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fg54wre / export_utils.py

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16 kB

"""
결과 출력 관련 유틸리티 함수 모음 - 카테고리 항목 제거 + 키워드 클릭 시 네이버 쇼핑 이동 기능 추가
- HTML 테이블 생성
- 엑셀 파일 생성
- 키워드 클릭 시 네이버 쇼핑 링크 기능
"""

import pandas as pd
import tempfile
import os
import threading
import time
import logging
import urllib.parse  # URL 인코딩을 위해 추가

# 로깅 설정
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler = logging.StreamHandler()
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)

# 임시 파일 추적 리스트
_temp_files = []

def create_table_without_checkboxes(df):
    """DataFrame을 HTML 테이블로 변환 - 키워드 클릭 시 네이버 쇼핑 이동 기능 추가"""
    if df.empty:
        return "<p>검색 결과가 없습니다.</p>"
    
    # === 수정된 부분: 카테고리 관련 열 제거 ===
    df_display = df.copy()
    
    # "상품 등록 카테고리(상위100위)" 또는 "관련 카테고리", "카테고리 항목" 열이 있으면 제거
    columns_to_remove = ["상품 등록 카테고리(상위100위)", "관련 카테고리", "카테고리 항목"]
    for col in columns_to_remove:
        if col in df_display.columns:
            df_display = df_display.drop(columns=[col])
            logger.info(f"테이블에서 '{col}' 열 제거됨")
    
    # HTML 테이블 스타일 정의 - Z-INDEX 수정
    html = '''
    <style>
    .table-container {
        position: relative;
        width: 100%;
        margin: 0;
        border-radius: 8px;
        overflow: hidden;
        box-shadow: 0 0 20px rgba(0, 0, 0, 0.1);
    }
    
    .header-wrap {
        position: sticky;
        top: 0;
        z-index: 100;  /* z-index 증가 */
        background-color: #009879;
    }
    
    .styled-table {
        width: 100%;
        border-collapse: collapse;
        table-layout: fixed;
        margin: 0;
        padding: 0;
        font-size: 14px;
    }
    
    .styled-table th,
    .styled-table td {
        padding: 12px 15px;
        text-align: left;
        border-bottom: 1px solid #dddddd;
        overflow: hidden;
        text-overflow: ellipsis;
    }
    
    /* 긴 텍스트가 셀에서 줄바꿈되도록 수정 */
    .styled-table td.col-rank {
        white-space: normal;
        word-break: break-word;
        line-height: 1.3;
    }
    
    /* 그 외 열은 한 줄로 표시 */
    .styled-table td.col-seq,
    .styled-table td.col-keyword,
    .styled-table td.col-pc,
    .styled-table td.col-mobile,
    .styled-table td.col-total,
    .styled-table td.col-range,
    .styled-table td.col-count {
        white-space: nowrap;
    }
    
    .styled-table th {
        background-color: #009879;
        color: white;
        font-weight: bold;
        position: sticky;
        top: 0;
        white-space: nowrap;
        z-index: 50;  /* 헤더 z-index 증가 */
    }
    
    .styled-table tbody tr:nth-of-type(even) {
        background-color: #f3f3f3;
    }
    
    .styled-table tbody tr:hover {
        background-color: #f0f0f0;
    }
    
    .styled-table tbody tr:last-of-type {
        border-bottom: 2px solid #009879;
    }
    
    /* 데이터 셀 z-index 설정 */
    .styled-table tbody td {
        position: relative;
        z-index: 1;  /* 데이터 셀은 낮은 z-index */
    }
    
    .data-container {
        max-height: 600px;
        overflow-y: auto;
        position: relative;  /* position 추가 */
    }
    
    /* 스크롤바 스타일 */
    .data-container::-webkit-scrollbar {
        width: 10px;
    }
    
    .data-container::-webkit-scrollbar-track {
        background: #f1f1f1;
        border-radius: 5px;
    }
    
    .data-container::-webkit-scrollbar-thumb {
        background: #888;
        border-radius: 5px;
    }
    
