# -*- coding: utf-8 -*-
"""tcaptcha/tdc_values.py —— 为每个采集器**语义名**提供取值生成器（纯离线）。

背景（账本 §五 第 0 项，har/1ms_dianxuan/PROGRESS.md）:
  「纯离线生成 collect」的唯一阻塞点 = 不知道每个语义名该填什么值。
  本文件把 2026-10-12 实测到的**同会话真值**固化成生成规则。

真值来源（不是猜的）:
  真 Chrome + 真 1ms 页面 -> Debugger 取**同会话** tdc.js（77,954 字节，
  含 __TENCENT_CHAOS_VM）-> iframe 内 TDC.getData(true) -> 同会话 XTEA 密钥解密
  -> 按「require 序 == 槽位序」对齐，38/38 槽全覆盖。
  脚本: scripts/verify/align_session.py、scripts/verify/audit_names.py

会话 vs 每次采集（连续 4 次 getData 实测，这一条决定了生成器怎么分层）:

  | 语义名                    | 第1次       | 第2次       | 第3次       | 第4次       | 结论          |
  |---------------------------|-------------|-------------|-------------|-------------|---------------|
  | itoken                    | 641547489   | 641547489   | 641547489   | 641547489   | **会话内固定** |
  | struct_40_9 (#.._rand)    | 1591912482  | 1591912482  | 1591912482  | 1591912482  | **会话内固定** |
  | window_time (#e48 委派)   | 1791745224  | 1791745224  | 1791745224  | 1791745224  | **会话内固定** |
  | window_time (#e40)        | 1791745331  | 1791745548  | 1791745813  | 1791745814  | 每次刷新      |
  | struct_46_9               | 1           | 2           | 3           | 4           | **每次 +1 的计数器** |
  | trajectory 点数           | 1           | 61          | 1           | 1           | 取完即清空     |

三类取值:
  * 静态画像  DEVICE_PROFILE —— UA / 屏幕 / WebGL / Canvas / 语言 / 时区 / 核数 …
                （已用浏览器真值交叉校验: screen.width/height/availHeight/colorDepth、
                  hardwareConcurrency、timezoneOffset、languages 全部一一吻合）
  * 会话量    Session —— itoken / 会话随机盐 / 页面加载时刻
  * 每次采集  Session.next_call() —— 当前时刻、采集计数器、轨迹
"""
from __future__ import annotations

import random
import time
from typing import Any, Dict, List, Optional, Sequence

# --------------------------------------------------------------------------- #
# 设备画像：与真机逐项核对过（见模块 docstring 的交叉校验说明）                     #
# --------------------------------------------------------------------------- #
DEVICE_PROFILE: Dict[str, Any] = {
    "name": "Mac / Chrome 155 / 1440x2560",
    "user_agent": ("Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) "
                   "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
                   "Chrome/155.0.0.0 Safari/537.36"),
    "platform": "MacIntel",
    "languages": ["zh-CN", "zh"],
    "timezone_offset": "+08",                    # 真机 Date.getTimezoneOffset() == -480
    "charset": "UTF-8",
    "hardware_concurrency": 10,                  # 真机 navigator.hardwareConcurrency
    # ⚠️ 方向别弄反：真机 screen.width == 1440、screen.height == 2560
    #    （1440x2560 竖屏；浏览器实测 screen.availHeight == 2530）
    "screen_width": 1440,
    "screen_height": 2560,
    "screen_color_depth": 24,
    # 真机 screen_fingerprint 串；字段序 = 宽-高-可用高-色深-*-*-|-*
    "screen_fingerprint": "1440-2560-2530-24-*-*-|-*",
    "webgl_vendor": "Google Inc. (Apple)",
    "webgl_renderer": "ANGLE (Apple, ANGLE Metal Renderer: Apple M4, Unspecified Version)",
    "canvas_fingerprint": ("GgoAAAANSUhEUgAAASwAAACWCAYAAATf3v8bh+ryWcfSBSLkmN3N1"
                           "PQinPL7Bi3TG0qE2CogAAAABJRU5ErkJggg=="),
    "viewport_size": [360, 360],                 # 验证码 iframe 的可视区
    "cookie_enabled": 1,
    "touch_detect": 2,                           # 真机实测值（该机 maxTouchPoints == 0）
    "iframe_detect": "iframe",
    "webrtc_ip": "",                             # 未取到候选时为空串
    "dom_compliance": 1023,
    "constant_98k": "98k",
    "template_url": ("https://turing.captcha.gtimg.com/1/template/"
                     "drag_ele.html?rand=1519713624347"),
}

