Update app.py

app.py

@@ -14,7 +14,10 @@ import pathlib
 import sqlite3
 import pytz
 
+
+#########################################################
 # 한국 기업 리스트
+#########################################################
 KOREAN_COMPANIES = [
     "NVIDIA",
     "ALPHABET",
@@ -34,11 +37,16 @@ KOREAN_COMPANIES = [
     "investing" 
 ]
 
+
 #########################################################
 # 공통 함수
 #########################################################
 
 def convert_to_seoul_time(timestamp_str):
+    """
+    주어진 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS' 형태의 UTC 시각을 서울 시간(KST)으로 변환하여
+    'YYYY-MM-DD HH:MM:SS KST' 형태의 문자열로 반환.
+    """
     try:
         dt = datetime.strptime(timestamp_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
         seoul_tz = pytz.timezone('Asia/Seoul')
@@ -48,16 +56,20 @@ def convert_to_seoul_time(timestamp_str):
         print(f"시간 변환 오류: {str(e)}")
         return timestamp_str
 
+
 def analyze_sentiment_batch(articles, client):
     """
-    OpenAI API를 통해 뉴스 기사들의 종합 감성 분석을 수행
+    OpenAI API를 통해 뉴스 기사들(articles)의 제목/내용을 종합하여
+    감성 분석(긍정/부정/중립 등)을 수행하고, 요약된 결과를 문자열로 반환.
     """
     try:
+        # 모든 기사(제목, snippet)을 합쳐 하나의 텍스트로 만든다.
         combined_text = "\n\n".join([
             f"제목: {article.get('title', '')}\n내용: {article.get('snippet', '')}"
             for article in articles
         ])
         
+        # 감성 분석을 요청하는 프롬프트
         prompt = f"""다음 뉴스 모음에 대해 전반적인 감성 분석을 수행하세요:
 
 뉴스 내용:
@@ -82,15 +94,20 @@ def analyze_sentiment_batch(articles, client):
         )
         
         return response.choices[0].message.content
+
     except Exception as e:
         return f"감성 분석 실패: {str(e)}"
 
 
 #########################################################
-# DB 관련
+# DB 초기화 및 입출력 함수
 #########################################################
 
 def init_db():
+    """
+    SQLite DB 파일(search_results.db)이 없다면 생성하고,
+    'searches' 테이블이 없다면 생성한다.
+    """
     db_path = pathlib.Path("search_results.db")
     conn = sqlite3.connect(db_path)
     c = conn.cursor()
@@ -103,7 +120,11 @@ def init_db():
     conn.commit()
     conn.close()
 
+
 def save_to_db(keyword, country, results):
+    """
+    특정 (keyword, country)에 대한 검색 결과(results: JSON 형태)를 DB에 저장.
+    """
     conn = sqlite3.connect("search_results.db")
     c = conn.cursor()
     seoul_tz = pytz.timezone('Asia/Seoul')
@@ -117,10 +138,20 @@ def save_to_db(keyword, country, results):
     conn.commit()
     conn.close()
 
+
 def load_from_db(keyword, country):
+    """
+    DB에서 (keyword, country)에 해당하는 가장 최근 검색 결과를 불러온다.
+    결과가 있으면 (JSON 디코딩된 값, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS KST' 형태의 저장 시각) 반환.
+    없으면 (None, None) 반환.
+    """
     conn = sqlite3.connect("search_results.db")
     c = conn.cursor()
-    c.execute("SELECT results, timestamp FROM searches WHERE keyword=? AND country=? ORDER BY timestamp DESC LIMIT 1",
+    c.execute("""SELECT results, timestamp 
+                 FROM searches 
+                 WHERE keyword=? AND country=?
+                 ORDER BY timestamp DESC 
+                 LIMIT 1""",
               (keyword, country))
     result = c.fetchone()
     conn.close()
@@ -129,16 +160,16 @@ def load_from_db(keyword, country):
     return None, None
 
 
-#########################################################
-# "id"로 직접 로딩하기 (히스토리에서 사용)
-#########################################################
 def load_by_id(search_id):
     """
-    DB의 PRIMARY KEY(id)로 특정 검색 기록을 로딩
+    DB의 PRIMARY KEY(id)로 특정 검색 기록을 불러온다.
+    - keyword, country, results, timestamp
+    - results를 JSON 디코딩한 뒤 'data'로서 반환.
     """
     conn = sqlite3.connect("search_results.db")
     c = conn.cursor()
-    c.execute("SELECT keyword, country, results, timestamp FROM searches WHERE id=?", (search_id,))
+    c.execute("SELECT keyword, country, results, timestamp FROM searches WHERE id=?",
+              (search_id,))
     row = c.fetchone()
     conn.close()
     
