#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import json
import re

print("开始替换为大健康产业数据...")

# 读取大健康岗位简历数据
with open('/Users/apple/Documents/cursor/教务系统/frontend_大健康/网页未导入数据/大健康产业/大健康岗位简历.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    health_data = json.load(f)

# 按岗位群分组
position_groups = {}
for item in health_data:
    group_name = item['简历岗位群']
    if group_name not in position_groups:
        position_groups[group_name] = []
    position_groups[group_name].append(item)

# 创建岗位群ID映射
group_id_map = {
    '健康管理': 'health_management',
    '健康检查': 'health_check',
    '康复治疗': 'rehabilitation',
    '慢性病管理': 'chronic_disease',
    '轻医美': 'medical_beauty',
    '社群运营': 'community_operation',
    '心理健康': 'mental_health',
    '药品供应链管理': 'pharma_supply',
    '药品生产': 'pharma_production',
    '药品质量检测': 'pharma_quality',
    '药物研发': 'pharma_research'
}

# 生成industries数组
industries = []
for idx, (group_name, items) in enumerate(position_groups.items(), 1):
    group_id = group_id_map.get(group_name, f'health_{idx}')

    # 创建岗位群对象
    industry = {
        'id': group_id,
        'name': group_name,
        'positions': [],
        'questions': []
    }

    # 处理该岗位群的所有岗位
    position_idx = 1
    questions_added = False

    for item in items:
        # 添加岗位
        position = {
            'id': f"{group_id}_{position_idx}",
            'title': item['岗位名称'],
            'level': item['岗位等级标签'],
            'department': group_name,
            'type': '全职',
            'experience': '1-3年',
            'education': '大专',
            'salary': '6-10K',
            'location': '北京',
            'updateTime': '2024-01-20',
            'description': f"{item['岗位名称']}职位描述",
            'requirements': [
                f"熟悉{group_name}相关工作",
                "具有良好的沟通能力",
                "有相关工作经验优先"
            ]
        }
        industry['positions'].append(position)
        position_idx += 1

        # 添加面试题（只添加一次）
        if not questions_added and item.get('面试题内容'):
            # 解析面试题内容
            content = item['面试题内容']

            # 提取大类问题
            sections = re.findall(r'#\s*([一二三四五六七八九十]+、[^\\n]+)\\n(.*?)(?=#\s*[一二三四五六七八九十]+、|$)', content, re.DOTALL)

            if sections:
                for section_idx, (section_title, section_content) in enumerate(sections, 1):
                    # 提取具体问题
                    questions = re.findall(r'(\d+\.\s*[^\\n]+)\\n\\s*示例答案[：:]\\n(.*?)(?=\\d+\.|$)', section_content, re.DOTALL)

                    if questions:
                        subQuestions = []
                        for q_idx, (question_text, answer_text) in enumerate(questions, 1):
                            subQuestions.append({
                                'id': f'q{q_idx}',
                                'question': question_text.strip(),
                                'answer': answer_text.strip()
                            })

                        if subQuestions:
                            industry['questions'].append({
                                'id': f"{group_id}_q{section_idx}",
                                'question': section_title.strip(),
                                'subQuestions': subQuestions[:3]  # 只取前3个问题
                            })

            questions_added = True

    # 如果没有面试题，添加默认的
    if not industry['questions']:
        industry['questions'].append({
            'id': f"{group_id}_q1",
            'question': f"{group_name}岗位群面试题",
            'subQuestions': [
                {
                    'id': 'q1',
                    'question': f"您如何理解{group_name}工作的核心要点？",
                    'answer': f"{group_name}工作需要专业知识、实践经验和良好的沟通能力。"
                },
                {
                    'id': 'q2',
                    'question': f"在{group_name}领域，您认为最重要的技能是什么？",
                    'answer': f"最重要的是专业技术能力、团队协作能力和持续学习能力。"
                },
                {
                    'id': 'q3',
                    'question': f"您为什么选择{group_name}这个职业方向？",
                    'answer': f"我对{group_name}领域充满热情，希望在这个领域深耕发展。"
                }
            ]
        })

    industries.append(industry)

# 生成resumeTemplates对象
resumeTemplates = {}
for group_name, items in position_groups.items():
    templates = []
    for item in items:
        template = {
            'position': item['岗位名称'],
            'level': item['岗位等级标签'],
            'content': {
                'original': item['简历内容'],
                'modified': item['简历内容']  # 使用相同内容作为modified版本
            }
        }
        templates.append(template)
    resumeTemplates[group_name] = templates

# 保存转换后的数据
output = {
    'industries': industries,
    'resumeTemplates': resumeTemplates
}

with open('/Users/apple/Documents/cursor/教务系统/frontend_大健康/health_mock_data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(output, f, ensure_ascii=False, indent=2)

print(f"\n✓ 数据转换完成!")
print(f"  - 生成了 {len(industries)} 个岗位群")
print(f"  - 总计 {sum(len(ind['positions']) for ind in industries)} 个岗位")
print(f"  - 数据已保存到 health_mock_data.json")
print("\n下一步：将生成的数据替换到 resumeInterviewMock.js 中")