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import gradio as gr
import pandas as pd
import os
import logging
from datetime import datetime
import pytz
import time
import tempfile
import zipfile
import re
import json

# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.WARNING, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

# 외부 라이브러리 로그 비활성화
logging.getLogger('gradio').setLevel(logging.WARNING)
logging.getLogger('gradio_client').setLevel(logging.WARNING)
logging.getLogger('httpx').setLevel(logging.WARNING)
logging.getLogger('urllib3').setLevel(logging.WARNING)

# ===== API 클라이언트 설정 =====
def get_api_client():
    """환경변수에서 API 엔드포인트를 가져와 클라이언트 생성"""
    try:
        from gradio_client import Client
        
        # 환경변수에서 API 엔드포인트 가져오기
        api_endpoint = os.getenv('API_ENDPOINT')
        
        if not api_endpoint:
            logger.error("API_ENDPOINT 환경변수가 설정되지 않았습니다.")
            raise ValueError("API_ENDPOINT 환경변수가 설정되지 않았습니다.")
        
        client = Client(api_endpoint)
        logger.info("원격 API 클라이언트 초기화 성공")
        return client
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"API 클라이언트 초기화 실패: {e}")
        return None

# ===== 한국시간 관련 함수 =====
def get_korean_time():
    """한국시간 반환"""
    korea_tz = pytz.timezone('Asia/Seoul')
    return datetime.now(korea_tz)

def format_korean_datetime(dt=None, format_type="filename"):
    """한국시간 포맷팅"""
    if dt is None:
        dt = get_korean_time()
    
    if format_type == "filename":
        return dt.strftime("%y%m%d_%H%M")
    elif format_type == "display":
        return dt.strftime('%Y년 %m월 %d일 %H시 %M분')
    elif format_type == "full":
        return dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    else:
        return dt.strftime("%y%m%d_%H%M")

# ===== 데이터 처리 및 검증 함수들 =====
def create_export_data_from_html(analysis_keyword, main_keyword, analysis_html, step1_data=None):
    """분석 HTML과 1단계 데이터를 기반으로 export용 데이터 구조 생성 (더미 데이터 제거)"""
    logger.info("=== 📊 Export 데이터 구조 생성 시작 (더미 데이터 제거 버전) ===")
    
    # 기본 export 데이터 구조
    export_data = {
        "main_keyword": main_keyword or analysis_keyword,
        "analysis_keyword": analysis_keyword,
        "analysis_html": analysis_html,
        "main_keywords_df": None,
        "related_keywords_df": None,
        "analysis_completed": True,
        "created_at": get_korean_time().isoformat()
    }
    
    # 1단계 데이터에서 main_keywords_df 추출 (실제 데이터만)
    if step1_data and isinstance(step1_data, dict):
        if "keywords_df" in step1_data:
            keywords_df = step1_data["keywords_df"]
            if isinstance(keywords_df, dict):
                try:
                    export_data["main_keywords_df"] = pd.DataFrame(keywords_df)
                    logger.info(f"✅ 1단계 키워드 데이터를 DataFrame으로 변환: {export_data['main_keywords_df'].shape}")
                except Exception as e:
                    logger.warning(f"⚠️ 1단계 데이터 변환 실패: {e}")
                    export_data["main_keywords_df"] = None
            elif hasattr(keywords_df, 'shape'):
                export_data["main_keywords_df"] = keywords_df
                logger.info(f"✅ 1단계 키워드 DataFrame 사용: {keywords_df.shape}")
            else:
                logger.info("📋 1단계 키워드 데이터가 유효하지 않음 - None으로 유지")
                export_data["main_keywords_df"] = None
    
    # 분석 HTML에서 연관검색어 정보 추출 시도 (실제 데이터만)
    if analysis_html and "연관검색어 분석" in analysis_html:
        logger.info("🔍 분석 HTML에서 연관검색어 정보 발견 - 실제 파싱 필요")
        # 실제 HTML 파싱 로직이 필요한 부분
        # 현재는 더미 데이터 대신 None으로 유지
        export_data["related_keywords_df"] = None
        logger.info("💡 실제 HTML 파싱 로직 구현 필요 - 연관검색어 데이터는 None으로 유지")
    
    logger.info(f"📊 Export 데이터 구조 생성 완료 (더미 데이터 없음):")
    logger.info(f"   - analysis_keyword: {export_data['analysis_keyword']}")
    logger.info(f"   - main_keywords_df: {export_data['main_keywords_df'].shape if export_data['main_keywords_df'] is not None else 'None'}")
    logger.info(f"   - related_keywords_df: {export_data['related_keywords_df'].shape if export_data['related_keywords_df'] is not None else 'None'}")
    logger.info(f"   - analysis_html: {len(str(export_data['analysis_html']))} 문자")
    
    return export_data

def validate_and_repair_export_data(export_data):
    """Export 데이터 유효성 검사 및 복구 (더미 데이터 제거)"""
    logger.info("🔧 Export 데이터 유효성 검사 및 복구 시작 (더미 데이터 제거 버전)")
    
    if not export_data or not isinstance(export_data, dict):
        logger.warning("⚠️ Export 데이터가 없거나 딕셔너리가 아님 - 기본 구조 생성")
        return {
            "main_keyword": "기본키워드",
            "analysis_keyword": "기본분석키워드",
            "analysis_html": "<div>기본 분석 결과</div>",
            "main_keywords_df": None,  # 더미 데이터 대신 None
            "related_keywords_df": None,  # 더미 데이터 대신 None
            "analysis_completed": True
        }
    
