Update app.py

app.py

@@ -34,6 +34,11 @@ KOREAN_COMPANIES = [
     "investing" 
 ]
 
+
+#########################################################
+# 공통 함수
+#########################################################
+
 def convert_to_seoul_time(timestamp_str):
     try:
         dt = datetime.strptime(timestamp_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
@@ -49,7 +54,6 @@ def analyze_sentiment_batch(articles, client):
     OpenAI API를 통해 뉴스 기사들의 종합 감성 분석을 수행
     """
     try:
-        # 모든 기사의 제목과 내용을 하나의 텍스트로 결합
         combined_text = "\n\n".join([
             f"제목: {article.get('title', '')}\n내용: {article.get('snippet', '')}"
             for article in articles
@@ -83,7 +87,10 @@ def analyze_sentiment_batch(articles, client):
         return f"감성 분석 실패: {str(e)}"
 
 
-# DB 초기화 함수
+#########################################################
+# DB 관련
+#########################################################
+
 def init_db():
     db_path = pathlib.Path("search_results.db")
     conn = sqlite3.connect(db_path)
@@ -98,9 +105,6 @@ def init_db():
     conn.close()
 
 def save_to_db(keyword, country, results):
-    """
-    특정 (keyword, country) 조합에 대한 검색 결과를 DB에 저장
-    """
     conn = sqlite3.connect("search_results.db")
     c = conn.cursor()
     seoul_tz = pytz.timezone('Asia/Seoul')
@@ -115,9 +119,6 @@ def save_to_db(keyword, country, results):
     conn.close()
 
 def load_from_db(keyword, country):
-    """
-    특정 (keyword, country) 조합에 대한 가장 최근 검색 결과를 DB에서 불러오기
-    """
     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",
@@ -128,10 +129,31 @@ def load_from_db(keyword, country):
         return json.loads(result[0]), convert_to_seoul_time(result[1])
     return None, None
 
-def display_results(articles):
+#########################################################
+# "id"로 직접 로딩하기 (히스토리에서 사용)
+#########################################################
+def load_by_id(search_id):
     """
-    뉴스 기사 목록을 Markdown 문자열로 변환하여 반환
+    DB의 PRIMARY KEY(id)로 특정 검색 기록을 로딩
     """
+    conn = sqlite3.connect("search_results.db")
+    c = conn.cursor()
+    c.execute("SELECT keyword, country, results, timestamp FROM searches WHERE id=?", (search_id,))
+    row = c.fetchone()
+    conn.close()
+    
+    if row:
+        keyword, country, results_json, ts = row
+        data = json.loads(results_json)
+        return {
+            "keyword": keyword,
+            "country": country,
+            "data": data,
+            "timestamp": convert_to_seoul_time(ts)
+        }
+    return None
+
+def display_results(articles):
     output = ""
     for idx, article in enumerate(articles, 1):
         output += f"### {idx}. {article['title']}\n"
@@ -142,44 +164,29 @@ def display_results(articles):
     return output
 
 
-########################################
-# 1) 검색 시 => 기사 + 분석 동시 출력, DB 저장
-########################################
+#########################################################
+# (1) 검색 시 => 기사 + 분석 동시 출력, DB 저장
+#########################################################
 def search_company(company):
-    """
-    단일 기업(또는 키워드)에 대해 미국 뉴스 검색 후,
-    1) 기사 목록 + 2) 감성 분석 보고를 함께 출력
-    => { "articles": [...], "analysis": ... } 형태로 DB에 저장
-    """
     error_message, articles = serphouse_search(company, "United States")
     if not error_message and articles:
-        # 감성 분석
         analysis = analyze_sentiment_batch(articles, client)
-        
-        # DB 저장용 데이터 구성
         store_dict = {
             "articles": articles,
             "analysis": analysis
         }
         save_to_db(company, "United States", store_dict)
-        
-        # 화면 출력용
         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
-########################################
+#########################################################
+# (2) 출력 시 => DB에 저장된 기사 + 분석 함께 출력
+#########################################################
 def load_company(company):
-    """
-    DB에서 단일 기업(또는 키워드)의 미국 뉴스 검색 결과를 불러와
-    기사 목록 + 분석 결과를 함께 출력
-    """
     data, timestamp = load_from_db(company, "United States")
     if data:
-        # data는 { "articles": [...], "analysis": "..."} 형태
         articles = data.get("articles", [])
         analysis = data.get("analysis", "")
         
@@ -190,25 +197,18 @@ def load_company(company):
     return f"{company}에 대한 저장된 결과가 없습니다."
 
