Update app.py

app.py

@@ -7,18 +7,14 @@ from geopy.distance import geodesic
 import numpy as np
 import warnings
 
-# 경고 메시지를 무시하기
 warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="geopy")
 
-# Geolocator 설정
 geolocator = Nominatim(user_agent="hwaseong_locator")
 
-# 위도와 경도를 주소로 변환하는 함수
 def get_location_name(lat, lon):
     location = geolocator.reverse((lat, lon), language='ko')
     return location.address if location else "주소를 찾을 수 없음"
 
-# 위험도 분류 함수
 def classify_risk(score):
     if score >= 2:
         return "매우 안전"
@@ -31,26 +27,21 @@ def classify_risk(score):
     else:
         return "매우 위험"
 
-# 화성시 중심 좌표
 hwaseong_center = [37.198, 127.034]
 
-# 사용자 입력을 받기
 st.title("화성시 위치 위험도 분석기")
 
 lat_input = st.number_input("위도 (Latitude)", value=37.198, format="%.6f")
 lon_input = st.number_input("경도 (Longitude)", value=127.034, format="%.6f")
 
-# 실제 주소 확인
 location_name = get_location_name(lat_input, lon_input)
 st.write(f"위치: {location_name}")
 
-# 예시 데이터 (간단히 정해둔 예시입니다. 실제로는 이 데이터를 기반으로 계산합니다.)
 sample_scores = {
-    (37.198, 127.034): 3,  # 예시 안전 지역
-    (37.198, 127.035): -2,  # 예시 위험 지역
+    (37.198, 127.034): 3,
+    (37.198, 127.035): -2,
 }
 
-# 해당 위치에 대한 점수 찾기
 def get_score_for_location(lat, lon):
     closest_location = min(sample_scores.keys(), key=lambda x: geodesic((lat, lon), x).meters)
     return sample_scores[closest_location]
@@ -60,12 +51,15 @@ risk_category = classify_risk(score)
 
 st.write(f"위험도: {risk_category}")
 
-# 지도 표시
+# 지도 생성 및 저장
 m = folium.Map(location=[lat_input, lon_input], zoom_start=16)
 folium.Marker([lat_input, lon_input], popup=location_name).add_to(m)
+m.save("/tmp/location_map.html")
 
-# 결과를 HTML로 저장
-m.save("location_map.html")
+# HTML로 Streamlit에 시각화
+with open("/tmp/location_map.html", "r", encoding="utf-8") as f:
+    map_html = f.read()
+st.components.v1.html(map_html, height=500)
 
-# 다운로드 링크
-st.download_button("위치 지도 다운로드", "location_map.html")
+# 지도 다운로드
+st.download_button("위치 지도 다운로드", map_html, file_name="location_map.html")