# 真机里恒为这些常量的槽（连续 4 次抽样一致）
CONSTANTS: Dict[str, Any] = {
    "time_since_load": 0,
    "webdriver_detect": 0,
    "console_detect": 0,
    "fp_salt": 0,
    "struct_48_9_call": 0,
    "location_href": "",
    "struct_40_9#empty": "",
}

# 真机里是空数组的槽（与轨迹区分：轨迹至少含一个点）
EMPTY_LIST_NAME = "struct_76_33"

DEFAULT_REFERRER = "https://1ms.run/console/personal/benefits/check-in"


def _rand_int32() -> int:
    """[0, 2^31) 的随机整数 —— 真机观测值 1591912482 / 699129805 / 641547489 都落在这里。"""
    return random.randint(0, (1 << 31) - 1)


def default_trajectory() -> List[List[int]]:
    """无鼠标输入时的轨迹（真机实测就是 [[1,1,12]]，看着像个"无位移"哨兵点）。"""
    return [[1, 1, 12]]


def _sample_dt() -> int:
    """采样一个事件间隔（ms）——**按 6 条真机轨迹 / 360 个非首点 dt 实测重拟合**（2026-10-12）。

    旧分布（账本里记为"旧拟合"）是拿**一条**样本估的，偏差很大：它给了
    ≥50% 概率落在 0~16ms、约 6% 落在 41~200ms。真机实测分布是**紧密聚集在 16~17ms**：

        0-4    0.28%      5-8    1.39%      9-12   6.39%
        13-16  35.56%     17-20  43.61%     21-25  4.44%
        26-40   2.78%     41-80  1.39%     81-200 2.22%    >200 1.94%
        （众数 17ms×126 / 16ms×93；均值 25.2，是被极少数长停顿拉高的）

    判据：真机 **79%** 落在 13~20ms，而我们旧实现只有约 36% ——
    "轨迹事件间隔"是服务端最便宜的一类时序特征，别再拿单条样本估分布。
    """
    r = random.random()
    if r < 0.0628:                       # ~6%：偏快的一档（9~12ms）
        return random.randint(9, 12)
    if r < 0.8472:                       # ~78%：主峰 13~20ms（真机 79%）
        return random.randint(13, 20)
    if r < 0.9000:                       # ~5%：21~25ms
        return random.randint(21, 25)
    if r < 0.9300:                       # ~3%：26~40ms
        return random.randint(26, 40)
    if r < 0.9700:                       # ~4%：41~200ms（偶尔的思考停顿）
        return random.randint(41, 200)
    return random.randint(201, 600)      # ~3%：罕见的长时间歇


def _to_display(x: float, y: float, img_w: int) -> Tuple[float, float]:
    """背景图原始像素 -> iframe 显示坐标（与真机点击轨迹同一套口径）。"""
    scale = 320.0 / img_w
    return 20 + x * scale, 60 + y * scale


REAL_TRAJECTORY_LEN = 61     # 真机硬不变量：6/6 条成功轨迹都是 61 点（见 _fit_points）


def _fit_points(events: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
    """把轨迹**补齐/截断到真机的 61 点**，末尾再钉上固定收尾 `[1,1,12]`。

    为什么点数是硬约束：4 份真机抓包 / **6 条点选成功轨迹**，点数**统统是 61**
    （`点选.har` 里 3 次提交也一样），一条都不差 —— 这是服务端最容易查的一类
    结构特征，而旧实现每次随机 57~65 点，等于每发一枪都自带一个异常值。

    ⚠️ 补齐必须用 `[0,0,dt]`（驻留/微抖动），**不能**复制最后一个 `[dx,dy,dt]` ——
    复制会把位移量重复计入，净位移被放大（实测 166 vs 期望 139.5）。
    """
    body = [e for e in events if e != [1, 1, 12]]
    target = REAL_TRAJECTORY_LEN - 1
    if len(body) >= target:
        body = body[:target]
    else:
        while len(body) < target:                     # 驻留/微抖动：位移为 0
            body.append([0, 0, _sample_dt()])
    return body + [[1, 1, 12]]


def trajectory_points(click_points: Sequence[Sequence[int]],
                      img_w: int = 672) -> List[List[int]]:
    """按点击点生成鼠标轨迹：首点绝对坐标 + 增量点 + 固定收尾 `[1,1,12]`。