    # 필수 키들 확인 및 복구
    required_keys = {
        "analysis_keyword": "분석키워드",
        "main_keyword": "메인키워드", 
        "analysis_html": "<div>분석 완료</div>",
        "analysis_completed": True
    }
    
    for key, default_value in required_keys.items():
        if key not in export_data or not export_data[key]:
            export_data[key] = default_value
            logger.info(f"🔧 {key} 키 복구: {default_value}")
    
    # DataFrame 데이터 검증 및 변환 (더미 데이터 생성 안함)
    for df_key in ["main_keywords_df", "related_keywords_df"]:
        if df_key in export_data and export_data[df_key] is not None:
            df_data = export_data[df_key]
            
            # 딕셔너리를 DataFrame으로 변환
            if isinstance(df_data, dict):
                try:
                    # 빈 딕셔너리는 None으로 처리
                    if not df_data:
                        export_data[df_key] = None
                        logger.info(f"📋 {df_key} 빈 딕셔너리 - None으로 설정")
                    else:
                        export_data[df_key] = pd.DataFrame(df_data)
                        logger.info(f"✅ {df_key} 딕셔너리를 DataFrame으로 변환 성공")
                except Exception as e:
                    logger.warning(f"⚠️ {df_key} 변환 실패: {e}")
                    export_data[df_key] = None
            elif not hasattr(df_data, 'shape'):
                logger.warning(f"⚠️ {df_key}가 DataFrame이 아님 - None으로 설정")
                export_data[df_key] = None
    
    logger.info("✅ Export 데이터 유효성 검사 및 복구 완료 (더미 데이터 없음)")
    return export_data

# ===== 파일 출력 함수들 =====
def create_timestamp_filename(analysis_keyword):
    """타임스탬프가 포함된 파일명 생성 - 한국시간 적용"""
    timestamp = format_korean_datetime(format_type="filename")
    safe_keyword = re.sub(r'[^\w\s-]', '', analysis_keyword).strip()
    safe_keyword = re.sub(r'[-\s]+', '_', safe_keyword)
    return f"{safe_keyword}_{timestamp}_분석결과"

def export_to_excel(main_keyword, main_keywords_df, analysis_keyword, related_keywords_df, filename_base):
    """엑셀 파일로 출력 (실제 데이터만)"""
    try:
        # 실제 데이터가 있는지 확인
        has_main_data = main_keywords_df is not None and not main_keywords_df.empty
        has_related_data = related_keywords_df is not None and not related_keywords_df.empty
        
        if not has_main_data and not has_related_data:
            logger.info("📋 생성할 데이터가 없어 엑셀 파일 생성 건너뜀")
            return None
        
        excel_filename = f"{filename_base}.xlsx"
        excel_path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), excel_filename)
        
        with pd.ExcelWriter(excel_path, engine='xlsxwriter') as writer:
            # 워크북과 워크시트 스타일 설정
            workbook = writer.book
            
            # 헤더 스타일
            header_format = workbook.add_format({
                'bold': True,
                'text_wrap': True,
                'valign': 'top',
                'fg_color': '#D7E4BC',
                'border': 1
            })
            
            # 데이터 스타일
            data_format = workbook.add_format({
                'text_wrap': True,
                'valign': 'top',
                'border': 1
            })
            
            # 숫자 포맷
            number_format = workbook.add_format({
                'num_format': '#,##0',
                'text_wrap': True,
                'valign': 'top',
                'border': 1
            })
            
            # 첫 번째 시트: 메인키워드 조합키워드 (실제 데이터만)
            if has_main_data:
                main_keywords_df.to_excel(writer, sheet_name=f'{main_keyword}_조합키워드', index=False)
                worksheet1 = writer.sheets[f'{main_keyword}_조합키워드']
                
                # 헤더 스타일 적용
                for col_num, value in enumerate(main_keywords_df.columns.values):
                    worksheet1.write(0, col_num, value, header_format)
                
                # 데이터 스타일 적용
                for row_num in range(1, len(main_keywords_df) + 1):
                    for col_num, value in enumerate(main_keywords_df.iloc[row_num-1]):
                        if isinstance(value, (int, float)) and col_num in [1, 2, 3]:  # 검색량 컬럼
                            worksheet1.write(row_num, col_num, value, number_format)
                        else:
                            worksheet1.write(row_num, col_num, value, data_format)
                
