"""NL2SQL 查询结果 → 客服口吻回复的渲染器。

不调用 LLM：自然语言摘要由 execute_query 的 summary_llm 生成（result.summary），
这里只负责把摘要 + Markdown 表格组装成客服回复，保证确定性降级。
"""
from __future__ import annotations

from typing import Any

from nl2sql.contracts import DataQueryResult

# 表格最多渲染的行数：超出部分提示"仅展示前 N 条"，避免回复过长
_MAX_TABLE_ROWS = 20

_EMPTY_ANSWER = "暂时没有查到相关数据，您可以换个问法，或者问我基金知识、开户流程～"


def render_markdown_table(columns: list[str], rows: list[dict[str, Any]]) -> str:
    """把结果行列渲染为 Markdown 表格；无数据返回空串。"""
    if not columns or not rows:
        return ""
    shown = rows[:_MAX_TABLE_ROWS]
    header = "| " + " | ".join(str(column) for column in columns) + " |"
    separator = "| " + " | ".join("---" for _ in columns) + " |"
    lines = [header, separator]
    for row in shown:
        cells = [str(row.get(column, "")) for column in columns]
        lines.append("| " + " | ".join(cells) + " |")
    return "\n".join(lines)


def render_query_answer(result: DataQueryResult) -> str:
    """组装最终客服回复：摘要开头 + 数据表格 + 截断/收尾提示。"""
    if result.row_count == 0 or not result.rows:
        return _EMPTY_ANSWER

    parts: list[str] = []
    summary = (result.summary or "").strip()
    if summary:
        parts.append(summary)

    table = render_markdown_table(result.columns, result.rows)
    if table:
        parts.append(table)

    if result.truncated or result.row_count > len(result.rows):
        shown = min(len(result.rows), _MAX_TABLE_ROWS)
        parts.append(f"结果较多，本次为您展示 {shown} 条（共 {result.row_count} 条），您可以缩小查询范围再看。")

    if not summary and len(result.rows) <= _MAX_TABLE_ROWS:
        parts.append(f"共为您查到 {result.row_count} 条记录。")

    return "\n\n".join(part for part in parts if part).strip() or _EMPTY_ANSWER