app.py

import gradio as gr
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.parse  # iframe 경로 보정을 위한 모듈
import re
import logging
import tempfile
import pandas as pd
import mecab  # python‑mecab‑ko 라이브러리 사용
import os
import time
import hmac
import hashlib
import base64

# 디버깅(로그)용 함수
def debug_log(message: str):
    print(f"[DEBUG] {message}")

# [기본코드] - 네이버 블로그 스크래핑 기능
def scrape_naver_blog(url: str) -> str:
    debug_log("scrape_naver_blog 함수 시작")
    debug_log(f"요청받은 URL: {url}")

    headers = {
        "User-Agent": (
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
            "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
            "Chrome/96.0.4664.110 Safari/537.36"
        )
    }

    try:
        # 1) 네이버 블로그 '메인' 페이지 요청
        response = requests.get(url, headers=headers)
        debug_log("HTTP GET 요청(메인 페이지) 완료")
        if response.status_code != 200:
            debug_log(f"요청 실패, 상태코드: {response.status_code}")
            return f"오류가 발생했습니다. 상태코드: {response.status_code}"
        
        # 2) 메인 페이지 파싱
        soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
        debug_log("HTML 파싱(메인 페이지) 완료")
        
        # 3) iframe 태그 찾기
        iframe = soup.select_one("iframe#mainFrame")
        if not iframe:
            debug_log("iframe#mainFrame 태그를 찾을 수 없습니다.")
            return "본문 iframe을 찾을 수 없습니다."
        iframe_src = iframe.get("src")
        if not iframe_src:
            debug_log("iframe src가 존재하지 않습니다.")
            return "본문 iframe의 src를 찾을 수 없습니다."
        
        # 4) iframe src 보정 (절대경로 처리)
        parsed_iframe_url = urllib.parse.urljoin(url, iframe_src)
        debug_log(f"iframe 페이지 요청 URL: {parsed_iframe_url}")
        
        # 5) iframe 페이지 요청 및 파싱
        iframe_response = requests.get(parsed_iframe_url, headers=headers)
        debug_log("HTTP GET 요청(iframe 페이지) 완료")
        if iframe_response.status_code != 200:
            debug_log(f"iframe 요청 실패, 상태코드: {iframe_response.status_code}")
            return f"iframe에서 오류가 발생했습니다. 상태코드: {iframe_response.status_code}"
        iframe_soup = BeautifulSoup(iframe_response.text, "html.parser")
        debug_log("HTML 파싱(iframe 페이지) 완료")
        
        # 6) 제목과 본문 추출
        title_div = iframe_soup.select_one('.se-module.se-module-text.se-title-text')
        title = title_div.get_text(strip=True) if title_div else "제목을 찾을 수 없습니다."
        debug_log(f"추출된 제목: {title}")
        content_div = iframe_soup.select_one('.se-main-container')
        if content_div:
            content = content_div.get_text("\n", strip=True)
        else:
            content = "본문을 찾을 수 없습니다."
        debug_log("본문 추출 완료")
        
        result = f"[제목]\n{title}\n\n[본문]\n{content}"
        debug_log("제목과 본문을 합쳐 반환 준비 완료")
        return result

    except Exception as e:
        debug_log(f"에러 발생: {str(e)}")
        return f"스크래핑 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"

# [참조코드-1] 형태소 분석 기능
def analyze_text(text: str):
    logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
    logger = logging.getLogger(__name__)
    logger.debug("원본 텍스트: %s", text)
    
    # 1. 한국어만 남기기 (공백, 영어, 기호 등 제거)
    filtered_text = re.sub(r'[^가-힣]', '', text)
    logger.debug("필터링된 텍스트 (한국어만, 공백 제거): %s", filtered_text)
    
    if not filtered_text:
        logger.debug("유효한 한국어 텍스트가 없음.")
        return pd.DataFrame(columns=["단어", "빈도수"]), ""
    
    # 2. Mecab을 이용한 형태소 분석 (명사와 복합명사만 추출)
    mecab_instance = mecab.MeCab()
    tokens = mecab_instance.pos(filtered_text)
    logger.debug("형태소 분석 결과: %s", tokens)
    
    freq = {}
    for word, pos in tokens:
        if word and word.strip():
            if pos.startswith("NN"):
                freq[word] = freq.get(word, 0) + 1
                logger.debug("단어: %s, 품사: %s, 현재 빈도: %d", word, pos, freq[word])
    
    # 3. 빈도수를 내림차순 정렬
    sorted_freq = sorted(freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    logger.debug("내림차순 정렬된 단어 빈도: %s", sorted_freq)
    