 
-########################################
-# 3) 기존 show_stats()에서 리포트 제목 변경
-########################################
+#########################################################
+# (3) EarnBOT 분석 리포트
+#########################################################
 def show_stats():
     """
-    KOREAN_COMPANIES 목록 내 모든 기업에 대해:
-      - 가장 최근 DB 저장 일자
-      - 기사 수
-      - 감성 분석 결과
-    를 병렬처리로 조회하여 보고서 형태로 반환
-    
-    (문구 변경) "한국 기업 뉴스 분석 리포트" -> "EarnBOT 분석 리포트"
+    기존 "한국 기업 뉴스 분석 리포트" -> "EarnBOT 분석 리포트"
     """
     conn = sqlite3.connect("search_results.db")
     c = conn.cursor()
     
-    output = "## EarnBOT 분석 리포트\n\n"  # 여기서 문구 변경
+    output = "## EarnBOT 분석 리포트\n\n"
     
-    # 모든 기업에 대해 DB에서 읽어올 (company, timestamp, articles) 목록 수집
     data_list = []
     for company in KOREAN_COMPANIES:
         c.execute("""
@@ -221,23 +221,17 @@ def show_stats():
         
         row = c.fetchone()
         if row:
-            results_json, timestamp = row
-            data_list.append((company, timestamp, results_json))
+            results_json, tstamp = row
+            data_list.append((company, tstamp, results_json))
     
     conn.close()
     
-    # 감성 분석 병렬 처리 함수
     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)
-        # 여기서는 이미 DB에 "analysis"가 들어 있으므로, 
-        # 굳이 재분석할 필요가 없으면 그대로 사용
-        # (필요 시 재분석 가능)
-        
         return (comp, tstamp, count_articles, analysis)
 
     results_list = []
@@ -246,7 +240,6 @@ def show_stats():
         for future in as_completed(futures):
             results_list.append(future.result())
     
-    # 결과 출력
     for comp, tstamp, count, analysis in results_list:
         seoul_time = convert_to_seoul_time(tstamp)
         output += f"### {comp}\n"
@@ -260,11 +253,10 @@ def show_stats():
     return output
 
 
+#########################################################
+# 전체 검색 (병렬) / 전체 출력 / 전체 리포트
+#########################################################
 def search_all_companies():
-    """
-    KOREAN_COMPANIES 리스트 내 모든 기업 검색 (멀티스레딩) => 
-    => 분석 + DB 저장 => 결과 Markdown 반환
-    """
     overall_result = "# [전체 검색 결과]\n\n"
     
     def do_search(comp):
@@ -280,12 +272,7 @@ def search_all_companies():
     return overall_result
 
 def load_all_companies():
-    """
-    KOREAN_COMPANIES 리스트 내 모든 기업 DB 불러오기 => 
-    기사 목록 + 분석 보고 => 결과 Markdown
-    """
     overall_result = "# [전체 출력 결과]\n\n"
-    
     for comp in KOREAN_COMPANIES:
         overall_result += f"## {comp}\n"
         overall_result += load_company(comp)
@@ -293,17 +280,8 @@ def load_all_companies():
     return overall_result
 
 def full_summary_report():
-    """
-    (1) 모든 기업 검색(병렬) -> (2) DB에서 불러오기 -> (3) 감성 분석 통계
-    순서대로 실행하여, 전체 리포트를 합쳐 반환
-    """
-    # 1) 전체 검색(병렬) => 기사 + 분석 DB 저장
     search_result_text = search_all_companies()
-    
-    # 2) 전체 출력 => DB에 저장된 기사 + 분석 결과
     load_result_text = load_all_companies()
-    
-    # 3) 전체 통계(감성 분석) - 리포트 제목 변경됨(EarnBOT 분석 리포트)
     stats_text = show_stats()
     
     combined_report = (
@@ -318,9 +296,9 @@ def full_summary_report():
     return combined_report
 
 
-########################################
-# 사용자 임의 검색 (추가 기능)
-########################################
+#########################################################
+# (추가) 사용자 임의 검색 함수 (두 번째 탭)
+#########################################################
 def search_custom(query, country):
     """
     사용자가 입력한 (query, country)에 대해 
@@ -333,202 +311,103 @@ def search_custom(query, country):
     if not articles:
         return "검색 결과가 없습니다."
     
