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app.py

@@ -11,6 +11,10 @@ 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():
@@ -36,31 +40,31 @@ 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
 
-# 시가총액 기준으로 종목 검색
-def get_top_market_cap_stock(market):
-    if market == "코스닥":
-        # 코스닥 시장 종목 검색
-        tickers = yf.Tickers('^KQ11')  # 코스닥 상위 종목들을 얻어오기 위한 지표
-    elif market == "코스피":
-        tickers = yf.Tickers('^KS11')  # 코스피 상위 종목들
-    else:
-        tickers = yf.Tickers('^IXIC')  # 나스닥 상위 종목들
-    
-    stock_list = tickers.tickers
-    top_stock = None
-    top_market_cap = 0
-
-    for stock in stock_list:
-        try:
-            stock_info = stock.info
-            market_cap = stock_info.get('marketCap', 0)
-            if market_cap > top_market_cap:
-                top_market_cap = market_cap
-                top_stock = stock_info.get('symbol', None)
-        except:
-            continue
-    
-    return top_stock
+# 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.
@@ -106,26 +110,37 @@ def update_news(input_value, selected_date):
         return "날짜를 선택해주세요."
     else:
         # 종목명을 가져와서 Perplexity로 검색
-        ticker = name_to_ticker.get(input_value, input_value)  
+        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 동적으로 가져오기 위한 함수
-def get_dynamic_ticker(input_value):
-    if input_value == "나스닥 시총 1위":
-        return get_top_market_cap_stock("나스닥")
-    elif input_value == "코스피 시총 1위":
-        return get_top_market_cap_stock("코스피")
-    elif input_value == "코스닥 시총 1위":
-        return get_top_market_cap_stock("코스닥")
-    else:
-        return name_to_ticker.get(input_value, input_value)
+# 종목명과 티커를 매핑하는 딕셔너리 확장 및 조건별 종목 매핑
+name_to_ticker = {
+    "삼성전자": "005930.KS",
+    "SK바이오팜": "326030.KS",
+    "Apple": "AAPL",
+    "Nvidia": "NVDA",
+    "Vertex": "VRTX",
+    "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 제약주 시총 1위": "VRTX",  # Vertex Pharmaceuticals
+    "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 = get_dynamic_ticker(input_value)
+        ticker = name_to_ticker.get(input_value, input_value)
         stock = yf.Ticker(ticker)
         stock_data = stock.history(period="5y")  # 최근 5년 데이터로 제한
 
@@ -160,7 +175,7 @@ def display_stock_with_highlight(input_value, change_type, percent_change):
         plt.title(f'{input_value} 주가 추이', fontproperties=font_prop)
         plt.xlabel('날짜', fontproperties=font_prop)
         plt.ylabel('종가', fontproperties=font_prop)
-        plt.legend()
+        plt.legend(prop=font_prop)
 
         buf = io.BytesIO()
         plt.savefig(buf, format='png')