from typing import List, Dict, Any, Tuple
from logger import get_logger

logger = get_logger(__name__)

# EXPLICACIÓN: Este módulo procesa los datos sin tocar la interfaz (Regla 5).
def validar_datos_tabla(datos_tabla: List[List[str]]) -> bool:
    """
    Verifica que los tiempos ingresados sean numéricos (Regla 4).
    
    Args:
        datos_tabla (List[List[str]]): Matriz de datos extraída de la UI.
        
    Returns:
        bool: True si todos los datos requeridos son válidos numéricamente, False en caso contrario.
    """
    try:
        for fila in datos_tabla:
            for celda in fila:
                if celda.strip():
                    float(celda) # EAFP: intentar convertir a float en lugar de comprobaciones (Regla 3)
        return True
    except ValueError:
        logger.warning("Fallo en la validación de tabla: celda no numérica.")
        return False
    except Exception:
        logger.exception("Error inesperado al validar la tabla de datos.")
        return False

def procesar_calculos_estudio(datos: Dict[str, Any]) -> Dict[str, float]:
    """
    Realiza los cálculos de suplementos y valoración basados en la matriz de tiempos.
    
    Args:
        datos (Dict[str, Any]): Diccionario con la configuración del relevamiento y los tiempos.
        
    Returns:
        Dict[str, float]: Diccionario con los resultados calculados.
    """
    # Lógica matemática del proyecto encapsulada sin UI
    resultados: Dict[str, float] = {
        "tiempo_estandar": 0.0,
        "cadencia": 0.0
    }
    
    try:
        # Aquí se realizarían los cálculos reales
        pass
    except Exception:
        logger.exception("Error durante el procesamiento matemático del estudio.")
        
    return resultados