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import gradio as gr
import os
from datetime import datetime
from config import STATIONS, STATION_NAMES
from supabase_utils import get_supabase_client
from api_utils import (
api_get_tide_level,
api_get_tide_series,
api_get_extremes_info,
api_check_tide_alert,
api_compare_stations,
api_health_check
)
# API 문서 모듈 import
from api_docs import generate_api_docs
def create_ui(prediction_handler, chatbot_handler, api_handlers: dict):
"""Gradio UI를 생성하고 반환합니다."""
with gr.Blocks(title="통합 조위 예측 시스템", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
gr.Markdown("# 🌊 통합 조위 예측 시스템 with Gemini")
# 연결 상태 표시
client = get_supabase_client()
supabase_status = "🟢 연결됨" if client else "🔴 연결 안됨 (환경변수 확인 필요)"
gemini_status = "🟢 연결됨" if os.getenv("GEMINI_API_KEY") else "🔴 연결 안됨 (환경변수 확인 필요)"
gr.Markdown(f"**Supabase 상태**: {supabase_status} | **Gemini 상태**: {gemini_status}")
with gr.Tabs():
# 1. 예측 탭
with gr.TabItem("🔮 통합 조위 예측"):
gr.Markdown("""
### TimeXer 모델을 활용한 조위 예측
- 과거 기상 데이터를 업로드하여 미래 72시간 조위 예측
- 잔차 예측 + 조화 예측 = 최종 조위
""")
with gr.Row():
with gr.Column(scale=1):
station_id_input = gr.Dropdown(
choices=[(f"{STATION_NAMES[s]} ({s})", s) for s in STATIONS],
label="관측소 선택",
value="DT_0001"
)
input_csv = gr.File(label="과거 데이터 업로드 (.csv)")
predict_btn = gr.Button("🚀 예측 실행", variant="primary")
with gr.Column(scale=3):
output_plot = gr.Plot(label="예측 결과 시각화")
output_df = gr.DataFrame(label="예측 결과 데이터")
output_log = gr.Textbox(label="실행 로그", lines=5, interactive=False)
# 2. 챗봇 탭
with gr.TabItem("💬 AI 조위 챗봇"):
gr.ChatInterface(
fn=chatbot_handler,
title="",
description="조위에 대해 궁금한 점을 물어보세요.",
# examples=[
# "인천 현재 조위 알려줘",
# "오늘 만조 시간은?"
# ]
)
# 3. API 탭
with gr.TabItem("🔌 API"):
gr.Markdown("## RESTful API 엔드포인트\n실무에서 바로 사용 가능한 API 기능을 제공합니다.")
with gr.Tabs():
# 3-1. 특정 시간 조위
with gr.TabItem("조위 조회"):
gr.Markdown("#### 특정 관측소, 특정 시간의 조위 정보를 조회합니다.")
with gr.Row():
with gr.Column(scale=1):
api1_station = gr.Dropdown(choices=[(f"{STATION_NAMES[s]} ({s})", s) for s in STATIONS], label="관측소", value="DT_0001")
api1_time = gr.Textbox(label="조회 시간 (비워두면 현재)", placeholder="2025-08-10T15:00:00")
api1_btn = gr.Button("UI에서 테스트", variant="primary")
with gr.Column(scale=2):
api1_output = gr.JSON(label="API 응답")
api1_btn.click(
fn=lambda s, t: api_handlers["tide_level"](s, t if t else None),
inputs=[api1_station, api1_time],
outputs=api1_output
)
generate_api_docs("tide_level")
# 3-2. 시계열 데이터
with gr.TabItem("시계열"):
gr.Markdown("#### 지정된 기간의 시계열 조위 데이터를 조회합니다.")