                # 열 너비 자동 조정
                for i, col in enumerate(main_keywords_df.columns):
                    max_len = max(
                        main_keywords_df[col].astype(str).map(len).max(),
                        len(str(col))
                    )
                    worksheet1.set_column(i, i, min(max_len + 2, 50))
                
                logger.info(f"✅ 메인키워드 시트 생성: {main_keywords_df.shape}")
            
            # 두 번째 시트: 분석키워드 연관검색어 (실제 데이터만)
            if has_related_data:
                related_keywords_df.to_excel(writer, sheet_name=f'{analysis_keyword}_연관검색어', index=False)
                worksheet2 = writer.sheets[f'{analysis_keyword}_연관검색어']
                
                # 헤더 스타일 적용
                for col_num, value in enumerate(related_keywords_df.columns.values):
                    worksheet2.write(0, col_num, value, header_format)
                
                # 데이터 스타일 적용
                for row_num in range(1, len(related_keywords_df) + 1):
                    for col_num, value in enumerate(related_keywords_df.iloc[row_num-1]):
                        if isinstance(value, (int, float)) and col_num in [1, 2, 3]:  # 검색량 컬럼
                            worksheet2.write(row_num, col_num, value, number_format)
                        else:
                            worksheet2.write(row_num, col_num, value, data_format)
                
                # 열 너비 자동 조정
                for i, col in enumerate(related_keywords_df.columns):
                    max_len = max(
                        related_keywords_df[col].astype(str).map(len).max(),
                        len(str(col))
                    )
                    worksheet2.set_column(i, i, min(max_len + 2, 50))
                
                logger.info(f"✅ 연관검색어 시트 생성: {related_keywords_df.shape}")
        
        logger.info(f"엑셀 파일 생성 완료: {excel_path}")
        return excel_path
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"엑셀 파일 생성 오류: {e}")
        return None

def export_to_html(analysis_html, filename_base):
    """HTML 파일로 출력 - 한국시간 적용"""
    try:
        html_filename = f"{filename_base}.html"
        html_path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), html_filename)
        
        # 한국시간으로 생성 시간 표시
        korean_time = format_korean_datetime(format_type="display")
        
        # 완전한 HTML 문서 생성
        full_html = f"""
<!DOCTYPE html>
<html lang="ko">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>키워드 심충분석 결과</title>
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            font-family: 'Pretendard', -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, sans-serif;
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        /* 차트 스타일 개선 */
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        /* 반응형 스타일 */
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        /* 애니메이션 */
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        /* 프린트 스타일 */
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        }}
    </style>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <div class="header">
            <h1><i class="fas fa-chart-line"></i> 키워드 심충분석 결과</h1>
            <p>AI 상품 소싱 분석 시스템 v3.2 (더미 데이터 제거 버전)</p>
        </div>
        <div class="content">
            {analysis_html}
        </div>
        <div class="timestamp">
            <i class="fas fa-clock"></i> 생성 시간: {korean_time} (한국시간)
        </div>
    </div>
</body>
</html>
        """
        
        with open(html_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(full_html)
        
        logger.info(f"HTML 파일 생성 완료: {html_path}")
        return html_path
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"HTML 파일 생성 오류: {e}")
        return None

def create_zip_file(excel_path, html_path, filename_base):
    """압축 파일 생성"""
    try:
        zip_filename = f"{filename_base}.zip"
        zip_path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), zip_filename)
        
        files_added = 0
        with zipfile.ZipFile(zip_path, 'w', zipfile.ZIP_DEFLATED) as zipf:
            if excel_path and os.path.exists(excel_path):
                zipf.write(excel_path, f"{filename_base}.xlsx")
                logger.info(f"엑셀 파일 압축 추가: {filename_base}.xlsx")
                files_added += 1
            
            if html_path and os.path.exists(html_path):
                zipf.write(html_path, f"{filename_base}.html")
                logger.info(f"HTML 파일 압축 추가: {filename_base}.html")
                files_added += 1
        
        if files_added == 0:
            logger.warning("압축할 파일이 없음")
            return None
        
        logger.info(f"압축 파일 생성 완료: {zip_path} ({files_added}개 파일)")
        return zip_path
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"압축 파일 생성 오류: {e}")
        return None

def export_analysis_results_enhanced(export_data):
    """강화된 분석 결과 출력 메인 함수 (더미 데이터 제거)"""
    try:
        logger.info("=== 📊 강화된 출력 함수 시작 (더미 데이터 제거 버전) ===")
        
