Update app.py

app.py

@@ -1,9 +1,17 @@
 import gradio as gr
 import requests
 import json
+import os
 from datetime import datetime, timedelta
+from bs4 import BeautifulSoup  # 웹 페이지에서 텍스트를 추출하기 위해 사용
+from huggingface_hub import InferenceClient  # LLM 사용을 위해 필요
 
-API_KEY = "V38CNn4HXpLtynJQyOeoUensTEYoFy8PBUxKpDqAW1pawT1vfJ2BWtPQ98h6"
+# 필요한 패키지 설치 (필요한 경우 주석을 제거하고 실행)
+# !pip install bs4 huggingface_hub
+
+# 환경 변수에서 API 키 가져오기 (API 키는 안전하게 관리되어야 합니다)
+API_KEY = os.getenv("SERPHOUSE_API_KEY")  # 본인의 SerpHouse API 키를 환경 변수로 설정하세요.
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")  # Hugging Face API 토큰을 환경 변수로 설정하세요.
 
 MAJOR_COUNTRIES = [
     "United States", "United Kingdom", "Canada", "Australia", "Germany",
@@ -58,11 +66,8 @@ def search_serphouse(query, country, page=1, num_result=100):
 
 def format_results_from_raw(results):
     try:
-        # 디버그 정보 생략
-        debug_info = ""
-
         if isinstance(results, dict) and "error" in results:
-            return "Error: " + results["error"], ""
+            return "Error: " + results["error"], []
 
         if not isinstance(results, dict):
             raise ValueError("결과가 사전 형식이 아닙니다.")
@@ -83,10 +88,9 @@ def format_results_from_raw(results):
             news_results = []
 
         if not news_results:
-            return "검색 결과가 없습니다.", ""
+            return "검색 결과가 없습니다.", []
 
-        # 뉴스 결과를 리스트 형태로 포맷팅 (이미지 썸네일 포함)
-        list_output = ""
+        articles = []
 
         for idx, result in enumerate(news_results, 1):
             title = result.get("title", "제목 없음")
@@ -96,85 +100,124 @@ def format_results_from_raw(results):
             time = result.get("time", result.get("date", "알 수 없는 시간"))
             image_url = result.get("img", result.get("thumbnail", ""))
 
-            # base64로 인코딩된 이미지를 처리하지 않음
-            if image_url and not image_url.startswith("data:image"):
-                thumbnail_html = f'<img src="{image_url}" alt="Thumbnail" style="width: 100px; height: auto;">'
-            else:
-                thumbnail_html = ''
-
-            # 리스트 형식의 기사 (이미지 썸네일 포함)
-            list_item = f"""
-            <div style="margin-bottom: 20px;">
-                <h4>{idx}. <a href="{link}" target="_blank">{title}</a></h4>
-                <p>{thumbnail_html}</p>
-                <p>요약: {snippet}</p>
-                <p>출처: {channel} | 시간: {time}</p>
-                <hr>
-            </div>
-            """
-            list_output += list_item
+            articles.append({
+                "index": idx,
+                "title": title,
+                "link": link,
+                "snippet": snippet,
+                "channel": channel,
+                "time": time,
+                "image_url": image_url
+            })
 
-        return list_output, ""
+        return "", articles
 
     except Exception as e:
         error_message = f"결과 처리 중 오류 발생: {str(e)}"
-        return "Error: " + error_message, ""
+        return "Error: " + error_message, []
 
 def serphouse_search(query, country):
     # 페이지와 결과 수의 기본값을 설정합니다.
     page = 1
     num_result = 100
     results = search_serphouse(query, country, page, num_result)
-    list_output, debug_info = format_results_from_raw(results)
-    return list_output
+    error_message, articles = format_results_from_raw(results)
+    return error_message, articles
+
+# LLM 설정
+hf_client = InferenceClient("CohereForAI/c4ai-command-r-plus-08-2024", token=HF_TOKEN)
+
+def summarize_article(url):
+    try:
+        # 웹 페이지에서 텍스트 추출
+        response = requests.get(url)
+        response.raise_for_status()
+        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
+        # 모든 텍스트를 추출 (간단한 예시)
+        text = ' '.join([p.get_text() for p in soup.find_all('p')])
+        if not text.strip():
+            return "기사 내용을 가져올 수 없습니다."
+
+        # 요약 생성
+        prompt = f"다음 영어 기사를 한국어로 3문장으로 요약하세요:\n{text}"
+        summary = hf_client.text_generation(prompt, max_new_tokens=500)
+        return summary
+    except Exception as e:
+        return f"요약 중 오류 발생: {str(e)}"
 
 css = """
 footer {
     visibility: hidden;
 }
-/* '뉴스 결과'와 '디버그 정보' 탭 숨기기 */
-#tab-뉴스_결과, #tab-디버그_정보 {
-    display: none !important;
-}
-/* '페이지'와 '결과 수' 입력 요소 숨기기 */
-.slider-container {
-    display: none !important;
-}
 """
 
