import nltk
# NLTK 토크나이저 리소스 자동 다운로드
nltk.download("punkt")
nltk.download("punkt_tab")

import gradio as gr
import trafilatura
import requests
from markdownify import markdownify as md
from sumy.parsers.plaintext import PlaintextParser
from sumy.nlp.tokenizers import Tokenizer
from sumy.summarizers.text_rank import TextRankSummarizer

def summarize_text(text, sentence_count=3):
    # 한국어도 문장 단위로 끊기 위해 english 토크나이저 사용
    parser = PlaintextParser.from_string(text, Tokenizer("english"))
    summarizer = TextRankSummarizer()
    summary_sentences = summarizer(parser.document, sentence_count)
    return "\n".join(str(sentence) for sentence in summary_sentences)

def extract_and_summarize(url):
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    try:
        r = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
        r.raise_for_status()

        # HTML 형태로 본문 추출
        html_content = trafilatura.extract(
            r.text,
            output_format="html",
            include_tables=True,
            favor_recall=True
        )

        if not html_content:
            return "본문을 추출할 수 없습니다.", ""

        # HTML → Markdown 변환
        markdown_text = md(html_content, heading_style="ATX")

        # 요약 생성
        summary = summarize_text(markdown_text, sentence_count=3)

        return markdown_text, summary

    except requests.exceptions.Timeout:
        return "요청이 시간 초과되었습니다.", ""
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return f"요청 실패: {e}", ""
    except Exception as e:
        return f"에러 발생: {e}", ""

iface = gr.Interface(
    fn=extract_and_summarize,
    inputs=gr.Textbox(label="URL 입력", placeholder="https://example.com"),
    outputs=[
        gr.Markdown(label="추출된 본문"),
        gr.Textbox(label="자동 요약", lines=5)
    ],
    title="본문 추출기 + 자동 요약",
    description="웹페이지 URL을 입력하면 본문을 추출하고, TextRank 알고리즘으로 3문장 요약을 제공합니다."
)

if __name__ == "__main__":
    iface.launch()