    .data-container::-webkit-scrollbar-thumb:hover {
        background: #555;
    }
    
    /* 키워드 링크 스타일 - 새로 추가 */
    .keyword-link {
        color: #2c5aa0;
        text-decoration: none;
        font-weight: 600;
        cursor: pointer;
        transition: all 0.3s ease;
        display: inline-block;
        padding: 2px 4px;
        border-radius: 3px;
        position: relative;
        z-index: 5;  /* 링크 z-index 설정 */
    }
    
    .keyword-link:hover {
        color: #ffffff;
        background-color: #2c5aa0;
        text-decoration: none;
        transform: translateY(-1px);
        box-shadow: 0 2px 4px rgba(44, 90, 160, 0.3);
    }
    
    .keyword-link:active {
        transform: translateY(0px);
    }
    
    /* 키워드 셀 특별 스타일 */
    .col-keyword {
        position: relative;
    }
    
    .keyword-tooltip {
        position: absolute;
        bottom: 100%;
        left: 50%;
        transform: translateX(-50%);
        background-color: #333;
        color: white;
        padding: 6px 10px;
        border-radius: 4px;
        font-size: 11px;
        white-space: nowrap;
        opacity: 0;
        visibility: hidden;
        transition: all 0.3s ease;
        z-index: 1000;  /* 툴팁은 가장 높은 z-index */
        pointer-events: none;
        margin-bottom: 5px;
    }
    
    .keyword-tooltip::after {
        content: '';
        position: absolute;
        top: 100%;
        left: 50%;
        transform: translateX(-50%);
        border: 4px solid transparent;
        border-top-color: #333;
    }
    
    .keyword-link:hover .keyword-tooltip {
        opacity: 1;
        visibility: visible;
    }
    
    /* === 수정된 부분: 열 너비 정의 - 카테고리 열 제거 후 조정 === */
    .col-seq { width: 8%; }
    .col-keyword { width: 25%; }
    .col-pc { width: 12%; }
    .col-mobile { width: 12%; }
    .col-total { width: 12%; }
    .col-range { width: 12%; }
    .col-rank { width: 15%; }
    .col-count { width: 10%; }
    
    .truncated-text {
        position: relative;
        cursor: pointer;
        z-index: 2;  /* 텍스트 z-index 설정 */
    }
    
    .truncated-text:hover::after {
        content: attr(data-full-text);
        position: absolute;
        left: 0;
        top: 100%;
        z-index: 99;
        min-width: 200px;
        max-width: 400px;
        padding: 8px;
        background-color: #fff;
        border: 1px solid #ddd;
        border-radius: 4px;
        box-shadow: 0 2px 5px rgba(0,0,0,0.2);
        white-space: normal;
    }
    
    /* 키워드 태그 스타일 */
    .keyword-tag-container {
        margin-top: 20px;
        padding: 10px;
        border: 1px solid #ddd;
        border-radius: 5px;
        background-color: #f9f9f9;
    }
    
    .keyword-tag {
        display: inline-block;
        background-color: #009879;
        color: white;
        padding: 5px 10px;
        margin: 5px;
        border-radius: 15px;
        font-size: 12px;
    }
    
    .category-tag {
        display: inline-block;
        background-color: #2c7fb8;
        color: white;
        padding: 5px 10px;
        margin: 5px;
        border-radius: 15px;
        font-size: 12px;
    }
    
    /* 분석 결과 테이블 스타일 */
    .analysis-result {
        margin-top: 30px;
        border: 1px solid #ddd;
        border-radius: 5px;
        padding: 15px;
        background-color: #f9f9f9;
    }
    
    .result-header {
        font-weight: bold;
        margin-bottom: 10px;
        color: #009879;
    }
    
    .match-item {
        margin: 5px 0;
        padding: 5px;
        border-bottom: 1px solid #eee;
    }
    
    .match-keyword {
        font-weight: bold;
        color: #2c7fb8;
    }
    
    .match-count {
        display: inline-block;
        background-color: #009879;
        color: white;
        padding: 2px 8px;
        border-radius: 10px;
        font-size: 12px;
        margin-left: 10px;
    }
    </style>
    '''
    