-    # 1) 분석
     analysis = analyze_sentiment_batch(articles, client)
-    
-    # 2) DB 저장
     save_data = {
         "articles": articles,
         "analysis": analysis
     }
     save_to_db(query, country, save_data)
     
-    # 3) DB 재로드
     loaded_data, timestamp = load_from_db(query, country)
     if not loaded_data:
         return "DB에서 로드 실패"
 
-    # 4) 결과 표시
+    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"
 
-    arts = loaded_data.get("articles", [])
-    analy = loaded_data.get("analysis", "")
-    
     out += display_results(arts)
     out += f"### 뉴스 감성 분석\n{analy}\n"
     
     return out
 
 
-########################################
-# API 인증
-########################################
-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,
-)
-
-API_KEY = os.getenv("SERPHOUSE_API_KEY")
-
+#########################################################
+# (추가) 히스토리 함수
+#########################################################
+def get_custom_search_history():
+    """
+    KOREAN_COMPANIES에 없는 keyword로 검색된 기록만 
+    (id, timestamp, keyword, country) 형태로 반환
+    최신순 정렬
+    """
+    # set으로 만들어서 빠르게 검색
+    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:
+            # "id, 시간, 키워드(국가)" 로 표시할 텍스트 구성
+            # 예: "12 | 2025-01-22 10:23:00 KST | Apple (United States)"
+            # 실제 dropdown value 는 sid (id) 만 저장
+            display_time = convert_to_seoul_time(ts)
+            label = f"{sid} | {display_time} | {kw} ({cty})"
+            history_list.append((str(sid), label))
+    
+    return history_list
 
-########################################
-# 국가별 설정
-########################################
-COUNTRY_LANGUAGES = {
-    "United States": "en",
-    "KOREA": "ko",
-    "United Kingdom": "en",
-    "Taiwan": "zh-TW",  
-    "Canada": "en",
-    "Australia": "en",
-    "Germany": "de",
-    "France": "fr",
-    "Japan": "ja",
-    "China": "zh",
-    "India": "hi",
-    "Brazil": "pt",
-    "Mexico": "es",
-    "Russia": "ru",
-    "Italy": "it",
-    "Spain": "es",
-    "Netherlands": "nl",
-    "Singapore": "en",
-    "Hong Kong": "zh-HK",
-    "Indonesia": "id",
-    "Malaysia": "ms",
-    "Philippines": "tl",
-    "Thailand": "th",
-    "Vietnam": "vi",
-    "Belgium": "nl",
-    "Denmark": "da",
-    "Finland": "fi",
-    "Ireland": "en",
-    "Norway": "no",
-    "Poland": "pl",
-    "Sweden": "sv",
-    "Switzerland": "de",
-    "Austria": "de",
-    "Czech Republic": "cs",
-    "Greece": "el",
-    "Hungary": "hu",
-    "Portugal": "pt",
-    "Romania": "ro",
-    "Turkey": "tr",
-    "Israel": "he",
-    "Saudi Arabia": "ar",
-    "United Arab Emirates": "ar",
-    "South Africa": "en",
-    "Argentina": "es",
-    "Chile": "es",
-    "Colombia": "es",
-    "Peru": "es",
-    "Venezuela": "es",
-    "New Zealand": "en",
-    "Bangladesh": "bn",
-    "Pakistan": "ur",
-    "Egypt": "ar",
-    "Morocco": "ar",
-    "Nigeria": "en",
-    "Kenya": "sw",
-    "Ukraine": "uk",
-    "Croatia": "hr",
-    "Slovakia": "sk",
-    "Bulgaria": "bg",
-    "Serbia": "sr",
-    "Estonia": "et",
-    "Latvia": "lv",
-    "Lithuania": "lt",
-    "Slovenia": "sl",
-    "Luxembourg": "Luxembourg",
-    "Malta": "Malta",
-    "Cyprus": "Cyprus",
-    "Iceland": "Iceland"
-}
+def view_history_record(record_id):
+    """
+    Dropdown 에서 선택된 record_id (문자열)로부터
+    해당 검색 결과(기사+분석)을 Markdown 형태로 반환
+    """
+    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
 
