app.py

import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import re
import gradio as gr
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Font

# 네이버 증권 URL
url = "https://finance.naver.com/sise/sise_rise.naver?sosok=1"

# 스크래핑 함수
def scrape_naver_finance():
 # 페이지 요청
 response = requests.get(url)
 response.encoding = 'euc-kr' # 한글 인코딩 설정
 html = response.text

 # BeautifulSoup을 사용하여 HTML 파싱
 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

 # 테이블 찾기
 table = soup.find("table", {"class": "type_2"})

 # 데이터를 저장할 리스트
 data = []

 # 테이블의 모든 행(tr) 가져오기
 rows = table.find_all("tr")[2:] # 첫 번째 행은 제목, 두 번째는 빈칸이므로 제외

 for row in rows:
 columns = row.find_all("td")
 if len(columns) > 1:
 rank = columns[0].text.strip()
 name = columns[1].text.strip()
 price = columns[2].text.strip()
 change = columns[3].text.strip()
 rate = columns[4].text.strip()
 volume = columns[5].text.strip()

 # '상한가', '상승' 등의 글씨 제거
 change_cleaned = re.sub(r'[^\d-]', '', change).strip()
 rate_cleaned = re.sub(r'[^\d.-]', '', rate).strip()

 # 각 열의 데이터를 리스트로 저장
 data.append([rank, name, price, change_cleaned, rate_cleaned, volume])

 # DataFrame으로 변환
 df = pd.DataFrame(data, columns=["순위", "종목명", "현재가", "전일비", "등락률", "거래량"])

 # 저장할 디렉터리 생성 (필요한 경우)
 save_dir = "/mnt/data"
 if not os.path.exists(save_dir):
 os.makedirs(save_dir)

 # 엑셀 파일로 저장
 save_path = os.path.join(save_dir, "naver_top_stocks.xlsx")
 df.to_excel(save_path, index=False)

 # 엑셀 파일에 스타일 추가 (상승률이 20% 이상이면 종목명을 빨간색으로 표시)
 workbook = load_workbook(save_path)
 sheet = workbook.active
 red_font = Font(color="FF0000") # 빨간색 글씨체 설정

 for row in range(2, sheet.max_row + 1):
 rate_value = sheet.cell(row=row, column=5).value
 if rate_value and float(rate_value) >= 20.0:
 sheet.cell(row=row, column=2).font = red_font # 종목명 컬럼을 빨간색으로 설정

 workbook.save(save_path)

 return df, save_path

# Gradio 인터페이스 정의 (화면 표시 및 파일 다운로드 링크 제공)
def get_top_stocks():
 df, file_path = scrape_naver_finance()
 return df, file_path

# Gradio 인터페이스 생성 (DataFrame과 파일 다운로드 제공)
iface = gr.Interface(fn=get_top_stocks, inputs=None, outputs=["dataframe", "file"], title="네이버 증권 상승 TOP 종목")
iface.launch()