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"""v1.1"""
from copy import copy
class BaseReader(object):
    """interface of data manager."""

    def __init__(self, phase='train'):
        # assert isinstance(config, dict)
        # self._config = config
        self._phase = phase
        self._batch_size = None
        self._num_epochs = 1
        self._register = set()
        self._registered_backbone = None

    @classmethod
    def create_register(self):
        return set()
        
    def clone(self, phase='train'):
        if phase == self._phase:
            return copy(self)
        else:
            ret = copy(self)
            ret._phase = phase
            return ret

    def require_attr(self, attr_name):
        self._register.add(attr_name)
            
    def register_with(self, backbone):
        print(backbone)
        for attr in backbone.inputs_attr:
            self.require_attr(attr)
        self._registered_backbone = backbone

    def get_registered_backbone(self):
        return self._registered_backbone

    def _get_registed_attrs(self, attrs):
        ret = {}
        for i in self._register:
            if i not in attrs:
                raise NotImplementedError('output attr {} is not found in this reader.'.format(i))
            ret[i] = attrs[i]
        return ret

    # @property
    # def inputs_attr(self):
    #     """描述reader输入对象的属性，包含各个对象的名字、shape以及数据类型。当某个对象为标量数据类型（如str, int, float等）时，shape设置为空列表[]，当某个对象的某个维度长度可变时，shape中的相应维度设置为-1.
    #     Return:
    #         dict类型。对各个输入对象的属性描述。例如，
    #         对于文本分类任务，可能需要包含输入文本和所属标签的id
    #             {"text": ([], 'str'),
    #              "label": ([], 'int')}
    #         对于标注任务，可能需要输入词序列和对应的标签
    #             {"tokens", ([-1], 'str'),
    #              "tags", ([-1], 'str')}
    #         对于机器阅读理解任务，可能需要包含上下文、问题、回答、答案区域的起止位置等
    #             {"paragraph", ([], 'str'),
    #              "question", ([], 'str'),
    #              "start_position", ([], 'int')
    #         """
    #     raise NotImplementedError()

    @property
    def outputs_attr(self):
        """描述reader输出对象（被yield出的对象）的属性，包含各个对象的名字、shape以及数据类型。当某个对象为标量数据类型（如str, int, float等）时，shape设置为空列表[]，当某个对象的某个维度长度可变时，shape中的相应维度设置为-1。
        注意：当使用mini-batch梯度下降学习策略时，，应为常规的输入对象设置batch_size维度（一般为-1）
        Return:
            dict类型。对各个输入对象的属性描述。例如，
            对于文本分类和匹配任务，yield的输出内容可能包含如下的对象（下游backbone和task可按需访问其中的对象）
                {"token_ids": ([-1, max_len], 'int64'),
                 "input_ids": ([-1, max_len], 'int64'),
                 "segment_ids": ([-1, max_len], 'int64'),
                 "input_mask": ([-1, max_len], 'float32'),
                 "label": ([-1], 'int')}
        """
        raise NotImplementedError()

    # def parse_line(self):
    #     """框架内部使用字典描述每个样本，字典的key为inputs_attr，value为每个input对应的符合attr描述的值。
    #         该函数负责将文本行解析成符合inputs_attr描述的字典类型的样本。默认的parse_line方法会读取json格式的数据集文件，数据集的每一行为json格式描述的样本。
    #         用户可通过对该方法的继承改写来适配不同格式的数据集，例如csv格式甚至tfrecord文件。
    #         """
    #     raise NotImplementedError()
    # 
    # def tokenize(self, line):
    #     """框架中内置了word piece tokenizer等分词器，用户可通过修改tokenizer超参数来制定使用的分词器，若内置的分词器均无法满足需求，用户可通过对该方法的继承改写来自定义分词器。
    #         Args:
    #             - line: a unicode string. 
    #         Return:
    #             a list of tokens
    #         """
    #     raise NotImplementedError()
    
    def iterator(self):
        """数据集遍历接口，注意，当数据集遍历到尾部时该接口应自动完成指针重置，即重新从数据集头部开始新的遍历。
        Yield:
            (dict) elements that meet the requirements in output_templete
        """
        raise NotImplementedError()

    @property
    def num_examples(self):
        """数据集中的样本数量，即每个epoch中iterator所生成的样本数。注意，使用滑动窗口等可能导致数据集样本数发生变化的策略时，该接口应返回runtime阶段的实际样本数。"""
        raise NotImplementedError()

    @property
    def num_epochs(self):
        """"""
        raise NotImplementedError()