Update app.py

app.py

@@ -3,7 +3,7 @@ import sqlite3
 import pandas as pd
 import os
 import re
-import base64 # 추가됨
+import base64
 
 # 1️⃣ 저장소 설정
 UPLOAD_DIR = "uploaded_dbs"
@@ -12,17 +12,15 @@ if not os.path.exists(UPLOAD_DIR):
 
 db_registry = []
 
-# BLOB 데이터를 Base64 HTML 이미지 태그로 변환하는 함수
+# BLOB 데이터를 Base64 HTML 이미지 태그로 변환
 def blob_to_base64_html(blob_data):
-    if blob_data is None:
+    if blob_data is None or pd.isna(blob_data):
         return ""
     try:
-        # 데이터가 이미 바이트 형태인지 확인 (b'\x89PNG' 등)
-        if isinstance(blob_data, bytes):
+        if isinstance(blob_data, (bytes, bytearray)):
             encoded_string = base64.b64encode(blob_data).decode('utf-8')
-            # 너비(width)는 원하시는 대로 조절하세요.
-            return f'<img src="data:image/png;base64,{encoded_string}" width="150" />'
-        return str(blob_data) # 바이트가 아니면 그냥 문자열로 반환
+            return f'<img src="data:image/png;base64,{encoded_string}" width="200" height="auto" />'
+        return str(blob_data)
     except:
         return "[이미지 변환 에러]"
 
@@ -65,100 +63,72 @@ def update_category_dd(standard, version):
         conn = sqlite3.connect(target_db["path"])
         all_tables = pd.read_sql("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';", conn)['name'].tolist()
         
-        # 1. 메인 테이블 결정 로직 강화
         main_t = f"{standard}_{version}"
-        if main_t not in all_tables:
-            # 파일명과 완벽히 일치하는 테이블이 없으면, standard와 version을 포함하는 가장 짧은 이름을 선택
-            candidates = [t for t in all_tables if standard in t and version in t]
-            main_t = min(candidates, key=len) if candidates else all_tables[0]
+        if main_t not in all_tables: main_t = all_tables[0]
         
-        # 2. 컬럼 정보 가져오기 (대소문자 무시 처리)
+        # 컬럼명 대소문자 구분 없이 chapter/category 찾기
         cols_info = pd.read_sql(f"PRAGMA table_info([{main_t}])", conn)
-        actual_cols = cols_info['name'].tolist()
-        lower_cols = [c.lower() for c in actual_cols] # 비교용 소문자 리스트
-
-        # 3. Chapter / Category 목록 생성
-        if 'chapter' in lower_cols and 'category' in lower_cols:
-            # 실제 DB에 저장된 대소문자 그대로의 컬럼명을 찾음
-            col_chapter = actual_cols[lower_cols.index('chapter')]
-            col_category = actual_cols[lower_cols.index('category')]
-            
-            # DISTINCT 쿼리로 목록 추출
-            df_cat = pd.read_sql(f"SELECT DISTINCT [{col_chapter}], [{col_category}] FROM [{main_t}]", conn)
-            
-            cats = []
-            for _, row in df_cat.iterrows():
-                ch = str(row[col_chapter]) if row[col_chapter] is not None else ""
-                ca = str(row[col_category]) if row[col_category] is not None else ""
-                if ch or ca: # 둘 중 하나라도 내용이 있으면 추가
-                    cats.append(f"{ch}.{ca}")
-            
+        cols_lower = [c.lower() for c in cols_info['name'].tolist()]
+        
+        if 'chapter' in cols_lower and 'category' in cols_lower:
+            real_ch = cols_info['name'].tolist()[cols_lower.index('chapter')]
+            real_cat = cols_info['name'].tolist()[cols_lower.index('category')]
+            df_cat = pd.read_sql(f"SELECT DISTINCT [{real_ch}], [{real_cat}] FROM [{main_t}]", conn)
+            cats = [f"{row[real_ch]}.{row[real_cat]}" for _, row in df_cat.iterrows() if row[real_ch]]
             cats.sort(key=natural_sort_key)
             choices.extend(cats)
         
-        # 4. 부속 테이블(Annex 등) 추가
         prefix = f"{standard}_{version}_"
         sub_tables = [t.replace(prefix, "") for t in all_tables if t != main_t]
         choices.extend(sorted(sub_tables))
-        
         conn.close()
-    except Exception as e:
-        print(f"Error: {e}")
-        pass
-        
+    except: pass
     return gr.Dropdown(choices=choices, value=None)
 