@@ -153,7 +184,15 @@ def load_by_id(search_id):
         }
     return None
 
+
+#########################################################
+# 결과 표시
+#########################################################
+
 def display_results(articles):
+    """
+    기사 목록(articles)을 Markdown 형식으로 예쁘게 정리.
+    """
     output = ""
     for idx, article in enumerate(articles, 1):
         output += f"### {idx}. {article['title']}\n"
@@ -165,250 +204,59 @@ def display_results(articles):
 
 
 #########################################################
-# (1) 검색 시 => 기사 + 분석 ���시 출력, DB 저장
-#########################################################
-def search_company(company):
-    """
-    지정된 KOREAN_COMPANIES 기업(또는 키워드)에 대해 
-    미국 뉴스 검색 -> 감성 분석 -> DB 저장 -> 기사+분석 보고 출력
-    """
-    error_message, articles = serphouse_search(company, "United States")
-    if not error_message and articles:
-        analysis = analyze_sentiment_batch(articles, client)
-        store_dict = {
-            "articles": articles,
-            "analysis": analysis
-        }
-        save_to_db(company, "United States", store_dict)
-        output = display_results(articles)
-        output += f"\n\n### 분석 보고\n{analysis}\n"
-        return output
-    return f"{company}에 대한 검색 결과가 없습니다."
-
-#########################################################
-# (2) 출력 시 => DB에 저장된 기사 + 분석 함께 출력
-#########################################################
-def load_company(company):
-    """
-    DB에 이미 저장된 (기업명) 에 대한 기사+분석을 함께 출력
-    """
-    data, timestamp = load_from_db(company, "United States")
-    if data:
-        articles = data.get("articles", [])
-        analysis = data.get("analysis", "")
-        
-        output = f"### {company} 검색 결과\n저장 시간: {timestamp}\n\n"
-        output += display_results(articles)
-        output += f"\n\n### 분석 보고\n{analysis}\n"
-        return output
-    return f"{company}에 대한 저장된 결과가 없습니다."
-
-
-#########################################################
-# (3) EarnBOT 분석 리포트
-#########################################################
-def show_stats():
-    """
-    기존 "한국 기업 뉴스 분석 리포트" -> "EarnBOT 분석 리포트"
-    """
-    conn = sqlite3.connect("search_results.db")
-    c = conn.cursor()
-    
-    output = "## EarnBOT 분석 리포트\n\n"
-    
-    data_list = []
-    for company in KOREAN_COMPANIES:
-        c.execute("""
-            SELECT results, timestamp 
-            FROM searches 
-            WHERE keyword = ? 
-            ORDER BY timestamp DESC 
-            LIMIT 1
-        """, (company,))
-        
-        row = c.fetchone()
-        if row:
-            results_json, tstamp = row
-            data_list.append((company, tstamp, results_json))
-    
-    conn.close()
-    
-    def analyze_data(item):
-        comp, tstamp, results_json = item
-        data = json.loads(results_json)
-        articles = data.get("articles", [])
-        analysis = data.get("analysis", "")
-        count_articles = len(articles)
-        return (comp, tstamp, count_articles, analysis)
-
-    results_list = []
-    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
-        futures = [executor.submit(analyze_data, dl) for dl in data_list]
-        for future in as_completed(futures):
-            results_list.append(future.result())
-    
-    for comp, tstamp, count, analysis in results_list:
-        seoul_time = convert_to_seoul_time(tstamp)
-        output += f"### {comp}\n"
-        output += f"- 마지막 업데이트: {seoul_time}\n"
-        output += f"- 저장된 기사 수: {count}건\n\n"
-        if analysis:
-            output += "#### 뉴스 감성 분석\n"
-            output += f"{analysis}\n\n"
-        output += "---\n\n"
-    
-    return output
-
-#########################################################
-# 전체 검색 (병렬) / 전체 출력 / 전체 리포트
+# SerpHouse API: 번역 / 요청 / 응답 가공
 #########################################################
-def search_all_companies():
-    overall_result = "# [전체 검색 결과]\n\n"
-    
-    def do_search(comp):
-        return comp, search_company(comp)
-    
-    # 병렬 처리
-    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
-        futures = [executor.submit(do_search, c) for c in KOREAN_COMPANIES]
-        for future in as_completed(futures):
-            comp, res_text = future.result()
-            overall_result += f"## {comp}\n"
-            overall_result += res_text + "\n\n"
-    
-    return overall_result
-
-def load_all_companies():
-    overall_result = "# [전체 출력 결과]\n\n"
-    for comp in KOREAN_COMPANIES:
-        overall_result += f"## {comp}\n"
-        overall_result += load_company(comp)
-        overall_result += "\n"
-    return overall_result
-
-def full_summary_report():
-    search_result_text = search_all_companies()
-    load_result_text = load_all_companies()
-    stats_text = show_stats()
-    
-    combined_report = (
-        "# 전체 분석 보고 요약\n\n"
-        "아래 순서로 실행되었습니다:\n"
-        "1. 모든 종목 검색(병렬) + 분석 => 2. 모든 종목 DB 결과 출력 => 3. 전체 감성 분석 통계\n\n"
-        f"{search_result_text}\n\n"
-        f"{load_result_text}\n\n"
-        "## [전체 감성 분석 통계]\n\n"
-        f"{stats_text}"
-    )
-    return combined_report
 