    # === 수정된 부분: 열 이름과 클래스 매핑 - 카테고리 관련 제거 ===
    col_mapping = {
        "순번": "col-seq",
        "조합 키워드": "col-keyword",
        "연관 키워드": "col-keyword",  # 연관검색어 분석용 추가
        "키워드": "col-keyword",        # 일반 키워드용 추가
        "PC검색량": "col-pc",
        "모바일검색량": "col-mobile",
        "총검색량": "col-total",
        "검색량구간": "col-range",
        "키워드 사용자순위": "col-rank",
        "키워드 사용횟수": "col-count"
        # 카테고리 관련 매핑 제거됨
    }
    
    # 네이버 쇼핑 링크 생성 함수
    def create_naver_shopping_link(keyword):
        """키워드를 네이버 쇼핑 링크로 변환"""
        # URL 인코딩 (한글 키워드 처리)
        encoded_keyword = urllib.parse.quote(keyword.strip())
        naver_shopping_url = f"https://search.shopping.naver.com/search/all?where=all&frm=NVSCTAB&query={encoded_keyword}"
        
        # 링크가 포함된 HTML 반환
        return f'''<a href="{naver_shopping_url}" target="_blank" class="keyword-link" title="네이버 쇼핑에서 '{keyword}' 검색하기">
                    {keyword}
                    <span class="keyword-tooltip">클릭하면 네이버 쇼핑으로 이동</span>
                   </a>'''
    
    # 테이블 컨테이너 시작
    html += '<div class="table-container">'
    
    # 단일 테이블 구조로 변경 (헤더는 position: sticky로 고정)
    html += '<div class="data-container">'
    html += '<table class="styled-table">'
    
    # colgroup으로 열 너비 정의
    html += '<colgroup>'
    html += f'<col class="{col_mapping["순번"]}">'
    for col in df_display.columns:
        col_class = col_mapping.get(col, "")
        html += f'<col class="{col_class}">'
    html += '</colgroup>'
    
    # 테이블 헤더
    html += '<thead>'
    html += '<tr>'
    html += f'<th class="{col_mapping["순번"]}">순번</th>'
    for col in df_display.columns:
        col_class = col_mapping.get(col, "")
        html += f'<th class="{col_class}">{col}</th>'
    html += '</tr>'
    html += '</thead>'
    
    # 테이블 본문
    html += '<tbody>'
    for idx, row in df_display.iterrows():
        html += '<tr>'
        # 순번 표시 - 1부터 시작하는 순차적 번호
        html += f'<td class="{col_mapping["순번"]}">{idx + 1}</td>'
        
        # 데이터 셀 추가
        for col in df_display.columns:
            col_class = col_mapping.get(col, "")
            value = str(row[col])
            
            # === 새로 추가: 키워드 열에 링크 적용 ===
            if col in ["조합 키워드", "연관 키워드", "키워드"]:
                # 키워드 셀에 네이버 쇼핑 링크 적용
                keyword_with_link = create_naver_shopping_link(value)
                html += f'<td class="{col_class}">{keyword_with_link}</td>'
            elif col == "키워드 사용자순위":
                # 긴 텍스트의 셀은 그대로 표시 (줄바꿈 허용)
                html += f'<td class="{col_class}">{value}</td>'
            elif len(value) > 30:  
                # 다른 긴 텍스트는 hover로 전체 표시
                html += f'<td class="{col_class}"><div class="truncated-text" data-full-text="{value}">{value[:30]}...</div></td>'
            else:
                # 일반 텍스트
                html += f'<td class="{col_class}">{value}</td>'
        html += '</tr>'
    
    html += '</tbody>'
    html += '</table>'
    html += '</div>'  # data-container 닫기
    html += '</div>'  # table-container 닫기
    
