Update app.py

app.py

@@ -2,12 +2,10 @@ import gradio as gr
 from gradio_client import Client
 import json
 import logging
-import ast
 import openai
 import os
-import random
-import re
 
+# 로깅 설정
 logging.basicConfig(filename='youtube_script_extractor.log', level=logging.DEBUG, 
                     format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
 
@@ -23,59 +21,53 @@ def parse_api_response(response):
             raise ValueError(f"예상치 못한 응답 형식입니다. 받은 데이터 타입: {type(response)}")
         return response
     except Exception as e:
+        logging.error(f"API 응답 파싱 실패: {str(e)}")
         raise ValueError(f"API 응답 파싱 실패: {str(e)}")
 
-def split_sentences(text):
-    sentences = re.split(r"(니다|에요|구나|해요|군요|겠어요|시오|해라|예요|아요|데요|대요|세요|어요|게요|구요|고요|나요|하죠)(?![\w])", text)
-    combined_sentences = []
-    current_sentence = ""
-    for i in range(0, len(sentences), 2):
-        if i + 1 < len(sentences):
-            sentence = sentences[i] + sentences[i + 1]
-        else:
-            sentence = sentences[i]
-        if len(current_sentence) + len(sentence) > 100:
-            combined_sentences.append(current_sentence.strip())
-            current_sentence = sentence.strip()
-        else:
-            current_sentence += sentence
-        if sentence.endswith(('.', '?', '!')):
-            combined_sentences.append(current_sentence.strip())
-            current_sentence = ""
-    if current_sentence:
-        combined_sentences.append(current_sentence.strip())
-    return combined_sentences
-
 def get_youtube_script(url):
     logging.info(f"스크립트 추출 시작: URL = {url}")
-
     client = Client("whispersound/YT_Ts_R")
-
     try:
-        logging.debug("API 호출 시작")
         result = client.predict(youtube_url=url, api_name="/predict")
-        logging.debug("API 호출 완료")
-
         parsed_result = parse_api_response(result)
         
         if 'data' not in parsed_result or not parsed_result['data']:
             raise ValueError("API 응답에 유효한 데이터가 없습니다.")
 
-        title = parsed_result["data"][0].get("title", "제목 없음")
-        transcription_text = parsed_result["data"][0].get("transcriptionAsText", "")
-        sections = parsed_result["data"][0].get("sections", [])
+        data = parsed_result["data"][0]
+        title = data.get("title", "제목 없음")
+        transcription_text = data.get("transcriptionAsText", "")
+        sections = data.get("sections", [])
 
         if not transcription_text:
             raise ValueError("추출된 스크립트가 없습니다.")
 
         logging.info("스크립트 추출 완료")
         return title, transcription_text, sections
-
     except Exception as e:
-        error_msg = f"스크립트 추출 중 오류 발생: {str(e)}"
-        logging.exception(error_msg)
+        logging.exception("스크립트 추출 중 오류 발생")
         raise
 
+def format_time(seconds):
+    minutes, seconds = divmod(seconds, 60)
+    hours, minutes = divmod(minutes, 60)
+    return f"{int(hours):02d}:{int(minutes):02d}:{int(seconds):02d}"
+
+def generate_timeline_summary(sections):
+    timeline_items = []
+    for section in sections:
+        start_time = format_time(section['start_time'])
+        text = section['text']
+        timeline_items.append(f"<p><strong>{start_time}</strong>: {text}</p>")
+    
+    timeline_html = "\n".join(timeline_items)
+    return f"""
+    <h3>타임라인 요약:</h3>
+    <div style="white-space: pre-wrap; max-height: 400px; overflow-y: auto; border: 1px solid #ccc; padding: 10px;">
+        {timeline_html}
+    </div>
+    """
+
 def call_api(prompt, max_tokens, temperature, top_p):
     try:
         response = openai.ChatCompletion.create(
@@ -90,67 +82,6 @@ def call_api(prompt, max_tokens, temperature, top_p):
         logging.exception("LLM API 호출 중 오류 발생")
         raise
 
