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+import requests
+from bs4 import BeautifulSoup
+import pandas as pd
+import gradio as gr
+
+# 네이버 증권 URL
+url = "https://finance.naver.com/sise/sise_rise.naver?sosok=1"
+
+# 스크래핑 함수
+def scrape_naver_finance():
+    # 페이지 요청
+    response = requests.get(url)
+    response.encoding = 'euc-kr'  # 한글 인코딩 설정
+    html = response.text
+
+    # BeautifulSoup을 사용하여 HTML 파싱
+    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
+
+    # 테이블 찾기
+    table = soup.find("table", {"class": "type_2"})
+
+    # 데이터를 저장할 리스트
+    data = []
+
+    # 테이블의 모든 행(tr) 가져오기
+    rows = table.find_all("tr")[2:]  # 첫 번째 행은 제목, 두 번째는 빈칸이므로 제외
+
+    for row in rows:
+        columns = row.find_all("td")
+        if len(columns) > 1:
+            rank = columns[0].text.strip()
+            name = columns[1].text.strip()
+            price = columns[2].text.strip()
+            change = columns[3].text.strip()
+            rate = columns[4].text.strip()
+            volume = columns[5].text.strip()
+
+            # 각 열의 데이터를 리스트로 저장
+            data.append([rank, name, price, change, rate, volume])
+
+    # DataFrame으로 변환
+    df = pd.DataFrame(data, columns=["순위", "종목명", "현재가", "전일비", "등락률", "거래량"])
+
+    return df
+
+# 그라디오 인터페이스 정의
+def get_top_stocks():
+    df = scrape_naver_finance()
+    return df
+
+# Gradio 인터페이스 생성
+iface = gr.Interface(fn=get_top_stocks, inputs=None, outputs="dataframe", title="네이버 증권 상승 TOP 종목")
+iface.launch()