    # 사용법 안내 추가
    html += '''
    <div style="margin-top: 15px; padding: 12px; background: #e8f5e8; border-radius: 8px; border-left: 4px solid #009879;">
        <div style="font-weight: bold; color: #155724; margin-bottom: 5px;">💡 사용팁</div>
        <div style="font-size: 14px; color: #155724;">
            키워드를 클릭하면 네이버 쇼핑에서 해당 키워드로 검색한 결과를 새 창에서 확인할 수 있습니다.
        </div>
    </div>
    '''
    
    return html

def cleanup_temp_files(delay=300):
    """임시 파일 정리 함수"""
    global _temp_files
    
    def cleanup():
        time.sleep(delay)  # 지정된 시간 대기
        temp_files_to_remove = _temp_files.copy()
        _temp_files = []
        
        for file_path in temp_files_to_remove:
            try:
                if os.path.exists(file_path):
                    os.remove(file_path)
                    logger.info(f"임시 파일 삭제: {file_path}")
            except Exception as e:
                logger.error(f"파일 삭제 오류: {e}")
    
    # 새 스레드 시작
    threading.Thread(target=cleanup, daemon=True).start()

def download_keywords(df, auto_cleanup=True, cleanup_delay=300):
    """키워드 데이터를 엑셀 파일로 다운로드 - 카테고리 항목 제거"""
    global _temp_files
    
    if df is None or df.empty:
        return None
    
    # 임시 파일로 저장
    temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.xlsx')
    temp_file.close()
    filename = temp_file.name
    
    # 임시 파일 추적 목록에 추가
    _temp_files.append(filename)
    
    # === 수정된 부분: 카테고리 관련 열 제거 ===
    df_export = df.copy()
    
    # 카테고리 관련 열들 제거
    columns_to_remove = ["상품 등록 카테고리(상위100위)", "관련 카테고리", "카테고리 항목"]
    for col in columns_to_remove:
        if col in df_export.columns:
            df_export = df_export.drop(columns=[col])
            logger.info(f"엑셀 내보내기에서 '{col}' 열 제거됨")
    
    # 키워드 데이터를 엑셀 파일로 저장
    with pd.ExcelWriter(filename, engine='xlsxwriter') as writer:
        # 키워드 목록 시트
        df_export.to_excel(writer, sheet_name='키워드 목록', index=False)
            
        # 열 너비 조정 - 카테고리 열 제거 후 조정
        worksheet = writer.sheets['키워드 목록']
        worksheet.set_column('A:A', 20)  # 조합 키워드 열
        worksheet.set_column('B:B', 12)  # PC검색량 열
        worksheet.set_column('C:C', 12)  # 모바일검색량 열
        worksheet.set_column('D:D', 12)  # 총검색량 열
        worksheet.set_column('E:E', 12)  # 검색량구간 열
        worksheet.set_column('F:F', 20)  # 키워드 사용자순위 열
        worksheet.set_column('G:G', 12)  # 키워드 사용횟수 열
        # 카테고리 열들 제거로 H, I 열 설정 제거됨
        
        # 헤더 형식 설정
        header_format = writer.book.add_format({
            'bold': True,
            'bg_color': '#009879',
            'color': 'white',
            'border': 1
        })
        
        # 헤더에 형식 적용
        for col_num, value in enumerate(df_export.columns.values):
            worksheet.write(0, col_num, value, header_format)
    
    logger.info(f"엑셀 파일 생성: {filename}")
    
    # 파일 자동 정리 옵션
    if auto_cleanup:
        # 별도 정리 작업 요청 없이 추적 목록에 추가만 하여 일괄 처리
        pass
        
    return filename

def register_cleanup_handlers():
    """앱 종료 시 정리를 위한 핸들러 등록"""
    import atexit
    
    def cleanup_all_temp_files():
        global _temp_files
        for file_path in _temp_files:
            try:
                if os.path.exists(file_path):
                    os.remove(file_path)
                    logger.info(f"종료 시 임시 파일 삭제: {file_path}")
            except Exception as e:
                logger.error(f"파일 삭제 오류: {e}")
        _temp_files = []
    