        # 데이터 유효성 검사 및 복구
        export_data = validate_and_repair_export_data(export_data)
        
        analysis_keyword = export_data.get("analysis_keyword", "기본키워드")
        analysis_html = export_data.get("analysis_html", "<div>분석 완료</div>")
        main_keyword = export_data.get("main_keyword", analysis_keyword)
        main_keywords_df = export_data.get("main_keywords_df")
        related_keywords_df = export_data.get("related_keywords_df")
        
        logger.info(f"🔍 처리할 데이터:")
        logger.info(f"   - analysis_keyword: '{analysis_keyword}'")
        logger.info(f"   - main_keyword: '{main_keyword}'")
        logger.info(f"   - analysis_html: {len(str(analysis_html))} 문자")
        logger.info(f"   - main_keywords_df: {main_keywords_df.shape if main_keywords_df is not None else 'None'}")
        logger.info(f"   - related_keywords_df: {related_keywords_df.shape if related_keywords_df is not None else 'None'}")
        
        # 파일명 생성 (한국시간 적용)
        filename_base = create_timestamp_filename(analysis_keyword)
        logger.info(f"📁 출력 파일명: {filename_base}")
        
        # HTML 파일은 분석 결과가 있으면 생성
        html_path = None
        if analysis_html and len(str(analysis_html).strip()) > 20:  # 의미있는 HTML인지 확인
            logger.info("🌐 HTML 파일 생성 시작...")
            html_path = export_to_html(analysis_html, filename_base)
            if html_path:
                logger.info(f"✅ HTML 파일 생성 성공: {html_path}")
            else:
                logger.error("❌ HTML 파일 생성 실패")
        else:
            logger.info("📄 분석 HTML이 없어 HTML 파일 생성 건너뜀")
        
        # 엑셀 파일 생성 (실제 DataFrame이 있는 경우만)
        excel_path = None
        if (main_keywords_df is not None and not main_keywords_df.empty) or \
           (related_keywords_df is not None and not related_keywords_df.empty):
            logger.info("📊 엑셀 파일 생성 시작...")
            excel_path = export_to_excel(
                main_keyword,
                main_keywords_df,
                analysis_keyword,
                related_keywords_df,
                filename_base
            )
            if excel_path:
                logger.info(f"✅ 엑셀 파일 생성 성공: {excel_path}")
            else:
                logger.warning("⚠️ 엑셀 파일 생성 실패")
        else:
            logger.info("📊 실제 DataFrame 데이터가 없어 엑셀 파일 생성 생략")
        
        # 생성된 파일이 있는지 확인
        if not html_path and not excel_path:
            logger.warning("⚠️ 생성된 파일이 없음")
            return None, "⚠️ 생성할 수 있는 데이터가 없습니다. 분석을 먼저 완료해주세요."
        
        # 압축 파일 생성
        logger.info("📦 압축 파일 생성 시작...")
        zip_path = create_zip_file(excel_path, html_path, filename_base)
        if zip_path:
            file_types = []
            if html_path:
                file_types.append("HTML")
            if excel_path:
                file_types.append("엑셀")
            
            file_list = " + ".join(file_types)
            logger.info(f"✅ 압축 파일 생성 성공: {zip_path} ({file_list})")
            return zip_path, f"✅ 분석 결과가 성공적으로 출력되었습니다!\n파일명: {filename_base}.zip\n포함 파일: {file_list}\n\n💡 더미 데이터 제거 버전 - 실제 분석 데이터만 포함됩니다."
        else:
            logger.error("❌ 압축 파일 생성 실패")
            return None, "압축 파일 생성에 실패했습니다."
    
    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ 강화된 출력 함수 전체 오류: {e}")
        import traceback
        logger.error(f"스택 트레이스:\n{traceback.format_exc()}")
        return None, f"출력 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"

# ===== 로딩 애니메이션 =====
def create_loading_animation():
    """로딩 애니메이션 HTML"""
    return """
    <div style="display: flex; flex-direction: column; align-items: center; padding: 40px; background: white; border-radius: 12px; box-shadow: 0 4px 12px rgba(0,0,0,0.1);">
        <div style="width: 60px; height: 60px; border: 4px solid #f3f3f3; border-top: 4px solid #FB7F0D; border-radius: 50%; animation: spin 1s linear infinite; margin-bottom: 20px;"></div>
        <h3 style="color: #FB7F0D; margin: 10px 0; font-size: 18px;">분석 중입니다...</h3>
        <p style="color: #666; margin: 5px 0; text-align: center;">원격 서버에서 데이터를 수집하고 AI가 분석하고 있습니다.<br>잠시만 기다려주세요.</p>
        <div style="width: 200px; height: 4px; background: #f0f0f0; border-radius: 2px; margin-top: 15px; overflow: hidden;">
            <div style="width: 100%; height: 100%; background: linear-gradient(90deg, #FB7F0D, #ff9a8b); border-radius: 2px; animation: progress 2s ease-in-out infinite;"></div>
        </div>
    </div>
    
    <style>
    @keyframes spin {
        0% { transform: rotate(0deg); }
        100% { transform: rotate(360deg); }
    }
    
    @keyframes progress {
        0% { transform: translateX(-100%); }
        100% { transform: translateX(100%); }
    }
    </style>
    """

