import gradio as gr
import pandas as pd
import re
from collections import Counter
import os
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.drawing.image import Image

def process_excel(file):
    # 엑셀 파일 읽기
    df = pd.read_excel(file.name)
    
    # D열의 데이터 추출
    product_names = df.iloc[:, 3].dropna()  # D열은 0부터 시작하므로 index는 3
    
    # 키워드 추출 및 빈도 계산
    all_keywords = []
    
    for name in product_names:
        # 특수문자 제거 및 공백 기준으로 분할
        words = re.sub(r'[^\w\s]', '', name).split()
        # 중복 제거
        unique_words = set(words)
        all_keywords.extend(unique_words)
    
    # 빈도 계산
    keyword_counts = Counter(all_keywords)
    
    # 결과를 데이터프레임으로 정리
    result_df = pd.DataFrame(keyword_counts.items(), columns=['Keyword', 'Frequency'])
    result_df = result_df.sort_values(by='Frequency', ascending=False).reset_index(drop=True)
    
    # 디렉토리 생성 확인 및 파일 저장
    output_dir = "output"
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)
    
    output_file = os.path.join(output_dir, "keyword_counts.xlsx")
    
    # 엑셀 파일에 데이터를 A4, B4 셀부터 쓰기
    with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:
        result_df.to_excel(writer, index=False, startrow=3)  # startrow=3으로 설정하여 4번째 행(A4, B4)부터 시작
    
    # 이미지를 엑셀 파일의 A1 셀에 삽입
    wb = load_workbook(output_file)
    ws = wb.active
    
    # ssboost-logo.png 파일을 A1 셀에 삽입
    img = Image("ssboost-logo.png")
    
    # 이미지 크기 설정 (1.54cm 높이, 5.69cm 너비)
    img.height = 1.54 * 28.3465  # 1 cm = 28.3465 포인트
    img.width = 5.69 * 28.3465  # 1 cm = 28.3465 포인트
    
    ws.add_image(img, "A1")
    
    # 수정된 엑셀 파일 저장
    wb.save(output_file)
    
    return output_file

# Gradio 인터페이스 정의
iface = gr.Interface(
    fn=process_excel, 
    inputs=gr.File(file_types=[".xlsx"]),  # 엑셀 파일만 업로드할 수 있게 설정
    outputs="file",
    title="Excel Keyword Extractor with Image",
    description="엑셀 파일의 D열에서 키워드를 추출하고 빈도를 계산한 후, A1 셀에 이미지를 삽입하여 새로운 엑셀 파일로 출력합니다."
)

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