    # 앱 종료 시 실행될 함수 등록
    atexit.register(cleanup_all_temp_files)

	"""
	결과 출력 관련 유틸리티 함수 모음 - 카테고리 항목 제거 + 키워드 클릭 시 네이버 쇼핑 이동 기능 추가
	- HTML 테이블 생성
	- 엑셀 파일 생성
	- 키워드 클릭 시 네이버 쇼핑 링크 기능
	"""

	import pandas as pd
	import tempfile
	import os
	import threading
	import time
	import logging
	import urllib.parse # URL 인코딩을 위해 추가

	# 로깅 설정
	logger = logging.getLogger(__name__)
	logger.setLevel(logging.INFO)
	formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
	handler = logging.StreamHandler()
	handler.setFormatter(formatter)
	logger.addHandler(handler)

	# 임시 파일 추적 리스트
	_temp_files = []

	def create_table_without_checkboxes(df):
	"""DataFrame을 HTML 테이블로 변환 - 키워드 클릭 시 네이버 쇼핑 이동 기능 추가"""
	if df.empty:
	return "<p>검색 결과가 없습니다.</p>"

	# === 수정된 부분: 카테고리 관련 열 제거 ===
	df_display = df.copy()

	# "상품 등록 카테고리(상위100위)" 또는 "관련 카테고리", "카테고리 항목" 열이 있으면 제거
	columns_to_remove = ["상품 등록 카테고리(상위100위)", "관련 카테고리", "카테고리 항목"]
	for col in columns_to_remove:
	if col in df_display.columns:
	df_display = df_display.drop(columns=[col])
	logger.info(f"테이블에서 '{col}' 열 제거됨")

	# HTML 테이블 스타일 정의 - Z-INDEX 수정
	html = '''
	<style>
	.table-container {
	position: relative;
	width: 100%;
	margin: 0;
	border-radius: 8px;
	overflow: hidden;
	box-shadow: 0 0 20px rgba(0, 0, 0, 0.1);
	}

	.header-wrap {
	position: sticky;
	top: 0;
	z-index: 100; /* z-index 증가 */
	background-color: #009879;
	}

	.styled-table {
	width: 100%;
	border-collapse: collapse;
	table-layout: fixed;
	margin: 0;
	padding: 0;
	font-size: 14px;
	}

	.styled-table th,
	.styled-table td {
	padding: 12px 15px;
	text-align: left;
	border-bottom: 1px solid #dddddd;
	overflow: hidden;
	text-overflow: ellipsis;
	}

	/* 긴 텍스트가 셀에서 줄바꿈되도록 수정 */
	.styled-table td.col-rank {
	white-space: normal;
	word-break: break-word;
	line-height: 1.3;
	}

	/* 그 외 열은 한 줄로 표시 */
	.styled-table td.col-seq,
	.styled-table td.col-keyword,
	.styled-table td.col-pc,
	.styled-table td.col-mobile,
	.styled-table td.col-total,
	.styled-table td.col-range,
	.styled-table td.col-count {
	white-space: nowrap;
	}

	.styled-table th {
	background-color: #009879;
	color: white;
	font-weight: bold;
	position: sticky;
	top: 0;
	white-space: nowrap;
	z-index: 50; /* 헤더 z-index 증가 */
	}

	.styled-table tbody tr:nth-of-type(even) {
	background-color: #f3f3f3;
	}

	.styled-table tbody tr:hover {
	background-color: #f0f0f0;
	}

	.styled-table tbody tr:last-of-type {
	border-bottom: 2px solid #009879;
	}

	/* 데이터 셀 z-index 설정 */
	.styled-table tbody td {
	position: relative;
	z-index: 1; /* 데이터 셀은 낮은 z-index */
	}

	.data-container {
	max-height: 600px;
	overflow-y: auto;
	position: relative; /* position 추가 */
	}

	/* 스크롤바 스타일 */
	.data-container::-webkit-scrollbar {
	width: 10px;
	}

	.data-container::-webkit-scrollbar-track {
	background: #f1f1f1;
	border-radius: 5px;
	}

