웹훅 통합 및 프로젝트 구조 변경 및 개선

This commit is contained in:
2025-12-19 10:15:55 +09:00
parent d2fbfa46c1
commit 27d9a77513
12 changed files with 715 additions and 202 deletions

View File

@ -37,3 +37,13 @@ SERVICE_KEY=your_weather_api_key_here
MATTERMOST_URL=https://mattermost.example.com
MATTERMOST_TOKEN=your-personal-access-token
MATTERMOST_CHANNEL_ID=channel_id
# =====================================
# 웹서버 설정
# =====================================
# 웹훅 도메인 (이미지 URL 생성 시 사용)
DOMAIN=https://webhook.firstgarden.co.kr
# Flask 디버그 모드 (개발 시만 1로 설정, 운영은 0)
FLASK_DEBUG=0

23
.gitignore vendored
View File

@ -1,8 +1,19 @@
config.sample.py
# 환경 변수
.env
**/__pycache__/
*.pyc
naver_review/build/
*.spec
data/weather_capture_*.png
# IDE
.vscode/
# Python
__pycache__/
*.pyc
*.spec
# 프로젝트 특화
data/weather_capture_*.png
logs/cron.log
logs/flask.log
# 레거시 (사용 안 함)
config.sample.py
naver_review/

164
README.md
View File

@ -15,28 +15,30 @@ project-root/
│ ├── weather.sqlite # 날씨 DB (precipitation, summary 테이블)
│ └── weather_capture_YYYYMMDD.png # 일자별 날씨 캡처 이미지
├── app/ # gnu-autouploader 앱 소스 (Dockerfile에서 복사)
├── app/ # gnu-autouploader + API 서버 (통합)
│ ├── gnu_autoupload.py # 메인 실행 스크립트 (Selenium → FTP → DB)
│ ├── weather_capture.py # Selenium 기반 날씨 이미지 캡처
│ ├── weather_capture.py # Selenium 기반 날씨 이미지 캡처 + 강우량 추출
│ ├── weather.py # 기상청 API 데이터 처리 및 sqlite 저장
│ ├── send_message.py # Mattermost 알림 발송
│ ├── selenium_manager.py # Selenium 브라우저 관리
│ ├── api_server.py # Flask 기반 카카오 챗봇 웹훅 서버 ⭐
│ ├── config.py # 설정값 로드 (DB, FTP, API KEY 등)
│ ├── requirements.txt # Python 의존성
│ └── run.sh # 수동 실행용 셸 스크립트 (개발 시 사용)
├── webhook/ # Synology Chat 웹훅 응답 서버
│ └── webhook.py # Flask 기반 응답 서버
├── webhook/ # (더 이상 사용 안 함 - app/api_server.py로 통합)
│ └── webhook.py # (참고용 아카이브)
├── build/
│ ├── app/
│ │ ├── Dockerfile # gnu-autouploader 컨테이너 이미지
│ │ ├── Dockerfile # gnu-autouploader + Flask 통합 이미지
│ │ ├── entrypoint.sh # Flask + Cron 동시 실행 스크립트 ⭐
│ │ └── run.sh # (위의 app/run.sh와 동일)
│ └── webhook/
│ └── Dockerfile # webhook 서버용 Dockerfile
│ └── Dockerfile # (더 이상 사용 안 함)
├── .env.example # 환경 변수 템플릿 (.env로 복사하여 수정)
├── docker-compose.yml # Docker Compose 서비스 정의
├── docker-compose.yml # Docker Compose 서비스 정의 (gnu-autouploader만)
└── README.md # 프로젝트 문서
```
@ -51,15 +53,30 @@ project-root/
- `docker exec` 또는 `run.sh`로 수동 실행 가능
- **오류 발생 시**: Mattermost으로 알림 발송
### `app/weather_capture.py`
- Selenium을 사용해 기상청 날씨누리 페이지 캡처
- '최근발표시각' 표시 (출처 명시)
### `app/weather_capture.py` ⭐ (개선)
- **이전**: Selenium으로 웹페이지 캡처만 수행
- **현재**:
- Selenium으로 기상청 웹페이지 접근
- **페이지에서 강우량 데이터 자동 추출** (10시~21시)
- '-'는 0mm, '~1'은 0.5mm로 자동 계산
- **추출된 강우량을 SQLite에 저장** (`rainfall_capture`, `rainfall_summary` 테이블)
- 웹페이지 이미지 캡처 저장
