"""Unit tests for deterministic classification decision logic."""

import pytest
from src.models import ECPSnapshot, RelatedEntity, DecisionCategory
from src.classifier import InherenceClassifier


@pytest.fixture
def petrobras_ecp():
    return ECPSnapshot(
        target_entity_id="ent_petrobras",
        target_name="Petrobras",
        aliases=["Petróleo Brasileiro S.A.", "Petrobras", "Petrobrás"],
        domain="Oil & Gas",
        anchors=["pré-sal", "refinaria", "combustíveis", "petróleo", "exploração"],
        negative_anchors=["posto de combustíveis pirata"],
        graph_version="1.0.0",
        related_entities=[
            RelatedEntity(
                entity_id="ent_transpetro",
                name="Transpetro",
                relation_type="SUBSIDIARY_OF",
                weight=0.85,
                aliases=[],
                scope="logistics",
                confidence=1.0
            )
        ]
    )


def test_direct_inherent(petrobras_ecp):
    classifier = InherenceClassifier()
    content = (
        "# Expansão da Produção Nacional\n\n"
        "A Petrobras anunciou um aumento expressivo na produção de petróleo na camada pré-sal. "
        "Os investimentos em novas plataformas devem acelerar a exploração offshore."
    )
    result = classifier.classify(petrobras_ecp, content)
    assert result.decision == DecisionCategory.DIRECT_INHERENT
    assert result.is_inherent is True
    assert result.confidence >= 0.85
    assert result.detected_language == "pt"
    assert "Petrobras" in result.matched_anchors
    assert len(result.evidence) > 0


def test_contextual_inherent(petrobras_ecp):
    classifier = InherenceClassifier()
    content = (
        "# Logística de Combustíveis no Brasil\n\n"
        "A Transpetro ampliou a sua frota de navios para o transporte de combustíveis e derivados "
        "pelo litoral brasileiro, reforçando a infraestrutura energética."
    )
    result = classifier.classify(petrobras_ecp, content)
    assert result.decision == DecisionCategory.CONTEXTUAL_INHERENT
    assert result.is_inherent is True
    assert result.confidence >= 0.70
    assert len(result.graph_matches) == 1
    assert result.graph_matches[0]["name"] == "Transpetro"


def test_tangential_inherent(petrobras_ecp):
    classifier = InherenceClassifier()
    content = (
        "# Crônica de Viagem pelo Interior\n\n"
        "Passamos perto de um prédio da Petrobras enquanto procurávamos um café na praça central. "
        "A tarde estava quente e os pássaros cantavam nas árvores antigas."
    )
    result = classifier.classify(petrobras_ecp, content)
    assert result.decision == DecisionCategory.TANGENTIAL
    assert result.is_inherent is False
    assert result.confidence < 0.60
    assert len(result.warnings) > 0


def test_not_related(petrobras_ecp):
    classifier = InherenceClassifier()
    content = (
        "# Como Fazer Bolo de Cenoura com Cobertura de Chocolate\n\n"
        "Bata as cenouras raladas no liquidificador com os ovos e o óleo. "
        "Acrescente a farinha de trigo e o açúcar aos poucos até obter uma massa homogênea."
    )
    result = classifier.classify(petrobras_ecp, content)
    assert result.decision == DecisionCategory.NOT_RELATED
    assert result.is_inherent is False
    assert result.confidence >= 0.85


def test_negative_anchor_suppression(petrobras_ecp):
    classifier = InherenceClassifier()
    content = (
        "# Operação Policial Fecha Estabelecimento\n\n"
        "A polícia interditou um posto de combustíveis pirata na rodovia estadual por adulteração."
    )
    result = classifier.classify(petrobras_ecp, content)
    assert result.decision == DecisionCategory.NOT_RELATED
    assert result.is_inherent is False
    assert len(result.negative_matches) > 0