	.data-container::-webkit-scrollbar-thumb {
	background: #888;
	border-radius: 5px;
	}

	.data-container::-webkit-scrollbar-thumb:hover {
	background: #555;
	}

	/* 키워드 링크 스타일 - 새로 추가 */
	.keyword-link {
	color: #2c5aa0;
	text-decoration: none;
	font-weight: 600;
	cursor: pointer;
	transition: all 0.3s ease;
	display: inline-block;
	padding: 2px 4px;
	border-radius: 3px;
	position: relative;
	z-index: 5; /* 링크 z-index 설정 */
	}

	.keyword-link:hover {
	color: #ffffff;
	background-color: #2c5aa0;
	text-decoration: none;
	transform: translateY(-1px);
	box-shadow: 0 2px 4px rgba(44, 90, 160, 0.3);
	}

	.keyword-link:active {
	transform: translateY(0px);
	}

	/* 키워드 셀 특별 스타일 */
	.col-keyword {
	position: relative;
	}

	.keyword-tooltip {
	position: absolute;
	bottom: 100%;
	left: 50%;
	transform: translateX(-50%);
	background-color: #333;
	color: white;
	padding: 6px 10px;
	border-radius: 4px;
	font-size: 11px;
	white-space: nowrap;
	opacity: 0;
	visibility: hidden;
	transition: all 0.3s ease;
	z-index: 1000; /* 툴팁은 가장 높은 z-index */
	pointer-events: none;
	margin-bottom: 5px;
	}

	.keyword-tooltip::after {
	content: '';
	position: absolute;
	top: 100%;
	left: 50%;
	transform: translateX(-50%);
	border: 4px solid transparent;
	border-top-color: #333;
	}

	.keyword-link:hover .keyword-tooltip {
	opacity: 1;
	visibility: visible;
	}

	/* === 수정된 부분: 열 너비 정의 - 카테고리 열 제거 후 조정 === */
	.col-seq { width: 8%; }
	.col-keyword { width: 25%; }
	.col-pc { width: 12%; }
	.col-mobile { width: 12%; }
	.col-total { width: 12%; }
	.col-range { width: 12%; }
	.col-rank { width: 15%; }
	.col-count { width: 10%; }

	.truncated-text {
	position: relative;
	cursor: pointer;
	z-index: 2; /* 텍스트 z-index 설정 */
	}

	.truncated-text:hover::after {
	content: attr(data-full-text);
	position: absolute;
	left: 0;
	top: 100%;
	z-index: 99;
	min-width: 200px;
	max-width: 400px;
	padding: 8px;
	background-color: #fff;
	border: 1px solid #ddd;
	border-radius: 4px;
	box-shadow: 0 2px 5px rgba(0,0,0,0.2);
	white-space: normal;
	}

	/* 키워드 태그 스타일 */
	.keyword-tag-container {
	margin-top: 20px;
	padding: 10px;
	border: 1px solid #ddd;
	border-radius: 5px;
	background-color: #f9f9f9;
	}

	.keyword-tag {
	display: inline-block;
	background-color: #009879;
	color: white;
	padding: 5px 10px;
	margin: 5px;
	border-radius: 15px;
	font-size: 12px;
	}

	.category-tag {
	display: inline-block;
	background-color: #2c7fb8;
	color: white;
	padding: 5px 10px;
	margin: 5px;
	border-radius: 15px;
	font-size: 12px;
	}

	/* 분석 결과 테이블 스타일 */
	.analysis-result {
	margin-top: 30px;
	border: 1px solid #ddd;
	border-radius: 5px;
	padding: 15px;
	background-color: #f9f9f9;
	}

	.result-header {
	font-weight: bold;
	margin-bottom: 10px;
	color: #009879;
	}

	.match-item {
	margin: 5px 0;
	padding: 5px;
	border-bottom: 1px solid #eee;
	}

	.match-keyword {
	font-weight: bold;
	color: #2c7fb8;
	}

	.match-count {
	display: inline-block;
	background-color: #009879;
	color: white;
	padding: 2px 8px;
	border-radius: 10px;
	font-size: 12px;
	margin-left: 10px;
	}
	</style>
	'''