### `app/weather.py`
- 기상청 API에서 시간별 강수량 데이터 수집
- 10:00 ~ 22:00 영업시간 강수 데이터 HTML 테이블 생성
- SQLite DB에 저장
### `webhook/webhook.py` ⭐ (개선)
- **Flask 기반 카카오 챇봇 응답 서버**
- **주요 기능**:
- **당일 조회**: 09:00 캡처된 **실제 강우량 데이터** 응답
- **미래 날짜 조회**: 기상청 API 기반 **예보 강우량** 응답
- 예보 시 "변동될 수 있음" 경고 문구 표시
- 10mm 초과 시 이벤트 적용 안내
- 날씨 캡처 이미지 함께 전송
- **통합**: 현재 `app/api_server.py`로 통합되어 동일 컨테이너에서 실행
### `app/config.py`
- 환경 변수 로드 (`.env` 또는 컨테이너 환경 변수)
- 필수 변수 부재 시 즉시 오류 출력 후 종료
@ -134,6 +151,107 @@ docker exec -it gnu-autouploader /app/run.sh
---
---
## 🎯 시스템 동작 플로우
### 아키텍처 (통합 구조)
```
[gnu-autouploader 컨테이너] (포트 5151:5000 노출)
├─ Crontab 데몬 (포그라운드)
│ └─ 매일 09:00 크론 작업 실행
└─ Flask 웹서버 (백그라운드)
└─ 포트 5000에서 지속 실행
```
### 일일 작업 플로우
```
매일 09:00
[Crontab 작업 시작]
├─ 1. weather_capture.py 실행
│ ├─ Selenium으로 기상청 웹페이지 접근
│ ├─ 강우량 데이터 추출 (10시~21시) ⭐
│ ├─ SQLite 저장
│ └─ 웹페이지 이미지 캡처 저장
├─ 2. weather.py 실행 (선택적)
│ └─ API 기반 시간별 강수 데이터 저장
└─ 3. gnu_autoupload.py 실행
├─ 캡처된 이미지 FTP 업로드
└─ 그누보드 게시글 자동 등록
동시에 실행 중: Flask 웹서버
↓ (사용자 요청 시)
[Flask 웹훅 엔드포인트]
├─ "오늘의 강우량은?" → SQLite에서 실제 데이터 응답 ✓
├─ "내일 강우량은?" → API 예보 데이터 + 경고 문구 응답 ⚠️
└─ "강우량 10mm 초과?" → 이벤트 적용 여부 자동 판단
```
---
## 🗄️ SQLite 데이터베이스 스키마
### `rainfall_capture` (웹페이지 캡처 데이터)
```sql
CREATE TABLE rainfall_capture (
id INTEGER PRIMARY KEY,
date TEXT, -- 'YYYYMMDD'
hour INTEGER, -- 10~21 (10시~21시)
rainfall REAL -- mm 단위
);
```
### `rainfall_summary` (일일 합계)
```sql
CREATE TABLE rainfall_summary (
id INTEGER PRIMARY KEY,
date TEXT UNIQUE, -- 'YYYYMMDD'
total_rainfall REAL, -- mm 단위
capture_time TEXT -- '2025-12-19 09:00:00'
);
```
---
## 💬 카카오 챗봇 응답 예시
### 당일 조회 (실제 데이터)
```
📅 12월 19일(금)
📊 실제 강수량 (09:00 캡처 기준)
10:00 → ☀️ 강수 없음
11:00 → ☀️ 강수 없음
12:00 → 0.5mm
...
21:00 → 2.3mm
💧 총 강수량: 5.2mm
❌ 이벤트 기준(10mm 초과)을 충족하지 않음
[날씨 캡처 이미지]
```
### 미래 날짜 조회 (API 예보)
```
📅 12월 20일(토)
📊 예보 강수량 (08:00 발표 기준)
10:00 → 1.2mm
11:00 → 2.1mm
...
21:00 → 0.8mm
💧 총 강수량: 12.5mm
✅ 식음료 2만원 이상 결제 시 무료입장권 제공
⚠️ 이는 기상청 08:00 발표 예보입니다. 실제 이벤트 적용 기준은 당일 09:00 캡처 데이터입니다.
```
---
## ⚙️ 크론탭 설정
Docker 컨테이너 내부에서 매일 **09:00**에 자동 실행됩니다.
@ -197,10 +315,28 @@ pip install -r app/requirements.txt
python app/gnu_autoupload.py
```
### Docker 내 직접 실행
### Docker 내 수동 실행
```bash
docker exec -it gnu-autouploader bash
cd /app
python gnu_autoupload.py
# 날씨 캡처 + 강우량 추출
docker exec gnu-autouploader /usr/bin/python /app/weather_capture.py
# 메인 작업 (게시글 등록)
docker exec gnu-autouploader /usr/bin/python /app/gnu_autoupload.py
# 기상청 API 데이터 (선택사항)
docker exec gnu-autouploader /usr/bin/python /app/weather.py
```
### 로그 확인
```bash
# Crontab + Flask 통합 로그
docker-compose logs -f gnu-autouploader
# Crontab 실행 로그만
docker exec gnu-autouploader tail -f /logs/cron.log
# Flask 웹서버 로그
docker exec gnu-autouploader tail -f /logs/flask.log
```