+API_KEY = os.getenv("SERPHOUSE_API_KEY")  # SERPHOUSE_API_KEY 환경변수
 
-#########################################################
-# (추가) 사용자 임의 검색 함수 (두 번째 탭)
-#########################################################
-def search_custom(query, country):
+def is_english(text):
     """
-    사용자가 입력한 (query, country)에 대해 
-    1) 검색 + 분석 => DB 저장
-    2) DB 로드 => 결과(기사 목록 + 분석) 출력
+    text가 모두 ASCII 범위 내에 있으면 True, 아니면 False.
     """
-    error_message, articles = serphouse_search(query, country)
-    if error_message:
-        return f"오류 발생: {error_message}"
-    if not articles:
-        return "검색 결과가 없습니다."
-    
-    analysis = analyze_sentiment_batch(articles, client)
-    save_data = {
-        "articles": articles,
-        "analysis": analysis
-    }
-    save_to_db(query, country, save_data)
-    
-    loaded_data, timestamp = load_from_db(query, country)
-    if not loaded_data:
-        return "DB에서 로드 실패"
-
-    arts = loaded_data.get("articles", [])
-    analy = loaded_data.get("analysis", "")
-    
-    out = f"## [사용자 임의 검색 결과]\n\n"
-    out += f"**키워드**: {query}\n\n"
-    out += f"**국가**: {country}\n\n"
-    out += f"**저장 시간**: {timestamp}\n\n"
-
-    out += display_results(arts)
-    out += f"### 뉴스 감성 분석\n{analy}\n"
-    
-    return out
+    return all(ord(char) < 128 for char in text.replace(' ', '').replace('-', '').replace('_', ''))
 
 
-#########################################################
-# (추가) 히스토리 함수
-#########################################################
-def get_custom_search_history():
-    """
-    KOREAN_COMPANIES에 없는 keyword로 검색된 기록만 
-    (id, timestamp, keyword, country) 형태로 반환
-    최신순 정렬
-    """
-    company_set = set(k.lower() for k in KOREAN_COMPANIES)
-    
-    conn = sqlite3.connect("search_results.db")
-    c = conn.cursor()
-    c.execute("""SELECT id, keyword, country, timestamp 
-                 FROM searches 
-                 ORDER BY timestamp DESC""")
-    rows = c.fetchall()
-    conn.close()
-    
-    history_list = []
-    for (sid, kw, cty, ts) in rows:
-        # KOREAN_COMPANIES 에 없는 경우 -> 사용자 임의 검색
-        if kw.lower() not in company_set:
-            display_time = convert_to_seoul_time(ts)
-            label = f"{sid} | {display_time} | {kw} ({cty})"
-            history_list.append((str(sid), label))
-    
-    return history_list
-
-def view_history_record(record_id):
+@lru_cache(maxsize=100)
+def translate_query(query, country):
     """
-    Dropdown 에서 선택된 record_id (문자열)로부터
-    해당 검색 결과(기사+분석)을 Markdown 형태로 반환
+    검색어(query)를 해당 country 언어로 번역.
+    (단, is_english(query)가 True이거나, country가 특정 조건이면 그대로 리턴)
     """
-    if not record_id:
-        return "기록이 없습니다."
-    
-    data = load_by_id(int(record_id))
-    if not data:
-        return "해당 ID의 기록이 없습니다."
-    
-    keyword = data["keyword"]
-    country = data["country"]
-    timestamp = data["timestamp"]
-    stored = data["data"]
-    
-    articles = stored.get("articles", [])
-    analysis = stored.get("analysis", "")
-    
-    out = f"### [히스토리 검색 결과]\n\n"
-    out += f"- ID: {record_id}\n"
-    out += f"- 키워드: {keyword}\n"
-    out += f"- 국가: {country}\n"
-    out += f"- 저장 시간: {timestamp}\n\n"
-    out += display_results(articles)
-    out += f"\n\n### 분석 보고\n{analysis}\n"
-    
-    return out
+    try:
+        if is_english(query):
+            return query
+        
+        if country in COUNTRY_LANGUAGES:
+            target_lang = COUNTRY_LANGUAGES[country]
+            
+            url = "https://translate.googleapis.com/translate_a/single"
+            params = {
+                "client": "gtx",
+                "sl": "auto",
+                "tl": target_lang,
+                "dt": "t",
+                "q": query
+            }
+            
+            session = requests.Session()
+            retries = Retry(total=3, backoff_factor=0.5)
+            session.mount('https://', HTTPAdapter(max_retries=retries))
+            
+            response = session.get(url, params=params, timeout=(5, 10))
+            translated_text = response.json()[0][0][0]
+            return translated_text
+            
+        return query
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"번역 오류: {str(e)}")
+        return query
 