	# === 수정된 부분: 열 이름과 클래스 매핑 - 카테고리 관련 제거 ===
	col_mapping = {
	"순번": "col-seq",
	"조합 키워드": "col-keyword",
	"연관 키워드": "col-keyword", # 연관검색어 분석용 추가
	"키워드": "col-keyword", # 일반 키워드용 추가
	"PC검색량": "col-pc",
	"모바일검색량": "col-mobile",
	"총검색량": "col-total",
	"검색량구간": "col-range",
	"키워드 사용자순위": "col-rank",
	"키워드 사용횟수": "col-count"
	# 카테고리 관련 매핑 제거됨
	}

	# 네이버 쇼핑 링크 생성 함수
	def create_naver_shopping_link(keyword):
	"""키워드를 네이버 쇼핑 링크로 변환"""
	# URL 인코딩 (한글 키워드 처리)
	encoded_keyword = urllib.parse.quote(keyword.strip())
	naver_shopping_url = f"https://search.shopping.naver.com/search/all?where=all&frm=NVSCTAB&query={encoded_keyword}"

	# 링크가 포함된 HTML 반환
	return f'''<a href="{naver_shopping_url}" target="_blank" class="keyword-link" title="네이버 쇼핑에서 '{keyword}' 검색하기">
	{keyword}
	<span class="keyword-tooltip">클릭하면 네이버 쇼핑으로 이동</span>
	</a>'''

	# 테이블 컨테이너 시작
	html += '<div class="table-container">'

	# 단일 테이블 구조로 변경 (헤더는 position: sticky로 고정)
	html += '<div class="data-container">'
	html += '<table class="styled-table">'

	# colgroup으로 열 너비 정의
	html += '<colgroup>'
	html += f'<col class="{col_mapping["순번"]}">'
	for col in df_display.columns:
	col_class = col_mapping.get(col, "")
	html += f'<col class="{col_class}">'
	html += '</colgroup>'

	# 테이블 헤더
	html += '<thead>'
	html += '<tr>'
	html += f'<th class="{col_mapping["순번"]}">순번</th>'
	for col in df_display.columns:
	col_class = col_mapping.get(col, "")
	html += f'<th class="{col_class}">{col}</th>'
	html += '</tr>'
	html += '</thead>'

	# 테이블 본문
	html += '<tbody>'
	for idx, row in df_display.iterrows():
	html += '<tr>'
	# 순번 표시 - 1부터 시작하는 순차적 번호
	html += f'<td class="{col_mapping["순번"]}">{idx + 1}</td>'

	# 데이터 셀 추가
	for col in df_display.columns:
	col_class = col_mapping.get(col, "")
	value = str(row[col])

	# === 새로 추가: 키워드 열에 링크 적용 ===
	if col in ["조합 키워드", "연관 키워드", "키워드"]:
	# 키워드 셀에 네이버 쇼핑 링크 적용
	keyword_with_link = create_naver_shopping_link(value)
	html += f'<td class="{col_class}">{keyword_with_link}</td>'
	elif col == "키워드 사용자순위":
	# 긴 텍스트의 셀은 그대로 표시 (줄바꿈 허용)
	html += f'<td class="{col_class}">{value}</td>'
	elif len(value) > 30:
	# 다른 긴 텍스트는 hover로 전체 표시
	html += f'<td class="{col_class}"><div class="truncated-text" data-full-text="{value}">{value[:30]}...</div></td>'
	else:
	# 일반 텍스트
	html += f'<td class="{col_class}">{value}</td>'
	html += '</tr>'

	html += '</tbody>'
	html += '</table>'
	html += '</div>' # data-container 닫기
	html += '</div>' # table-container 닫기