-COUNTRY_LOCATIONS = {
-    "United States": "United States",
-    "KOREA": "kr",
-    "United Kingdom": "United Kingdom",
-    "Taiwan": "Taiwan",
-    "Canada": "Canada",
-    "Australia": "Australia",
-    "Germany": "Germany",
-    "France": "France",
-    "Japan": "Japan",
-    "China": "China",
-    "India": "India",
-    "Brazil": "Brazil",
-    "Mexico": "Mexico",
-    "Russia": "Russia",
-    "Italy": "Italy",
-    "Spain": "Spain",
-    "Netherlands": "Netherlands",
-    "Singapore": "Singapore",
-    "Hong Kong": "Hong Kong",
-    "Indonesia": "Indonesia",
-    "Malaysia": "Malaysia",
-    "Philippines": "Philippines",
-    "Thailand": "Thailand",
-    "Vietnam": "Vietnam",
-    "Belgium": "Belgium",
-    "Denmark": "Denmark",
-    "Finland": "Finland",
-    "Ireland": "Ireland",
-    "Norway": "Norway",
-    "Poland": "Poland",
-    "Sweden": "Sweden",
-    "Switzerland": "Switzerland",
-    "Austria": "Austria",
-    "Czech Republic": "Czech Republic",
-    "Greece": "Greece",
-    "Hungary": "Hungary",
-    "Portugal": "Portugal",
-    "Romania": "Romania",
-    "Turkey": "Turkey",
-    "Israel": "Israel",
-    "Saudi Arabia": "Saudi Arabia",
-    "United Arab Emirates": "United Arab Emirates",
-    "South Africa": "South Africa",
-    "Argentina": "Argentina",
-    "Chile": "Chile",
-    "Colombia": "Colombia",
-    "Peru": "Peru",
-    "Venezuela": "Venezuela",
-    "New Zealand": "New Zealand",
-    "Bangladesh": "Bangladesh",
-    "Pakistan": "Pakistan",
-    "Egypt": "Egypt",
-    "Morocco": "Morocco",
-    "Nigeria": "Nigeria",
-    "Kenya": "Kenya",
-    "Ukraine": "Ukraine",
-    "Croatia": "Croatia",
-    "Slovakia": "Slovakia",
-    "Bulgaria": "Bulgaria",
-    "Serbia": "Serbia",
-    "Estonia": "et",
-    "Latvia": "lv",
-    "Lithuania": "lt",
-    "Slovenia": "sl",
-    "Luxembourg": "Luxembourg",
-    "Malta": "Malta",
-    "Cyprus": "Cyprus",
-    "Iceland": "Iceland"
-}
 
+#########################################################
+# SerpHouse API
+#########################################################
+def is_english(text):
+    return all(ord(char) < 128 for char in text.replace(' ', '').replace('-', '').replace('_', ''))
 
 @lru_cache(maxsize=100)
 def translate_query(query, country):
-    """
-    Google Translation API(비공식) 사용하여 검색어를 해당 국가 언어로 번역
-    """
     try:
         if is_english(query):
             return query
@@ -561,14 +440,7 @@ def translate_query(query, country):
         print(f"번역 오류: {str(e)}")
         return query
 
-def is_english(text):
-    return all(ord(char) < 128 for char in text.replace(' ', '').replace('-', '').replace('_', ''))
-
 def search_serphouse(query, country, page=1, num_result=10):
-    """
-    SerpHouse API에 실시간 검색 요청을 보내어, 
-    '뉴스' 탭 (sort_by=date)에서 해당 query에 대한 기사 목록을 가져온다.
-    """
     url = "https://api.serphouse.com/serp/live"
     
     now = datetime.utcnow()
@@ -639,10 +511,6 @@ def search_serphouse(query, country, page=1, num_result=10):
         }
 
 def format_results_from_raw(response_data):
-    """
-    SerpHouse API의 응답 데이터를 가공하여,
-    (에러메시지, 기사리스트) 형태로 반환.
-    """
     if "error" in response_data:
         return "Error: " + response_data["error"], []
 