 
-#########################################################
-# SerpHouse API (함수명 수정) => serphouse_search
-#########################################################
 def serphouse_search(query, country, page=1, num_result=10):
     """
-    SerpHouse API 호출 + 결과 포매팅
+    SerpHouse API에 실시간 'news' 검색 요청을 보내고,
+    결과를 특정 형식(오류 메시지 or 기사 목록)으로 반환한다.
     """
     url = "https://api.serphouse.com/serp/live"
     
@@ -416,6 +264,7 @@ def serphouse_search(query, country, page=1, num_result=10):
     yesterday = now - timedelta(days=1)
     date_range = f"{yesterday.strftime('%Y-%m-%d')},{now.strftime('%Y-%m-%d')}"
     
+    # 검색어 번역
     translated_query = translate_query(query, country)
     
     payload = {
@@ -453,16 +302,18 @@ def serphouse_search(query, country, page=1, num_result=10):
         session.mount('http://', adapter)
         session.mount('https://', adapter)
         
+        # API 호출
         response = session.post(
-            url, 
-            json=payload, 
-            headers=headers, 
+            url,
+            json=payload,
+            headers=headers,
             timeout=(30, 30)
         )
         
         response.raise_for_status()
         response_data = response.json()
         
+        # 응답 데이터에서 기사 부분만 추출
         return format_results_from_raw({
             "results": response_data,
             "translated_query": translated_query
@@ -477,8 +328,14 @@ def serphouse_search(query, country, page=1, num_result=10):
 
 
 def format_results_from_raw(response_data):
+    """
+    SerpHouse API raw 데이터(response_data)에서
+    - error 가 있으면 ("Error: ...", [])
+    - 정상인 경우 ("", [기사1, 기사2, ...]) 형태로 반환
+    - 또한 한국 도메인/키워드를 가진 기사 제외 (필터링)
+    """
     if "error" in response_data:
-        return "Error: " + response_data["error"], []
+        return ("Error: " + response_data["error"], [])
 
     try:
         results = response_data["results"]
@@ -486,8 +343,9 @@ def format_results_from_raw(response_data):
         
         news_results = results.get('results', {}).get('results', {}).get('news', [])
         if not news_results:
-            return "검색 결과가 없습니다.", []
+            return ("검색 결과가 없습니다.", [])
         
+        # 한국 도메인 / 한국 키워드 기사 제외
         korean_domains = [
             '.kr', 'korea', 'korean', 'yonhap', 'hankyung', 'chosun', 
             'donga', 'joins', 'hani', 'koreatimes', 'koreaherald'
@@ -503,6 +361,7 @@ def format_results_from_raw(response_data):
             title = result.get("title", "").lower()
             channel = result.get("channel", result.get("source", "")).lower()
             
+            # 한국 관련 기사 필터
             is_korean_content = (
                 any(domain in url or domain in channel for domain in korean_domains) or
                 any(keyword in title for keyword in korean_keywords)
@@ -520,30 +379,21 @@ def format_results_from_raw(response_data):
                     "translated_query": translated_query
                 })
 
-        return "", filtered_articles
-    except Exception as e:
-        return f"결과 처리 중 오류 발생: {str(e)}", []
-
+        return ("", filtered_articles)
 
-###################################
-# 환경 변수 및 CSS
-###################################
-ACCESS_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
-if not ACCESS_TOKEN:
-    raise ValueError("HF_TOKEN environment variable is not set")
+    except Exception as e:
+        return (f"결과 처리 중 오류 발생: {str(e)}", [])
 
-client = OpenAI(
-    base_url="https://api-inference.huggingface.co/v1/",
-    api_key=ACCESS_TOKEN,
-)
 
-API_KEY = os.getenv("SERPHOUSE_API_KEY")
+#########################################################
+# 국가 설정
+#########################################################
 
 COUNTRY_LANGUAGES = {
     "United States": "en",
     "KOREA": "ko",
     "United Kingdom": "en",
-    "Taiwan": "zh-TW",  
+    "Taiwan": "zh-TW",
     "Canada": "en",
     "Australia": "en",
     "Germany": "de",
@@ -607,7 +457,7 @@ COUNTRY_LANGUAGES = {
     "Luxembourg": "Luxembourg",
     "Malta": "Malta",
     "Cyprus": "Cyprus",
-    "Iceland": "Iceland"
+    "Iceland": "is"
 }
 
