Update app.py

app.py

@@ -1,15 +1,18 @@
 import warnings
 from dotenv import load_dotenv
+from fastapi import FastAPI
+import gradio as gr
+from typing import Optional, List
 
-# Load environment variables from .env file
+# .env 파일에서 환경 변수 로드
 load_dotenv()
 
-# Import handlers and UI creator from modules
+# --- 모듈에서 핸들러 및 UI 생성 함수 가져오기 ---
 from prediction import single_prediction
 from chatbot import process_chatbot_query_with_llm
 from ui import create_ui
 
-# Import API utilities for direct access if needed
+# --- API 유틸리티 함수 가져오기 ---
 from api_utils import (
     api_get_tide_level,
     api_get_tide_series,
@@ -19,32 +22,57 @@ from api_utils import (
     api_health_check
 )
 
-if __name__ == "__main__":
-    # Suppress warnings for a cleaner output
-    warnings.filterwarnings('ignore')
-    
-    # Create the Gradio UI by passing the handlers to the UI generator
-    demo = create_ui(
-        prediction_handler=single_prediction,
-        chatbot_handler=process_chatbot_query_with_llm
-    )
-    
-    # Launch the application
-    # share=True creates a public link
-    # server_name="0.0.0.0" allows external connections
-    # server_port=7860 is the default Hugging Face Spaces port
-    demo.launch(
-        share=False,  # Set to True for public sharing
-        server_name="0.0.0.0",  # For Hugging Face Spaces
-        server_port=7860  # Default HF Spaces port
-    )
-    
-    # Alternative launch configurations:
-    # For local development:
-    # demo.launch(share=False)
-    
-    # For Hugging Face Spaces:
-    # demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
-    
-    # For public sharing with ngrok:
-    # demo.launch(share=True)
+# 1. FastAPI 애플리케이션을 먼저 생성합니다.
+app = FastAPI(
+    title="실시간 조위 예측 API",
+    description="TimeXer 모델과 조화 분석을 이용한 조위 예측 API입니다.",
+    version="1.0.0",
+)
+
+# 2. FastAPI를 사용하여 각 API 엔드포인트를 정의합니다.
+#    이 코드가 /api/tide_level 과 같은 경로 요청을 처리합니다.
+@app.get("/api/health", tags=["Status"])
+def health():
+    """API 및 데이터베이스 상태를 확인합니다."""
+    return api_health_check()
+
+@app.get("/api/tide_level", tags=["Tide Predictions"])
+def get_tide_level(station_id: str, target_time: Optional[str] = None):
+    """특정 관측소의 특정 시간 조위를 조회합니다."""
+    return api_get_tide_level(station_id, target_time)
+
+@app.get("/api/tide_series", tags=["Tide Predictions"])
+def get_tide_series(station_id: str, start_time: Optional[str] = None, end_time: Optional[str] = None, interval_minutes: int = 60):
+    """지정된 기간의 시계열 조위 데이터를 조회합니다."""
+    return api_get_tide_series(station_id, start_time, end_time, interval_minutes)
+
+@app.get("/api/extremes", tags=["Tide Analysis"])
+def get_extremes(station_id: str, date: Optional[str] = None, include_secondary: bool = False):
+    """특정 날짜의 만조/간조 정보를 조회합니다."""
+    return api_get_extremes_info(station_id, date, include_secondary)
+
+@app.get("/api/alert", tags=["Tide Analysis"])
+def check_alert(station_id: str, hours_ahead: int = 24, warning_level: float = 700.0, danger_level: float = 750.0):
+    """설정된 위험 수위 도달 여부를 확인합니다."""
+    return api_check_tide_alert(station_id, hours_ahead, warning_level, danger_level)
+
+@app.get("/api/compare", tags=["Tide Analysis"])
+def compare_stations(station_ids: List[str], target_time: Optional[str] = None):
+    """여러 관측소의 조위를 동시에 비교합니다."""
+    return api_compare_stations(station_ids, target_time)
+
+
+# 3. 기존의 Gradio UI를 생성합니다.
+#    create_ui 함수는 그대로 사용됩니다.
+warnings.filterwarnings('ignore')
+demo = create_ui(
+    prediction_handler=single_prediction,
+    chatbot_handler=process_chatbot_query_with_llm
+)
+
+# 4. FastAPI 앱에 Gradio UI를 마운트(연결)합니다.
+#    path="/"는 기본 주소로 접속했을 때 Gradio UI가 보이도록 설정합니다.
+app = gr.mount_gradio_app(app, demo, path="/")
+
+# 참고: 이제 demo.launch()는 사용하지 않습니다.
+# Hugging Face Spaces는 'app'이라는 이름의 FastAPI 객체를 자동으로 찾아 실행해 줍니다.