app.py

import subprocess

# 필요한 라이브러리 설치 및 업데이트
subprocess.run(["pip", "install", "--upgrade", "pip"])
subprocess.run(["pip", "install", "--upgrade", "openai", "yfinance", "gradio", "matplotlib", "Pillow"])

import os
import matplotlib.font_manager as fm
import matplotlib.pyplot as plt
import yfinance as yf
import numpy as np
import re  # 한글, 숫자, 기호를 남기기 위한 정규 표현식에 사용
import gradio as gr
import io
from PIL import Image
from datetime import datetime, timedelta
from openai import OpenAI

# 1. 나눔고딕 폰트 설치 및 적용
def install_nanum_font():
    try:
        subprocess.run(["apt-get", "update"], check=True)
        subprocess.run(["apt-get", "install", "-y", "fonts-nanum"], check=True)
        subprocess.run(["fc-cache", "-fv"], check=True)
    except Exception as e:
        print(f"폰트 설치 중 오류가 발생했습니다: {e}")

install_nanum_font()

# 나눔고딕 폰트 경로 설정 및 강제 적용
font_path = '/usr/share/fonts/truetype/nanum/NanumGothic.ttf'

if os.path.exists(font_path):
    fm.fontManager.addfont(font_path)
else:
    print("폰트를 찾을 수 없습니다.")

# 나눔고딕 폰트 강제 적용
font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path)
plt.rcParams['font.family'] = font_prop.get_name()
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 마이너스 부호 깨짐 방지

# 2. yfinance로 주가 데이터 가져오기 (삼성전자 예시)
ticker = '005930.KS'  # 삼성전자 티커
stock = yf.Ticker(ticker)
stock_data = stock.history(period="max")

# 주가 데이터 출력 확인
print(stock_data.head())  # 주가 데이터 일부 확인

# 3. 주가 데이터 시각화 (pandas 데이터프레임을 numpy 배열로 변환하여 처리)
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 인덱스와 종가 데이터를 numpy 배열로 변환
dates = stock_data.index.to_numpy()
closing_prices = stock_data['Close'].to_numpy()

# 주가 데이터 시각화
plt.plot(dates, closing_prices, label='삼성전자 종가')

# 그래프 제목, 축 라벨을 한글로 설정
plt.title('삼성전자 주가 추이', fontproperties=font_prop)
plt.xlabel('날짜', fontproperties=font_prop)
plt.ylabel('종가', fontproperties=font_prop)
plt.legend(prop=font_prop)

# B 코드

# Perplexity AI API 설정
API_KEY = "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"  # 여기에 Perplexity AI API 키를 입력하세요.

# 뉴스 요약을 가져오는 함수
def get_real_news_summary(company, date):
    # OpenAI 클라이언트 초기화
    client = OpenAI(api_key=API_KEY, base_url="https://api.perplexity.ai")
    
    # 날짜 형식을 맞춰주기 위한 처리
    target_date = datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d')
    start_date = (target_date - timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d')
    end_date = (target_date + timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d')

    # API 요청을 위한 메시지 구성 - 한국어로만 응답을 받도록 지시
    messages = [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant that summarizes stock news strictly in Korean."},
        {"role": "user", "content": f"Summarize the stock news for {company} between {start_date} and {end_date} in Korean. Only focus on news within this date range."}
    ]

    try:
        # API 요청
        response = client.chat.completions.create(
            model="llama-3.1-sonar-large-128k-online",
            messages=messages
        )

        # 응답에서 요약 추출
        summary = response.choices[0].message.content

        # 정규 표현식을 사용해 한글, 숫자, 기호만 남기고 나머지 제거 (일본어, 중국어 등 제거)
        korean_only_summary = re.sub(r'[^\uAC00-\uD7A3\u3131-\u318E\u1100-\u11FF\u3131-\uD79D0-9a-zA-Z\s#.,!%()\[\]]', '', summary)

        # ##로 시작하는 부분을 **으로 감싸서 Bold 처리
        formatted_summary = re.sub(r'##\s*(.+)', r'**\1**', korean_only_summary)

        return formatted_summary
    except Exception as e:
        return f"뉴스 요약 중 에러가 발생했습니다: {str(e)}"

# 뉴스 요약을 가져오는 함수
def handle_click(company_name, date_clicked):
    return get_real_news_summary(company_name, date_clicked)

# Gradio에서 사용할 함수 (뉴스 요약 포함)
def update_news(input_value, selected_date):
    if selected_date == "" or selected_date is None:
        return "날짜를 선택해주세요."
    else:
        # 종목명을 가져와서 Perplexity로 검색
        ticker = name_to_ticker.get(input_value, input_value)
        company_name = input_value if ticker == input_value else list(name_to_ticker.keys())[list(name_to_ticker.values()).index(ticker)]
        return handle_click(company_name, selected_date)

