app.py

import gradio as gr
import requests
import pandas as pd
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()

# --- 環境変数と定数の設定 ---
# NewsAPI設定
NEWS_API_URL = os.getenv("NEWS_API_URL", "https://newsapi.org/v2/everything")
NEWS_API_KEY = os.getenv("API_KEY")

# Alpha Vantage API設定
ALPHA_VANTAGE_API_URL = "https://www.alphavantage.co/query"
ALPHA_VANTAGE_API_KEY = os.getenv("ALPHA_VANTAGE_API_KEY") # 環境変数から読み込む

# --- ニュース検索機能 ---
def fetch_news(query="ecolab", sort_by="publishedAt", page_size=10, language="auto"):
    """
    NewsAPIからニュース情報を取得する関数
    """
    if not NEWS_API_KEY:
        return pd.DataFrame(), "❌ NewsAPIのAPIキーが設定されていません。"
    try:
        headers = {
            "X-API-Key": NEWS_API_KEY,
            "User-Agent": "NewsApp/1.0"
        }
        params = {
            "q": query,
            "sortBy": sort_by,
            "pageSize": page_size,
        }
        # 言語設定
        if language in ["en", "jp"]:
             params["language"] = language
        elif language == "auto" and not any('\u3040' <= char <= '\u309F' or '\u30A0' <= char <= '\u30FF' or '\u4E00' <= char <= '\u9FAF' for char in query):
            params["language"] = "en"

        response = requests.get(NEWS_API_URL, headers=headers, params=params)
        response.raise_for_status() # エラーがあれば例外を発生させる

        data = response.json()
        if data["status"] == "ok" and data["totalResults"] > 0:
            articles = data["articles"]
            news_data = [{
                "タイトル": article.get("title"),
                "説明": article.get("description"),
                "ソース": article.get("source", {}).get("name"),
                "公開日": article.get("publishedAt"),
                "URL": article.get("url")
            } for article in articles]
            df = pd.DataFrame(news_data)
            return df, f"✅ {len(articles)}件のニュースを取得しました"
        else:
            return pd.DataFrame(), "❌ ニュースが見つかりませんでした"
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return pd.DataFrame(), f"❌ APIリクエストエラー: {e}"
    except Exception as e:
        return pd.DataFrame(), f"❌ 不明なエラーが発生しました: {e}"

def search_news(query: str, sort_by: str, page_size: int, language: str):
    if not query.strip():
        return pd.DataFrame(), "❌ 検索キーワードを入力してください"
    return fetch_news(query, sort_by, page_size, language)

# --- 暗号資産情報取得機能 ---
def fetch_crypto_data(function, symbol, market):
    """
    Alpha Vantage APIから暗号資産の情報を取得する関数
    """
    if not ALPHA_VANTAGE_API_KEY:
        return pd.DataFrame(), "❌ Alpha VantageのAPIキーが設定されていません。"
    if not symbol.strip() or not market.strip():
        return pd.DataFrame(), "❌ 通貨シンボルと市場を両方入力してください。"

    params = {
        "apikey": ALPHA_VANTAGE_API_KEY,
        "function": function
    }

    # functionに応じてパラメータを動的に設定
    if function == "CURRENCY_EXCHANGE_RATE":
        params["from_currency"] = symbol.strip()
        params["to_currency"] = market.strip()
    else:
        params["symbol"] = symbol.strip()
        params["market"] = market.strip()

    try:
        response = requests.get(ALPHA_VANTAGE_API_URL, params=params)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()

        # APIからのエラーメッセージをチェック
        if "Error Message" in data:
            return pd.DataFrame(), f"❌ APIエラー: {data['Error Message']}"
        if "Information" in data:
             return pd.DataFrame(), f"ℹ️ API情報: {data['Information']}"
        if not data:
            return pd.DataFrame(), "❌ APIから有効なデータが返されませんでした。"


        # 取得したデータに応じてDataFrameに変換
        if function == "CURRENCY_EXCHANGE_RATE":
            key = "Realtime Currency Exchange Rate"
            if key in data:
                # データを整形してDataFrameに
                rate_data = {
                    "項目": list(data[key].keys()),
                    "値": list(data[key].values())
                }
                df = pd.DataFrame(rate_data)
                return df, f"✅ {symbol}/{market}のリアルタイム価格を取得しました。"
            else:
                return pd.DataFrame(), "❌ リアルタイム価格のデータを取得できませんでした。"

        else: # 時系列データ (DAILY, WEEKLY, MONTHLY)
            # "Time Series (...)" というキーを探す
            ts_key = next((k for k in data.keys() if k.startswith("Time Series")), None)
            if ts_key and data[ts_key]:
                df = pd.DataFrame.from_dict(data[ts_key], orient='index')
                df.index.name = "日付"
                # カラム名を分かりやすく変更
                df.columns = [col.split('. ')[1] for col in df.columns]
                return df, f"✅ {symbol}/{market}の{function.replace('DIGITAL_CURRENCY_', '')}データを取得しました。"
            else:
                return pd.DataFrame(), "❌ 時系列データを取得できませんでした。シンボルや市場が正しいか確認してください。"