293
app/api_server.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,293 @@
import os
import requests
import json
import re
from flask import Flask, request, jsonify, send_from_directory, make_response
import sqlite3
from datetime import datetime, timedelta
from config import serviceKey
import logging
# 로깅 설정
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)
app = Flask(__name__)
# 환경 변수에서 설정값 불러오기
DB_PATH = '/data/weather.sqlite'
DOMAIN = os.getenv('DOMAIN', 'http://localhost:5000')
debug_env = os.getenv('FLASK_DEBUG', '0')
DEBUG_MODE = debug_env == '1'
def parse_rainfall_value(value):
"""강수량 텍스트를 숫자로 변환"""
if not value or value == '-':
return 0.0
elif '~' in value:
return 0.5
else:
try:
return float(re.search(r'[\d.]+', value).group())
except (AttributeError, ValueError):
return 0.0
def get_captured_rainfall(date):
"""
캡처된 강수량 데이터 조회 (당일 기준)
Args:
date: 'YYYYMMDD' 형식
Returns:
tuple: (시간별_강수량_목록, 총강수량, 캡처_시각)
"""
try:
conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
curs = conn.cursor()
curs.execute('''
SELECT hour, rainfall FROM rainfall_capture
WHERE date = ? ORDER BY hour
''', (date,))
hourly_data = curs.fetchall()
curs.execute('''
SELECT total_rainfall, capture_time FROM rainfall_summary
WHERE date = ?
''', (date,))
summary = curs.fetchone()
conn.close()
total = summary[0] if summary else 0.0
capture_time = summary[1] if summary else None
return hourly_data, total, capture_time
except Exception as e:
logger.error(f"캡처 강수량 조회 실패: {e}")
return [], 0.0, None
def get_forecast_rainfall(date):
"""
기상청 API를 통한 강수량 예보 조회
Args:
date: 'YYYYMMDD' 형식
Returns:
tuple: (시간별_강수량_목록, 총강수량) 또는 ([], 0.0)
"""
try:
# 기상청 초단기 예보 API
url = "http://apis.data.go.kr/1360000/VilageFcstInfoService_2.0/getUltraSrtFcst"
# 예보는 08:50 발표 기준
params = {
'serviceKey': serviceKey,
'numOfRows': '1000',
'pageNo': '1',
'dataType': 'JSON',
'base_date': date,
'base_time': '0850',
'nx': '57',
'ny': '130'
}
response = requests.get(url, params=params, timeout=10)
data = response.json()
if data['response']['header']['resultCode'] != '00':
return [], 0.0
rainfall_by_hour = {}
for item in data['response']['body']['items']['item']:
if item['category'] == 'RN1': # 1시간 강수량
hour = int(item['fcstTime'][:2])
if 10 <= hour <= 21: # 10시~21시(오후 9시)
rainfall_by_hour[hour] = parse_rainfall_value(item['fcstValue'])
hourly_list = [(h, rainfall_by_hour.get(h, 0.0)) for h in range(10, 22)]
total = sum(rain for _, rain in hourly_list)
return hourly_list, total
except Exception as e:
logger.error(f"API 강수량 예보 조회 실패: {e}")
return [], 0.0
def get_rainfall_data(date_str):
"""
날짜별 강수량 데이터 조회
- 당일(오늘): 09:00 캡처된 실제 데이터
- 미래 날짜: 기상청 예보 API
Args:
date_str: 'YYYYMMDD' 형식
Returns:
dict: {
'date': 날짜,
'is_forecast': 예보 여부,
'hourly_data': [(hour, rainfall), ...],
'total': 총강수량,
'note': 추가 설명
}
"""
today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
is_forecast = date_str > today
if is_forecast:
# 미래 날짜: API 예보
hourly, total = get_forecast_rainfall(date_str)
note = "⚠️ 이는 기상청 08:00 발표 예보입니다. 실제 이벤트 적용 기준은 당일 09:00 캡처 데이터입니다."
else:
# 당일 이상: 캡처 데이터
hourly, total, timestamp = get_captured_rainfall(date_str)
note = None
return {
'date': date_str,
'is_forecast': is_forecast,
'hourly_data': hourly,