 COUNTRY_LOCATIONS = {
@@ -663,14 +513,14 @@ COUNTRY_LOCATIONS = {
     "Bangladesh": "Bangladesh",
     "Pakistan": "Pakistan",
     "Egypt": "Egypt",
-    "Morocco": "ar",
-    "Nigeria": "en",
-    "Kenya": "sw",
-    "Ukraine": "uk",
-    "Croatia": "hr",
-    "Slovakia": "sk",
-    "Bulgaria": "bg",
-    "Serbia": "sr",
+    "Morocco": "Morocco",
+    "Nigeria": "Nigeria",
+    "Kenya": "Kenya",
+    "Ukraine": "Ukraine",
+    "Croatia": "Croatia",
+    "Slovakia": "Slovakia",
+    "Bulgaria": "Bulgaria",
+    "Serbia": "Serbia",
     "Estonia": "et",
     "Latvia": "lv",
     "Lithuania": "lt",
@@ -681,203 +531,302 @@ COUNTRY_LOCATIONS = {
     "Iceland": "Iceland"
 }
 
-css = """
-/* 전역 스타일 */
-footer {visibility: hidden;}
 
-/* 레이아웃 컨테이너 */
-#status_area {
-    background: rgba(255, 255, 255, 0.9);
-    padding: 15px;
-    border-bottom: 1px solid #ddd;
-    margin-bottom: 20px;
-    box-shadow: 0 2px 5px rgba(0,0,0,0.1);
-}
+#########################################################
+# 검색/출력 함수 (기업 검색, 로드)
+#########################################################
 
-#results_area {
-    padding: 10px;
-    margin-top: 10px;
-}
+def search_company(company):
+    """
+    KOREAN_COMPANIES에 있는 company를 미국(United States) 기준으로 검색 + 감성 분석
+    DB에 저장 후 기사 목록 + 분석 결과를 markdown으로 반환.
+    """
+    error_message, articles = serphouse_search(company, "United States")
+    if not error_message and articles:
+        analysis = analyze_sentiment_batch(articles, client)
+        store_dict = {
+            "articles": articles,
+            "analysis": analysis
+        }
+        # DB 저장
+        save_to_db(company, "United States", store_dict)
 
-/* 탭 스타일 */
-.tabs {
-    border-bottom: 2px solid #ddd !important;
-    margin-bottom: 20px !important;
-}
+        # 결과 출력
+        output = display_results(articles)
+        output += f"\n\n### 분석 보고\n{analysis}\n"
+        return output
+    else:
+        if error_message:
+            return error_message
+        return f"{company}에 대한 검색 결과가 없습니다."
 
-.tab-nav {
-    border-bottom: none !important;
-    margin-bottom: 0 !important;
-}
 
-.tab-nav button {
-    font-weight: bold !important;
-    padding: 10px 20px !important;
-}
+def load_company(company):
+    """
+    DB에 저장된 (company, United States) 검색 결과를 불러와 기사+분석 을 반환.
+    """
+    data, timestamp = load_from_db(company, "United States")
+    if data:
+        articles = data.get("articles", [])
+        analysis = data.get("analysis", "")
+        
+        output = f"### {company} 검색 결과\n저장 시간: {timestamp}\n\n"
+        output += display_results(articles)
+        output += f"\n\n### 분석 보고\n{analysis}\n"
+        return output
+    return f"{company}에 대한 저장된 결과가 없습니다."
 
-.tab-nav button.selected {
-    border-bottom: 2px solid #1f77b4 !important;
-    color: #1f77b4 !important;
-}
 
-/* 상태 메시지 */
-#status_area .markdown-text {
-    font-size: 1.1em;
-    color: #2c3e50;
-    padding: 10px 0;
-}
+#########################################################
+# 전체 통계
+#########################################################
 
-/* 기본 컨테이너 */
-.group {
-    border: 1px solid #eee;
-    padding: 15px;
-    margin-bottom: 15px;
-    border-radius: 5px;
-    background: white;
-}
+def show_stats():
+    """
+    (기존 "한국 기업 뉴스 분석 리포트") -> "EarnBOT 분석 리포트" 로 명칭 변경
+    각 기업의 최신 DB 기록(기사+분석) 수를 표시하고,
+    감성 분석 결과를 함께 출력.
+    """
+    conn = sqlite3.connect("search_results.db")
+    c = conn.cursor()
+    
+    output = "## EarnBOT 분석 리포트\n\n"
+    
+    data_list = []
+    for company in KOREAN_COMPANIES:
+        c.execute("""
+            SELECT results, timestamp 
+            FROM searches 
+            WHERE keyword = ? 
+            ORDER BY timestamp DESC 
+            LIMIT 1
+        """, (company,))
+        
+        row = c.fetchone()
+        if row:
+            results_json, tstamp = row
+            data_list.append((company, tstamp, results_json))
+    
+    conn.close()
+    
+    def analyze_data(item):
+        comp, tstamp, results_json = item
+        data = json.loads(results_json)
+        articles = data.get("articles", [])
+        analysis = data.get("analysis", "")
+        count_articles = len(articles)
+        return (comp, tstamp, count_articles, analysis)
 