-# 3️⃣ 데이터 조회 로직 (정렬 로직 제거 버전)
+# 3️⃣ 데이터 조회 로직 (정렬 지우고 이미지+DB 순서 유지)
 def display_data(standard, version, selection):
     if not all([standard, version, selection]): return None
     try:
         target_db = next(db for db in db_registry if db["standard"] == standard and db["version"] == version)
         conn = sqlite3.connect(target_db["path"])
         all_tables = pd.read_sql("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';", conn)['name'].tolist()
-        
         main_t = f"{standard}_{version}"
         if main_t not in all_tables: main_t = all_tables[0]
 
         is_sub_table = False 
+        # ORDER BY rowid로 DB 저장 순서 그대로 가져오기
         if selection == "ALL":
-            df = pd.read_sql(f"SELECT * FROM [{main_t}]", conn)
+            df = pd.read_sql(f"SELECT * FROM [{main_t}] ORDER BY rowid", conn)
         elif "." in selection:
             ch, ca = selection.split('.', 1)
-            df = pd.read_sql(f"SELECT * FROM [{main_t}] WHERE chapter=? AND category=?", conn, params=[ch, ca])
+            # 대소문자 대응을 위해 필터링 쿼리 작성
+            cols_info = pd.read_sql(f"PRAGMA table_info([{main_t}])", conn)
+            cols_lower = [c.lower() for c in cols_info['name'].tolist()]
+            real_ch = cols_info['name'].tolist()[cols_lower.index('chapter')]
+            real_cat = cols_info['name'].tolist()[cols_lower.index('category')]
+            df = pd.read_sql(f"SELECT * FROM [{main_t}] WHERE [{real_ch}]=? AND [{real_cat}]=? ORDER BY rowid", conn, params=[ch, ca])
         else:
             is_sub_table = True
             actual_table = next((t for t in all_tables if t.endswith(selection)), selection)
-            df = pd.read_sql(f"SELECT * FROM [{actual_table}]", conn)
+            df = pd.read_sql(f"SELECT * FROM [{actual_table}] ORDER BY rowid", conn)
         conn.close()
 
         if not df.empty:
-            # 1. 먼저 BLOB(이미지) 데이터를 HTML로 변환
+            # 모든 셀에 대해 이미지 변환 처리
             for col in df.columns:
                 df[col] = df[col].apply(blob_to_base64_html)
 
-            # 💡 [정렬 로직 제거됨] DB에서 불러온 순서를 그대로 유지합니다.
-            
-            # 2. 💡 [열 필터링 로직]
+            # 열 필터링: 본문 조회 시 주요 열 + 이미지가 포함된 열만 표시
             if not is_sub_table:
-                # 기본적으로 보여줄 열 정의
                 base_cols = [c for c in ['section', 'description'] if c in df.columns]
-                
-                # 이미지가 포함된 다른 열이 있다면 그 열도 포함
-                image_cols = [
-                    c for c in df.columns 
-                    if c not in base_cols and df[c].astype(str).str.contains('<img', na=False).any()
-                ]
-                
-                # 최종적으로 필요한 열만 표시 (DB 순서 유지)
+                # 이미지가 들어있는 열(HTML 태그가 포함된 열)을 찾음
+                image_cols = [c for c in df.columns if c not in base_cols and '<img' in str(df[col].iloc[0] if len(df)>0 else "")]
                 df = df[base_cols + image_cols]
-            else:
-                # 부속 테이블은 모든 열을 보여주되 정렬 조작 없음
-                df = df
                 
         return df
     except Exception as e:
         return pd.DataFrame({"Error": [f"조회 실패: {str(e)}"]})
-        
+
 # 4️⃣ UI 구성
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("# 📜 Regulation Viewer")
@@ -168,7 +138,6 @@ with gr.Blocks() as demo:
         version_dd = gr.Dropdown(label="2. Version 선택")
         category_dd = gr.Dropdown(label="3. Category / Table 선택")
 
-    # 💡 [중요] datatype="html"을 추가하여 <img> 태그가 이미지로 보이게 함
     output_df = gr.Dataframe(wrap=True, interactive=False, datatype="html")
 
     demo.load(on_load, None, standard_dd)