Update app.py

app.py

@@ -1,18 +1,24 @@
 import gradio as gr
 import pandas as pd
 from atproto import Client
-from huggingface_hub import Repository, hf_hub_download
+from huggingface_hub import HfApi, hf_hub_download
 import os
 
 # --- 設定 ---
-DATASET_REPO_URL = "your-username/bluesky-archive-data" # 保存用のDatasetリポジトリ
+# 保存先のデータセット名（例: "ユーザー名/データセット名"）
+DATASET_ID = "your-username/bluesky-archive-data" 
 DATA_FILE = "data.csv"
 
-# --- Blueskyから取得する関数 ---
+# Hugging Faceの書き込み権限（Settings -> Access Tokens で作成したものを Secret に設定推奨）
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
+
+api = HfApi()
+
+# --- データを取得して保存する関数 ---
 def fetch_and_save():
     client = Client()
-    # 検索（公開API）
-    response = client.app.bsky.feed.search_posts(q="#青空怪文庫", limit=100)
+    # Blueskyから検索
+    response = client.app.bsky.feed.search_posts(q="#青空怪文庫", limit=50)
     
     new_data = []
     for post in response.posts:
@@ -24,27 +30,31 @@ def fetch_and_save():
         })
     
     df = pd.DataFrame(new_data)
-    # ここでDatasetリポジトリにpushする処理を追加（huggingface_hubを使用）
+    
+    # 1. 一旦ローカルに保存
+    df.to_csv(DATA_FILE, index=False)
+    
+    # 2. Hugging Face Datasetリポジトリにアップロード
+    if HF_TOKEN:
+        api.upload_file(
+            path_or_fileobj=DATA_FILE,
+            path_in_repo=DATA_FILE,
+            repo_id=DATASET_ID,
+            repo_type="dataset",
+            token=HF_TOKEN
+        )
+    
     return df
 
 # --- UI部分 (Gradio) ---
-with gr.Blocks(title="青空怪文庫 DB") as demo:
-    gr.Markdown("# 👻 #青空怪文庫 アーカイブ")
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# 👻 #青空怪文庫 自動アーカイブ")
     
     with gr.Row():
-        search_input = gr.Textbox(label="キーワード検索")
-        refresh_btn = gr.Button("最新データを取得", variant="primary")
+        refresh_btn = gr.Button("最新データを取得＆保存", variant="primary")
     
-    data_table = gr.Dataframe(
-        headers=["日付", "投稿者", "本文", "URL"],
-        datatype=["str", "str", "str", "str"],
-        interactive=False
-    )
+    data_table = gr.Dataframe()
     
-    # ボタンを押した時の動き
     refresh_btn.click(fn=fetch_and_save, outputs=data_table)
-    
-    # 起動時にデータを読み込む
-    demo.load(fn=fetch_and_save, outputs=data_table)
 
 demo.launch()