from typing import Any, List, Optional
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

def extract_data_for_validation(response_json: Any, nested_list_keywords: Optional[List[str]] = None) -> List[Any]:
    """
    从原始API响应JSON中智能提取需要被验证的核心业务数据列表。
    即使只有一个对象，也返回一个单元素的列表。

    策略:
    1. 如果响应体是包含 'code' 和 'data' 的标准包装，则提取 'data' 的内容。
    2. 对上一步的结果，遍历一个关键字列表(nested_list_keywords)，检查是否存在分页列表模式，如果存在则提取该列表。
    3. 如果处理后的数据是列表，直接返回该列表。
    4. 如果处理后的数据是单个对象（字典），将其包装在单元素列表中返回。
    5. 如果数据为空或不适用，返回空列表。
    """
    if nested_list_keywords is None:
        nested_list_keywords = ["list", "records", "items", "data"]

    if not response_json:
        return []

    data_to_process = response_json

    # 策略 1: 解开标准包装
    if isinstance(response_json, dict) and 'code' in response_json and 'data' in response_json:
        logger.debug("检测到标准响应包装，提取 'data' 字段内容进行处理。")
        data_to_process = response_json['data']

    # 策略 2: 提取嵌套的分页列表
    if isinstance(data_to_process, dict):
        for keyword in nested_list_keywords:
            if keyword in data_to_process and isinstance(data_to_process[keyword], list):
                logger.debug(f"检测到关键字为 '{keyword}' 的嵌套列表，提取其内容。")
                data_to_process = data_to_process[keyword]
                break # 找到第一个匹配的就停止

    # 策略 3 & 4: 统一返回列表
    if isinstance(data_to_process, list):
        logger.debug(f"数据本身为列表，包含 {len(data_to_process)} 个元素，直接返回。")
        return data_to_process
    
    if isinstance(data_to_process, dict):
        logger.debug("数据为单个对象，将其包装在列表中返回。")
        return [data_to_process]

    # 策略 5: 对于其他情况（如数据为None或非对象/列表类型），返回空列表
    logger.warning(f"待处理的数据既不是列表也不是对象，无法提取进行验证。数据: {str(data_to_process)[:100]}")
    return []