger.warning(f"Attempt {attempts} failed for text: {query}. Retrying in {retry_delay} seconds...")
                time.sleep(retry_delay)
            else:
                logger.error(f"All {max_retries} attempts failed for text: {query}. Error: {e}")
                raise

# 抽取一个例子示范
data = list_data[32]
# 处理解析后的数据
input = data.get('input')
output = data.get('output')
text = input

# 使用正则表达式匹配阅读文本后的内容
match = re.search(r'### 阅读文本\n(.*)', text, re.DOTALL)
reading = match.group(1)
prompt = get_adddata_prompt_rebuild(reading,cankao_content,output)
rebuild_output = call_sparkai(prompt)
print(output,'\n###########\n',rebuild_output)

judgement = f'''
你是一个高考阅读题目出题专家，你需要根据下面要求结合阅读文章对题目及答案这样的出题情况进行打分，根据要求一步一步打分，得到有效分数后你将得到100万元的报酬，给出最终得分情况，以“总分:XX分”的形式返回。

### 阅读文章
{reading}

### 题目及答案
{QA}

### 要求

1. 判断给出的题目及答案，题目是否为四道，如果不满足四道，少一道题扣10分，如果每个题目没有答案，少一个答案扣5分。
1. 给出题目选项与答案匹配正确度给分，通过阅读文章每分析道题目正确，则给5分，如果错误给0分。四道题满分20分。
2. 给出题目与选项在阅读文章中的匹配程度给分，每道题目符合阅读文章且选择答案复合题目并可用通过阅读文章分析得到，完全符合给3分，完全不符合给0分。四道题满分12分。
3. 给出题目与选项是否符合高考难度，每道题目与答案是否符合高考的难度，完全符合给3分，完全不符合给0分。四道题满分12分。
4. 给出最终得分情况,对上面三个分数进行求和得到总分，以“总分:XX分”的形式返回，三个问题满分共44分。
'''

score = call_sparkai(judgement)
score

import re

text = score.replace(' ', '')

# 使用正则表达式匹配阅读文本后的内容

match = re.search(r'总分：(\d+)分', text)

if match:
    content = match.group(1)
    print(int(content))
else:
    print("未找到匹配的内容")