 # Gradio 인터페이스 구성
-with gr.Blocks(theme="Nymbo/Nymbo_Theme", css=css, title="NewsAI 서비스") as iface:
+with gr.Blocks(css=css, title="NewsAI 서비스") as iface:
     gr.Markdown("검색어를 입력하고 원하는 국가를 선택하면, 검색어와 일치하는 24시간 이내 뉴스를 최대 100개 출력합니다.")
 
-    with gr.Tab("검색"):
+    with gr.Column():
         with gr.Row():
             query = gr.Textbox(label="검색어")
             country = gr.Dropdown(MAJOR_COUNTRIES, label="국가", value="South Korea")
-        # '페이지'와 '결과 수' 입력 요소 제거
-        # with gr.Row():
-        #     page = gr.Slider(1, 10, 1, label="페이지")
-        #     num_result = gr.Slider(1, 100, 100, label="결과 수")
+            search_button = gr.Button("검색")
 
-        search_button = gr.Button("검색")
+        output_table = gr.HTML()
+        summary_output = gr.Markdown(visible=False)
 
-    # '뉴스 결과'와 '디버그 정보' 탭 제거
-    # with gr.Tab("뉴스 결과"):
-    #     news_output = gr.HTML(label="뉴스 결과")
+    def search_and_display(query, country):
+        error_message, articles = serphouse_search(query, country)
+        if error_message:
+            return f"<p>{error_message}</p>", gr.update(visible=False)
+        else:
+            # 기사 목록을 HTML 테이블로 생성
+            table_html = "<table border='1' style='width:100%; text-align:left;'><tr><th>번호</th><th>제목</th><th>출처</th><th>시간</th><th>분석</th></tr>"
+            for article in articles:
+                # 각 기사에 대해 버튼에 해당하는 JavaScript 코드를 삽입
+                analyze_button = f"""<button onclick="analyzeArticle('{article['link']}')">분석</button>"""
+                row = f"""
+                <tr>
+                    <td>{article['index']}</td>
+                    <td><a href="{article['link']}" target="_blank">{article['title']}</a></td>
+                    <td>{article['channel']}</td>
+                    <td>{article['time']}</td>
+                    <td>{analyze_button}</td>
+                </tr>
+                """
+                table_html += row
+            table_html += "</table>"
+
+            # JavaScript 함수 정의
+            js_code = """
+            <script>
+            function analyzeArticle(url) {
+                // Gradio의 handle_function을 사용하여 Python 함수 호출
+                gradioApp().querySelector('#article_url_input textarea').value = url;
+                gradioApp().querySelector('#analyze_button').click();
+            }
+            </script>
+            """
 
-    with gr.Tab("리스트"):
-        list_output = gr.HTML(label="리스트 결과")  # HTML로 변경
+            full_html = table_html + js_code
 
-    # with gr.Tab("디버그 정보"):
-    #     debug_output = gr.Textbox(label="디버그 정보", lines=10)
+            return full_html, gr.update(visible=True, value="")  # summary_output 초기화
 
-    def search_and_display(query, country):
-        list_output_text = serphouse_search(query, country)
-        return {list_output: list_output_text}
+    def analyze_article(url):
+        summary = summarize_article(url)
+        return summary
+
+    article_url_input = gr.Textbox(visible=False, elem_id="article_url_input")
+    analyze_button = gr.Button("분석", visible=False, elem_id="analyze_button")
 
     search_button.click(
         search_and_display,
         inputs=[query, country],
-        outputs=[list_output]
+        outputs=[output_table, summary_output]
+    )
+
+    analyze_button.click(
+        analyze_article,
+        inputs=[article_url_input],
+        outputs=[summary_output]
     )
 
 iface.launch(auth=("gini", "pick"))