-def summarize_section(section_text):
-    prompt = f"""
-다음 유튜브 대본 섹션의 핵심 내용을 간결하게 요약하세요:
-1. 한글로 작성하세요.
-2. 주요 논점과 중요한 세부사항을 포함하세요.
-3. 요약은 2-3문장으로 제한하세요.
-
-섹션 내용:
-{section_text}
-"""
-    return call_api(prompt, max_tokens=150, temperature=0.3, top_p=0.9)
-
-def format_time(seconds):
-    minutes, seconds = divmod(seconds, 60)
-    hours, minutes = divmod(minutes, 60)
-    return f"{int(hours):02d}:{int(minutes):02d}:{int(seconds):02d}"
-
-def generate_timeline_summary(sections):
-    combined_sections = "\n\n".join([f"{format_time(section['start_time'])}: {section['text']}" for section in sections])
-    
-    prompt = f"""
-다음은 유튜브 영상의 타임라인과 각 섹션의 내용입니다. 이를 바탕으로 타임라인 요약을 생성해주세요:
-
-1. 각 섹션의 시작 시간을 유지하면서 핵심 내용을 간결하게 요약하세요.
-2. 요약은 한글로 작성하세요.
-3. 각 섹션의 요약은 1-2문장으로 제한하세요.
-4. 전체 맥락을 고려하여 요약하되, 각 섹션의 고유한 내용을 놓치지 마세요.
-5. 출력 형식은 다음과 같이 유지하세요:
-   [시작 시간] 섹션 요약
-
-섹션 내용:
-{combined_sections}
-"""
-    
-    try:
-        response = call_api(prompt, max_tokens=1000, temperature=0.3, top_p=0.9)
-        
-        # 응답을 줄 단위로 분리하고 각 줄을 HTML 형식으로 변환
-        timeline_items = response.strip().split('\n')
-        formatted_timeline = []
-        
-        for item in timeline_items:
-            if ':' in item:  # 시간 정보가 있는 항목만 처리
-                time, summary = item.split(':', 1)
-                formatted_timeline.append(f"<p><strong>{time.strip()}</strong>:{summary.strip()}</p>")
-        
-        timeline_html = "\n".join(formatted_timeline)
-        
-        if not timeline_html:
-            raise ValueError("유효한 타임라인 요약을 생성하지 못했습니다.")
-        
-        return f"""
-        <h3>타임라인 요약:</h3>
-        <div style="white-space: pre-wrap; max-height: 400px; overflow-y: auto; border: 1px solid #ccc; padding: 10px;">
-            {timeline_html}
-        </div>
-        """
-    except Exception as e:
-        logging.exception("타임라인 요약 생성 중 오류 발생")
-        return "<p>타임라인 요약을 생성하는 중 오류가 발생했습니다. 다시 시도해 주세요.</p>"
-
 def summarize_text(text):
     prompt = f"""
 1. 다음 주어지는 유튜브 대본의 핵심 주제와 모든 주요 내용을 상세하게 요약하라
@@ -163,86 +94,55 @@ def summarize_text(text):
 8. 대본에서 전달하는 감정이나 분위기도 포함
 9. 반드시 기술적 용어나 전문 용어가 있을 경우, 이를 정확하게 사용
 10. 대본의 목적이나 의도를 파악하고, 이를 요약에 반드시 반영
-11. 전체글을 보고 
 
----
+대본:
+{text}
+"""
+    return call_api(prompt, max_tokens=2000, temperature=0.3, top_p=0.9)
 
-이 프롬프트가 도움이 되시길 바랍니다.    
-    \n\n
-    {text}"""
+def display_script(title, script):
+    return f"""<h2 style='font-size:24px;'>{title}</h2>
+    <details>
+        <summary><h3>원문 스크립트 (클릭하여 펼치기)</h3></summary>
+        <div style="white-space: pre-wrap;">{script}</div>
+    </details>"""
 