    # 4. 결과 DataFrame 생성
    df = pd.DataFrame(sorted_freq, columns=["단어", "빈도수"])
    logger.debug("결과 DataFrame 생성됨, shape: %s", df.shape)
    
    # 5. Excel 파일 생성 (임시 파일)
    temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".xlsx")
    df.to_excel(temp_file.name, index=False, engine='openpyxl')
    temp_file.close()
    logger.debug("Excel 파일 생성됨: %s", temp_file.name)
    
    return df, temp_file.name

# [참조코드-2] 네이버 광고 API 및 검색량/블로그문서수 조회 기능
def generate_signature(timestamp, method, uri, secret_key):
    message = f"{timestamp}.{method}.{uri}"
    digest = hmac.new(secret_key.encode("utf-8"), message.encode("utf-8"), hashlib.sha256).digest()
    return base64.b64encode(digest).decode()

def get_header(method, uri, api_key, secret_key, customer_id):
    timestamp = str(round(time.time() * 1000))
    signature = generate_signature(timestamp, method, uri, secret_key)
    return {
        "Content-Type": "application/json; charset=UTF-8",
        "X-Timestamp": timestamp,
        "X-API-KEY": api_key,
        "X-Customer": str(customer_id),
        "X-Signature": signature
    }

def fetch_related_keywords(keyword):
    debug_log(f"fetch_related_keywords 호출, 키워드: {keyword}")
    API_KEY = os.environ["NAVER_API_KEY"]
    SECRET_KEY = os.environ["NAVER_SECRET_KEY"]
    CUSTOMER_ID = os.environ["NAVER_CUSTOMER_ID"]
    
    BASE_URL = "https://api.naver.com"
    uri = "/keywordstool"
    method = "GET"
    headers = get_header(method, uri, API_KEY, SECRET_KEY, CUSTOMER_ID)
    params = {
        "hintKeywords": [keyword],
        "showDetail": "1"
    }
    response = requests.get(BASE_URL + uri, params=params, headers=headers)
    data = response.json()
    if "keywordList" not in data:
        return pd.DataFrame()
    df = pd.DataFrame(data["keywordList"])
    if len(df) > 100:
        df = df.head(100)
    
    def parse_count(x):
        try:
            return int(str(x).replace(",", ""))
        except:
            return 0

    df["PC월검색량"] = df["monthlyPcQcCnt"].apply(parse_count)
    df["모바일월검색량"] = df["monthlyMobileQcCnt"].apply(parse_count)
    df["토탈월검색량"] = df["PC월검색량"] + df["모바일월검색량"]
    df.rename(columns={"relKeyword": "정보키워드"}, inplace=True)
    result_df = df[["정보키워드", "PC월검색량", "모바일월검색량", "토탈월검색량"]]
    debug_log("fetch_related_keywords 완료")
    return result_df

def fetch_blog_count(keyword):
    debug_log(f"fetch_blog_count 호출, 키워드: {keyword}")
    client_id = os.environ["NAVER_SEARCH_CLIENT_ID"]
    client_secret = os.environ["NAVER_SEARCH_CLIENT_SECRET"]
    url = "https://openapi.naver.com/v1/search/blog.json"
    headers = {
        "X-Naver-Client-Id": client_id,
        "X-Naver-Client-Secret": client_secret
    }
    params = {"query": keyword, "display": 1}
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        debug_log(f"fetch_blog_count 결과: {data.get('total', 0)}")
        return data.get("total", 0)
    else:
        debug_log(f"fetch_blog_count 오류, 상태코드: {response.status_code}")
        return 0

def create_excel_file(df):
    with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".xlsx", delete=False) as tmp:
        excel_path = tmp.name
    df.to_excel(excel_path, index=False)
    debug_log(f"Excel 파일 생성됨: {excel_path}")
    return excel_path

def process_keyword(keywords: str, include_related: bool):
    debug_log(f"process_keyword 호출, 키워드들: {keywords}, 연관검색어 포함: {include_related}")
    input_keywords = [k.strip() for k in keywords.splitlines() if k.strip()]
    result_dfs = []
    
    for idx, kw in enumerate(input_keywords):
        df_kw = fetch_related_keywords(kw)
        if df_kw.empty:
            continue
        row_kw = df_kw[df_kw["정보키워드"] == kw]
        if not row_kw.empty:
            result_dfs.append(row_kw)
        else:
            result_dfs.append(df_kw.head(1))
        if include_related and idx == 0:
            df_related = df_kw[df_kw["정보키워드"] != kw]
            if not df_related.empty:
                result_dfs.append(df_related)
    
    if result_dfs:
        result_df = pd.concat(result_dfs, ignore_index=True)
        result_df.drop_duplicates(subset=["정보키워드"], inplace=True)
    else:
        result_df = pd.DataFrame(columns=["정보키워드", "PC월검색량", "모바일월검색량", "토탈월검색량"])
    
    result_df["블로그문서수"] = result_df["정보키워드"].apply(fetch_blog_count)
    result_df.sort_values(by="토탈월검색량", ascending=False, inplace=True)
    debug_log("process_keyword 완료")
    return result_df, create_excel_file(result_df)

