Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -11,7 +11,7 @@ from collections import Counter
 import json
 import os
 from datetime import datetime, timedelta
-from openai import OpenAI
+import openai  # 구 버전 방식 사용
 from dotenv import load_dotenv
 import traceback
 import plotly.graph_objects as go
@@ -42,7 +42,6 @@ global_scheduler_state = SchedulerState()
 # API 키 관리를 위한 세션 상태 초기화
 if 'openai_api_key' not in st.session_state:
     st.session_state.openai_api_key = None
-    st.session_state.openai_client = None
 
 # 여러 방법으로 API 키 로드 시도
 load_dotenv()  # .env 파일에서 로드 시도
@@ -50,19 +49,17 @@ load_dotenv()  # .env 파일에서 로드 시도
 # 1. 환경 변수에서 API 키 확인
 if os.environ.get('OPENAI_API_KEY'):
     st.session_state.openai_api_key = os.environ.get('OPENAI_API_KEY')
+    openai.api_key = st.session_state.openai_api_key
 
 # 2. Streamlit secrets에서 API 키 확인 (try-except로 오류 방지)
 if not st.session_state.openai_api_key:
     try:
         if 'OPENAI_API_KEY' in st.secrets:
             st.session_state.openai_api_key = st.secrets['OPENAI_API_KEY']
+            openai.api_key = st.session_state.openai_api_key
     except Exception as e:
         pass  # secrets 파일이 없어도 오류 발생하지 않음
 
-# 3. API 키가 있으면 클라이언트 초기화
-if st.session_state.openai_api_key:
-    st.session_state.openai_client = OpenAI(api_key=st.session_state.openai_api_key)
-
 # 임시 디렉토리를 사용하도록 NLTK 데이터 경로 설정
 nltk_data_dir = '/tmp/nltk_data'
 os.makedirs(nltk_data_dir, exist_ok=True)
@@ -94,7 +91,7 @@ with st.sidebar:
     api_key = st.text_input("OpenAI API 키 입력", type="password")
     if api_key:
         st.session_state.openai_api_key = api_key
-        st.session_state.openai_client = OpenAI(api_key=api_key)
+        openai.api_key = api_key
         st.success("API 키가 설정되었습니다!")
 
 # 저장된 기사를 불러오는 함수
@@ -328,13 +325,13 @@ def analyze_news_content(news_df):
         results['top_keywords'] = []
     return results
 
-# OpenAI API를 이용한 새 기사 생성
+# OpenAI API를 이용한 새 기사 생성 (구 버전 방식)
 def generate_article(original_content, prompt_text):
     try:
-        if not st.session_state.openai_client:
+        if not st.session_state.openai_api_key:
             return "OpenAI API 키가 설정되지 않았습니다."
             
-        response = st.session_state.openai_client.chat.completions.create(
+        response = openai.ChatCompletion.create(
             model="gpt-4.1-mini",
             messages=[
                 {"role": "system", "content": "당신은 전문적인 뉴스 기자입니다. 주어진 내용을 바탕으로 새로운 기사를 작성해주세요."},
@@ -342,26 +339,22 @@ def generate_article(original_content, prompt_text):
             ],
             max_tokens=2000
         )
-        return response.choices[0].message.content
+        return response.choices[0].message['content']
     except Exception as e:
         return f"기사 생성 오류: {str(e)}"
 
-# OpenAI API를 이용한 이미지 생성
+# OpenAI API를 이용한 이미지 생성 (구 버전 방식)
 def generate_image(prompt):
     try:
-        if not st.session_state.openai_client:
+        if not st.session_state.openai_api_key:
             return "OpenAI API 키가 설정되지 않았습니다."
             
-        response = st.session_state.openai_client.images.generate(
-            model="gpt-image-1",
-            prompt=prompt
+        response = openai.Image.create(
+            prompt=prompt,
+            n=1,
+            size="1024x1024"
         )
-        try:
-            image_base64 = response.data[0].b64_json
-            return f"data:image/png;base64,{image_base64}"
-        except AttributeError:
-            # b64_json가 없을 경우 URL 사용
-            return response.data[0].url
+        return response['data'][0]['url']
     except Exception as e:
         return f"이미지 생성 오류: {str(e)}"
 
@@ -714,22 +707,21 @@ elif menu == "기사 분석하기":
 
             elif analysis_type == "감정 분석":
                 if st.button("감정 분석하기"):
-                    if st.session_state.openai_client:
+                    if st.session_state.openai_api_key:
                         with st.spinner("기사의 감정을 분석 중입니다..."):
                             try:
-                                # 감정 분석 프롬프트 설정
-                                response = st.session_state.openai_client.chat.completions.create(
+                                # 감정 분석 프롬프트 설정 (구 버전 방식)
+                                response = openai.ChatCompletion.create(
                                     model="gpt-4.1-mini",
                                     messages=[
                                         {"role": "system", "content": "당신은 텍스트의 감정과 논조를 분석하는 전문가입니다. 다음 뉴스 기사��� 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}, ...]}"},
                                         {"role": "user", "content": f"다음 뉴스 기사를 분석해 주세요:\n\n제목: {selected_article['title']}\n\n내용: {selected_article['content'][:1500]}"}
                                     ],
-                                    max_tokens=800,
-                                    response_format={"type": "json_object"}
+                                    max_tokens=800
                                 )
                                 
-                                # JSON 파싱
-                                analysis_result = json.loads(response.choices[0].message.content)
+                                # JSON 파싱 (구 버전 방식)
+                                analysis_result = json.loads(response.choices[0].message['content'])
                                 
                                 # 결과 시각화
                                 st.subheader("감정 분석 결과")
@@ -915,7 +907,7 @@ elif menu == "새 기사 생성하기":
             generate_image_too = st.checkbox("기사 생성 후 이미지도 함께 생성하기", value=True)
             
             if st.button("새 기사 생성하기"):
-                if st.session_state.openai_client:
+                if st.session_state.openai_api_key:
                     with st.spinner("기사를 생성 중입니다..."):
                         new_article = generate_article(selected_article['content'], prompt_text)