'total': total,
'note': note
}
# 정적 파일 서빙: /data/ 경로로 이미지 접근 가능하게 함
@app.route('/data/<path:filename>')
def serve_data_file(filename):
return send_from_directory('/data', filename)
@app.route('/webhook', methods=['POST'])
def webhook():
"""
카카오 챗봇 웹훅
사용자가 요청한 날짜의 강수량 정보 응답
- 당일: 09:00 캡처 데이터
- 미래: 기상청 API 예보
"""
try:
data = request.get_json(silent=True)
# 사용자 요청 날짜 파싱 (기본값: 오늘)
today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
query_date = today
# 사용자 발화에서 날짜 추출 시도
if data and 'userRequest' in data and 'utterance' in data['userRequest']:
utterance = data['userRequest']['utterance'].strip()
# 내일, 모레 등의 상대 날짜 파싱
if '내일' in utterance:
query_date = (datetime.now() + timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d')
elif '모레' in utterance:
query_date = (datetime.now() + timedelta(days=2)).strftime('%Y%m%d')
elif '오늘' in utterance or utterance in ['', None]:
query_date = today
else:
# YYYYMMDD 형식의 날짜 찾기
date_match = re.search(r'(\d{8})', utterance)
if date_match:
query_date = date_match.group(1)
rainfall_info = get_rainfall_data(query_date)
# 응답 메시지 구성
date_obj = datetime.strptime(query_date, '%Y%m%d')
date_str = date_obj.strftime('%m월 %d일(%a)')
# 강수량 상세 정보
lines = [f"📅 {date_str}"]
if rainfall_info['is_forecast']:
lines.append("📊 예보 강수량 (08:00 발표 기준)")
else:
lines.append("📊 실제 강수량 (09:00 캡처 기준)")
lines.append("")
if rainfall_info['hourly_data']:
for hour, rainfall in rainfall_info['hourly_data']:
if isinstance(hour, tuple): # (hour, rainfall) 튜플인 경우
hour, rainfall = hour
rain_str = f"{rainfall:.1f}mm" if rainfall > 0 else "☀️ 강수 없음"
lines.append(f"{hour:02d}:00 → {rain_str}")
lines.append("")
lines.append(f"💧 총 강수량: {rainfall_info['total']:.1f}mm")
# 이벤트 적용 여부
if rainfall_info['total'] > 10:
lines.append("✅ 식음료 2만원 이상 결제 시 무료입장권 제공")
else:
lines.append("❌ 이벤트 기준(10mm 초과)을 충족하지 않음")
else:
lines.append("데이터를 찾을 수 없습니다.")
if rainfall_info['note']:
lines.append("")
lines.append(rainfall_info['note'])
response_text = '\n'.join(lines)
# 이미지 포함 여부 확인 (당일만)
if not rainfall_info['is_forecast']:
image_filename = f"weather_capture_{query_date}.png"
image_path = f"/data/{image_filename}"
outputs = [{
"simpleText": {
"text": response_text
}
}]
if os.path.isfile(image_path):
image_url = f"{DOMAIN}/data/{image_filename}"
outputs.append({
"image": {
"imageUrl": image_url,
"altText": f"{date_str} 날씨 캡처"
}
})
else:
outputs = [{
"simpleText": {
"text": response_text
}
}]
response_body = {
"version": "2.0",
"template": {
"outputs": outputs
}
}
resp = make_response(jsonify(response_body))
resp.headers['Content-Type'] = 'application/json; charset=utf-8'
return resp
except Exception as e:
logger.error(f"웹훅 처리 중 오류: {e}", exc_info=True)
error_body = {
"version": "2.0",
"template": {
"outputs": [{
"simpleText": {
"text": f"❌ 오류가 발생했습니다: {str(e)}\n관리자에게 문의하세요."
}
}]
}
}
resp = make_response(jsonify(error_body))
resp.headers['Content-Type'] = 'application/json; charset=utf-8'
return resp
# 헬스 체크 엔드포인트
@app.route('/health', methods=['GET'])
def health_check():
return jsonify({'status': 'ok', 'timestamp': datetime.now().isoformat()}), 200
if __name__ == '__main__':
logger.info("Flask 웹서버 시작 (포트 5000)")
app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=DEBUG_MODE)