    形状与真机一致（真机 6 条逐条核对，2026-10-12）:
      * 首点是**绝对坐标**（含一个"进入前"的停顿，真机实测 7~14766ms）
      * 之后全是**增量** `[dx,dy,dt]`，dt 分布见 `_sample_dt`
      * **最后一点固定是 `[1,1,12]`**
      * **总点数固定 61**（真机 6/6 硬不变量，见 `_fit_points`）
    """
    scale = 320.0 / img_w
    targets = [(int(round(20 + x * scale)), int(round(60 + y * scale)))
               for x, y in click_points]
    cur = [random.randint(140, 220), random.randint(300, 340)]
    events: List[List[int]] = [[cur[0], cur[1], random.randint(300, 600)]]

    for tx, ty in targets:
        seg = random.randint(14, 20)
        for i in range(1, seg + 1):
            nx = cur[0] + (tx - cur[0]) * i / seg + random.randint(-1, 1)
            ny = cur[1] + (ty - cur[1]) * i / seg + random.randint(-1, 1)
            events.append([int(nx) - cur[0], int(ny) - cur[1], _sample_dt()])
            cur = [int(nx), int(ny)]
        for _ in range(random.randint(2, 5)):        # 命中后短暂驻留
            events.append([random.randint(-1, 1), random.randint(-1, 1), _sample_dt()])
    return _fit_points(events)


def drag_trajectory_points(start: Sequence[float], end: Sequence[float],
                           img_w: int = 672, steps: int = 30) -> List[List[int]]:
    """滑块**拖动**轨迹：按下 -> 横向移动 -> 松手。

    与 `trajectory_points` 同一套口径（输入是背景图原始像素，输出是 iframe 显示坐标），
    同样以固定 `[1,1,12]` 收尾、dt 同一套分布。速度曲线用 ease-out：
    人手拖动是先快后慢、末尾微调。

    ⚠️ **拖动轨迹不套 61 点**：那个硬不变量是从**点选**轨迹量出来的（6/6），
    拖动是另一种交互（按下→横移→松手），点数按 steps 走。别外推。
    """
    sx, sy = _to_display(float(start[0]), float(start[1]), img_w)
    ex, ey = _to_display(float(end[0]), float(end[1]), img_w)
    cur = [int(round(sx)), int(round(sy))]
    events: List[List[int]] = [[cur[0], cur[1], random.randint(300, 600)]]   # 按下前停顿
    for i in range(1, steps + 1):
        t = i / steps
        e = 1.0 - (1.0 - t) ** 3
        nx = int(round(sx + (ex - sx) * e)) + random.randint(-1, 1)
        ny = int(round(sy + (ey - sy) * e)) + random.randint(-1, 1)
        events.append([nx - cur[0], ny - cur[1], _sample_dt()])
        cur = [nx, ny]
    for _ in range(random.randint(2, 4)):            # 落点附近的微调
        events.append([random.randint(-1, 1), random.randint(-1, 1), _sample_dt()])
    events.append([1, 1, 12])
    return events


def rows_from_source(js_text: str) -> List[Dict]:
    """分析 tdc.js **源码**（tdc_modules 的入口收的是路径，这里落临时文件再分析）。"""
    import os
    import tempfile

    fd, path = tempfile.mkstemp(suffix=".js", prefix="tdc_")
    try:
        with os.fdopen(fd, "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(js_text)
        return _analyze(path)
    finally:
        try:
            os.unlink(path)
        except OSError:
            pass


def _analyze(path: str) -> List[Dict]:
    """惰性导入 tools/tdc_modules（它不在包里，且只做静态分析）。"""
    import sys
    from pathlib import Path as _P

    tools = str(_P(__file__).resolve().parents[1] / "tools")
    if tools not in sys.path:
        sys.path.insert(0, tools)
    from tcaptcha.telemetry import modules as tm
    return tm.analyze(path)


def generate_collect(tdc_js_code: str,
                     click_points: Optional[Sequence[Sequence[int]]] = None,
                     *,
                     key: Optional[Sequence[int]] = None,
                     sd: Optional[Dict] = None,
                     session: Optional[Session] = None,
                     img_w: int = 672,
                     referrer: Optional[str] = None,
                     trajectory: Optional[Sequence[Sequence[int]]] = None) -> Dict[str, Any]:
    """**纯离线**生成一颗 collect：只吃 tdc.js 源码，不需要任何真机明文。

