Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -39,16 +39,27 @@ class SchedulerState:
 # 전역 스케줄러 상태 객체 생성 (스레드 안에서 사용)
 global_scheduler_state = SchedulerState()
 
-# API 키 관리를 위한 세션 상태 초기화
+# API 키 설정
 if 'openai_api_key' not in st.session_state:
-    st.session_state.openai_api_key = None
+    # Hugging Face Spaces의 Streamlit secrets에서 API 키 가져오기
+    if 'OPENAI_API_KEY' in st.secrets:
+        st.session_state.openai_api_key = st.secrets['OPENAI_API_KEY']
+        # OpenAI 클라이언트 초기화
+        from openai import OpenAI
+        st.session_state.openai_client = OpenAI(api_key=st.session_state.openai_api_key)
+    else:
+        st.session_state.openai_api_key = None
+        st.session_state.openai_client = None
+# # API 키 관리를 위한 세션 상태 초기화
+# if 'openai_api_key' not in st.session_state:
+#     st.session_state.openai_api_key = None
 
-# 환경 변수에서 API 키 로드 시도
-load_dotenv()
-if os.getenv('OPENAI_API_KEY'):
-    st.session_state.openai_api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
-elif 'OPENAI_API_KEY' in st.secrets:
-    st.session_state.openai_api_key = st.secrets['OPENAI_API_KEY']
+# # 환경 변수에서 API 키 로드 시도
+# load_dotenv()
+# if os.getenv('OPENAI_API_KEY'):
+#     st.session_state.openai_api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
+# elif 'OPENAI_API_KEY' in st.secrets:
+#     st.session_state.openai_api_key = st.secrets['OPENAI_API_KEY']
 
 # 임시 디렉토리를 사용하도록 NLTK 데이터 경로 설정
 nltk_data_dir = '/tmp/nltk_data'
@@ -319,7 +330,7 @@ def analyze_news_content(news_df):
 # OpenAI API를 이용한 새 기사 생성
 def generate_article(original_content, prompt_text):
     try:
-        response = openai.chat.completions.create(
+        response = st.session_state.openai_client.chat.completions.create(
             model="gpt-4.1-mini",
             messages=[
                 {"role": "system", "content": "당신은 전문적인 뉴스 기자입니다. 주어진 내용을 바탕으로 새로운 기사를 작성해주세요."},
@@ -705,7 +716,7 @@ elif menu == "기사 분석하기":
                                 openai.api_key = st.session_state.openai_api_key
                                 
                                 # 감정 분석 프롬프트 설정
-                                response = openai.chat.completions.create(
+                                response = st.session_state.openai_client.chat.completions.create(
                                     model="gpt-4.1-mini",
                                     messages=[
                                         {"role": "system", "content": "당신은 텍스트의 감정과 논조를 분석하는 전문가입니다. 다음 뉴스 기사의 감정과 논조를 분석하고, '긍정적', '부정적', '중립적' 중 하나로 분류해 주세요. 또한 기사에서 드러나는 핵심 감정 키워드를 5개 추출하고, 각 키워드별로 1-10 사이의 강도 점수를 매겨주세요. JSON 형식으로 다음과 같이 응답해주세요: {'sentiment': '긍정적/부정적/중립적', 'reason': '이유 설명...', 'keywords': [{'word': '키워드1', 'score': 8}, {'word': '키워드2', 'score': 7}, ...]}"},