from presidio_analyzer import Pattern, PatternRecognizer

# Ce fichier définit nos détecteurs personnalisés sous forme de classes Python.
# C'est beaucoup plus robuste que le JSON.

# --- DÉTECTEURS BELGES ---

class BelgianNrnRecognizer(PatternRecognizer):
    """Détecteur pour le Numéro de Registre National belge."""
    PATTERNS = [
        Pattern(
            name="NRN (avec séparateurs)",
            regex=r"\b(?:[0-9]{2}(?:\.0[1-9]|\.1[0-2])(?:\.0[1-9]|\.[12][0-9]|\.3[01]))-\d{3}\.\d{2}\b",
            score=1.0,
        ),
        Pattern(
            name="NRN (sans séparateurs)",
            regex=r"\b(?:[0-9]{2}(?:0[1-9]|1[0-2])(?:0[1-9]|[12][0-9]|3[01]))\d{5}\b",
            score=0.8,
        ),
    ]
    CONTEXT = ["registre national", "nrn", "niss"]
    SUPPORTED_ENTITY = "BE_NATIONAL_REGISTER_NUMBER"

class BelgianEnterpriseRecognizer(PatternRecognizer):
    """Détecteur pour le N° d'entreprise belge."""
    PATTERNS = [Pattern(name="BTW/TVA", regex=r"\bBE\s?0\d{3}\.\d{3}\.\d{3}\b", score=0.95)]
    CONTEXT = ["numéro d'entreprise", "btw", "tva"]
    SUPPORTED_ENTITY = "BE_ENTERPRISE_NUMBER"
    
# --- DÉTECTEURS RGPD GÉNÉRIQUES ---

class IbanRecognizer(PatternRecognizer):
    """Détecteur pour les IBAN."""
    PATTERNS = [Pattern(name="IBAN", regex=r"\b[A-Z]{2}\d{2}\s?(?:\d{4}\s?){4,7}\d{1,4}\b", score=0.95)]
    CONTEXT = ["iban", "compte", "bancaire"]
    SUPPORTED_ENTITY = "IBAN"

# Ajoutez ici d'autres classes pour les autres regex si nécessaire...
# (Ex: FrenchNIRRecognizer, PhoneRecognizer, etc.)

# Liste de tous les reconnaisseurs à charger
custom_recognizers = [
    BelgianNrnRecognizer,
    BelgianEnterpriseRecognizer,
    IbanRecognizer,
    # Ajoutez les autres classes de reconnaisseurs ici
]