    流程: tdc.js -> 37 个语义名（清单序）-> 38 槽取值 -> 4 段明文 -> 4 段加密拼接。
    密钥默认用纯 Python 静态提取（`tcaptcha.telemetry.key`），零 Node。

    trajectory 直接给轨迹点（滑块用 `drag_trajectory_points`）；不给则按 click_points 推。
    """
    from tcaptcha.telemetry.crypto import build_collect, extract_eks          # 局部导入避免环形依赖
    from tcaptcha.telemetry.key import extract_xtea_key_pure

    rows = rows_from_source(tdc_js_code)
    if key is None:
        key = extract_xtea_key_pure(tdc_js_code)["key"]
    sess = session or Session(referrer=referrer or DEFAULT_REFERRER)
    if trajectory is not None:
        sess.set_trajectory(trajectory)
    elif click_points:
        sess.set_trajectory(trajectory_points(click_points, img_w=img_w))

    cd = generate_cd(rows, sess)
    plain = build_plain(cd, rows, sd)
    collect = build_collect(plain["chunk1"], plain["trajectory"],
                            plain["chunk2"], plain["sd"], list(key))
    return {
        "collect": collect,
        "tlg": str(len(collect)),
        "eks": extract_eks(tdc_js_code),
        "key": list(key),
        "source": "python_values",
        "cd": cd,
        "segments": {k: len(v) for k, v in plain.items()},
    }


class Session:
    """一次验证码会话的状态。

    会话内固定的量（itoken / 随机盐 / 页面加载时刻）在 __init__ 里定下来，
    每次采集会变的量（当前时刻 / 计数器 / 轨迹）由 next_call() 推进。
    """

    def __init__(self, now: Optional[float] = None, entry_age: int = 60,
                 referrer: str = DEFAULT_REFERRER, profile: Optional[Dict] = None):
        self.t0 = int(now if now is not None else time.time())
        # 页面加载时刻先于会话建立（真机两次采样差 ~107 秒）
        self.loaded_at = self.t0 - entry_age
        self.itoken = [_rand_int32(), self.loaded_at]   # 会话内固定，实测 4 次完全一致
        self.session_rand = _rand_int32()               # struct_40_9 的"随机"槽
        self.referrer = referrer
        self.profile = dict(profile or DEVICE_PROFILE)
        self.calls = 0
        self.now = self.t0
        self.trajectory: List[List[int]] = default_trajectory()

    def next_call(self, now: Optional[float] = None) -> "Session":
        """进入下一次 TDC.getData()：计数器 +1、刷新当前时刻、轨迹复位由调用方决定。"""
        self.calls += 1
        self.now = int(now if now is not None else time.time())
        return self

    def set_trajectory(self, points: Sequence[Sequence[int]]) -> "Session":
        self.trajectory = [list(p) for p in points]
        return self


# --------------------------------------------------------------------------- #
# 语义名 -> 取值生成器                                                          #
# --------------------------------------------------------------------------- #
def value_for(base: str, row: Dict, sess: Session) -> Any:
    """按**基础语义名**（去掉 #结构后缀）产出一个槽的值。

    同一基础名在一个构建里可能出现多次（user_agent×2 / window_time×2 /
    struct_40_9×2），这时用行上的**结构证据**分流，而不是靠出现次序 ——
    次序会随构建变，结构不会（见 tdc_modules.STRUCT_RULES）。
    """
    st = row.get("struct") or {}
    p = sess.profile

    # ---- 同组多成员：用结构 / 委派证据分流 ----
    if base == "user_agent":
        # 直采的那个返回 UA 串；走委派链的那个返回 0（真机实测）
        return 0 if row.get("via_delegate") else p["user_agent"]
    if base == "struct_40_9":
        # 闭包最后写入 "" vs 随机 int32（账本 #47 的静态消歧依据）
        return "" if st.get("closure_kind") == "empty" else sess.session_rand
    if base == "window_time":
        # 委派的那个是页面加载时刻（会话内固定），直采的那个是当前时刻（每次变）
        return sess.loaded_at if row.get("via_delegate") else sess.now

    # ---- 会话量 / 每次采集量 ----
    if base == "itoken":
        return None                     # 2 槽，见 generate_cd
    if base == "trajectory":
        return sess.trajectory
    if base == "struct_46_9":
        return sess.calls                # 实测 1,2,3,4 —— 每次采集 +1
    if base == "referrer":
        return sess.referrer

