# [FILE] src/core/models.py
# ANCHOR: Core_Models_Module
# Семантика: Определяет Pydantic-модели для структурированного представления данных
# в приложении (продукты, логи).
# [CONTRACT]: Все модели наследуются от `BaseModel` и обеспечивают типизацию и валидацию.
# [COHERENCE]: Согласованы со схемами данных, используемыми в БД и экспортах.

from pydantic import BaseModel, Field, HttpUrl, ValidationError
from datetime import datetime
from typing import Optional

class ProductVariant(BaseModel):
    """
    [CONTRACT]
    @description: Модель данных для варианта продукта.
    @invariant: `name`, `price`, `url` являются обязательными. `price` всегда `int`.
    """
    name: str = Field(..., description="Название продукта.")
    volume: str = Field(..., description="Объем или вариант продукта (например, '50мл', '10 капсул').")
    price: int = Field(..., description="Цена продукта в числовом формате.")
    url: HttpUrl = Field(..., description="Полный URL страницы варианта продукта.", examples=["https://elixirpeptide.ru/product/?product=123"])

    # [VALIDATOR] Пример пост-валидации, если нужно.
    # @validator('price')
    # def price_must_be_positive(cls, v):
    #     if v < 0:
    #         raise ValueError('Price must be a positive integer')
    #     return v

    class Config:
        json_schema_extra = {
            "example": {
                "name": "Peptide X",
                "volume": "30ml",
                "price": 1500,
                "url": "https://elixirpeptide.ru/catalog/peptide-x/?product=variant1"
            }
        }

class LogRecordModel(BaseModel):
    """
    [CONTRACT]
    @description: Модель данных для записи лога, используемая при сохранении логов в БД.
    @invariant: Все поля являются обязательными. `timestamp` хранится как ISO-строка.
    """
    run_id: str = Field(..., description="Уникальный идентификатор текущего запуска парсера.")
    timestamp: datetime = Field(..., description="Время создания лог-записи.")
    level: str = Field(..., description="Уровень логирования (e.g., INFO, ERROR, DEBUG).")
    message: str = Field(..., description="Текст лог-сообщения.")

    # Pydantic автоматически обработает datetime в JSON и другие форматы.
    # Для SQLite, timestamp будет храниться как TEXT в ISO-формате.

    class Config:
        json_schema_extra = {
            "example": {
                "run_id": "20231027-123456",
                "timestamp": "2023-10-27T12:34:56.789Z",
                "level": "INFO",
                "message": "Парсинг начат."
            }
        }

# [COHERENCE_CHECK_PASSED] Все основные модели данных определены и типизированы.