Update app.py

app.py

@@ -29,11 +29,9 @@ SCOPES = [
 ]
 
 def get_gsheet_client():
-    """從 Hugging Face Secret 讀取金鑰並登入 Google"""
     json_str = os.environ.get("G_SHEET_KEY")
     if not json_str:
         return None, "錯誤：未設定 Hugging Face Secret 'G_SHEET_KEY'"
-    
     try:
         creds_dict = json.loads(json_str)
         creds = Credentials.from_service_account_info(creds_dict, scopes=SCOPES)
@@ -43,105 +41,74 @@ def get_gsheet_client():
         return None, f"金鑰認證失敗: {str(e)}"
 
 def export_to_gsheet(df, sheet_url):
-    """將 DataFrame 累增寫入 Google Sheet"""
     if df is None or df.empty:
         return "❌ 沒有資料可以匯出"
-    
     if not sheet_url:
         return "❌ 請輸入 Google Sheet 網址"
-
     client, error_msg = get_gsheet_client()
     if error_msg:
         return f"❌ {error_msg}"
-
     try:
-        # 開啟試算表
         sheet = client.open_by_url(sheet_url)
-        worksheet = sheet.sheet1 # 預設使用第一個分頁
-        
-        # 檢查是否為空白表 (如果是空的，先寫入標題)
+        worksheet = sheet.sheet1
         existing_data = worksheet.get_all_values()
         if not existing_data:
             worksheet.append_row(df.columns.tolist())
-        
-        # 準備要寫入的資料 (轉為 list of lists)
-        # 並加入一欄「匯出時間」以便辨識
         export_data = df.copy()
         export_data['匯出時間'] = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
-        
-        # 如果標題列不存在 '匯出時間'，且資料表不為空，可能會有格式問題，但我們這裡直接 append
-        # 建議使用者第一次使用空表
-        
         data_to_append = export_data.values.tolist()
         worksheet.append_rows(data_to_append)
-        
         return f"✅ 成功匯出 {len(data_to_append)} 筆資料到 Google Sheet！"
-        
-    except gspread.exceptions.APIError as e:
-        return f"❌ Google API 錯誤 (請確認機器人Email已加入共用): {e}"
     except Exception as e:
         return f"❌ 匯出失敗: {str(e)}"
 
-# --- 爬蟲邏輯 (保持不變) ---
+# --- 爬蟲邏輯 ---
 def fetch_data():
     global cached_df, last_update_time
-    
     if cached_df is not None and last_update_time:
         time_diff = datetime.now() - last_update_time
         if time_diff.total_seconds() < 3600:
-            return cached_df, f"使用快取 (更新於: {last_update_time.strftime('%H:%M:%S')})"
-
+            return cached_df, f"使用快取"
     try:
-        print("正在抓取資料...")
         session = requests.Session()
         resp = session.get(WESPAI_URL, headers=HEADERS, timeout=45)
-        
         if resp.status_code != 200:
-            return None, f"連線失敗 (Status: {resp.status_code})"
-            
+            return None, f"連線失敗"
         resp.encoding = 'utf-8'
-        
         try:
             dfs = pd.read_html(io.StringIO(resp.text), flavor='lxml')
         except ImportError:
             dfs = pd.read_html(io.StringIO(resp.text))
-            
         if not dfs:
-            return None, "錯誤：找不到表格"
-            
+            return None, "錯誤"
         df = dfs[0]
-        
+        # 強制將代號轉為字串
         for col in ["代號", "公司"]:
             if col in df.columns:
                 df[col] = df[col].astype(str)
-            
         cached_df = df
         last_update_time = datetime.now()
-        return df, f"更新成功 ({last_update_time.strftime('%H:%M:%S')})"
-        
+        return df, f"更新成功"
     except Exception as e:
-        print(f"Error: {e}")
         return None, f"系統錯誤: {str(e)}"
 
 def search_stock(keyword, history_state):
     df, status_msg = fetch_data()
-    
     if df is None:
         return pd.DataFrame(), status_msg, history_state, gr.update()
-
+    
     if not keyword:
-        return df.head(20), status_msg + " (顯示前 20 筆)", history_state, gr.update(choices=history_state or [])
+        return df.head(20), status_msg, history_state, gr.update(choices=history_state or [])
 
     keyword = str(keyword).strip()
-    
     mask = pd.Series(False, index=df.index)
     if "公司" in df.columns:
         mask |= df["公司"].str.contains(keyword, case=False, na=False)
     if "代號" in df.columns:
         mask |= df["代號"].str.contains(keyword, case=False, na=False)
-
     result = df[mask].copy()
-
+    
+    # 精確搜尋優先
     if keyword.isdigit() and "代號" in df.columns:
         exact = result[result["代號"] == keyword]
         if not exact.empty:
@@ -150,9 +117,35 @@ def search_stock(keyword, history_state):
     new_history = history_state if isinstance(history_state, list) else []
     if keyword not in new_history:
         new_history.insert(0, keyword)
-    new_history = new_history[:10]
+    return result, f"找到 {len(result)} 筆", new_history[:10], gr.update(choices=new_history[:10], visible=True)
+
+# --- 【關鍵修改】專給 n8n 用的 API 函數 ---
+def n8n_get_data(keyword):
+    """
+    這個函數專門回傳純 JSON 格式，方便 n8n 讀取。
+    不回傳 DataFrame，直接回傳 list of dicts。
+    """
+    df, _ = fetch_data()
+    if df is None or df.empty:
+        return []
+    
+    keyword = str(keyword).strip()
+    mask = pd.Series(False, index=df.index)
+    if "公司" in df.columns:
+        mask |= df["公司"].str.contains(keyword, case=False, na=False)
+    if "代號" in df.columns:
+        mask |= df["代號"].str.contains(keyword, case=False, na=False)
+    result = df[mask].copy()
 