# [참조코드-1] 및 [참조코드-2]를 활용한 형태소 분석 및 검색량, 블로그문서수 추가 (빈도수1 제거 옵션 포함)
def morphological_analysis_and_enrich(text: str, remove_freq1: bool):
    debug_log("morphological_analysis_and_enrich 함수 시작")
    df_freq, _ = analyze_text(text)
    if df_freq.empty:
        debug_log("형태소 분석 결과가 빈 데이터프레임입니다.")
        return df_freq, ""
    
    if remove_freq1:
        before_shape = df_freq.shape
        df_freq = df_freq[df_freq["빈도수"] != 1]
        debug_log(f"빈도수 1 제거 적용됨. {before_shape} -> {df_freq.shape}")
    
    # 형태소 분석 결과에서 키워드 추출 (각 단어를 엔터로 구분)
    keywords = "\n".join(df_freq["단어"].tolist())
    debug_log(f"분석된 키워드: {keywords}")
    
    # [참조코드-2]를 활용하여 각 키워드의 검색량 및 블로그문서수 조회 (연관검색어 미포함)
    df_keyword_info, _ = process_keyword(keywords, include_related=False)
    debug_log("검색량 및 블로그문서수 조회 완료")
    
    # 형태소 분석 결과와 검색량 정보를 병합 (키워드 기준)
    merged_df = pd.merge(df_freq, df_keyword_info, left_on="단어", right_on="정보키워드", how="left")
    merged_df.drop(columns=["정보키워드"], inplace=True)
    
    # 병합 결과 Excel 파일 생성
    merged_excel_path = create_excel_file(merged_df)
    debug_log("morphological_analysis_and_enrich 함수 완료")
    return merged_df, merged_excel_path

# 새롭게 추가된 기능: 입력한 블로그 링크로부터 스크래핑하여 수정 가능한 텍스트 박스에 출력
def fetch_blog_content(url: str):
    debug_log("fetch_blog_content 함수 시작")
    content = scrape_naver_blog(url)
    debug_log("fetch_blog_content 함수 완료")
    return content

# Gradio 인터페이스 구성 (단일 탭)
with gr.Blocks(title="네이버 블로그 형태소 분석 스페이스", css=".gradio-container { max-width: 960px; margin: auto; }") as demo:
    gr.Markdown("# 네이버 블로그 형태소 분석 스페이스")
    with gr.Row():
        blog_url_input = gr.Textbox(label="네이버 블로그 링크", placeholder="예: https://blog.naver.com/ssboost/222983068507", lines=1)
    with gr.Row():
        scrape_button = gr.Button("스크래핑 실행")
    with gr.Row():
        blog_content_box = gr.Textbox(label="블로그 내용 (수정 가능)", lines=10, placeholder="스크래핑된 블로그 내용이 여기에 표시됩니다.")
    with gr.Row():
        remove_freq_checkbox = gr.Checkbox(label="빈도수1 제거", value=False)
    with gr.Row():
        analyze_button = gr.Button("분석 실행")
    with gr.Row():
        analysis_result = gr.Dataframe(label="분석 결과 (단어, 빈도수, 검색량, 블로그문서수 등)")
    with gr.Row():
        analysis_excel = gr.File(label="Excel 다운로드")
    
    # 스크래핑 실행 시 URL로부터 블로그 본문 스크래핑 후 수정 가능한 텍스트 박스에 출력
    scrape_button.click(fn=fetch_blog_content, inputs=blog_url_input, outputs=blog_content_box)
    # 분석 실행 시 수정된 블로그 내용을 대상으로 형태소 분석 및 검색량/블로그문서수 조회 진행
    analyze_button.click(fn=morphological_analysis_and_enrich, inputs=[blog_content_box, remove_freq_checkbox], outputs=[analysis_result, analysis_excel])

if __name__ == "__main__":
    debug_log("Gradio 앱 실행 시작")
    demo.launch()
    debug_log("Gradio 앱 실행 종료")