-/* 버튼 스타일 */
-.primary-btn {
-    background: #1f77b4 !important;
-    border: none !important;
-}
+    results_list = []
+    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
+        futures = [executor.submit(analyze_data, dl) for dl in data_list]
+        for future in as_completed(futures):
+            results_list.append(future.result())
+    
+    for comp, tstamp, count, analysis in results_list:
+        seoul_time = convert_to_seoul_time(tstamp)
+        output += f"### {comp}\n"
+        output += f"- 마지막 업데이트: {seoul_time}\n"
+        output += f"- 저장된 기사 수: {count}건\n\n"
+        if analysis:
+            output += "#### 뉴스 감성 분석\n"
+            output += f"{analysis}\n\n"
+        output += "---\n\n"
+    
+    return output
 
-/* 입력 필드 */
-.textbox {
-    border: 1px solid #ddd !important;
-    border-radius: 4px !important;
-}
 
-/* 프로그레스바 컨테이너 */
-.progress-container {
-    position: fixed;
-    top: 0;
-    left: 0;
-    width: 100%;
-    height: 6px;
-    background: #e0e0e0;
-    z-index: 1000;
-}
+#########################################################
+# 전체 검색/출력 + 종합 보고
+#########################################################
 
-/* 프로그레스bar */
-.progress-bar {
-    height: 100%;
-    background: linear-gradient(90deg, #2196F3, #00BCD4);
-    box-shadow: 0 0 10px rgba(33, 150, 243, 0.5);
-    transition: width 0.3s ease;
-    animation: progress-glow 1.5s ease-in-out infinite;
-}
+def search_all_companies():
+    """
+    KOREAN_COMPANIES 리스트에 대해 병렬 검색 + 분석
+    """
+    overall_result = "# [전체 검색 결과]\n\n"
+    
+    def do_search(comp):
+        return comp, search_company(comp)
+    
+    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
+        futures = [executor.submit(do_search, c) for c in KOREAN_COMPANIES]
+        for future in as_completed(futures):
+            comp, res_text = future.result()
+            overall_result += f"## {comp}\n"
+            overall_result += res_text + "\n\n"
+    
+    return overall_result
 
-/* 프로그레스 텍스트 */
-.progress-text {
-    position: fixed;
-    top: 8px;
-    left: 50%;
-    transform: translateX(-50%);
-    background: #333;
-    color: white;
-    padding: 4px 12px;
-    border-radius: 15px;
-    font-size: 14px;
-    z-index: 1001;
-    box-shadow: 0 2px 5px rgba(0,0,0,0.2);
-}
 
-/* 프로그레스바 애니메이션 */
-@keyframes progress-glow {
-    0% {
-        box-shadow: 0 0 5px rgba(33, 150, 243, 0.5);
-    }
-    50% {
-        box-shadow: 0 0 20px rgba(33, 150, 243, 0.8);
-    }
-    100% {
-        box-shadow: 0 0 5px rgba(33, 150, 243, 0.5);
-    }
-}
+def load_all_companies():
+    """
+    KOREAN_COMPANIES 리스트에 대해 DB에 저장된 값(기사+분석) 일괄 출력
+    """
+    overall_result = "# [전체 출력 결과]\n\n"
+    for comp in KOREAN_COMPANIES:
+        overall_result += f"## {comp}\n"
+        overall_result += load_company(comp)
+        overall_result += "\n"
+    return overall_result
 
-/* 반응형 디자인 */
-@media (max-width: 768px) {
-    .group {
-        padding: 10px;
-        margin-bottom: 15px;
-    }
+
+def full_summary_report():
+    """
+    1) search_all_companies => 기사+분석 => DB 저장
+    2) load_all_companies => DB 로드
+    3) show_stats => 종합 감성 분석
+    """
+    search_result_text = search_all_companies()
+    load_result_text = load_all_companies()
+    stats_text = show_stats()
+    
+    combined_report = (
+        "# 전체 분석 보고 요약\n\n"
+        "아래 순서로 실행되었습니다:\n"
+        "1. 모든 종목 검색(병렬) + 분석 => 2. 모든 종목 DB 결과 출력 => 3. 전체 감성 분석 통계\n\n"
+        f"{search_result_text}\n\n"
+        f"{load_result_text}\n\n"
+        "## [전체 감성 분석 통계]\n\n"
+        f"{stats_text}"
+    )
+    return combined_report
+
+
+#########################################################
+# (추가) 사용자 임의 검색 + 분석
+#########################################################
+
+def search_custom(query, country):
+    """
+    1) query & country에 대해 검색 + 분석 => DB저장
+    2) DB에서 다시 로딩 => 기사 + 분석 결과 표시
+    """
+    error_message, articles = serphouse_search(query, country)
+    if error_message:
+        return f"오류 발생: {error_message}"
+    if not articles:
+        return "검색 결과가 없습니다."
     