# 종목명과 티커를 매핑하는 딕셔너리 확장 및 조건별 종목 매핑
name_to_ticker = {
    "삼성전자": "005930.KS",
    "SK바이오팜": "326030.KS",
    "Apple": "AAPL",
    "Nvidia": "NVDA",
    "Vertex": "VRTX",
    "Eli Lilly": "LLY",  # 추가된 항목
    "현대차": "005380.KS",
    "카카오": "035720.KS",
    "LG화학": "051910.KS",
    "셀트리온": "068270.KS",
    "네이버": "035420.KS",
    "에코프로비엠": "247540.KS",
    "알테오젠": "196170.KQ",
    # 최신 시가총액 상위 종목을 반영하여 업데이트
    "나스닥 시총 1위": "AAPL",  # Apple
    "나스닥 바이오텍 시총 1위": "VRTX",  # Vertex Pharmaceuticals
    "나스닥 헬스케어 시총 1위": "LLY",  # Eli Lilly로 변경
    "코스피 시총 1위": "005930.KS",  # 삼성전자
    "코스닥 시총 1위": "196170.KQ",  # 알테오젠
}

# 주가 데이터를 가져오고 조건에 맞는 날짜와 그래프를 반환하는 함수
def display_stock_with_highlight(input_value, change_type, percent_change):
    try:
        # 입력값을 티커로 변환
        ticker = name_to_ticker.get(input_value, input_value)
        stock = yf.Ticker(ticker)
        stock_data = stock.history(period="5y")  # 최근 5년 데이터로 제한

        if stock_data.empty:
            return "주가 데이터를 찾을 수 없습니다.", []

        stock_data['Change'] = stock_data['Close'].pct_change() * 100

        percent_change = float(percent_change)

        if change_type == "상승":
            highlight_data = stock_data[stock_data['Change'] >= percent_change]
            color = "darkorange"
        elif change_type == "하락":
            highlight_data = stock_data[stock_data['Change'] <= -percent_change]
            color = "purple"
        else:
            return "Invalid change type", []

        dates = stock_data.index.to_numpy()
        closing_prices = stock_data['Close'].to_numpy()

        plt.figure(figsize=(10, 6))
        plt.plot(dates, closing_prices, color='gray', label=input_value)
        plt.scatter(highlight_data.index, highlight_data['Close'], color=color, label=f'{change_type} 포인트')

        for index, row in highlight_data.iterrows():
            plt.text(index, row['Close'], index.strftime('%Y-%m-%d'), fontsize=10, fontweight='bold', color=color, ha='right')
            plt.axvline(x=index, color=color, linestyle='--', linewidth=1)  # x축과의 연결선 점선으로 표시

        # 종목명 + '주가 추이'로 제목 설정 (종목명 기반)
        company_name = list(name_to_ticker.keys())[list(name_to_ticker.values()).index(ticker)]
        plt.title(f'{company_name} 주가 추이', fontproperties=font_prop)
        plt.xlabel('날짜', fontproperties=font_prop)
        plt.ylabel('종가', fontproperties=font_prop)
        plt.legend()

        buf = io.BytesIO()
        plt.savefig(buf, format='png')
        plt.close()
        buf.seek(0)
        img = Image.open(buf)

        highlight_dates = highlight_data.index.strftime('%Y-%m-%d').tolist()

        return img, gr.update(choices=highlight_dates)
    except Exception as e:
        return f"Error processing data: {e}", gr.update(choices=[])

# Gradio 인터페이스 생성 (3열 레이아웃)
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("## 주가 그래프와 뉴스 요약")

    with gr.Row():
        with gr.Column():  # 입력값을 담을 첫 번째 열
            input_value = gr.Textbox(label="종목명 또는 티커 입력", placeholder="예: SK바이오팜, AAPL")
            change_type = gr.Dropdown(choices=["상승", "하락"], label="상승 또는 하락 선택", value="상승")
            percent_change = gr.Textbox(label="변동 퍼센트 (%)", placeholder="예: 10", value="10")

            submit_btn = gr.Button("Submit")

            # 예제 업데이트
            examples = [["SK바이오팜"],
                        ["나스닥 시총 1위"],
                        ["나스닥 헬스케어 시총 1위"],  # 수정된 항목
                        ["나스닥 바이오텍 시총 1위"],
                        ["코스피 시총 1위"],
                        ["코스닥 시총 1위"]]
            gr.Examples(examples=examples, inputs=[input_value])

        with gr.Column():  # 그래프를 출력할 두 번째 열
            plot = gr.Image(label="주가 그래프")
            date_dropdown = gr.Dropdown(label="조건에 해당하는 날짜 선택", choices=[])

        with gr.Column():  # 뉴스 요약을 출력할 세 번째 열
            # news_output을 gr.Markdown으로 변경
            news_output = gr.Markdown(label="뉴스 요약", value="")  # 빈 칸으로 기본 표시

    # Submit 버튼 클릭 시 그래프 및 날짜 드롭다운 업데이트
    submit_btn.click(
        fn=display_stock_with_highlight,
        inputs=[input_value, change_type, percent_change],
        outputs=[plot, date_dropdown]
    )

    # 날짜 선택 시 뉴스 요약 업데이트
    date_dropdown.change(
        fn=update_news,
        inputs=[input_value, date_dropdown],
        outputs=[news_output]
    )

# Gradio 실행
demo.launch()