Update app.py

app.py

@@ -1,5 +1,3 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
-
 import gradio as gr
 import requests
 from bs4 import BeautifulSoup
@@ -15,6 +13,8 @@ from transformers import pipeline
 import torch
 from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
 import uuid
+import json
+from huggingface_hub.utils._errors import HfHubHTTPError
 
 def setup_session():
     try:
@@ -109,15 +109,23 @@ def create_client(model_name):
 
 client = create_client("CohereForAI/c4ai-command-r-plus")
 
-def call_api(content, system_message, max_tokens, temperature, top_p):
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message}, {"role": "user", "content": content}]
-    random_seed = random.randint(0, 1000000)
-    response = client.chat_completion(messages=messages, max_tokens=max_tokens, temperature=temperature, top_p=top_p, seed=random_seed)
-    modified_text = response.choices[0].message.content
-    input_tokens = response.usage.prompt_tokens
-    output_tokens = response.usage.completion_tokens
-    total_tokens = response.usage.total_tokens
-    return modified_text, input_tokens, output_tokens, total_tokens
+def call_api(content, system_message, max_tokens, temperature, top_p, max_retries=3):
+    for attempt in range(max_retries):
+        try:
+            messages = [{"role": "system", "content": system_message}, {"role": "user", "content": content}]
+            random_seed = random.randint(0, 1000000)
+            response = client.chat_completion(messages=messages, max_tokens=max_tokens, temperature=temperature, top_p=top_p, seed=random_seed)
+            modified_text = response.choices[0].message.content
+            input_tokens = response.usage.prompt_tokens
+            output_tokens = response.usage.completion_tokens
+            total_tokens = response.usage.total_tokens
+            return modified_text, input_tokens, output_tokens, total_tokens
+        except HfHubHTTPError as e:
+            if attempt < max_retries - 1:
+                time.sleep(5)  # 5초 대기 후 재시도
+            else:
+                return f"API 호출 실패: {str(e)}", 0, 0, 0
+
 
 def analyze_info(category, style, topic, references1, references2, references3):
     return f"선택한 카테고리: {category}\n선택한 포스팅 스타일: {style}\n블로그 주제: {topic}\n참고 글1: {references1}\n참고 글2: {references2}\n참고 글3: {references3}"
@@ -129,10 +137,42 @@ def suggest_title(category, style, topic, references1, references2, references3)
     max_tokens = 5000
     temperature = 0.8
     top_p = 0.95
-    combined_prompt = f"{category_prompt}\n\n{style_prompt}"
+    combined_prompt = f"{category_prompt}\n\n{style_prompt}\n\n추가 지시사항: 절대로 제목 앞에 번호를 붙이지 마세요."
     modified_text, input_tokens, output_tokens, total_tokens = call_api(full_content, combined_prompt, max_tokens, temperature, top_p)
+    
+    # 번호와 점(.)을 제거하고 각 줄을 정리합니다.
+    titles = [line.strip() for line in modified_text.split('\n') if line.strip()]
+    titles = [re.sub(r'^\d+\.\s*', '', title) for title in titles]
+    
     token_usage_message = f"[입력 토큰수: {input_tokens}]\n[출력 토큰수: {output_tokens}]\n[총 토큰수: {total_tokens}]"
-    return modified_text, token_usage_message
+    return "\n".join(titles), token_usage_message
+
+def process_all_titles(category, style, topic):
+    # 제목 추천
+    title_suggestions, _ = suggest_title(category, style, topic, "", "", "")
+    titles = title_suggestions.split('\n')
+
+    results = []
+    for title in titles[:10]:  # 처음 10개의 제목만 사용
+        try:
+            # 블로그 글 생성
+            _, _, _, _, _, blog_content, _ = fetch_references_and_generate_all_steps(category, style, topic, title)
+            
+            if blog_content.startswith("API 호출 실패"):
+                results.append(f"제목: {title}\n생성 실패: {blog_content}\n\n")
+                continue
+
+            # 포스팅 전송
+            send_result = send_to_blogger(title, blog_content)
+            
+            results.append(f"제목: {title}\n전송 결과: {send_result}\n\n")
+        except Exception as e:
+            results.append(f"제목: {title}\n처리 중 오류 발생: {str(e)}\n\n")
+        
+        time.sleep(5)  # API 호출 사이에 5초 대기
+    
+    return "\n".join(results)
+
 
 def generate_outline(category, style, topic, references1, references2, references3, title):
     full_content = analyze_info(category, style, topic, references1, references2, references3)
@@ -490,7 +530,7 @@ def format_filename(text):
 def save_content_to_pdf(blog_post):
     return save_to_pdf(blog_post)
 
-title = "블로그 포스팅 자동생성기(제목추천 후 자동)"
+title = "블로그 포스팅 자동생성 및 전송(주제만 입력시 추천 제목 10건 각각 생성/전송)"
 
 def update_prompts_and_description(category, style):
     title_prompt = get_title_prompt(category)
@@ -500,153 +540,76 @@ def update_prompts_and_description(category, style):
     style_description = get_style_description(style)
     return style_description
 
