Update app.py

app.py

@@ -5,10 +5,13 @@ from sentiment_analyzer import NewsAnalyzer # Import new class
 import time
 from collections import Counter # For counting themes/impacts
 
-# Initialize components
+# --- MODIFIED BLOCK 1 ---
+# เราจะโหลด Scraper (เบา) แต่จะยังไม่โหลด Analyzer (หนัก)
 print("Initializing Yahoo Finance News Analyzer...")
 scraper = YahooFinanceScraper()
-analyzer = NewsAnalyzer() # Use new class
+analyzer = None # <-- ตั้งเป็น None ก่อน จะโหลดเมื่อถูกเรียกใช้ครั้งแรก
+# --- END MODIFIED BLOCK ---
+
 
 def get_sentiment_color(sentiment):
     """กำหนดสีตาม sentiment"""
@@ -20,12 +23,26 @@ def get_impact_color(impact):
     colors = { "Opportunity": "🟢", "Risk": "🔴", "Neutral": "🟡" }
     return colors.get(impact, "⚪")
 
+
 def analyze_news(search_type, search_input, num_articles):
     """
     ฟังก์ชันหลักในการวิเคราะห์ข่าว
     """
+    
+    # --- MODIFIED BLOCK 2: LAZY LOADING ---
+    # ตรวจสอบว่า analyzer ถูกโหลดหรือยัง
+    global analyzer
+    if analyzer is None:
+        # ถ้ายัง ให้แสดงสถานะว่ากำลังโหลด
+        yield "⌛ กำลังโหลดโมเดล AI (ครั้งแรก)...", None, "⌛ กำลังโหลดโมเดล AI (ครั้งแรก)..."
+        print("Analyzer not loaded. Initializing NewsAnalyzer (lazy)...")
+        # นี่คือจุดที่จะโหลดโมเดล (ใช้เวลา 1-2 นาทีในครั้งแรก)
+        analyzer = NewsAnalyzer() 
+        print("Analyzer loaded successfully.")
+    # --- END MODIFIED BLOCK ---
+    
     try:
-        yield "กำลังดึงข่าว...", None, None
+        yield "กำลังดึงข่าว...", None, "กำลังดึงข่าว..." # <-- แก้ไข Output ที่ 3 ด้วย
 
         if search_type == "Latest News":
             news_list = scraper.get_latest_news(max_articles=int(num_articles))
@@ -44,11 +61,11 @@ def analyze_news(search_type, search_input, num_articles):
             yield "❌ ไม่พบข่าว กรุณาลองใหม่อีกครั้ง", None, None
             return
 
-        yield f"พบข่าว {len(news_list)} รายการ | กำลังวิเคราะห์ sentiment, theme, และ impact...", None, None
+        yield f"พบข่าว {len(news_list)} รายการ | กำลังวิเคราะห์...", None, f"พบข่าว {len(news_list)} รายการ | กำลังวิเคราะห์..."
 
         results = analyzer.analyze_batch(news_list)
 
-        # Create summary statistics
+        # (ส่วนที่เหลือของฟังก์ชันเหมือนเดิม)
         total = len(results)
         positive = sum(1 for r in results if r['sentiment'] == 'Positive')
         negative = sum(1 for r in results if r['sentiment'] == 'Negative')
@@ -67,32 +84,30 @@ def analyze_news(search_type, search_input, num_articles):
 
         summary = f"""## 📊 สรุปผลการวิเคราะห์
 **ภาพรวม:** {overall}  |  **คะแนนเฉลี่ย:** {avg_score:.2f}/1.0
-
 ### การกระจาย Sentiment
 - 🟢 Positive: {positive} ({positive/total*100:.1f}%)
 - 🔴 Negative: {negative} ({negative/total*100:.1f}%)
 - 🟡 Neutral: {neutral} ({neutral/total*100:.1f}%)
-
+---
 ### 📌 สรุปหัวข้อ (Themes)
 """
         for theme, count in theme_counts.most_common():
             summary += f"- **{theme}:** {count} รายการ ({count/total*100:.1f}%)\n"
         
+        summary += "\n---\n" # เพิ่มเส้นคั่น
+        
         summary += "\n### ⚡ สรุปผลกระทบ (Impact)\n"
         for impact, count in impact_counts.most_common():
             emoji = get_impact_color(impact)
             summary += f"- {emoji} **{impact}:** {count} รายการ ({count/total*100:.1f}%)\n"
-
-        summary += "---"
-
-        # Create detailed results
-        detailed_results = "## 📰 รายละเอียดแต่ละข่าว\n\n"
+        
+        summary += "\n\n---\n\n## 📰 รายละเอียดแต่ละข่าว\n\n"
+        detailed_results = "" 
 
         for i, result in enumerate(results, 1):
             s_emoji = get_sentiment_color(result['sentiment'])
             i_emoji = get_impact_color(result.get('impact', 'N/A'))
             
-            # --- MODIFIED: Reverted to *exact* original format + added Theme/Impact line ---
             detailed_results += f"""### {i}. {s_emoji} {result['title']}
 **Theme:** {result.get('theme', 'N/A')} | **Impact:** {i_emoji} {result.get('impact', 'N/A')}
 **Sentiment:** {result['sentiment']} | **Score:** {result['score']:.2f}
@@ -101,9 +116,7 @@ def analyze_news(search_type, search_input, num_articles):
 {result['summary'][:200]}{'...' if len(result['summary']) > 200 else ''}
 [🔗 อ่านต่อ]({result['link']})
 ---"""
-            # --- End of MODIFIED block ---
 
-        # Create DataFrame for table view (Keeping new columns as they are useful)
         df_data = []
         for result in results:
             df_data.append({
@@ -125,7 +138,7 @@ def analyze_news(search_type, search_input, num_articles):
         error_msg = f"❌ เกิดข้อผิดพลาด: {str(e)}"
         yield error_msg, None, error_msg
 
-# --- UI Interface (No changes needed, keeping original titles/markdown) ---
+# --- (Interface Block: ไม่มีการเปลี่ยนแปลง) ---
 with gr.Blocks(title="Yahoo Finance News Analyzer", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     gr.Markdown("""
     # 📈 Yahoo Finance News Analyzer