	# 사용법 안내 추가
	html += '''
	<div style="margin-top: 15px; padding: 12px; background: #e8f5e8; border-radius: 8px; border-left: 4px solid #009879;">
	<div style="font-weight: bold; color: #155724; margin-bottom: 5px;">💡 사용팁</div>
	<div style="font-size: 14px; color: #155724;">
	키워드를 클릭하면 네이버 쇼핑에서 해당 키워드로 검색한 결과를 새 창에서 확인할 수 있습니다.
	</div>
	</div>
	'''

	return html

	def cleanup_temp_files(delay=300):
	"""임시 파일 정리 함수"""
	global _temp_files

	def cleanup():
	time.sleep(delay) # 지정된 시간 대기
	temp_files_to_remove = _temp_files.copy()
	_temp_files = []

	for file_path in temp_files_to_remove:
	try:
	if os.path.exists(file_path):
	os.remove(file_path)
	logger.info(f"임시 파일 삭제: {file_path}")
	except Exception as e:
	logger.error(f"파일 삭제 오류: {e}")

	# 새 스레드 시작
	threading.Thread(target=cleanup, daemon=True).start()

	def download_keywords(df, auto_cleanup=True, cleanup_delay=300):
	"""키워드 데이터를 엑셀 파일로 다운로드 - 카테고리 항목 제거"""
	global _temp_files

	if df is None or df.empty:
	return None

	# 임시 파일로 저장
	temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.xlsx')
	temp_file.close()
	filename = temp_file.name

	# 임시 파일 추적 목록에 추가
	_temp_files.append(filename)

	# === 수정된 부분: 카테고리 관련 열 제거 ===
	df_export = df.copy()

	# 카테고리 관련 열들 제거
	columns_to_remove = ["상품 등록 카테고리(상위100위)", "관련 카테고리", "카테고리 항목"]
	for col in columns_to_remove:
	if col in df_export.columns:
	df_export = df_export.drop(columns=[col])
	logger.info(f"엑셀 내보내기에서 '{col}' 열 제거됨")

	# 키워드 데이터를 엑셀 파일로 저장
	with pd.ExcelWriter(filename, engine='xlsxwriter') as writer:
	# 키워드 목록 시트
	df_export.to_excel(writer, sheet_name='키워드 목록', index=False)

	# 열 너비 조정 - 카테고리 열 제거 후 조정
	worksheet = writer.sheets['키워드 목록']
	worksheet.set_column('A:A', 20) # 조합 키워드 열
	worksheet.set_column('B:B', 12) # PC검색량 열
	worksheet.set_column('C:C', 12) # 모바일검색량 열
	worksheet.set_column('D:D', 12) # 총검색량 열
	worksheet.set_column('E:E', 12) # 검색량구간 열
	worksheet.set_column('F:F', 20) # 키워드 사용자순위 열
	worksheet.set_column('G:G', 12) # 키워드 사용횟수 열
	# 카테고리 열들 제거로 H, I 열 설정 제거됨

	# 헤더 형식 설정
	header_format = writer.book.add_format({
	'bold': True,
	'bg_color': '#009879',
	'color': 'white',
	'border': 1
	})

	# 헤더에 형식 적용
	for col_num, value in enumerate(df_export.columns.values):
	worksheet.write(0, col_num, value, header_format)

	logger.info(f"엑셀 파일 생성: {filename}")

	# 파일 자동 정리 옵션
	if auto_cleanup:
	# 별도 정리 작업 요청 없이 추적 목록에 추가만 하여 일괄 처리
	pass

	return filename

	def register_cleanup_handlers():
	"""앱 종료 시 정리를 위한 핸들러 등록"""
	import atexit

	def cleanup_all_temp_files():
	global _temp_files
	for file_path in _temp_files:
	try:
	if os.path.exists(file_path):
	os.remove(file_path)
	logger.info(f"종료 시 임시 파일 삭제: {file_path}")
	except Exception as e:
	logger.error(f"파일 삭제 오류: {e}")
	_temp_files = []

	# 앱 종료 시 실행될 함수 등록
	atexit.register(cleanup_all_temp_files)