-# 이미지 생성을 위한 설정
-translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-ko-en")
-
-device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 
-pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
-    "SG161222/RealVisXL_V4.0",
-    torch_dtype=torch.float16,
-    use_safetensors=True,
-    add_watermarker=False,
-    variant="fp16"
-).to(device)
+WEBHOOK_URL = os.getenv("WEBHOOK_URL") 
+BLOGGER_ID = os.getenv("BLOGGER_ID")
 
-
-def generate_image(prompt):
-    # 한국어를 영어로 번역
-    translated = translator(prompt)[0]['translation_text']
-    
-    # Hi-res와 3840x2160 스타일 적용
-    enhanced_prompt = f"hyper-realistic 8K image of {translated}. ultra-detailed, lifelike, high-resolution, sharp, vibrant colors, photorealistic"
-    
-    # 고정된 설정값
-    negative_prompt = "cartoonish, low resolution, blurry, simplistic, abstract, deformed, ugly, (deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, (mutated hands and fingers:1.4), disconnected limbs, mutation, mutated, disgusting, amputation"
-    width = 1024
-    height = 1024
-    guidance_scale = 10
-    num_inference_steps = 150
-    seed = random.randint(0, 2**32 - 1)
-    generator = torch.Generator("cuda").manual_seed(seed)
-    
-    # 이미지 생성
-    image = pipe(
-        prompt=enhanced_prompt,
-        negative_prompt=negative_prompt,
-        width=width,
-        height=height,
-        guidance_scale=guidance_scale,
-        num_inference_steps=num_inference_steps,
-        generator=generator
-    ).images[0]
+def send_to_blogger(blog_title, blog_content):
+    payload = {
+        "id": BLOGGER_ID,
+        "title": blog_title,
+        "content": blog_content
+    }
     
-    return image
+    try:
+        response = requests.post(WEBHOOK_URL, json=payload)
+        if response.status_code == 200:
+            return "포스팅이 성공적으로 전송되었습니다."
+        else:
+            return f"포스팅 전송 실패. 상태 코드: {response.status_code}"
+    except Exception as e:
+        return f"오류 발생: {str(e)}"
 
-def generate_images(blog_post):
-    images = []
-    lines = blog_post.split('\n')
-    title = lines[0].strip()
-    
-    # 1. 제목에 대한 요약으로 개요 목적 이미지 생성
-    title_prompt = f"Conceptual overview image representing '{title}'. Visual summary, infographic style, key concepts illustrated"
-    images.append(generate_image(title_prompt))
-    
-    # 도입부와 본문, 결론 찾기
-    intro_index = next((i for i, line in enumerate(lines) if '[도입부]' in line), -1)
-    body_index = next((i for i, line in enumerate(lines) if '[본론1]' in line), -1)
-    conclusion_index = next((i for i, line in enumerate(lines) if '[결론]' in line), -1)
-    
-    # 2. 도입부에 대한 요약으로 흥미 유발 목적 이미지 생성
-    intro_text = ' '.join(lines[intro_index+1:body_index]) if intro_index != -1 and body_index != -1 else title
-    intro_summary = f"Engaging and intriguing image to spark interest: {intro_text[:100]}... Eye-catching, thought-provoking, visually appealing"
-    images.append(generate_image(intro_summary))
-    
-    # 3. 본문 내용 요약으로 이미지 생성
-    body_text = ' '.join(lines[body_index+1:conclusion_index]) if body_index != -1 and conclusion_index != -1 else title
-    body_summary = f"Detailed illustration of main content: {body_text[:100]}... Informative, clear visualization, key points highlighted"
-    images.append(generate_image(body_summary))
-    
-    # 4. 결론 내용 요약으로 독자에게 제공되는 가치와 이익을 이미지로 생성
-    conclusion_text = ' '.join(lines[conclusion_index+1:]) if conclusion_index != -1 else title
-    value_summary = f"Image symbolizing the value and benefits for readers: {conclusion_text[:100]}... Positive outcomes, achievements, growth visualization"
-    images.append(generate_image(value_summary))
-    
-    # 5. 결론 내용 요약으로 상징을 이미지로 생성
-    symbolic_summary = f"Symbolic representation of the conclusion: {conclusion_text[:100]}... Abstract, metaphorical, thought-provoking imagery"
-    images.append(generate_image(symbolic_summary))
-    
-    return images  # 항상 5개의 이미지를 반환
 