-    return call_api(prompt, max_tokens=10000, temperature=0.3, top_p=0.9)
+def analyze(url, cache):
+    try:
+        if url == cache["url"]:
+            logging.info(f"캐시된 데이터 사용: URL = {url}")
+            title, script, sections = cache["title"], cache["script"], cache["sections"]
+        else:
+            logging.info(f"새로운 데이터 추출 시작: URL = {url}")
+            title, script, sections = get_youtube_script(url)
+            cache = {"url": url, "title": title, "script": script, "sections": sections}
+
+        script_html = display_script(title, script)
+        timeline_html = generate_timeline_summary(sections)
+        summary_html = summarize_text(script)
+        
+        logging.info("분석 완료")
+        return script_html, timeline_html, summary_html, cache
+    except Exception as e:
+        error_msg = f"처리 중 오류 발생: {str(e)}"
+        logging.exception(error_msg)
+        return error_msg, "", "", cache
 
+# Gradio 인터페이스
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("## YouTube 스크립트 추출 및 요약 도구")
-
     youtube_url_input = gr.Textbox(label="YouTube URL 입력")
     analyze_button = gr.Button("분석하기")
     script_output = gr.HTML(label="스크립트")
     timeline_output = gr.HTML(label="타임라인 요약")
     summary_output = gr.HTML(label="전체 요약")
-    
     cached_data = gr.State({"url": "", "title": "", "script": "", "sections": []})
 
-    def extract_and_cache(url, cache):
-        if url == cache["url"]:
-            return cache["title"], cache["script"], cache["sections"], cache
-
-        try:
-            title, script, sections = get_youtube_script(url)
-            new_cache = {"url": url, "title": title, "script": script, "sections": sections}
-            return title, script, sections, new_cache
-        except Exception as e:
-            logging.exception("데이터 추출 중 오류 발생")
-            raise gr.Error(f"스크립트 추출 실패: {str(e)}")
-
-    def display_script(title, script):
-        formatted_script = "\n".join(split_sentences(script))
-        script_html = f"""<h2 style='font-size:24px;'>{title}</h2>
-        <details>
-            <summary><h3>원문 스크립트 (클릭하여 펼치기)</h3></summary>
-            <div style="white-space: pre-wrap;">{formatted_script}</div>
-        </details>"""
-        return script_html
-
-    def display_timeline(sections):
-        timeline_summary = generate_timeline_summary(sections)
-        timeline_html = f"""
-        <h3>타임라인 요약:</h3>
-        <div style="white-space: pre-wrap; max-height: 400px; overflow-y: auto; border: 1px solid #ccc; padding: 10px;">
-            {timeline_summary}
-        </div>
-        """
-        return timeline_html
-
-    def generate_summary(script):
-        summary = summarize_text(script)
-        summary_html = f"""
-        <h3>전체 요약:</h3>
-        <div style="white-space: pre-wrap; max-height: 400px; overflow-y: auto; border: 1px solid #ccc; padding: 10px;">
-            {summary}
-        </div>
-        """
-        return summary_html
-
-    def analyze(url, cache):
-        try:
-            title, script, sections, new_cache = extract_and_cache(url, cache)
-            script_html = display_script(title, script)
-            timeline_html = generate_timeline_summary(sections)
-            summary_html = generate_summary(script)
-            return script_html, timeline_html, summary_html, new_cache
-        except gr.Error as e:
-            return str(e), "", "", cache
-        except Exception as e:
-            error_msg = f"처리 중 오류 발생: {str(e)}"
-            logging.exception(error_msg)
-            return error_msg, "", "", cache
-
     analyze_button.click(
         analyze, 
         inputs=[youtube_url_input, cached_data], 
         outputs=[script_output, timeline_output, summary_output, cached_data]
     )
 
-demo.launch(share=True)
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(share=True)