View File

@ -8,9 +8,23 @@
# datetime
# External packages (pip install 필요)
# 이미지 처리
Pillow
# 데이터베이스
PyMySQL
# FTP
ftputil
# HTTP 요청
requests
# 웹 자동화
selenium
# 환경 변수
python-dotenv
# 웹 프레임워크
flask

View File

@ -2,6 +2,9 @@ import logging
import os
import sys
import time
import sqlite3
import re
from datetime import datetime
from config import TODAY
from selenium_manager import SeleniumManager
@ -15,9 +18,191 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
WEATHER_URL = 'https://www.weather.go.kr/w/weather/forecast/short-term.do#dong/4148026200/37.73208578534846/126.79463099866948'
OUTPUT_DIR = '/data'
OUTPUT_FILENAME = f'weather_capture_{TODAY}.png'
DB_PATH = '/data/weather.sqlite'
def parse_rainfall(value):
"""
강수량 텍스트를 숫자(mm)로 변환
- '-'는 0.0
- '~1'은 0.5
- 숫자만 있으면 float로 변환
"""
if not value or value.strip() == '-':
return 0.0
elif '~' in value: # '~1mm' 형태
return 0.5
else:
try:
return float(re.search(r'[\d.]+', value).group())
except (AttributeError, ValueError):
logger.warning(f"강수량 파싱 실패: {value}")
return 0.0
def extract_rainfall_from_page(driver):
"""
Selenium driver에서 시간별 강수량 데이터 추출
10시~21시(오후 9시) 데이터만 수집
Returns:
dict: {시간(int): 강수량(float)} 형태, 또는 None (실패 시)
"""
try:
logger.info("페이지에서 강수량 데이터 추출 시작...")
time.sleep(1) # 페이지 로드 대기
# 테이블에서 시간별 강수량 추출
# 기상청 웹사이트 구조에 맞게 조정 필요
rainfall_data = {}
# 방법 1: 테이블 행(tr) 순회
try:
rows = driver.find_elements("xpath", "//table//tr")
if not rows:
logger.warning("테이블 행을 찾을 수 없음, 대체 방법 시도...")
return extract_rainfall_alternative(driver)
for row in rows:
try:
# 각 행에서 시간과 강수량 추출
cells = row.find_elements("tag name", "td")
if len(cells) >= 2:
time_cell = cells[0].text.strip()
rain_cell = cells[1].text.strip()
# 시간 파싱 (HH:00 형태)
time_match = re.search(r'(\d{1,2}):?00?', time_cell)
if time_match:
hour = int(time_match.group(1))
if 10 <= hour <= 21: # 10시~21시(오후 9시)
rainfall = parse_rainfall(rain_cell)
rainfall_data[hour] = rainfall
logger.info(f" {hour:02d}:00 → {rainfall}mm")
except Exception as e:
logger.debug(f"행 파싱 중 오류: {e}")
continue
except Exception as e:
logger.warning(f"테이블 파싱 실패: {e}, 대체 방법 시도...")
return extract_rainfall_alternative(driver)
if rainfall_data:
total = sum(rainfall_data.values())
logger.info(f"총 강수량: {total:.1f}mm")
return rainfall_data
else:
logger.warning("추출된 강수량 데이터가 없음")
return None
except Exception as e:
logger.error(f"강수량 데이터 추출 중 오류: {type(e).__name__}: {e}", exc_info=True)
return None
def extract_rainfall_alternative(driver):
"""
대체 방법: span/div 엘리먼트에서 강수량 추출
"""
try:
logger.info("대체 방법으로 강수량 추출 시도...")
# 기상청 사이트의 실제 구조에 맞게 조정
rainfall_data = {}
# 시간 레이블 찾기
hour_elements = driver.find_elements("xpath", "//span[contains(text(), '')]")
for elem in hour_elements:
try:
text = elem.text
match = re.search(r'(\d{1,2})시', text)
if match:
hour = int(match.group(1))
if 10 <= hour <= 21:
# 시간 엘리먼트 다음 형제에서 강수량 찾기
parent = elem.find_element("xpath", "./ancestor::*[position()=3]")
rain_elem = parent.find_element("xpath", ".//span[last()]")
rainfall = parse_rainfall(rain_elem.text)
rainfall_data[hour] = rainfall
logger.info(f" {hour:02d}:00 → {rainfall}mm")
except Exception as e:
logger.debug(f"대체 방법 파싱 중 오류: {e}")
continue
return rainfall_data if rainfall_data else None
except Exception as e:
logger.error(f"대체 방법 실패: {e}")
return None
def save_rainfall_to_db(rainfall_data):
"""
추출한 강수량 데이터를 SQLite DB에 저장
Args:
rainfall_data: {시간(int): 강수량(float)} 딕셔너리
Returns:
bool: 성공 여부
"""
if not rainfall_data:
logger.warning("저장할 강수량 데이터가 없음")
return False
try:
os.makedirs(os.path.dirname(DB_PATH) or '/data', exist_ok=True)
conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
curs = conn.cursor()
# 테이블 생성
curs.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS rainfall_capture (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
date TEXT NOT NULL,
hour INTEGER NOT NULL,
rainfall REAL NOT NULL,
UNIQUE(date, hour)
)
''')
curs.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS rainfall_summary (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
date TEXT NOT NULL UNIQUE,
total_rainfall REAL NOT NULL,
capture_time TEXT NOT NULL
)
''')
# 기존 데이터 삭제
curs.execute('DELETE FROM rainfall_capture WHERE date = ?', (TODAY,))
curs.execute('DELETE FROM rainfall_summary WHERE date = ?', (TODAY,))
# 시간별 강수량 저장
total_rainfall = 0.0
for hour in sorted(rainfall_data.keys()):
rainfall = rainfall_data[hour]
curs.execute(
'INSERT INTO rainfall_capture (date, hour, rainfall) VALUES (?, ?, ?)',
(TODAY, hour, rainfall)
)
total_rainfall += rainfall
logger.info(f"DB 저장: {TODAY} {hour:02d}:00 → {rainfall}mm")
# 합계 저장
capture_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
curs.execute(
'INSERT INTO rainfall_summary (date, total_rainfall, capture_time) VALUES (?, ?, ?)',
(TODAY, total_rainfall, capture_time)
)
conn.commit()
conn.close()
logger.info(f"[DB 저장 완료] {TODAY} 총 강수량: {total_rainfall:.1f}mm")
return True
except Exception as e:
logger.error(f"DB 저장 중 오류: {type(e).__name__}: {e}", exc_info=True)
return False
def capture_weather():
"""기상청 날씨 정보 캡처"""
"""기상청 날씨 정보 캡처 및 강수량 데이터 추출"""
# 저장 경로 설정
output_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, OUTPUT_FILENAME)
@ -47,6 +232,13 @@ def capture_weather():
# 페이지 반영 대기
time.sleep(2)
# 강수량 데이터 추출
rainfall_data = extract_rainfall_from_page(manager.driver)
if rainfall_data:
save_rainfall_to_db(rainfall_data)
else:
logger.warning("강수량 데이터 추출 실패 (캡처는 진행)")
# 스크린샷 저장
logger.info(f"스크린샷 저장 시도: {output_path}")
if manager.take_element_screenshot(manager.WEATHER_SELECTORS['target_element'], output_path):

