api.py

# 키워드를 받아 네이버 실시간 조회 + 캐싱 후 분석 결과를 반환하는 FastAPI 서버
import os
import time
from collections import defaultdict

from fastapi import FastAPI, HTTPException, Request, Header
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware

import cache
from naver_collector import fetch_keywords
from analyzer import build_overview
from clusterer import cluster_keywords, filter_by_relevance
from intent_classifier import classify_clusters
from search_path import build_search_path
from autocomplete import build_autocomplete_path
from datalab import demographics
import supabase_store

app = FastAPI(title="IntentFinder API")

# ── 배포 보호 설정 (전부 env 기반 · 미설정 시 로컬 개발용 기본값) ──
# ALLOWED_ORIGINS: 허용 출처(쉼표구분). 배포 시 대시보드 도메인으로 제한. 기본 "*"(로컬).
# DT_API_KEY: 설정되면 X-DT-Key 헤더가 일치해야 호출 허용(과금 남용 방지). 미설정 시 무인증(로컬).
# RATE_MAX_PER_MIN: IP당 분당 최대 호출 수.
ALLOWED_ORIGINS = [o.strip() for o in os.getenv("ALLOWED_ORIGINS", "*").split(",") if o.strip()] or ["*"]
DT_API_KEY = os.getenv("DT_API_KEY", "")
RATE_MAX_PER_MIN = int(os.getenv("RATE_MAX_PER_MIN", "20"))

app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=ALLOWED_ORIGINS,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

cache.init()

_hits: dict[str, list[float]] = defaultdict(list)


def _check_rate(ip: str):
    now = time.time()
    recent = [t for t in _hits[ip] if now - t < 60]
    if len(recent) >= RATE_MAX_PER_MIN:
        raise HTTPException(status_code=429, detail="요청이 많습니다. 잠시 후 다시 시도하세요.")
    recent.append(now)
    _hits[ip] = recent


@app.get("/health")
def health():
    return {"ok": True}


@app.get("/analyze")
def analyze(keyword: str, request: Request, x_dt_key: str | None = Header(default=None)):
    # 공유 시크릿 검증(설정된 경우) + IP 레이트리밋
    if DT_API_KEY and x_dt_key != DT_API_KEY:
        raise HTTPException(status_code=401, detail="인증되지 않은 요청입니다.")
    _check_rate(request.client.host if request.client else "unknown")

    # 키워드 분석: 캐시 히트면 즉시, 아니면 네이버 호출 후 캐싱
    keyword = keyword.strip()
    if not keyword:
        raise HTTPException(status_code=400, detail="키워드가 비어 있습니다.")

    hit = cache.get(keyword)
    if hit:
        return {**hit, "cached": True}

    try:
        df_raw = fetch_keywords(keyword)
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=502, detail=f"네이버 API 호출 실패: {e}")

    # 시드 무관 범용어(계산기 등) 제거 후 집계·군집화
    df, emb = filter_by_relevance(df_raw, keyword)

    result = build_overview(keyword, df)
    result["raw_keyword_count"] = int(len(df_raw))                # 필터 전 원본 수
    result["filtered_out"] = int(len(df_raw) - len(df))          # 무관어 제거 수
    clusters = cluster_keywords(df, embeddings=emb)
    result["clusters"] = clusters
    result["cluster_count"] = len(clusters)                       # 그룹 수 카드
    result["clustered_keyword_count"] = sum(c["keyword_count"] for c in clusters)
    # 검색 경로: 네이버 자동완성(실제 동시검색) 우선, 빈약하면 임베딩 추정으로 폴백
    vol_lookup = dict(zip(
        df["keyword"],
        (df["search_volume_pc"].fillna(0) + df["search_volume_mobile"].fillna(0)).astype(int),
    ))
    try:
        sp = build_autocomplete_path(keyword, vol_lookup)
        sp["source"] = "autocomplete"
        if len(sp["nodes"]) < 5:  # 자동완성이 빈약하면 임베딩 경로로 대체
            sp = build_search_path(keyword, df, emb)
            sp["source"] = "embedding"
    except Exception:
        sp = build_search_path(keyword, df, emb)
        sp["source"] = "embedding"
    result["search_path"] = sp

    # 클러스터 단위 의도 분류 (도넛 차트). Claude 호출 실패해도 나머지는 반환
    try:
        intent = classify_clusters(clusters)
        result["intent_breakdown"] = intent["intent_breakdown"]
        result["marketing_suggestion"] = intent["marketing_suggestion"]
        result["intent_usage"] = intent["usage"]
    except Exception as e:
        result["intent_breakdown"] = {}
        result["intent_error"] = str(e)

    # 성별×연령 추정 비중 (데이터랩). 키 없거나 실패해도 나머지는 반환
    try:
        result["demographics"] = demographics(keyword)
    except Exception as e:
        result["demographics"] = None
        result["demographics_error"] = str(e)

    # 통합 대시보드(Supabase)에 적재 — 자격증명 없거나 실패해도 응답엔 영향 없음
    if supabase_store.enabled():
        try:
            supabase_store.persist(result)
            result["supabase_persisted"] = True
        except Exception as e:
            result["supabase_error"] = str(e)

    cache.put(keyword, result)
    return {**result, "cached": False}