+def process_all_titles(category, style, topic):
+    # 제목 추천
+    title_suggestions, _ = suggest_title(category, style, topic, "", "", "")
+    titles = title_suggestions.split('\n')
+
+    results = []
+    for title in titles[:10]:  # 처음 10개의 제목만 사용
+        try:
+            # 블로그 글 생성
+            _, _, _, _, _, blog_content, _ = fetch_references_and_generate_all_steps(category, style, topic, title)
+            
+            if blog_content.startswith("API 호출 실패"):
+                results.append(f"제목: {title}\n생성 실패: {blog_content}\n\n")
+                continue
+
+            # 포스팅 전���
+            send_result = send_to_blogger(title, blog_content)
+            
+            results.append(f"제목: {title}\n전송 결과: {send_result}\n\n")
+        except Exception as e:
+            results.append(f"제목: {title}\n처리 중 오류 발생: {str(e)}\n\n")
+        
+        time.sleep(5)  # API 호출 사이에 5초 대기
+    
+    return "\n".join(results)
+        
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown(f"# {title}")
     
     gr.Markdown("### 1단계 : 포스팅 카테고리를 지정해주세요")
     category = gr.Radio(choices=["일반", "건강정보"], label="포스팅 카테고리", value="일반")
     
-    gr.Markdown("---\n\n")
-
-    gr.Markdown("### 2단계: 포스팅 스타일을 선택해주세요", elem_id="step-title")
+    gr.Markdown("### 2단계: 포스팅 스타일을 선택해주세요")
     style = gr.Radio(choices=["친근한", "일반", "전문적인"], label="포스팅 스타일", value="친근한")
     style_description = gr.Markdown(f"_{get_style_description('친근한')}_", elem_id="style-description")
     
-    gr.Markdown("---\n\n")
-
-    # 2단계
     gr.Markdown("### 3단계 : 블로그 주제, 또는 키워드를 상세히 입력하세요")
-    topic = gr.Textbox(label="블로그 주제(예시: 오징어 무침회(X), 오징어 무침회 레시피(O))", placeholder="예시: 여행지 추천(X), 8월 국내 여행지 추천(O)")
+    topic = gr.Textbox(label="블로그 주제", placeholder="예시: 8월 국내 여행지 추천")
 
-    # 3단계: 참고 글을 위한 변수들 미리 정의
-    references1 = gr.Textbox(label="참고 글 1", placeholder="참고할 블로그 포스팅글을 복사하여 붙여넣으세요", lines=10, visible=False)
-    references2 = gr.Textbox(label="참고 글 2", placeholder="참고할 블로그 포스팅글을 복사하여 붙여넣으세요", lines=10, visible=False)
-    references3 = gr.Textbox(label="참고 글 3", placeholder="참고할 블로그 포스팅글을 복사하여 붙여넣으세요", lines=10, visible=False)
+    start_btn = gr.Button("시작")
+    result_output = gr.Textbox(label="처리 결과", lines=20)
 
-    # 제목 추천
-    gr.Markdown("### 4단계 : 제목 추천하기")
-
-    title_suggestions = gr.Textbox(label="제목 추천", lines=10)
-    title_token_output = gr.Markdown(label="사용된 토큰 수")
-
-    # 제목 추천 버튼
-    title_btn = gr.Button("제목 추천하기")
-    title_btn.click(fn=suggest_title, inputs=[category, style, topic, references1, references2, references3], outputs=[title_suggestions, title_token_output])
-    
-    blog_title = gr.Textbox(label="블로그 제목", placeholder="블로그 제목을 입력해주세요")
-    
-    # 블로그 글 생성
-    gr.Markdown("### 5단계 : 블로그 글 생성하기")
-    gr.HTML("<span style='color: grey;'>[블로그 글 생성하기 버튼을 클릭하면 아웃라인 생성 및 블로그 글 작성이 자동으로 진행됩니다.]</span>")
-
-    outline_result = gr.Textbox(label="아웃라인 결과", lines=15, visible=False)
-    outline_token_output = gr.Markdown(label="사용된 토큰 수", visible=False)
-    output = gr.Textbox(label="생성된 블로그 글", lines=30)
-    token_output = gr.Markdown(label="사용된 토큰 수")
-
-    generate_post_btn = gr.Button("블로그 글 생성하기")
-    generate_post_btn.click(
-        fn=fetch_references_and_generate_all_steps,
-        inputs=[category, style, topic, blog_title],
-        outputs=[references1, references2, references3, outline_result, outline_token_output, output, token_output],
-        api_name="generate_post"
+    start_btn.click(
+        fn=process_all_titles,
+        inputs=[category, style, topic],
+        outputs=[result_output]
     )
-    
-
-    # 이미지 생성 버튼 및 출력 추가
-    generate_images_btn = gr.Button("이미지 생성하기")
-    image_outputs = [gr.Image(label=f"생성된 이미지 {i+1}") for i in range(5)]
-
-    generate_images_btn.click(
-        fn=generate_images,
-        inputs=[output],
-        outputs=image_outputs
-    )
-
-    save_pdf_btn = gr.Button("PDF로 저장하기")
-    pdf_output = gr.File(label="생성된 PDF 파일")
-
-    save_pdf_btn.click(fn=save_content_to_pdf, inputs=[output], outputs=[pdf_output])
 
     category.change(fn=update_prompts_and_description, inputs=[category, style], outputs=[style_description])
-    style.change(fn=update_prompts_and_description, inputs=[category, style], outputs=[style_description])    
+    style.change(fn=update_prompts_and_description, inputs=[category, style], outputs=[style_description])
 
 demo.launch()