# ===== 에러 처리 함수 =====
def generate_error_response(error_message):
    """에러 응답 생성"""
    return f'''
    <div style="color: red; padding: 30px; text-align: center; width: 100%; 
                background-color: #f8d7da; border-radius: 12px; border: 1px solid #f5c6cb;">
        <h3 style="margin-bottom: 15px;">❌ 연결 오류</h3>
        <p style="margin-bottom: 20px;">{error_message}</p>
        <div style="background: white; padding: 15px; border-radius: 8px; color: #333;">
            <h4>해결 방법:</h4>
            <ul style="text-align: left; padding-left: 20px;">
                <li>네트워크 연결을 확인해주세요</li>
                <li>원격 서버 상태를 확인해주세요</li>
                <li>잠시 후 다시 시도해주세요</li>
                <li>문제가 지속되면 관리자에게 문의하세요</li>
            </ul>
        </div>
    </div>
    '''

# ===== 원격 API 호출 함수들 =====
def call_collect_data_api(keyword):
    """1단계: 상품 데이터 수집 API 호출"""
    try:
        client = get_api_client()
        if not client:
            return generate_error_response("API 클라이언트를 초기화할 수 없습니다."), {}
        
        logger.info("원격 API 호출: 상품 데이터 수집")
        result = client.predict(
            keyword=keyword,
            api_name="/on_collect_data"
        )
        
        logger.info(f"데이터 수집 API 결과 타입: {type(result)}")
        
        # 결과가 튜플인 경우 첫 번째 요소는 HTML, 두 번째는 세션 데이터
        if isinstance(result, tuple) and len(result) == 2:
            html_result, session_data = result
            
            # 세션 데이터가 제대로 있는지 확인
            if isinstance(session_data, dict):
                logger.info(f"데이터 수집 세션 데이터 수신: {list(session_data.keys()) if session_data else '빈 딕셔너리'}")
                return html_result, session_data
            else:
                logger.warning("세션 데이터가 딕셔너리가 아닙니다.")
                return html_result, {}
        else:
            logger.warning("예상과 다른 데이터 수집 결과 형태")
            return str(result), {"keywords_collected": True}
            
    except Exception as e:
        logger.error(f"상품 데이터 수집 API 호출 오류: {e}")
        return generate_error_response(f"원격 서버 연결 실패: {str(e)}"), {}

def call_analyze_keyword_api_enhanced(analysis_keyword, base_keyword, keywords_data):
    """3단계: 강화된 키워드 심충분석 API 호출 (더미 데이터 제거)"""
    try:
        client = get_api_client()
        if not client:
            return generate_error_response("API 클라이언트를 초기화할 수 없습니다."), {}
        
        logger.info("=== 🚀 강화된 키워드 심충분석 API 호출 (더미 데이터 제거) ===")
        logger.info(f"파라미터 - analysis_keyword: '{analysis_keyword}'")
        logger.info(f"파라미터 - base_keyword: '{base_keyword}'")
        logger.info(f"파라미터 - keywords_data 타입: {type(keywords_data)}")
        
        # 원격 API 호출
        result = client.predict(
            analysis_keyword,
            base_keyword, 
            keywords_data,
            api_name="/on_analyze_keyword"
        )
        
        logger.info(f"📡 원격 API 응답 수신:")
        logger.info(f"   - 응답 타입: {type(result)}")
        logger.info(f"   - 응답 길이: {len(result) if hasattr(result, '__len__') else 'N/A'}")
        
        # 응답 처리 및 Export 데이터 구조 생성
        if isinstance(result, tuple) and len(result) == 2:
            html_result, remote_export_data = result
            
            logger.info(f"📊 원격 export 데이터:")
            logger.info(f"   - 타입: {type(remote_export_data)}")
            logger.info(f"   - 키들: {list(remote_export_data.keys()) if isinstance(remote_export_data, dict) else 'None'}")
            
            # HTML 결과가 있으면 Export 데이터 구조 생성 (더미 데이터 없이)
            if html_result:
                logger.info("🔧 Export 데이터 구조 생성 시작 (더미 데이터 제거)")
                enhanced_export_data = create_export_data_from_html(
                    analysis_keyword=analysis_keyword,
                    main_keyword=base_keyword,
                    analysis_html=html_result,
                    step1_data=keywords_data
                )
                
