# app.py
import os
import streamlit as st
import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import time
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter
import json
from datetime import datetime, timedelta
import openai
import schedule
import threading
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

# ─── 설정: 임시 디렉토리, NLTK 데이터 ─────────────────────────────────────────
# 임시 디렉토리 생성
TMP = "/tmp"
NLP_DATA = os.path.join(TMP, "nltk_data")
os.makedirs(NLP_DATA, exist_ok=True)

# NLTK 데이터 검색 경로에 추가
nltk.data.path.insert(0, NLP_DATA)

# 필요한 NLTK 리소스 다운로드
for pkg in ["punkt", "stopwords"]:
    try:
        nltk.data.find(f"tokenizers/{pkg}")
    except LookupError:
        nltk.download(pkg, download_dir=NLP_DATA)

# ─── OpenAI API 키 불러오기 ────────────────────────────────────────────────────
# 우선 환경 변수, 그다음 st.secrets, 마지막으로 사이드바 입력
OPENAI_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY") or st.secrets.get("OPENAI_API_KEY")
if not OPENAI_KEY:
    # 앱 실행 중 사이드바에서 입력 받기
    with st.sidebar:
        st.markdown("### 🔑 OpenAI API Key")
        key_input = st.text_input("Enter your OpenAI API Key:", type="password")
        if key_input:
            OPENAI_KEY = key_input

if OPENAI_KEY:
    openai.api_key = OPENAI_KEY
else:
    st.sidebar.error("OpenAI API Key가 설정되지 않았습니다.")

# ─── Streamlit 페이지 & 메뉴 구성 ─────────────────────────────────────────────
st.set_page_config(page_title="📰 News Tool", layout="wide")

with st.sidebar:
    st.title("뉴스 기사 도구")
    menu = st.radio("메뉴 선택", [
        "뉴스 기사 크롤링", "기사 분석하기", "새 기사 생성하기", "뉴스 기사 예약하기"
    ])

# ─── 파일 경로 헬퍼 ──────────────────────────────────────────────────────────
def _tmp_path(*paths):
    """/tmp 하위 경로 조합"""
    full = os.path.join(TMP, *paths)
    os.makedirs(os.path.dirname(full), exist_ok=True)
    return full

# ─── 저장된 기사 로드/저장 ───────────────────────────────────────────────────
def load_saved_articles():
    path = _tmp_path("saved_articles", "articles.json")
    if os.path.exists(path):
        with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
            return json.load(f)
    return []

def save_articles(articles):
    path = _tmp_path("saved_articles", "articles.json")
    with open(path, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(articles, f, ensure_ascii=False, indent=2)

# ─── 네이버 뉴스 크롤러 ─────────────────────────────────────────────────────
@st.cache_data
def crawl_naver_news(keyword, num_articles=5):
    url = f"https://search.naver.com/search.naver?where=news&query={keyword}"
    results = []
    try:
        resp = requests.get(url, timeout=5)
        soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")
        items = soup.select("div.sds-comps-base-layout.sds-comps-full-layout")
        for i, it in enumerate(items):
            if i >= num_articles: break
            title_el = it.select_one("a.X0fMYp2dHd0TCUS2hjww span")
            link_el  = it.select_one("a.X0fMYp2dHd0TCUS2hjww")
            src_el   = it.select_one("div.sds-comps-profile-info-title span")
            date_el  = it.select_one("span.r0VOr")
            desc_el  = it.select_one("a.X0fMYp2dHd0TCUS2hjww.IaKmSOGPdofdPwPE6cyU > span")
            if not title_el or not link_el: continue
            results.append({
                "title": title_el.text.strip(),
                "link":  link_el["href"],
                "source": src_el.text.strip() if src_el else "알 수 없음",
                "date":   date_el.text.strip() if date_el else "알 수 없음",
                "description": desc_el.text.strip() if desc_el else "",
                "content": ""
            })
    except Exception as e:
        st.error(f"크롤링 오류: {e}")
    return results

# ─── 기사 본문 가져오기 ───────────────────────────────────────────────────────
def get_article_content(url):
    try:
        resp = requests.get(url, timeout=5)
        soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")
        cont = soup.select_one("#dic_area") or soup.select_one(".article_body, .news-content-inner")
        if cont:
            text = re.sub(r"\s+", " ", cont.text.strip())
            return text
    except Exception:
        pass
    return "본문을 가져올 수 없습니다."

