---

import csv
import re
import json

def split_description_and_characteristics(text):
    """Разделяет смешанные описание и характеристики"""
    if not text:
        return '', ''
    
    # Ищем паттерн характеристик в тексте
    # Характеристики обычно выглядят как [["ключ","значение"],...] или [["ключ", "значение"]]
    char_pattern = r'(\[\s*\["[^"]*",\s*"[^"]*"\]\s*(?:,\s*\["[^"]*",\s*"[^"]*"\])*\s*\])'
    
    match = re.search(char_pattern, text)
    
    if match:
        # Нашли характеристики
        chars_str = match.group(1)
        # Всё, что до характеристик - это описание
        description = text[:match.start()].strip()
        # Всё, что после характеристик - это мусор (нумерация и т.д.)
        # Удаляем цифры с точкой в конце
        description = re.sub(r'\d+\.\s*$', '', description)
        description = re.sub(r'\s+', ' ', description).strip()
        
        # Парсим характеристики в нормальный JSON
        try:
            chars = json.loads(chars_str)
        except:
            # Если не парсится, пытаемся извлечь пары
            chars = []
            pattern = r'\["([^"]*)",\s*"([^"]*)"\]'
            matches = re.findall(pattern, chars_str)
            for key, value in matches:
                chars.append([key, value])
        
        return description, json.dumps(chars, ensure_ascii=False)
    else:
        # Нет характеристик в тексте
        # Проверяем, может быть текст заканчивается на [] или ['']?
        if text.strip().endswith('[]') or text.strip().endswith("['']"):
            # Убираем пустые характеристики
            text = text.replace('[]', '').replace("['']", '').strip()
            # Удаляем нумерацию
            text = re.sub(r'\d+\.\s*$', '', text)
            text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
            return text, '[]'
        else:
            # Просто очищаем описание
            text = re.sub(r'\d+\.\s*$', '', text)
            text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
            return text, '[]'

def process_csv(input_file, output_file):
    """Обрабатывает CSV файл и разделяет описание и характеристики"""
    
    with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as infile:
        # Читаем первую строку как заголовки
        header = infile.readline().strip().split(';')
        
        # Очищаем заголовки от кавычек
        header = [h.strip('"') for h in header]
        
        rows = []
        
        for line in infile:
            # Разбиваем строку с учетом кавычек
            reader = csv.reader([line], delimiter=';', quotechar='"')
            row = next(reader)
            
            # Проверяем, что у нас правильное количество колонок
            while len(row) < len(header):
                row.append('')
            
            # Обрабатываем каждое поле
            processed_row = []
            description = ''
            characteristics = ''
            
            for i, value in enumerate(row):
                # Удаляем лишние кавычки с начала и конца
                value = value.strip('"')
                
                if header[i] == 'description':
                    # Здесь может быть смесь описания и характеристик
                    description, characteristics = split_description_and_characteristics(value)
                    # В description записываем очищенное описание
                    processed_row.append(description)
                elif header[i] == 'h':
                    # Если в h уже есть характеристики, используем их
                    # Или если характеристики были в description, они уже извлечены
                    if value and value.strip() not in ['[]', "['']"]:
                        # Парсим существующие характеристики
                        chars = parse_characteristics(value)
                        if chars:
                            processed_row.append(json.dumps(chars, ensure_ascii=False))
                        else:
                            processed_row.append('[]')
                    else:
                        # Используем характеристики из description, если они там были
                        processed_row.append(characteristics)
                elif header[i] == 'images':
                    # Проверяем, что путь к картинке корректен
                    if value and not value.startswith('..'):
                        value = '../assets/img/' + value
                    processed_row.append(value)
                elif header[i] == 'price':
                    # Приводим цену к единому формату
                    try:
                        price = float(value)
                        value = f"{price:.2f}"
                    except ValueError:
                        pass
                    processed_row.append(value)
                elif header[i] == 'quantity':
                    # Приводим количество к целому числу
                    try:
                        value = str(int(float(value)))
                    except ValueError:
                        value = '0'
                    processed_row.append(value)
                else:
                    processed_row.append(value)
            
            rows.append(processed_row)
    
    # Записываем обработанные данные в новый файл
    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8', newline='') as outfile:
        writer = csv.writer(outfile, delimiter=';', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_ALL)
        
        # Записываем заголовки
        writer.writerow(header)
        
        # Записываем данные
        for row in rows:
            writer.writerow(row)
    
    print(f"Файл успешно обработан и сохранен как {output_file}")

def parse_characteristics(h_string):
    """Парсит строку характеристик в нормальный JSON"""
    if not h_string or h_string.strip() in ['[]', "['']"]:
        return []
    
    try:
        # Пробуем распарсить как JSON
        chars = json.loads(h_string)
        return chars
    except json.JSONDecodeError:
        # Если не JSON, пытаемся извлечь данные
        chars = []
        # Ищем пары в формате ["ключ", "значение"]
        pattern = r'\["([^"]*)",\s*"([^"]*)"\]'
        matches = re.findall(pattern, h_string)
        
        if matches:
            for key, value in matches:
                chars.append([key, value])
        
        return chars

# Использование скрипта
if __name__ == "__main__":
    input_file = "products.csv"  # имя вашего исходного файла
    output_file = "products_cleaned.csv"  # имя обработанного файла
    
    process_csv(input_file, output_file)