import gradio as gr
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import tempfile

def scrape_news(keyword):
    # 네이버 뉴스 검색 URL 구성
    base_url = "https://search.naver.com/search.naver?sm=tab_hty.top&where=news&ssc=tab.news.all&query="
    url = base_url + keyword
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)"
    }
    res = requests.get(url, headers=headers)
    res.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")

    news_list = []
    # 뉴스 아이템은 div 클래스 "news_area" 안에 있음
    news_areas = soup.find_all("div", class_="news_area")
    for area in news_areas:
        try:
            # 신문사와 발행일은 news_info > info_group 에서 추출
            info_group = area.find("div", class_="news_info").find("div", class_="info_group")
            publisher_tag = info_group.find("a", class_="info press")
            publisher = publisher_tag.get_text(strip=True) if publisher_tag else ""
            date_tag = info_group.find("span", class_="info")
            date = date_tag.get_text(strip=True) if date_tag else ""

            # 제목과 링크는 news_contents 내의 news_tit에서 추출
            title_tag = area.find("a", class_="news_tit")
            title = title_tag.get("title", title_tag.get_text(strip=True)) if title_tag else ""
            link = title_tag.get("href") if title_tag else ""

            # 뉴스 간략정보는 api_txt_lines dsc_txt_wrap에서 추출
            brief_tag = area.find("a", class_="api_txt_lines dsc_txt_wrap")
            brief = brief_tag.get_text(strip=True) if brief_tag else ""

            news_list.append({
                "신문사": publisher,
                "발행일": date,
                "제목": title,
                "뉴스간략정보": brief,
                "링크": link
            })
        except Exception as e:
            # 오류 발생 시 해당 뉴스 항목은 건너뜁니다.
            continue

    # 결과 DataFrame 생성
    df = pd.DataFrame(news_list)

    # UI 출력용 HTML 테이블 생성 (링크는 클릭 가능하도록 a 태그 처리)
    if df.empty:
        html_table = "<p>검색 결과가 없습니다.</p>"
    else:
        df["링크"] = df["링크"].apply(lambda x: f'<a href="{x}" target="_blank">{x}</a>')
        html_table = df.to_html(escape=False, index=False)

    # Excel 파일 생성 (엑셀 내 링크는 HYPERLINK 함수로 클릭 가능하도록 처리)
    df_excel = pd.DataFrame(news_list)
    if not df_excel.empty:
        df_excel["링크"] = df_excel["링크"].apply(lambda x: f'=HYPERLINK("{x}", "링크")')

    # 임시 파일을 생성하여 엑셀 파일 저장 (gr.File 컴포넌트는 파일 경로를 필요로 함)
    with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".xlsx") as tmp:
        tmp_path = tmp.name
        with pd.ExcelWriter(tmp_path, engine="openpyxl") as writer:
            df_excel.to_excel(writer, index=False, sheet_name="News")

    return html_table, tmp_path

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# 네이버 뉴스 스크래핑")
    gr.Markdown("입력한 검색어를 기반으로 네이버 뉴스 정보를 스크래핑하고 HTML 표와 엑셀 다운로드를 제공합니다.")

    # 각 기능을 한 줄씩 위아래로 배치
    keyword_input = gr.Textbox(label="검색어", placeholder="뉴스 검색어를 입력하세요.")
    search_button = gr.Button("검색")
    news_html = gr.HTML(label="뉴스 결과")
    excel_file = gr.File(label="엑셀 다운로드")

    search_button.click(fn=scrape_news, inputs=keyword_input, outputs=[news_html, excel_file])

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()