import streamlit as st
from openai import OpenAI

# Настройки страницы (тёмная тема, "wide" разметка)
st.set_page_config(page_title="Чат с deepseek-reasoner", layout="wide")

# Глобальная стилизация через CSS
st.markdown(
    """
    <style>
    /* Убираем верхний хедер и хамбёргер-меню Streamlit (по желанию) */
    #MainMenu, header, footer {visibility: hidden;}

    /* Тёмный фон всего приложения */
    body {
        background-color: #181818;
        color: #FFFFFF;
    }

    /* Контейнер для всего чата */
    .chat-container {
        background-color: #222222;
        padding: 20px;
        border-radius: 10px;
        max-height: 70vh; /* Высота окна для переписки */
        overflow-y: auto; /* Скролл при переполнении */
        margin-bottom: 20px;
    }

    /* «Пузырёк» для сообщений пользователя (справа) */
    .user-bubble {
        background-color: #005f73; 
        color: #ffffff;
        padding: 10px 15px;
        border-radius: 10px;
        margin: 10px;
        max-width: 60%;
        text-align: left;
        margin-left: auto; /* прижимает пузырёк к правому краю */
    }

    /* «Пузырёк» для сообщений ассистента (слева) */
    .assistant-bubble {
        background-color: #333333; 
        color: #ffffff;
        padding: 10px 15px;
        border-radius: 10px;
        margin: 10px;
        max-width: 60%;
        text-align: left;
        margin-right: auto; /* прижимает пузырёк к левому краю */
    }
    </style>
    """,
    unsafe_allow_html=True
)

# Инициализация клиента для DeepSeek (замените ключ на свой)
client = OpenAI(
    api_key="sk-a02694cf3c8640c9ae60428ee2c5a62e",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

# Заголовок
st.title("Чат с deepseek-reasoner")

# Инициализируем историю сообщений в сессии
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state["messages"] = []

# Функция для отрисовки всей истории чата
def render_chat():
    st.markdown("<div class='chat-container'>", unsafe_allow_html=True)
    
    # Проходим по всем сообщениям
    for msg in st.session_state["messages"]:
        if msg["role"] == "user":
            bubble_class = "user-bubble"
        else:
            bubble_class = "assistant-bubble"
        st.markdown(
            f"<div class='{bubble_class}'>{msg['content']}</div>",
            unsafe_allow_html=True
        )
    
    st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)

# Сразу выводим чат-окно, чтобы было сверху
render_chat()

# Внизу располагаем поле ввода (многострочное) и кнопку «Отправить»
with st.container():
    user_input = st.text_area("Напишите сообщение и нажмите Enter или кнопку «Отправить»:",
                              value="", height=80)
    
    if st.button("Отправить"):
        content = user_input.strip()
        if content:
            # Добавляем реплику пользователя в историю
            st.session_state["messages"].append({"role": "user", "content": content})
            
            # Пытаемся получить ответ от модели
            try:
                response = client.chat.completions.create(
                    model="deepseek-reasoner",
                    messages=st.session_state["messages"]
                )
                # Содержимое ответа
                assistant_content = response.choices[0].message.content
                
                # Добавляем ответ ассистента в историю
                st.session_state["messages"].append(
                    {"role": "assistant", "content": assistant_content}
                )
            except Exception as e:
                st.error(f"Ошибка при обращении к API: {e}")
            
            # Очищаем поле ввода после отправки (перезагрузка скрипта сделает это)
            st.experimental_rerun()