@@ -650,12 +518,10 @@ def format_results_from_raw(response_data):
         results = response_data["results"]
         translated_query = response_data["translated_query"]
         
-        # 실제 뉴스 결과
         news_results = results.get('results', {}).get('results', {}).get('news', [])
         if not news_results:
             return "검색 결과가 없습니다.", []
         
-        # 한국 도메인 및 한국 관련 키워드 포함 기사 제외
         korean_domains = [
             '.kr', 'korea', 'korean', 'yonhap', 'hankyung', 'chosun', 
             'donga', 'joins', 'hani', 'koreatimes', 'koreaherald'
@@ -676,7 +542,6 @@ def format_results_from_raw(response_data):
                 any(keyword in title for keyword in korean_keywords)
             )
             
-            # 한국어 뉴스(또는 한국 도메인) 제외
             if not is_korean_content:
                 filtered_articles.append({
                     "index": idx,
@@ -693,15 +558,163 @@ def format_results_from_raw(response_data):
     except Exception as e:
         return f"결과 처리 중 오류 발생: {str(e)}", []
 
-def serphouse_search(query, country):
-    """
-    검색 및 결과 포매팅까지 일괄 처리
-    """
-    response_data = search_serphouse(query, country)
-    return format_results_from_raw(response_data)
 
+###################################
+# 환경 변수 및 CSS
+###################################
+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,
+)
+
+API_KEY = os.getenv("SERPHOUSE_API_KEY")
+
+COUNTRY_LANGUAGES = {
+    "United States": "en",
+    "KOREA": "ko",
+    "United Kingdom": "en",
+    "Taiwan": "zh-TW",  
+    "Canada": "en",
+    "Australia": "en",
+    "Germany": "de",
+    "France": "fr",
+    "Japan": "ja",
+    "China": "zh",
+    "India": "hi",
+    "Brazil": "pt",
+    "Mexico": "es",
+    "Russia": "ru",
+    "Italy": "it",
+    "Spain": "es",
+    "Netherlands": "nl",
+    "Singapore": "en",
+    "Hong Kong": "zh-HK",
+    "Indonesia": "id",
+    "Malaysia": "ms",
+    "Philippines": "tl",
+    "Thailand": "th",
+    "Vietnam": "vi",
+    "Belgium": "nl",
+    "Denmark": "da",
+    "Finland": "fi",
+    "Ireland": "en",
+    "Norway": "no",
+    "Poland": "pl",
+    "Sweden": "sv",
+    "Switzerland": "de",
+    "Austria": "de",
+    "Czech Republic": "cs",
+    "Greece": "el",
+    "Hungary": "hu",
+    "Portugal": "pt",
+    "Romania": "ro",
+    "Turkey": "tr",
+    "Israel": "he",
+    "Saudi Arabia": "ar",
+    "United Arab Emirates": "ar",
+    "South Africa": "en",
+    "Argentina": "es",
+    "Chile": "es",
+    "Colombia": "es",
+    "Peru": "es",
+    "Venezuela": "es",
+    "New Zealand": "en",
+    "Bangladesh": "bn",
+    "Pakistan": "ur",
+    "Egypt": "ar",
+    "Morocco": "ar",
+    "Nigeria": "en",
+    "Kenya": "sw",
+    "Ukraine": "uk",
+    "Croatia": "hr",
+    "Slovakia": "sk",
+    "Bulgaria": "bg",
+    "Serbia": "sr",
+    "Estonia": "et",
+    "Latvia": "lv",
+    "Lithuania": "lt",
+    "Slovenia": "sl",
+    "Luxembourg": "Luxembourg",
+    "Malta": "Malta",
+    "Cyprus": "Cyprus",
+    "Iceland": "Iceland"
+}
+
+COUNTRY_LOCATIONS = {
+    "United States": "United States",
+    "KOREA": "kr",
+    "United Kingdom": "United Kingdom",
+    "Taiwan": "Taiwan",
+    "Canada": "Canada",
+    "Australia": "Australia",
+    "Germany": "Germany",
+    "France": "France",
+    "Japan": "Japan",
+    "China": "China",
+    "India": "India",
+    "Brazil": "Brazil",
+    "Mexico": "Mexico",
+    "Russia": "Russia",
+    "Italy": "Italy",
+    "Spain": "Spain",
+    "Netherlands": "Netherlands",
+    "Singapore": "Singapore",
+    "Hong Kong": "Hong Kong",
+    "Indonesia": "Indonesia",
+    "Malaysia": "Malaysia",
+    "Philippines": "Philippines",
+    "Thailand": "Thailand",
+    "Vietnam": "Vietnam",
+    "Belgium": "Belgium",
+    "Denmark": "Denmark",
+    "Finland": "Finland",
+    "Ireland": "Ireland",
+    "Norway": "Norway",
+    "Poland": "Poland",
+    "Sweden": "Sweden",
+    "Switzerland": "Switzerland",
+    "Austria": "Austria",
+    "Czech Republic": "Czech Republic",
+    "Greece": "Greece",
+    "Hungary": "Hungary",
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+    "Romania": "Romania",
+    "Turkey": "Turkey",
+    "Israel": "Israel",
+    "Saudi Arabia": "Saudi Arabia",
+    "United Arab Emirates": "United Arab Emirates",
+    "South Africa": "South Africa",
+    "Argentina": "Argentina",
+    "Chile": "Chile",
+    "Colombia": "Colombia",
+    "Peru": "Peru",
+    "Venezuela": "Venezuela",
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+    "Nigeria": "Nigeria",
+    "Kenya": "Kenya",
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+    "Slovakia": "Slovakia",
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+    "Estonia": "et",
+    "Latvia": "lv",
+    "Lithuania": "lt",
+    "Slovenia": "sl",
+    "Luxembourg": "Luxembourg",
+    "Malta": "Malta",
+    "Cyprus": "Cyprus",
+    "Iceland": "Iceland"
+}
 