View File

@ -28,7 +28,8 @@ RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip && \
pillow \
pyvirtualdisplay \
requests \
python-dotenv
python-dotenv \
flask
WORKDIR /app
@ -39,10 +40,15 @@ COPY app/ /app/
# 로그 디렉토리 생성
RUN mkdir -p /logs && chmod 777 /logs
# Crontab 설정: 매일 09:00에 절대 경로로 Python 실행
# cron은 컨테이너의 환경 변수를 상속받으므로 env_file로 주입된 변수들을 사용 가능
RUN echo "0 9 * * * /usr/bin/python /app/gnu_autoupload.py >> /logs/cron.log 2>&1" | crontab - && \
chmod 666 /logs
# Entrypoint 스크립트를 사용하여 Flask + Cron 동시 실행
COPY build/app/entrypoint.sh /entrypoint.sh
RUN chmod +x /entrypoint.sh
# Cron을 포그라운드에서 실행 (docker logs에 출력되도록)
CMD ["/usr/sbin/cron", "-f"]
# Crontab 설정: 매일 09:00에 절대 경로로 Python 실행
RUN echo "0 9 * * * /usr/bin/python /app/gnu_autoupload.py >> /logs/cron.log 2>&1" | crontab -
# 포트 노출 (Flask)
EXPOSE 5000
# Entrypoint 실행 (Flask + Cron)
ENTRYPOINT ["/entrypoint.sh"]

23
build/app/entrypoint.sh Normal file
View File

@ -0,0 +1,23 @@
#!/bin/bash
# Entrypoint 스크립트: Flask 웹서버 + Crontab 동시 실행
set -e
echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] ========================================"
echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] gnu-autouploader 컨테이너 시작"
echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] ========================================"
# Flask 웹서버를 백그라운드에서 시작
echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] Flask 웹서버 시작 (포트 5000)..."
cd /app
/usr/bin/python -m flask run --host=0.0.0.0 --port=5000 >> /logs/flask.log 2>&1 &
FLASK_PID=$!
echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] Flask PID: $FLASK_PID"
# 함정 설정: 스크립트 종료 시 Flask도 종료
trap "kill $FLASK_PID 2>/dev/null; exit" SIGTERM SIGINT
# Crontab 데몬을 포그라운드에서 실행 (docker logs에 출력)
echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] Crontab 데몬 시작..."
/usr/sbin/cron -f

