Update app.py

app.py

@@ -17,11 +17,10 @@ import base64
 def debug_log(message: str):
     print(f"[DEBUG] {message}")
 
-# [기본코드] - 네이버 블로그 스크래핑 기능
+# --- 네이버 블로그 스크래핑 ---
 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) "
@@ -29,20 +28,14 @@ def scrape_naver_blog(url: str) -> str:
             "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.")
@@ -51,12 +44,8 @@ def scrape_naver_blog(url: str) -> str:
         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:
@@ -64,8 +53,6 @@ def scrape_naver_blog(url: str) -> str:
             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}")
@@ -75,58 +62,42 @@ def scrape_naver_blog(url: str) -> str:
         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")
+        debug_log("제목과 본문 합침 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
+# --- 형태소 분석 (참조코드-1) ---
 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)
-    
+    logger.debug("필터링된 텍스트: %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
+        if word and word.strip() and pos.startswith("NN"):
+            freq[word] = freq.get(word, 0) + 1
+            logger.debug("단어: %s, 품사: %s, 빈도: %d", word, pos, freq[word])
     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
+    logger.debug("정렬된 단어 빈도: %s", sorted_freq)
     df = pd.DataFrame(sorted_freq, columns=["단어", "빈도수"])
-    logger.debug("결과 DataFrame 생성됨, shape: %s", df.shape)
-    
-    # 5. Excel 파일 생성 (임시 파일)
+    logger.debug("형태소 분석 DataFrame 생성됨, shape: %s", df.shape)
     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
+# --- 네이버 검색 및 광고 API 관련 (참조코드-2) ---
 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()
@@ -148,7 +119,6 @@ def fetch_related_keywords(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"
@@ -164,13 +134,11 @@ def fetch_related_keywords(keyword):
     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"]
@@ -209,7 +177,6 @@ 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:
@@ -223,81 +190,88 @@ def process_keyword(keywords: str, include_related: bool):
             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)
+# --- 형태소 분석과 검색량/블로그문서수 병합 ---
 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 1,2,3: 직접 입력한 키워드(엔터 또는 ','로 구분된 다수의 키워드)가 블로그 본문 내 등장 빈도수를 체크
-def direct_keyword_analysis(text: str, keyword_input: str):
-    debug_log("direct_keyword_analysis 함수 시작")
-    # 엔터 또는 쉼표로 분리하여 키워드 목록 생성
-    keywords = re.split(r'[\n,]+', keyword_input)
-    keywords = [kw.strip() for kw in keywords if kw.strip()]
-    debug_log(f"입력된 키워드 목록: {keywords}")
-    results = []
-    for kw in keywords:
-        count = text.count(kw)
-        results.append((kw, count))
-        debug_log(f"키워드 '{kw}'의 빈도수: {count}")
-    df = pd.DataFrame(results, columns=["키워드", "빈도수"])
-    excel_path = create_excel_file(df)
-    debug_log("direct_keyword_analysis 함수 완료")
-    return df, excel_path
-
-# 분석 실행 버튼 클릭 시, 수정 가능한 블로그 본문을 대상으로 형태소 분석과 직접 키워드 분석을 함께 진행
-def analyze_combined(blog_text: str, remove_freq1: bool, keyword_input: str):
-    debug_log("analyze_combined 함수 시작")
-    morph_df, morph_excel = morphological_analysis_and_enrich(blog_text, remove_freq1)
-    direct_df, direct_excel = direct_keyword_analysis(blog_text, keyword_input)
-    debug_log("analyze_combined 함수 완료")
-    return morph_df, morph_excel, direct_df, direct_excel
+# --- 통합 분석 (형태소 분석 + 직접 입력 키워드) ---
+def combined_analysis(blog_text: str, remove_freq1: bool, direct_keyword_input: str):
+    debug_log("combined_analysis 함수 시작")
+    # 형태소 분석 및 검색량/블로그문서수 병합 결과
+    merged_df, _ = morphological_analysis_and_enrich(blog_text, remove_freq1)
+    # 결과에 '직접입력' 컬럼 추가 (초기값: 빈 문자열)
+    if "직접입력" not in merged_df.columns:
+        merged_df["직접입력"] = ""
+    # 직접 입력한 키워드 목록 (엔터 또는 ','로 구분)
+    direct_keywords = re.split(r'[\n,]+', direct_keyword_input)
+    direct_keywords = [kw.strip() for kw in direct_keywords if kw.strip()]
+    debug_log(f"입력된 직접 키워드: {direct_keywords}")
+    for dk in direct_keywords:
+        if dk in merged_df["단어"].values:
+            merged_df.loc[merged_df["단어"] == dk, "직접입력"] = "직접입력"
+        else:
+            # 블로그 본문에서 직접 키워드 빈도 계산
+            freq = blog_text.count(dk)
+            # 추가 정보는 process_keyword로 조회 (단일 키워드)
+            df_direct, _ = process_keyword(dk, include_related=False)
+            if (not df_direct.empty) and (dk in df_direct["정보키워드"].values):
+                row = df_direct[df_direct["정보키워드"] == dk].iloc[0]
+                pc = row.get("PC월검색량", None)
+                mobile = row.get("모바일월검색량", None)
+                total = row.get("토탈월검색량", None)
+                blog_count = row.get("블로그문서수", None)
+            else:
+                pc = mobile = total = blog_count = None
+            new_row = {
+                "단어": dk,
+                "빈도수": freq,
+                "PC월검색량": pc,
+                "모바일월검색량": mobile,
+                "토탈월검색량": total,
+                "블로그문서수": blog_count,
+                "직접입력": "직접입력"
+            }
+            merged_df = pd.concat([merged_df, pd.DataFrame([new_row])], ignore_index=True)
+    merged_df = merged_df.sort_values(by="빈도수", ascending=False).reset_index(drop=True)
+    combined_excel = create_excel_file(merged_df)
+    debug_log("combined_analysis 함수 완료")
+    return merged_df, combined_excel
 