    # ---- 常量 / 画像 ----
    if base in CONSTANTS:
        return CONSTANTS[base]
    if base == EMPTY_LIST_NAME:
        return []
    if base in p:
        return p[base]
    raise KeyError("没有 %r 的取值规则（新语义名? 需要补规则）" % base)


def generate_cd(rows: Sequence[Dict], sess: Optional[Session] = None,
                now: Optional[float] = None) -> List[Any]:
    """按**清单顺序**生成 cd 数组（37 项 -> 38 槽，itoken 占 2 槽）。

    rows 来自 tools.tdc_modules.analyze()（每项含 name / struct / via_delegate）。
    每次调用会推进 sess.next_call()（模拟一次 TDC.getData）。
    """
    s = sess or Session(now=now)
    if now is not None:
        s.next_call(now)
    elif s.calls == 0:
        s.next_call(s.t0)

    out: List[Any] = []
    for r in rows:
        base = str(r["name"]).split("#")[0]
        if base == "itoken":
            out.extend(s.itoken)        # 真机就是 2 个连续槽
            continue
        out.append(value_for(base, r, s))
    return out


def trajectory_index(rows: Sequence[Dict]) -> int:
    """轨迹在 cd 中的下标 —— 它就是 4 段加密里第 2 段的分界点。"""
    k = 0
    for r in rows:
        base = str(r["name"]).split("#")[0]
        if base == "trajectory":
            return k
        k += 2 if base == "itoken" else 1
    raise KeyError("清单里没有 trajectory 项")


def build_plain(cd: Sequence[Any], rows: Sequence[Dict],
                sd: Optional[Dict] = None) -> Dict[str, str]:
    """把 cd 组装成 4 段明文（chunk1 / trajectory / chunk2 / sd）。

    与真机**逐字节一致**的分段写法（3 份样本核对，2026-10-12）:

        chunk1 = '{"cd":[' + 轨迹之前的槽（逗号连接）+ ','
        traj   = '<轨迹槽的 JSON>'
        chunk2 = ','  + 轨迹之后的槽（逗号连接）+ '],'
        sd     = '"sd":' + json(sd) + '}'

    分隔符一律是**无空格的逗号**（真机 JSON.stringify 风格）。
    """
    import json

    def js(v: Any) -> str:
        return json.dumps(v, ensure_ascii=False, separators=(",", ":"))

    k = trajectory_index(rows)
    head = ",".join(js(v) for v in cd[:k])
    tail = ",".join(js(v) for v in cd[k + 1:])
    return {
        # ⚠️ 逗号是**槽与槽之间**的分隔符（真机是 JSON.stringify 语义），所以两端的空区间
        # 都**不能**再补分隔逗号，否则会拼出 `{"cd":[,` 或 `...,],` 这种非法 JSON。
        #   · 轨迹正好是第 0 槽 -> chunk1 就是 '{"cd":['（真机成功包实测，见账本已知 #58）
        #    · 轨迹正好是最后 1 槽 -> chunk2 就是 '],'（38 槽里 k=37 的构建实测，
        #      2026-10-12；此前这里恒补前导逗号 -> 拼出非法 JSON）
        "chunk1": '{"cd":[' + (head + "," if head else ""),
        "trajectory": js(cd[k]),
        "chunk2": ("," + tail + "],") if tail else "],",
        "sd": '"sd":' + js(sd if sd is not None else {"od": "C"}) + "}",
    }


def main() -> int:
    import argparse
    import json
    import sys
    from pathlib import Path

    ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
    sys.path.insert(0, str(ROOT / "tools"))

    ap = argparse.ArgumentParser(description="按语义名生成 cd 取值（纯离线）")
    ap.add_argument("tdc_js", help="一份 tdc.js（用来取清单顺序与语义名）")
    ap.add_argument("--json", default=None)
    args = ap.parse_args()

    from tcaptcha.telemetry import modules as tm
    rows = tm.analyze(args.tdc_js)
    sess = Session()
    cd = generate_cd(rows, sess)
    print("项   语义名                                取值")
    print("-" * 78)
    k = 0
    for r in rows:
        base = str(r["name"]).split("#")[0]
        n = 2 if base == "itoken" else 1
        val = cd[k:k + n] if n > 1 else cd[k]
        k += n
        print("%-3d  %-36s %s" % (r["item"], r["name"],
                                  json.dumps(val, ensure_ascii=False)[:34]))
    print()
    print("槽数 %d / %d 项" % (len(cd), len(rows)))
    plain = build_plain(cd, rows)
    print("分段: chunk1=%d traj=%d chunk2=%d sd=%d"
          % (len(plain["chunk1"]), len(plain["trajectory"]),
             len(plain["chunk2"]), len(plain["sd"])))
    if args.json:
        Path(args.json).write_text(json.dumps(cd, ensure_ascii=False, indent=1),
                                   encoding="utf-8")
        print(">>> %s" % args.json)
    return 0


if __name__ == "__main__":
    raise SystemExit(main())