with gr.Row():
with gr.Column(scale=1):
api2_station = gr.Dropdown(choices=[(f"{STATION_NAMES[s]} ({s})", s) for s in STATIONS], label="관측소", value="DT_0001")
api2_start = gr.Textbox(label="시작 시간", placeholder="2025-08-10T00:00:00")
api2_end = gr.Textbox(label="종료 시간", placeholder="2025-08-11T00:00:00")
api2_interval = gr.Number(label="간격(분)", value=60, minimum=5)
api2_btn = gr.Button("UI에서 테스트", variant="primary")
with gr.Column(scale=2):
api2_output = gr.JSON(label="API 응답 (공공 API 형식)")
api2_btn.click(
fn=lambda s, st, et, i: api_handlers["tide_series"](s, st if st else None, et if et else None, int(i)),
inputs=[api2_station, api2_start, api2_end, api2_interval],
outputs=api2_output
)
generate_api_docs("tide_series")
# 3-3. 만조/간조
with gr.TabItem("만조/간조"):
gr.Markdown("#### 특정 날짜의 만조/간조 정보를 조회합니다.")
with gr.Row():
with gr.Column(scale=1):
api3_station = gr.Dropdown(choices=[(f"{STATION_NAMES[s]} ({s})", s) for s in STATIONS], label="관측소", value="DT_0001")
api3_date = gr.Textbox(label="날짜 (YYYY-MM-DD)", placeholder=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"))
api3_secondary = gr.Checkbox(label="부차 만조/간조 포함", value=False)
api3_btn = gr.Button("UI에서 테스트", variant="primary")
with gr.Column(scale=2):
api3_output = gr.JSON(label="만조/간조 정보")
api3_btn.click(
fn=lambda s, d, sec: api_handlers["extremes"](s, d if d else None, sec),
inputs=[api3_station, api3_date, api3_secondary],
outputs=api3_output
)
generate_api_docs("extremes")
# 3-4. 위험 알림
with gr.TabItem("위험 알림"):
gr.Markdown("#### 향후 설정된 시간 동안 위험 수위 도달 여부를 체크합니다.")
with gr.Row():
with gr.Column(scale=1):
api4_station = gr.Dropdown(choices=[(f"{STATION_NAMES[s]} ({s})", s) for s in STATIONS], label="관측소", value="DT_0001")
api4_hours = gr.Number(label="확인 시간(시간)", value=24, minimum=1, maximum=72)
api4_warning = gr.Number(label="주의 수위(cm)", value=700)
api4_danger = gr.Number(label="경고 수위(cm)", value=750)
api4_btn = gr.Button("UI에서 테스트", variant="primary")
with gr.Column(scale=2):
api4_output = gr.JSON(label="위험 수위 정보")
api4_btn.click(
fn=lambda s, h, w, d: api_handlers["alert"](s, int(h), w, d),
inputs=[api4_station, api4_hours, api4_warning, api4_danger],
outputs=api4_output
)
generate_api_docs("alert")
# 3-5. 관측소 비교
with gr.TabItem("비교"):
gr.Markdown("#### 여러 관측소의 조위를 동시에 비교합니다.")
with gr.Row():
with gr.Column(scale=1):
api5_stations = gr.CheckboxGroup(choices=[(f"{STATION_NAMES[s]}", s) for s in STATIONS], label="비교할 관측소 선택", value=["DT_0001", "DT_0002", "DT_0003"])
api5_time = gr.Textbox(label="비교 시간 (비워두면 현재)", placeholder="2025-08-10T15:00:00")
api5_btn = gr.Button("UI에서 테스트", variant="primary")
with gr.Column(scale=2):
api5_output = gr.JSON(label="비교 결과")
api5_btn.click(
fn=lambda s, t: api_handlers["compare"](s, t if t else None),
inputs=[api5_stations, api5_time],
outputs=api5_output
)
generate_api_docs("compare")
# 3-6. 상태 체크
with gr.TabItem("상태"):
gr.Markdown("#### API 및 시스템의 현재 상태를 확인합니다.")
with gr.Row():
api6_btn = gr.Button("🔍 상태 확인", variant="secondary", scale=1)
api6_output = gr.JSON(label="시스템 상태", scale=2)
api6_btn.click(
fn=api_handlers["health"],
inputs=[],
outputs=api6_output
)
generate_api_docs("health")
# 이벤트 핸들러 연결
predict_btn.click(
fn=prediction_handler,
inputs=[station_id_input, input_csv],
outputs=[output_plot, output_df, output_log],
api_name="predict"
)
return demo