                # 원격에서 온 실제 데이터가 있으면 병합
                if isinstance(remote_export_data, dict) and remote_export_data:
                    logger.info("🔗 원격 실제 데이터와 로컬 데이터 병합")
                    for key, value in remote_export_data.items():
                        if value is not None and key in ["main_keywords_df", "related_keywords_df"]:
                            # DataFrame 데이터만 검증하여 병합
                            if isinstance(value, dict) and value:  # 빈 딕셔너리가 아닌 경우만
                                enhanced_export_data[key] = value
                                logger.info(f"   - {key} 원격 실제 데이터로 업데이트")
                            elif hasattr(value, 'shape') and not value.empty:  # DataFrame이고 비어있지 않은 경우
                                enhanced_export_data[key] = value
                                logger.info(f"   - {key} 원격 DataFrame 데이터로 업데이트")
                        elif value is not None and key not in ["main_keywords_df", "related_keywords_df"]:
                            enhanced_export_data[key] = value
                            logger.info(f"   - {key} 원격 데이터로 업데이트")
                
                logger.info(f"✅ 최종 Export 데이터 구조 (더미 데이터 없음):")
                logger.info(f"   - 키 개수: {len(enhanced_export_data)}")
                logger.info(f"   - 키 목록: {list(enhanced_export_data.keys())}")
                
                return html_result, enhanced_export_data
            else:
                logger.warning("⚠️ HTML 결과가 비어있음")
                return str(result), {}
        else:
            logger.warning("⚠️ 예상과 다른 API 응답 형태")
            # HTML만 반환된 경우도 처리
            if isinstance(result, str) and len(result) > 100:  # HTML일 가능성이 높음
                logger.info("📄 HTML 문자열로 추정되는 응답 - Export 데이터 생성 (더미 데이터 없이)")
                enhanced_export_data = create_export_data_from_html(
                    analysis_keyword=analysis_keyword,
                    main_keyword=base_keyword,
                    analysis_html=result,
                    step1_data=keywords_data
                )
                return result, enhanced_export_data
            else:
                return str(result), {}
            
    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ 키워드 심충분석 API 호출 오류: {e}")
        import traceback
        logger.error(f"스택 트레이스:\n{traceback.format_exc()}")
        return generate_error_response(f"원격 서버 연결 실패: {str(e)}"), {}

# ===== 그라디오 인터페이스 =====
def create_interface():
    # CSS 스타일링 (기존과 동일)
    custom_css = """
    /* 기존 다크모드 자동 변경 AI 상품 소싱 분석 시스템 CSS */
    :root {
        --primary-color: #FB7F0D;
        --secondary-color: #ff9a8b;
        --accent-color: #FF6B6B;
        --background-color: #FFFFFF;
        --card-bg: #ffffff;
        --input-bg: #ffffff;
        --text-color: #334155;
        --text-secondary: #64748b;
        --border-color: #dddddd;
        --border-light: #e5e5e5;
        --table-even-bg: #f3f3f3;
        --table-hover-bg: #f0f0f0;
        --shadow: 0 8px 30px rgba(251, 127, 13, 0.08);
        --shadow-light: 0 2px 4px rgba(0, 0, 0, 0.1);
        --border-radius: 18px;
    }
    @media (prefers-color-scheme: dark) {
        :root {
            --background-color: #1a1a1a;
            --card-bg: #2d2d2d;
            --input-bg: #2d2d2d;
            --text-color: #e5e5e5;
            --text-secondary: #a1a1aa;
            --border-color: #404040;
            --border-light: #525252;
            --table-even-bg: #333333;
            --table-hover-bg: #404040;
            --shadow: 0 8px 30px rgba(0, 0, 0, 0.3);
            --shadow-light: 0 2px 4px rgba(0, 0, 0, 0.2);
        }
    }
    body {
        font-family: 'Pretendard', 'Noto Sans KR', -apple-system, BlinkMacSystemFont, sans-serif;
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        color: var(--text-color) !important;
        line-height: 1.6;
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    }
    .gradio-container {
        width: 100%;
        margin: 0 auto;
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    }
    .custom-frame {
        background-color: var(--card-bg) !important;
        border: 1px solid var(--border-light) !important;
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        margin: 10px 0;
        box-shadow: var(--shadow) !important;
        color: var(--text-color) !important;
    }
    .custom-button {
        border-radius: 30px !important;
        background: var(--primary-color) !important;
        color: white !important;
        font-size: 18px !important;
        padding: 10px 20px !important;
        border: none;
        box-shadow: 0 4px 8px rgba(251, 127, 13, 0.25);
        transition: transform 0.3s ease;
        height: 45px !important;
        width: 100% !important;
    }
    .custom-button:hover {
        transform: translateY(-2px);
        box-shadow: 0 6px 12px rgba(251, 127, 13, 0.3);
    }
    .export-button {
        background: linear-gradient(135deg, #28a745, #20c997) !important;
        color: white !important; 
        border-radius: 25px !important; 
        height: 50px !important;
        font-size: 17px !important; 
        font-weight: bold !important; 
        width: 100% !important;
        margin-top: 20px !important;
    }
    .section-title {
        display: flex;
        align-items: center;
        font-size: 20px;
        font-weight: 700;
        color: var(--text-color) !important;
        margin-bottom: 10px;
        padding-bottom: 5px;
        border-bottom: 2px solid var(--primary-color);
        font-family: 'Pretendard', 'Noto Sans KR', -apple-system, BlinkMacSystemFont, sans-serif;
    }
    .section-title img, .section-title i {
        margin-right: 10px;
        font-size: 20px;
        color: var(--primary-color);
    }
    .gr-input, .gr-text-input, .gr-sample-inputs,
    input[type="text"], input[type="number"], textarea, select {
        border-radius: var(--border-radius) !important;
        border: 1px solid var(--border-color) !important;
        padding: 12px !important;
        box-shadow: inset 0 1px 3px rgba(0, 0, 0, 0.05) !important;
        transition: all 0.3s ease !important;
        background-color: var(--input-bg) !important;
        color: var(--text-color) !important;
    }
    .gr-input:focus, .gr-text-input:focus,
    input[type="text"]:focus, textarea:focus, select:focus {
        border-color: var(--primary-color) !important;
        outline: none !important;
        box-shadow: 0 0 0 2px rgba(251, 127, 13, 0.2) !important;
    }
    .fade-in {
        animation: fadeIn 0.5s ease-out;
    }
    @keyframes fadeIn {
        from { opacity: 0; transform: translateY(10px); }
        to { opacity: 1; transform: translateY(0); }
    }
    """
    