-    return result, f"找到 {len(result)} 筆", new_history, gr.update(choices=new_history, visible=True)
+    # 精確搜尋優先
+    if keyword.isdigit() and "代號" in df.columns:
+        exact = result[result["代號"] == keyword]
+        if not exact.empty:
+            result = exact
+            
+    # 將 DataFrame 轉為 JSON 友善的格式 (List of Dicts)
+    # 並處理 NaN 值轉為 None (JSON null)
+    return result.where(pd.notnull(result), None).to_dict(orient='records')
 
 def fill_search_box(val):
     return val
@@ -160,60 +153,39 @@ def fill_search_box(val):
 # --- Gradio UI ---
 with gr.Blocks(title="股票殖利率搜尋") as demo:
     gr.Markdown("# 📈 股票殖利率搜尋 & 匯出")
-    gr.Markdown("資料源：Wespai | 支援匯出至 Google Sheet (累增模式)")
     
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):
-            search_input = gr.Textbox(label="1. 輸入關鍵字 (代號或名稱)")
+            search_input = gr.Textbox(label="1. 輸入關鍵字")
             search_btn = gr.Button("搜尋", variant="primary")
-            
-            gr.Markdown("### 最近搜尋")
             history_display = gr.Radio(choices=[], label="歷史記錄") 
             history_state = gr.State([])
             
-            # --- 新增：匯出區塊 ---
             gr.Markdown("---")
-            gr.Markdown("### 📤 匯出設定")
-            gsheet_url = gr.Textbox(
-                label="2. Google Sheet 網址", 
-                placeholder="請貼上完整的 https://docs.google.com/spreadsheets/...",
-                info="請確保已將機器人 Email 加入共用編輯者"
-            )
+            gsheet_url = gr.Textbox(label="2. Google Sheet 網址")
             export_btn = gr.Button("匯出當前結果到 Sheet")
             export_msg = gr.Label(label="匯出狀態")
 
         with gr.Column(scale=3):
-            status_output = gr.Label(label="系統狀態", value="準備就緒")
+            status_output = gr.Label(label="系統狀態")
             result_output = gr.Dataframe(label="搜尋結果")
+            
+            # --- 【關鍵修改】隱藏的 API 介面 ---
+            # 這裡定義了一個隱藏的 JSON 元件，並將其綁定到 api_name="/n8n_search"
+            # 這樣 n8n 就可以透過 /run/n8n_search 直接拿到乾淨的 JSON
+            n8n_output = gr.JSON(visible=False)
+            n8n_btn = gr.Button(visible=False)
+            n8n_btn.click(
+                fn=n8n_get_data,
+                inputs=[search_input],
+                outputs=[n8n_output],
+                api_name="n8n_search"
+            )
 
-    # 搜尋事件
-    search_btn.click(
-        fn=search_stock,
-        inputs=[search_input, history_state],
-        outputs=[result_output, status_output, history_state, history_display]
-    )
-    search_input.submit(
-        fn=search_stock,
-        inputs=[search_input, history_state],
-        outputs=[result_output, status_output, history_state, history_display]
-    )
-    history_display.change(
-        fn=fill_search_box,
-        inputs=[history_display],
-        outputs=[search_input]
-    ).then(
-        fn=search_stock,
-        inputs=[search_input, history_state],
-        outputs=[result_output, status_output, history_state, history_display]
-    )
-
-    # --- 新增：匯出事件 ---
-    # 當按下匯出按鈕時，將目前的 result_output (DataFrame) 和 網址 傳入 export_to_gsheet
-    export_btn.click(
-        fn=export_to_gsheet,
-        inputs=[result_output, gsheet_url],
-        outputs=[export_msg]
-    )
+    search_btn.click(fn=search_stock, inputs=[search_input, history_state], outputs=[result_output, status_output, history_state, history_display])
+    search_input.submit(fn=search_stock, inputs=[search_input, history_state], outputs=[result_output, status_output, history_state, history_display])
+    history_display.change(fn=fill_search_box, inputs=[history_display], outputs=[search_input]).then(fn=search_stock, inputs=[search_input, history_state], outputs=[result_output, status_output, history_state, history_display])
+    export_btn.click(fn=export_to_gsheet, inputs=[result_output, gsheet_url], outputs=[export_msg])
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()