# ─── 키워드 분석 & 워드클라우드 ───────────────────────────────────────────────
def analyze_keywords(text, top_n=10):
    stop_kr = ["이","그","저","것","및","등","를","을","에","에서","의","으로","로"]
    tokens = [w for w in word_tokenize(text) if w.isalnum() and len(w)>1 and w not in stop_kr]
    freq = Counter(tokens)
    return freq.most_common(top_n)

def extract_for_wordcloud(text, top_n=50):
    tokens = [w for w in word_tokenize(text.lower()) if w.isalnum()]
    stop_en = set(stopwords.words("english"))
    korea_sw = {"및","등","를","이","의","가","에","는"}
    sw = stop_en.union(korea_sw)
    filtered = [w for w in tokens if w not in sw and len(w)>1]
    freq = Counter(filtered)
    return dict(freq.most_common(top_n))

def generate_wordcloud(freq_dict):
    try:
        wc = WordCloud(width=800, height=400, background_color="white")\
             .generate_from_frequencies(freq_dict)
        return wc
    except Exception as e:
        st.error(f"워드클라우드 생성 오류: {e}")
        return None

# ─── OpenAI 기반 새 기사 & 이미지 생성 ───────────────────────────────────────
def generate_article(orig, prompt_text):
    if not openai.api_key:
        return "API Key가 설정되지 않았습니다."
    try:
        resp = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[
                {"role":"system","content":"당신은 전문 뉴스 기자입니다."},
                {"role":"user",  "content":f"{prompt_text}\n\n{orig[:1000]}"}
            ],
            max_tokens=1500
        )
        return resp.choices[0].message["content"]
    except Exception as e:
        return f"기사 생성 오류: {e}"

def generate_image(prompt):
    if not openai.api_key:
        return None
    try:
        resp = openai.Image.create(prompt=prompt, n=1, size="512x512")
        return resp["data"][0]["url"]
    except Exception as e:
        st.error(f"이미지 생성 오류: {e}")
        return None

# ─── 스케줄러 상태 클래스 ───────────────────────────────────────────────────
class SchedulerState:
    def __init__(self):
        self.is_running = False
        self.thread = None
        self.last_run = None
        self.next_run = None
        self.jobs = []
        self.results = []
global_scheduler = SchedulerState()

def perform_news_task(task_type, kw, n, prefix):
    arts = crawl_naver_news(kw, n)
    for a in arts:
        a["content"] = get_article_content(a["link"])
        time.sleep(0.5)
    fname = _tmp_path("scheduled_news", f"{prefix}_{task_type}_{datetime.now():%Y%m%d_%H%M%S}.json")
    with open(fname,"w",encoding="utf-8") as f:
        json.dump(arts, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    global_scheduler.last_run = datetime.now()
    global_scheduler.results.append({
        "type":task_type, "keyword":kw,
        "count":len(arts), "file":fname,
        "timestamp":global_scheduler.last_run
    })

def run_scheduler():
    while global_scheduler.is_running:
        schedule.run_pending()
        time.sleep(1)

def start_scheduler(daily, interval):
    if global_scheduler.is_running: return
    schedule.clear(); global_scheduler.jobs=[]
    # 일별
    for t in daily:
        hh, mm = t["hour"], t["minute"]
        tag = f"d_{t['keyword']}_{hh}{mm}"
        schedule.every().day.at(f"{hh:02d}:{mm:02d}")\
            .do(perform_news_task,"daily",t["keyword"],t["num_articles"],tag).tag(tag)
        global_scheduler.jobs.append(tag)
    # 간격
    for t in interval:
        tag = f"i_{t['keyword']}_{t['interval']}"
        if t["immediate"]:
            perform_news_task("interval", t["keyword"], t["num_articles"], tag)
        schedule.every(t["interval"]).minutes\
            .do(perform_news_task,"interval",t["keyword"],t["num_articles"],tag).tag(tag)
        global_scheduler.jobs.append(tag)

    global_scheduler.next_run = schedule.next_run()
    global_scheduler.is_running = True
    th = threading.Thread(target=run_scheduler, daemon=True)
    th.start(); global_scheduler.thread = th

def stop_scheduler():
    global_scheduler.is_running = False
    schedule.clear()
    global_scheduler.jobs=[]

