Update app.py

app.py

@@ -6,19 +6,19 @@ from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer
 from textblob import TextBlob
 import nltk
 from wordcloud import WordCloud
-import base66
+import base64  # <--- (แก้ไขจาก base66)
 from io import BytesIO
 import numpy as np
 from sklearn.linear_model import LinearRegression
 import plotly.graph_objects as go
-from plotly.subplots import make_subplots # Import สิ่งนี้
+from plotly.subplots import make_subplots
 import yfinance as yf
 
 # --------------------------
 # CONFIG
 # --------------------------
 st.set_page_config(page_title="📰 SentimentSync NewsAI", layout="wide")
-API_KEY = "88bc396d4eab4be494a4b86ec842db47" # (แนะนำให้เปลี่ยนเป็นคีย์ของคุณ)
+API_KEY = "88bc396d4eab4be494a4b86ec842db47"
 
 # --------------------------
 # UTILITIES
@@ -36,7 +36,7 @@ def generate_wordcloud(text):
     wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color="white", stopwords=stopwords).generate(text)
     buf = BytesIO()
     wordcloud.to_image().save(buf, format="PNG")
-    return base66.b64encode(buf.getvalue()).decode()
+    return base64.b64encode(buf.getvalue()).decode() # <--- (แก้ไขจาก base66)
 
 
 # --------------------------
@@ -123,9 +123,6 @@ def fetch_financial_news(keyword):
 # --------------------------
 @st.cache_data(ttl=3600)
 def fetch_stock_price(symbol, start_date, end_date):
-    """
-    ดึงราคาหุ้นตามช่วงเวลาของข่าวที่พบ (บวก/ลบ 1-2 วัน เผื่อวันหยุด)
-    """
     try:
         start_str = (start_date - timedelta(days=2)).strftime('%Y-%m-%d')
         end_str = (end_date + timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d')
@@ -138,7 +135,6 @@ def fetch_stock_price(symbol, start_date, end_date):
             
         df = df.reset_index()[["Date", "Close"]]
         df.rename(columns={"Date": "date", "Close": "price"}, inplace=True)
-        # Normalize วันที่ให้เป็น .dt.date
         df["date"] = pd.to_datetime(df["date"].dt.date)
         return df
     except Exception as e:
@@ -226,7 +222,6 @@ def main():
     # ป้องกัน Error ถ้ามีข้อมูลน้อยกว่า 2 วัน
     if len(df_sorted) < 2:
         st.warning("มีข้อมูลข่าวไม่เพียงพอที่จะสร้างแนวโน้ม (น้อยกว่า 2 วัน)")
-        # แสดงตารางข่าวต่อไป แม้จะพล็อตไม่ได้
         st.subheader("📰 รายการข่าว")
         st.dataframe(news_df[["date", "source", "text", "sentiment", "url"]], use_column_width=True)
         return
@@ -262,7 +257,7 @@ def main():
             go.Scatter(
                 x=stock_df["date"], y=stock_df["price"],
                 name=f"{symbol} Stock Price",
-                mode="lines+markers", # <-- นี่คือจุดที่แก้ไขล่าสุด
+                mode="lines+markers",
                 line=dict(color="green", width=2)
             ),
             row=1, col=1, secondary_y=False