-# CSS (UI 커스터마이징)
 css = """
 /* 전역 스타일 */
 footer {visibility: hidden;}
@@ -886,35 +899,9 @@ with gr.Blocks(theme="Yntec/HaleyCH_Theme_Orange", css=css, title="NewsAI 서비
         # 첫 번째 탭
         with gr.Tab("Earnbot"):
             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 * 추가로, 원하는 임의 키워드 및 국가로 검색/분석할 수도 있습니다.")
+            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.")
             
-            # (사용자 임의 검색 섹션)
-            with gr.Group():
-                gr.Markdown("### 사용자 임의 검색")
-                with gr.Row():
-                    with gr.Column():
-                        user_input = gr.Textbox(
-                            label="검색어 입력",
-                            placeholder="예) Apple, Samsung 등 자유롭게"
-                        )
-                    with gr.Column():
-                        country_selection = gr.Dropdown(
-                            choices=list(COUNTRY_LOCATIONS.keys()),
-                            value="United States",
-                            label="국가 선택"
-                        )
-                    with gr.Column():
-                        custom_search_btn = gr.Button("실행", variant="primary")
-
-                custom_search_output = gr.Markdown()
-                
-                custom_search_btn.click(
-                    fn=search_custom,
-                    inputs=[user_input, country_selection],
-                    outputs=custom_search_output
-                )
-
-            # 전체 분석 보고 요약 버튼
+            # 전체 분석 보고 요약
             with gr.Row():
                 full_report_btn = gr.Button("전체 분석 보고 요약", variant="primary")
                 full_report_display = gr.Markdown()
@@ -924,7 +911,7 @@ with gr.Blocks(theme="Yntec/HaleyCH_Theme_Orange", css=css, title="NewsAI 서비
                 outputs=full_report_display
             )
             
-            # 지정된 리스트 (KOREAN_COMPANIES) 개별 기업 검색/출력
+            # 지정된 (KOREAN_COMPANIES) 기업 검색/출력
             with gr.Column():
                 for i in range(0, len(KOREAN_COMPANIES), 2):
                     with gr.Row():
@@ -940,10 +927,12 @@ with gr.Blocks(theme="Yntec/HaleyCH_Theme_Orange", css=css, title="NewsAI 서비
                                 