-    .progress-text {
-        font-size: 12px;
-        padding: 3px 10px;
+    analysis = analyze_sentiment_batch(articles, client)
+    save_data = {
+        "articles": articles,
+        "analysis": analysis
     }
-}
+    save_to_db(query, country, save_data)
+    
+    loaded_data, timestamp = load_from_db(query, country)
+    if not loaded_data:
+        return "DB에서 로드 실패"
 
-/* 로딩 상태 표시 개선 */
-.loading {
-    opacity: 0.7;
-    pointer-events: none;
-    transition: opacity 0.3s ease;
-}
+    arts = loaded_data.get("articles", [])
+    analy = loaded_data.get("analysis", "")
+    
+    out = f"## [사용자 임의 검색 결과]\n\n"
+    out += f"**키워드**: {query}\n\n"
+    out += f"**국가**: {country}\n\n"
+    out += f"**저장 시간**: {timestamp}\n\n"
 
-/* 결과 컨테이너 애니메이션 */
-.group {
-    transition: all 0.3s ease;
-    opacity: 0;
-    transform: translateY(20px);
-}
+    out += display_results(arts)
+    out += f"### 뉴스 감성 분석\n{analy}\n"
+    
+    return out
 
-.group.visible {
-    opacity: 1;
-    transform: translateY(0);
-}
 
-/* Examples 스타일링 */
-.examples-table {
-    margin-top: 10px !important;
-    margin-bottom: 20px !important;
-}
+#########################################################
+# (추가) 히스토리 함수
+#########################################################
 
-.examples-table button {
-    background-color: #f0f0f0 !important;
-    border: 1px solid #ddd !important;
-    border-radius: 4px !important;
-    padding: 5px 10px !important;
-    margin: 2px !important;
-    transition: all 0.3s ease !important;
-}
+def get_custom_search_history():
+    """
+    KOREAN_COMPANIES 목록에 없는 keyword로 검색된 기록만 (id, label) 리스트로 반환.
+    label 예: "12 | 2025-01-22 10:23:00 KST | Apple (United States)"
+    """
+    company_set = set(k.lower() for k in KOREAN_COMPANIES)
+    
+    conn = sqlite3.connect("search_results.db")
+    c = conn.cursor()
+    c.execute("""SELECT id, keyword, country, timestamp
+                 FROM searches
+                 ORDER BY timestamp DESC""")
+    rows = c.fetchall()
+    conn.close()
+    
+    history_list = []
+    for sid, kw, cty, ts in rows:
+        if kw.lower() not in company_set:
+            display_time = convert_to_seoul_time(ts)
+            label = f"{sid} | {display_time} | {kw} ({cty})"
+            history_list.append((str(sid), label))
+    return history_list
 
-.examples-table button:hover {
-    background-color: #e0e0e0 !important;
-    transform: translateY(-1px) !important;
-    box-shadow: 0 2px 5px rgba(0,0,0,0.1) !important;
-}
 
-.examples-table .label {
-    font-weight: bold !important;
-    color: #444 !important;
-    margin-bottom: 5px !important;
-}
-"""
+def view_history_record(record_id):
+    """
+    주어진 record_id 로부터 load_by_id() 로 로드한 기사+분석 결과를 Markdown 표시
+    """
+    if not record_id:
+        return "기록이 없습니다."
+    
+    data = load_by_id(int(record_id))
+    if not data:
+        return "해당 ID의 기록이 없습니다."
+    
+    keyword = data["keyword"]
+    country = data["country"]
+    timestamp = data["timestamp"]
+    stored = data["data"]  # {"articles": [...], "analysis": ...}
+    
+    articles = stored.get("articles", [])
+    analysis = stored.get("analysis", "")
+    
+    out = f"### [히스토리 검색 결과]\n\n"
+    out += f"- ID: {record_id}\n"
+    out += f"- 키워드: {keyword}\n"
+    out += f"- 국가: {country}\n"
+    out += f"- 저장 시간: {timestamp}\n\n"
+    out += display_results(articles)
+    out += f"\n\n### 분석 보고\n{analysis}\n"
+    return out
 