    with gr.Blocks(
        css=custom_css, 
        title="🛒 AI 상품 소싱 분석기 v3.2 (더미 데이터 제거)",
        theme=gr.themes.Default(primary_hue="orange", secondary_hue="orange")
    ) as interface:
        
        # 폰트 및 아이콘 로드
        gr.HTML("""
        <link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/6.0.0/css/all.min.css">
        <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/gh/orioncactus/pretendard/dist/web/static/pretendard.css">
        """)
        
        # 세션별 상태 변수
        keywords_data_state = gr.State()
        export_data_state = gr.State({})
        
        # === UI 컴포넌트들 ===
        with gr.Column(elem_classes="custom-frame fade-in"):
            gr.HTML('<div class="section-title"><i class="fas fa-search"></i> 1단계: 메인 키워드 입력</div>')
            
            keyword_input = gr.Textbox(
                label="상품 메인키워드", 
                placeholder="예: 슬리퍼, 무선이어폰, 핸드크림",
                value="",
                elem_id="keyword_input"
            )
            
            collect_data_btn = gr.Button("1단계: 상품 데이터 수집하기", elem_classes="custom-button", size="lg")
        
        with gr.Column(elem_classes="custom-frame fade-in"):
            gr.HTML('<div class="section-title"><i class="fas fa-database"></i> 2단계: 수집된 키워드 목록</div>')
            keywords_result = gr.HTML()
        
        with gr.Column(elem_classes="custom-frame fade-in"):
            gr.HTML('<div class="section-title"><i class="fas fa-bullseye"></i> 3단계: 분석할 키워드 선택</div>')
            
            analysis_keyword_input = gr.Textbox(
                label="분석할 키워드", 
                placeholder="위 목록에서 원하는 키워드를 입력하세요 (예: 통굽 슬리퍼)",
                value="",
                elem_id="analysis_keyword_input"
            )
            
            analyze_keyword_btn = gr.Button("키워드 심충분석 하기", elem_classes="custom-button", size="lg")
        
        with gr.Column(elem_classes="custom-frame fade-in"):
            gr.HTML('<div class="section-title"><i class="fas fa-chart-line"></i> 키워드 심충분석</div>')
            analysis_result = gr.HTML(label="키워드 심충분석")
        
        with gr.Column(elem_classes="custom-frame fade-in"):
            gr.HTML('<div class="section-title"><i class="fas fa-download"></i> 분석 결과 출력</div>')
            
            gr.HTML("""
            <div style="background: #e3f2fd; border-left: 4px solid #2196f3; padding: 15px; margin: 10px 0; border-radius: 5px;">
                <h4 style="margin: 0 0 10px 0; color: #1976d2;"><i class="fas fa-info-circle"></i> 실제 데이터 출력 버전</h4>
                <p style="margin: 0; color: #1976d2; font-size: 14px;">
                    • 분석된 데이터를 파일로 출력됩니다<br>
                </p>
            </div>
            """)
        
            export_btn = gr.Button("📊 분석결과 출력하기", elem_classes="export-button", size="lg")
            export_result = gr.HTML()
            download_file = gr.File(label="다운로드", visible=False)
        
        # ===== 이벤트 핸들러 =====
        def on_collect_data(keyword):
            if not keyword.strip():
                return ("<div style='color: red; padding: 20px; text-align: center; width: 100%;'>키워드를 입력해주세요.</div>", None)
            
            # 로딩 상태 표시
            yield (create_loading_animation(), None)
            
            # 원격 API 호출
            result_html, result_data = call_collect_data_api(keyword)
            
            yield (result_html, result_data)
        
        def on_analyze_keyword(analysis_keyword, base_keyword, keywords_data):
            if not analysis_keyword.strip():
                return "<div style='color: red; padding: 20px; text-align: center; width: 100%;'>분석할 키워드를 입력해주세요.</div>", {}
            