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return pd.DataFrame(), f"❌ APIリクエストエラー: {e}"
    except Exception as e:
        return pd.DataFrame(), f"❌ 不明なエラーが発生しました: {e}"


# --- Gradioインターフェース ---
with gr.Blocks(title="📰 総合情報検索アプリ", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
    gr.Markdown("# 📰 総合情報検索アプリ")
    gr.Markdown("ニュース検索と暗号資産の価格情報を取得できます。")

    with gr.Tabs():
        # --- ニュース検索タブ ---
        with gr.TabItem("📰 ニュース検索"):
            gr.Markdown(
                """
                **使い方:**
                1. 検索キーワードを入力（日本語・英語両方対応）
                2. 言語とソート方法を選択
                3. 取得件数を選択
                4. 「ニュース検索」ボタンをクリック
                """
            )
            with gr.Row():
                with gr.Column(scale=1):
                    news_query_input = gr.Textbox(
                        label="🔍 検索キーワード",
                        placeholder="例: 東京, トヨタ, AI, technology...",
                        value="Ecolab"
                    )
                    language_dropdown = gr.Dropdown(
                        choices=[("自動検出", "auto"), ("日本語", "jp"), ("英語", "en"), ("すべての言語", "all")],
                        label="🌐 言語", value="auto"
                    )
                    sort_by_dropdown = gr.Dropdown(
                        choices=["publishedAt", "relevancy", "popularity"],
                        label="📊 ソート方法", value="publishedAt"
                    )
                    page_size_slider = gr.Slider(
                        minimum=5, maximum=50, value=10, step=5, label="📄 取得件数"
                    )
                    news_search_btn = gr.Button("🔍 ニュース検索", variant="primary")

                with gr.Column(scale=3):
                    news_status_output = gr.Textbox(label="📋 ステータス", interactive=False)
                    news_results_df = gr.DataFrame(label="📰 ニュース結果", wrap=True, interactive=False)

        # --- 暗号資産検索タブ ---
        with gr.TabItem("🪙 暗号資産検索"):
            gr.Markdown(
                """
                **使い方:**
                1. 取得したいデータの種類を選択
                2. 暗号資産のシンボルを入力 (例: `BTC`, `ETH`)
                3. 取引市場の通貨を入力 (例: `USD`, `EUR`)
                4. 「データ取得」ボタンをクリック
                **注:** `JPY`などの一部市場は、時系列データ（日足・週足・月足）でエラーになる場合があります。その際は`USD`など主要な市場をお試しください。
                """
            )
            with gr.Row():
                with gr.Column(scale=1):
                    crypto_function_dropdown = gr.Dropdown(
                        label="📊 データ種別",
                        choices=[
                            ("日足データ", "DIGITAL_CURRENCY_DAILY"),
                            ("週足データ", "DIGITAL_CURRENCY_WEEKLY"),
                            ("月足データ", "DIGITAL_CURRENCY_MONTHLY"),
                            ("リアルタイム価格", "CURRENCY_EXCHANGE_RATE")
                        ],
                        value="DIGITAL_CURRENCY_DAILY"
                    )
                    crypto_symbol_input = gr.Textbox(
                        label="🪙 通貨シンボル",
                        placeholder="例: BTC",
                        value="BTC"
                    )
                    crypto_market_input = gr.Textbox(
                        label="💴 取引市場",
                        placeholder="例: USD",
                        value="USD"
                    )
                    crypto_search_btn = gr.Button("🔍 データ取得", variant="primary")

                with gr.Column(scale=3):
                    crypto_status_output = gr.Textbox(label="📋 ステータス", interactive=False)
                    crypto_results_df = gr.DataFrame(label="📈 暗号資産データ", wrap=True, interactive=False)


    # --- イベントハンドラー ---
    # ニュース検索
    news_search_btn.click(
        fn=search_news,
        inputs=[news_query_input, sort_by_dropdown, page_size_slider, language_dropdown],
        outputs=[news_results_df, news_status_output]
    )
    news_query_input.submit(
        fn=search_news,
        inputs=[news_query_input, sort_by_dropdown, page_size_slider, language_dropdown],
        outputs=[news_results_df, news_status_output]
    )

    # 暗号資産検索
    crypto_search_btn.click(
        fn=fetch_crypto_data,
        inputs=[crypto_function_dropdown, crypto_symbol_input, crypto_market_input],
        outputs=[crypto_results_df, crypto_status_output]
    )
    # Enterキーでの実行（Textboxのみ）
    for inp in [crypto_symbol_input, crypto_market_input]:
        inp.submit(
            fn=fetch_crypto_data,
            inputs=[crypto_function_dropdown, crypto_symbol_input, crypto_market_input],
            outputs=[crypto_results_df, crypto_status_output]
        )


    # 初期ロード時のデータ表示
    demo.load(
        fn=lambda: search_news("Ecolab", "publishedAt", 10, "auto"),
        outputs=[news_results_df, news_status_output]
    )

# アプリ起動
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()