                                 search_btn.click(
                                     fn=lambda c=company: search_company(c),
+                                    inputs=[],
                                     outputs=result_display
                                 )
                                 load_btn.click(
                                     fn=lambda c=company: load_company(c),
+                                    inputs=[],
                                     outputs=result_display
                                 )
                         
@@ -960,12 +949,105 @@ with gr.Blocks(theme="Yntec/HaleyCH_Theme_Orange", css=css, title="NewsAI 서비
                                     
                                     search_btn.click(
                                         fn=lambda c=company: search_company(c),
+                                        inputs=[],
                                         outputs=result_display
                                     )
                                     load_btn.click(
                                         fn=lambda c=company: load_company(c),
+                                        inputs=[],
                                         outputs=result_display
                                     )
+            
+            # (추가) 수동 검색 히스토리
+            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=[],  # 이 부분은 click 이벤트에서 동적으로 업데이트
+                value=None
+            )
+            hist_view_btn = gr.Button("보기", variant="primary")
+            hist_result_display = gr.Markdown()
+            
+            # 1) 히스토리 갱신 함수
+            def update_history_dropdown():
+                history_list = get_custom_search_history()  # [(id, label), ...]
+                labels = [lbl for (id_val, lbl) in history_list]
+                values = [id_val for (id_val, lbl) in history_list]
+                
+                # gr.Dropdown 에 choices=[..., ...] 형태로 전달해야 하므로
+                # zip 하여 (value, label) 쌍을 만듦
+                # Gradio 3.x에서는 choices를 list로 주고, label/value 분리 불가.
+                # -> workaround: "value|label" 식 or just store label in "choices" and store value separate
+                # 여기서는 choices 에 label만 넣고, id는 label 파싱 등 해야함.
+                # 좀 더 편하게: return a dictionary for "choices"
+                
+                # 방법1) label만 전달 -> user picks label -> then parse. 
+                # 간단히 "value=label"이 되도록:
+                choice_list = []
+                for (id_val, label) in history_list:
+                    choice_list.append(label)
+                return gr.update(choices=choice_list, value=None)
+            
+            refresh_hist_btn.click(
+                fn=update_history_dropdown,
+                inputs=[],
+                outputs=history_dropdown
+            )
+            
+            # 2) 히스토리 보기 함수
+            def show_history_record(selected_label):
+                # selected_label 이 "id | time | keyword (country)" 형식
+                if not selected_label:
+                    return "히스토리가 선택되지 않았습니다."
+                
+                # id는 가장 앞부분의 숫자
+                # 예: "12 | 2025-01-22 10:23:00 KST | Apple (United States)"
+                # -> id=12
+                splitted = selected_label.split("|")
+                if len(splitted) < 2:
+                    return "형식 오류"
+                record_id = splitted[0].strip()  # "12"
+                return view_history_record(record_id)
+            
+            hist_view_btn.click(
+                fn=show_history_record,
+                inputs=[history_dropdown],
+                outputs=hist_result_display
+            )
+
+
+        # 두 번째 탭: "지정 자동 검색/분석"
+        with gr.Tab("지정 자동 검색/분석"):
+            gr.Markdown("## 사용자 임의 키워드 + 국가 검색/분석")
+            gr.Markdown("검색 결과가 DB에 저장되며, 첫 번째 탭의 '수동 검색 히스토리'에서 확인 가능합니다.")
+            
+            with gr.Row():
+                with gr.Column():
+                    user_input = gr.Textbox(
+                        label="검색어 입력",
+                        placeholder="예) Apple, Samsung 등 자유롭게"
+                    )
+                with gr.Column():
+                    country_selection = gr.Dropdown(
+                        choices=list(COUNTRY_LOCATIONS.keys()),
+                        value="United States",
+                        label="국가 선택"
+                    )
+                with gr.Column():
+                    custom_search_btn = gr.Button("실행", variant="primary")
+
+            custom_search_output = gr.Markdown()
+            
+            custom_search_btn.click(
+                fn=search_custom,
+                inputs=[user_input, country_selection],
+                outputs=custom_search_output
+            )
+
 
 iface.launch(
     server_name="0.0.0.0",