            # 로딩 상태 표시
            yield create_loading_animation(), {}
            
            # 강화된 API 호출 (더미 데이터 제거)
            html_result, enhanced_export_data = call_analyze_keyword_api_enhanced(
                analysis_keyword, base_keyword, keywords_data
            )
            
            yield html_result, enhanced_export_data
                
        def on_export_results(export_data):
            """강화된 분석 결과 출력 핸들러 (더미 데이터 제거)"""
            try:
                logger.info(f"📊 입력 export_data: {type(export_data)}")
                if isinstance(export_data, dict):
                    logger.info(f"📋 export_data 키들: {list(export_data.keys())}")
                
                # 강화된 출력 함수 호출 (더미 데이터 제거)
                zip_path, message = export_analysis_results_enhanced(export_data)
                
                if zip_path:
                    success_html = f"""
                    <div style="background: #d4edda; border: 1px solid #c3e6cb; padding: 20px; border-radius: 8px; margin: 10px 0;">
                        <h4 style="color: #155724; margin: 0 0 15px 0;"><i class="fas fa-check-circle"></i> 출력 완료!</h4>
                        <p style="color: #155724; margin: 0; line-height: 1.6;">
                            {message}<br>
                            <strong>데이터출력:</strong><br>
                            <br>
                            <i class="fas fa-download"></i> 아래 다운로드 버튼을 클릭하여 파일을 저장하세요.<br>
                            <small style="color: #666;">⏰ 한국시간 기준으로 파일명이 생성됩니다.</small>
                        </p>
                    </div>
                    """
                    return success_html, gr.update(value=zip_path, visible=True)
                else:
                    error_html = f"""
                    <div style="background: #f8d7da; border: 1px solid #f5c6cb; padding: 20px; border-radius: 8px; margin: 10px 0;">
                        <h4 style="color: #721c24; margin: 0 0 10px 0;"><i class="fas fa-exclamation-triangle"></i> 출력 실패</h4>
                        <p style="color: #721c24; margin: 0;">{message}</p>
                        <div style="margin-top: 15px; padding: 15px; background: white; border-radius: 5px;">
                            <h5 style="color: #721c24; margin: 0 0 10px 0;">🔍 디버깅 정보:</h5>
                            <ul style="color: #721c24; margin: 0; padding-left: 20px;">
                                <li>Export 데이터 타입: {type(export_data)}</li>
                                <li>Export 데이터 유효성: {'유효' if export_data else '무효'}</li>
                                <li>키워드 심충분석 상태: {'완료' if export_data.get('analysis_completed') else '미완료'}</li>
                            </ul>
                        </div>
                    </div>
                    """
                    logger.error("❌ 강화된 출력 실패")
                    return error_html, gr.update(visible=False)
                    
            except Exception as e:
                logger.error(f"❌ 강화된 출력 핸들러 오류: {e}")
                import traceback
                logger.error(f"스택 트레이스:\n{traceback.format_exc()}")
                
                error_html = f"""
                <div style="background: #f8d7da; border: 1px solid #f5c6cb; padding: 20px; border-radius: 8px; margin: 10px 0;">
                    <h4 style="color: #721c24; margin: 0 0 10px 0;"><i class="fas fa-exclamation-triangle"></i> 시스템 오류</h4>
                    <p style="color: #721c24; margin: 0;">강화된 출력 중 시스템 오류가 발생했습니다:</p>
                    <code style="display: block; margin: 10px 0; padding: 10px; background: #f8f9fa; border-radius: 3px; color: #721c24;">
                        {type(e).__name__}: {str(e)}
                    </code>
                    <div style="margin-top: 15px; padding: 10px; background: #fff3cd; border-radius: 5px;">
                        <p style="margin: 0; color: #856404; font-size: 14px;">
                            💡 실제 분석 결과가 있어야만 파일이 생성됩니다.
                        </p>
                    </div>
                </div>
                """
                return error_html, gr.update(visible=False)
        
        # ===== 이벤트 연결 =====
        collect_data_btn.click(
            fn=on_collect_data,
            inputs=[keyword_input],
            outputs=[keywords_result, keywords_data_state],
            api_name="on_collect_data"
        )
        
        analyze_keyword_btn.click(
            fn=on_analyze_keyword,
            inputs=[analysis_keyword_input, keyword_input, keywords_data_state],  
            outputs=[analysis_result, export_data_state],
            api_name="on_analyze_keyword"
        )
        
        export_btn.click(
            fn=on_export_results,
            inputs=[export_data_state],
            outputs=[export_result, download_file],
            api_name="on_export_results"
        )
    
    return interface

# ===== 메인 실행 =====
if __name__ == "__main__":
    # pytz 모듈 설치 확인
    try:
        import pytz
        logger.info("✅ pytz 모듈 로드 성공 - 한국시간 지원")
    except ImportError:
        logger.info("시스템 시간을 사용합니다.")
    
    # 앱 실행
    app = create_interface()
    app.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=True)