# ─── 화면 그리기: 메뉴별 기능 ────────────────────────────────────────────────
if menu == "뉴스 기사 크롤링":
    st.header("뉴스 기사 크롤링")
    kw = st.text_input("🔍 검색어", "인공지능")
    num = st.slider("가져올 기사 수", 1, 20, 5)
    if st.button("기사 가져오기"):
        arts = crawl_naver_news(kw, num)
        for i,a in enumerate(arts):
            st.progress((i+1)/len(arts))
            a["content"] = get_article_content(a["link"])
            time.sleep(0.3)
        save_articles(arts)
        st.success(f"{len(arts)}개 기사 저장됨")
        for a in arts:
            with st.expander(a["title"]):
                st.write(f"출처: {a['source']}  |  날짜: {a['date']}")
                st.write(a["description"])
                st.write(a["content"][:300]+"…")

elif menu == "기사 분석하기":
    st.header("기사 분석하기")
    arts = load_saved_articles()
    if not arts:
        st.warning("먼저 ‘뉴스 기사 크롤링’ 메뉴에서 기사를 수집하세요.")
    else:
        titles = [a["title"] for a in arts]
        sel = st.selectbox("분석할 기사 선택", titles)
        art = next(a for a in arts if a["title"]==sel)
        st.subheader(art["title"])
        with st.expander("본문 보기"):
            st.write(art["content"])
        mode = st.radio("분석 방식", ["키워드 분석", "텍스트 통계"])
        if mode=="키워드 분석" and st.button("실행"):
            kw_list = analyze_keywords(art["content"])
            df = pd.DataFrame(kw_list, columns=["단어","빈도"])
            st.bar_chart(df.set_index("단어"))
            st.write("상위 키워드:")
            for w,c in kw_list: st.write(f"- {w}: {c}")
            # 워드클라우드
            wc_data = extract_for_wordcloud(art["content"])
            wc = generate_wordcloud(wc_data)
            if wc:
                fig,ax = plt.subplots(figsize=(8,4))
                ax.imshow(wc,interp="bilinear"); ax.axis("off")
                st.pyplot(fig)
        if mode=="텍스트 통계" and st.button("실행"):
            txt=art["content"]
            wcnt=len(re.findall(r"\\w+",txt))
            scnt=len(re.split(r"[.!?]+",txt))
            st.metric("단어 수",wcnt); st.metric("문장 수",scnt)

elif menu == "새 기사 생성하기":
    st.header("새 기사 생성하기")
    arts = load_saved_articles()
    if not arts:
        st.warning("먼저 기사를 수집해주세요.")
    else:
        sel = st.selectbox("원본 기사 선택", [a["title"] for a in arts])
        art = next(a for a in arts if a["title"]==sel)
        st.write(art["content"][:200]+"…")
        prompt = st.text_area("기사 작성 지침", "기사 형식에 맞춰 새로 작성해 주세요.")
        gen_img = st.checkbox("이미지도 생성", value=True)
        if st.button("생성"):
            new = generate_article(art["content"], prompt)
            st.subheader("생성된 기사")
            st.write(new)
            if gen_img:
                url = generate_image(f"기사 제목: {art['title']}\n\n{prompt}")
                if url: st.image(url)

elif menu == "뉴스 기사 예약하기":
    st.header("뉴스 기사 예약하기")
    tab1,tab2,tab3 = st.tabs(["일별 예약","간격 예약","상태"])
    # 일별
    with tab1:
        dkw  = st.text_input("키워드(일별)", "인공지능", key="dk")
        dnum = st.number_input("기사 수",1,20,5,key="dn")
        dhh  = st.number_input("시",0,23,9,key="dh")
        dmm  = st.number_input("분",0,59,0,key="dm")
        if st.button("추가",key="addd"):
            st.session_state.setdefault("daily",[]).append({
                "keyword":dkw,"num_articles":dnum,
                "hour":dhh,"minute":dmm
            })
        if st.session_state.get("daily"):
            st.write(st.session_state["daily"])
    # 간격
    with tab2:
        ikw  = st.text_input("키워드(간격)", "빅데이터", key="ik")
        inum = st.number_input("기사 수",1,20,5,key="in")
        inter= st.number_input("간격(분)",1,1440,60,key="ii")
        imm  = st.checkbox("즉시 실행",True,key="im")
        if st.button("추가",key="addi"):
            st.session_state.setdefault("interval",[]).append({
                "keyword":ikw,"num_articles":inum,
                "interval":inter,"immediate":imm
            })
        if st.session_state.get("interval"):
            st.write(st.session_state["interval"])
    # 상태
    with tab3:
        if not global_scheduler.is_running and st.button("시작"):
            start_scheduler(st.session_state.get("daily",[]),
                            st.session_state.get("interval",[]))
        if global_scheduler.is_running and st.button("중지"):
            stop_scheduler()
        st.write("실행중:", global_scheduler.is_running)
        st.write("마지막 실행:", global_scheduler.last_run)
        st.write("다음 실행:", global_scheduler.next_run)
        st.write("잡 수:", global_scheduler.jobs)
        st.dataframe(pd.DataFrame(global_scheduler.results))

# ─── 푸터 ────────────────────────────────────────────────────────────────────
st.markdown("---")
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