Update app.py

app.py

@@ -12,7 +12,6 @@ import time
 import hmac
 import hashlib
 import base64
-import concurrent.futures  # 동시 실행을 위한 모듈
 
 # 디버깅(로그)용 함수
 def debug_log(message: str):
@@ -144,7 +143,7 @@ def get_header(method, uri, api_key, secret_key, customer_id):
         "X-Signature": signature
     }
 
-# 기존 단일 키워드용 함수 (참조용)
+# 기존 단일 키워드용 함수 (참고용)
 def fetch_related_keywords(keyword):
     debug_log(f"fetch_related_keywords 호출, 키워드: {keyword}")
     API_KEY = os.environ["NAVER_API_KEY"]
@@ -181,7 +180,8 @@ def fetch_related_keywords(keyword):
     debug_log("fetch_related_keywords 완료")
     return result_df
 
-# 신규 추가: 키워드 10개씩 그룹으로 묶어 한 번에 검색량을 조회하는 함수
+# 신규 추가: 키워드 10개씩 그룹으로 묶어 한 번의 API 호출을 하는 함수  
+# (단, 각 그룹은 순차적으로 호출됨)
 def fetch_related_keywords_batch(keywords: list):
     debug_log(f"fetch_related_keywords_batch 호출, 키워드 그룹: {keywords}")
     API_KEY = os.environ["NAVER_API_KEY"]
@@ -192,9 +192,8 @@ def fetch_related_keywords_batch(keywords: list):
     uri = "/keywordstool"
     method = "GET"
     headers = get_header(method, uri, API_KEY, SECRET_KEY, CUSTOMER_ID)
-    # API에 여러 키워드를 전달할 때는 리스트 형태 그대로 전달
     params = {
-        "hintKeywords": keywords,
+        "hintKeywords": keywords,  # 리스트 그대로 전달 (최대 10개)
         "showDetail": "1"
     }
     response = requests.get(BASE_URL + uri, params=params, headers=headers)
@@ -219,29 +218,18 @@ def fetch_related_keywords_batch(keywords: list):
     debug_log("fetch_related_keywords_batch 완료")
     return result_df
 
-# process_keyword 함수를 동시 실행으로 각 그룹(최대 10개씩)에 대해 한 번씩 API 호출하도록 개선
+# process_keyword 함수를 그룹별로(각 그룹은 순차적으로) 처리하도록 개선
 def process_keyword(keywords: str, include_related: bool):
     debug_log(f"process_keyword 호출, 키워드들: {keywords}, 연관검색어 포함: {include_related}")
     input_keywords = [k.strip() for k in keywords.splitlines() if k.strip()]
     groups = [input_keywords[i:i+10] for i in range(0, len(input_keywords), 10)]
     result_dfs = []
-    group_results = {}
-
-    # 그룹별 API 호출을 동시 실행
-    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
-        future_to_group = {executor.submit(fetch_related_keywords_batch, group): group for group in groups}
-        for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_group):
-            group = future_to_group[future]
-            try:
-                df_batch = future.result()
-                group_results[tuple(group)] = df_batch
-            except Exception as exc:
-                debug_log(f"그룹 {group}에서 오류 발생: {exc}")
-
-    # 각 그룹의 결과를 순서대로 처리
+    
+    # 각 그룹을 순차적으로 처리 (동시에 호출하지 않음)
     for idx, group in enumerate(groups):
-        df_batch = group_results.get(tuple(group))
-        if df_batch is None or df_batch.empty:
+        debug_log(f"그룹 {idx+1} 처리 시작: {group}")
+        df_batch = fetch_related_keywords_batch(group)
+        if df_batch.empty:
             continue
         # 그룹 내 각 키워드에 대해 결과 추출
         for kw in group:
@@ -250,12 +238,13 @@ def process_keyword(keywords: str, include_related: bool):
                 result_dfs.append(row_kw)
             else:
                 result_dfs.append(df_batch.head(1))
-        # 첫 번째 그룹에 대해 연관검색어 옵션 적용 (첫 키워드 제외)
+        # 첫 번째 그룹에 대해서만 연관검색어 옵션 적용 (첫 키워드 제외)
         if include_related and idx == 0:
             first_keyword = group[0]
             df_related = df_batch[df_batch["정보키워드"] != first_keyword]
             if not df_related.empty:
                 result_dfs.append(df_related)
+        debug_log(f"그룹 {idx+1} 처리 완료")
     
     if result_dfs:
         result_df = pd.concat(result_dfs, ignore_index=True)