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()