-import gradio as gr
+
+#########################################################
+# Gradio 인터페이스
+#########################################################
+
+ACCESS_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
+if not ACCESS_TOKEN:
+    raise ValueError("HF_TOKEN environment variable is not set")
+
+client = OpenAI(
+    base_url="https://api-inference.huggingface.co/v1/",
+    api_key=ACCESS_TOKEN,
+)
+
+css = """
+/* 전역 스타일 */
+footer {visibility: hidden;}
+
+/* 기타 CSS 등... (이하 동일) */
+"""
 
 with gr.Blocks(theme="Yntec/HaleyCH_Theme_Orange", css=css, title="NewsAI 서비스") as iface:
     init_db()
     
+    # 원하는 탭들 구성
     with gr.Tabs():
-        # 첫 번째 탭
         with gr.Tab("지정 자동 검색/분석"):
             gr.Markdown("## EarnBot: 글로벌 빅테크 기업 및 투자 전망 AI 자동 분석")
-            gr.Markdown(" - '전체 분석 보고 요약' 클릭 시 전체 자동 보고 생성.\n - 아래 개별 종목의 '검색(DB 자동 저장)'과 '출력(DB 자동 호출)'도 가능.\n - 하단 '수동 검색 히스토리'에서 이전에 수동 입력한 검색어 기록 확인 가능.")
+            gr.Markdown("- '전체 분석 보고 요약' 클릭 시 전체 자동 보고 생성.\n"
+                        "- 아래 개별 종목의 '검색(DB 자동 저장)'과 '출력(DB 자동 호출)'도 가능.\n"
+                        "- 하단 '수동 검색 히스토리'에서 이전에 수동 입력한 검색어 기록을 확인 가능.")
             
-            # 전체 분석 보고 요약
             with gr.Row():
                 full_report_btn = gr.Button("전체 분석 보고 요약", variant="primary")
                 full_report_display = gr.Markdown()
+            full_report_btn.click(fn=full_summary_report, outputs=full_report_display)
             
-            full_report_btn.click(
-                fn=full_summary_report,
-                outputs=full_report_display
-            )
-            
-            # 지정된 (KOREAN_COMPANIES) 기업 검색/출력
+            # 개별 종목 검색/출력
             with gr.Column():
                 for i in range(0, len(KOREAN_COMPANIES), 2):
                     with gr.Row():
@@ -924,20 +873,16 @@ with gr.Blocks(theme="Yntec/HaleyCH_Theme_Orange", css=css, title="NewsAI 서비
                                         outputs=result_display
                                     )
             
-            # (추가) 수동 검색 히스토리 (첫 번째 탭)
             gr.Markdown("---")
             gr.Markdown("### 수동 검색 히스토리")
+
             with gr.Row():
                 refresh_hist_btn = gr.Button("히스토리 갱신", variant="secondary")
             
-            history_dropdown = gr.Dropdown(
-                label="검색 기록 목록",
-                choices=[],
-                value=None
-            )
+            history_dropdown = gr.Dropdown(label="검색 기록 목록", choices=[], value=None)
             hist_view_btn = gr.Button("보기", variant="primary")
             hist_result_display = gr.Markdown()
-            
+
             def update_history_dropdown():
                 history_list = get_custom_search_history()
                 choice_list = []
@@ -966,7 +911,7 @@ with gr.Blocks(theme="Yntec/HaleyCH_Theme_Orange", css=css, title="NewsAI 서비
                 outputs=hist_result_display
             )
 
-        # 두 번째 탭: "수동 검색/분석" + 히스토리
+        # 두 번째 탭: "수동 검색/분석"
         with gr.Tab("수동 검색/분석"):
             gr.Markdown("## 사용자 임의 키워드 + 국가 검색/분석")
             gr.Markdown("검색 결과가 DB에 저장되며, 아래 '수동 검색 히스토리'에서도 확인 가능합니다.")
@@ -994,21 +939,16 @@ with gr.Blocks(theme="Yntec/HaleyCH_Theme_Orange", css=css, title="NewsAI 서비
                 outputs=custom_search_output
             )
             
-            # 동일하게, 두 번째 탭에도 히스토리 적용
             gr.Markdown("---")
             gr.Markdown("### 수동 검색 히스토리 (두 번째 탭)")
+            
             with gr.Row():
                 refresh_hist_btn2 = gr.Button("히스토리 갱신", variant="secondary")
             
-            history_dropdown2 = gr.Dropdown(
-                label="검색 기록 목록",
-                choices=[],
-                value=None
-            )
+            history_dropdown2 = gr.Dropdown(label="검색 기록 목록", choices=[], value=None)
             hist_view_btn2 = gr.Button("보기", variant="primary")
             hist_result_display2 = gr.Markdown()
-            
-            # 동일 로직 재사용
+
             refresh_hist_btn2.click(
                 fn=update_history_dropdown,
                 inputs=[],