-# 스크래핑 실행: 블로그 링크를 통해 내용을 가져와 수정 가능한 텍스트 박스에 출력
+# --- 스크래핑 실행 ---
 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)
+# --- Gradio 인터페이스 구성 ---
 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():
@@ -307,26 +281,17 @@ with gr.Blocks(title="네이버 블로그 형태소 분석 스페이스", css=".
         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():
-        keyword_input_box = gr.Textbox(label="직접 키워드 입력 (엔터 또는 ','로 구분)", lines=2, placeholder="예: 키워드1, 키워드2\n키워드3")
+        direct_keyword_box = gr.Textbox(label="직접 키워드 입력 (엔터 또는 ','로 구분)", lines=2, placeholder="예: 키워드1, 키워드2\n키워드3")
     with gr.Row():
         analyze_button = gr.Button("분석 실행")
-    
-    gr.Markdown("### 형태소 분석 결과")
-    with gr.Row():
-        morph_result_df = gr.Dataframe(label="형태소 분석 결과 (단어, 빈도수, 검색량, 블로그문서수 등)")
-        morph_excel_file = gr.File(label="형태소 분석 Excel 다운로드")
-    
-    gr.Markdown("### 직접 키워드 분석 결과")
     with gr.Row():
-        direct_result_df = gr.Dataframe(label="직접 키워드 분석 결과 (키워드, 빈도수)")
-        direct_excel_file = gr.File(label="직접 키워드 분석 Excel 다운로드")
+        result_df = gr.Dataframe(label="통합 분석 결�� (단어, 빈도수, 검색량, 블로그문서수, 직접입력)", interactive=True)
+        excel_file = gr.File(label="Excel 다운로드")
     
-    # 스크래핑 실행: URL을 입력하면 블로그 내용을 수정 가능한 텍스트 박스에 채워줌
+    # 이벤트 연결
     scrape_button.click(fn=fetch_blog_content, inputs=blog_url_input, outputs=blog_content_box)
-    # 분석 실행: 수정된 블로그 내용과 빈도수1 제거 옵션, 직접 입력 키워드를 대상으로 두 분석을 함께 진행
-    analyze_button.click(fn=analyze_combined, inputs=[blog_content_box, remove_freq_checkbox, keyword_input_box],
-                          outputs=[morph_result_df, morph_excel_file, direct_result_df, direct_excel_file])
+    analyze_button.click(fn=combined_analysis, inputs=[blog_content_box, remove_freq_checkbox, direct_keyword_box],
+                          outputs=[result_df, excel_file])
 
 if __name__ == "__main__":
     debug_log("Gradio 앱 실행 시작")