View File

@ -1,28 +0,0 @@
#!/bin/bash
# 이 스크립트는 수동 실행 시 사용됩니다.
# Crontab은 python을 직접 실행하므로 이 스크립트를 거치지 않습니다.
log() {
echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $*"
}
log "========================================"
log "날씨 정보 자동 게시글 생성 시작"
log "========================================"
cd /app
if [ -f "gnu_autoupload.py" ]; then
/usr/bin/python gnu_autoupload.py 2>&1
EXIT_CODE=$?
if [ $EXIT_CODE -eq 0 ]; then
log "✅ 실행 완료 (종료 코드: $EXIT_CODE)"
else
log "❌ 실행 실패 (종료 코드: $EXIT_CODE)"
fi
else
log "❌ 오류: gnu_autoupload.py 파일을 찾을 수 없습니다"
exit 1
fi
log "========================================"

View File

@ -1,30 +0,0 @@
# Dockerfile for webhook server (Ubuntu 22.04 + Python Flask)
FROM ubuntu:22.04
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive \
LANG=ko_KR.UTF-8 \
LANGUAGE=ko_KR:ko \
LC_ALL=ko_KR.UTF-8
# 기본 패키지 설치 및 로케일 설정
RUN apt-get update && \
apt-get install -y --no-install-recommends \
locales tzdata python3 python3-pip curl ca-certificates && \
locale-gen ko_KR.UTF-8 && \
ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Seoul /etc/localtime && \
dpkg-reconfigure --frontend noninteractive tzdata && \
ln -sf /usr/bin/python3 /usr/bin/python && \
apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# Flask 설치
RUN pip3 install --no-cache-dir flask requests
# 작업 디렉토리
WORKDIR /app
# 외부 접속 허용 포트
EXPOSE 5000
# Flask 앱 실행
CMD ["python3", "webhook.py"]

View File

@ -9,25 +9,8 @@ services:
- ./data:/data
- ./logs:/logs
- ./.env:/app/.env:ro
# - ./app:/app
ports:
- "5151:5000"
env_file:
- .env
restart: unless-stopped
fg-webhook:
build:
context: ./build/webhook
dockerfile: Dockerfile
image: reg.firstgarden.co.kr/fg-webhook:latest
container_name: fg-webhook
volumes:
- ./data:/data
- ./webhook:/app
ports:
- 5151:5000
environment:
- DOMAIN=https://webhook.firstgarden.co.kr
- FLASK_DEBUG=1 #디버그 활성화
#environment:
# - DOMAIN=https://webhook.firstgarden.co.kr
restart: unless-stopped

View File

@ -1,97 +0,0 @@
import os
from flask import Flask, request, jsonify, send_from_directory, make_response
import sqlite3
from datetime import datetime
app = Flask(__name__)
# 환경 변수에서 설정값 불러오기
DB_PATH = '/data/weather.sqlite'
DOMAIN = os.getenv('DOMAIN', 'http://localhost:5000')
debug_env = os.getenv('FLASK_DEBUG', '0')
DEBUG_MODE = debug_env == '1'
def get_rain_data(date):
conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
curs = conn.cursor()
curs.execute('SELECT time, rainfall FROM precipitation WHERE date = ? ORDER BY time', (date,))
time_rain_list = curs.fetchall()
curs.execute('SELECT total_rainfall FROM precipitation_summary WHERE date = ?', (date,))
row = curs.fetchone()
total_rainfall = row[0] if row else 0.0
conn.close()
return time_rain_list, total_rainfall
# 정적 파일 서빙: /data/ 경로로 이미지 접근 가능하게 함
@app.route('/data/<path:filename>')
def serve_data_file(filename):
return send_from_directory('/data', filename)
@app.route('/webhook', methods=['POST'])
def webhook():
try:
data = request.get_json(silent=True) # 사용자 발화가 필요한 경우: data['userRequest']['utterance']
today = datetime.today().strftime('%Y%m%d')
time_rain_list, total_rainfall = get_rain_data(today)
# 메시지 구성
if not time_rain_list:
response_text = f"{today} 날짜의 강수량 데이터가 없습니다."
else:
lines = []
for time_str, rain in time_rain_list:
rain_display = f"{rain}mm" if rain > 0 else "강수 없음"
lines.append(f"{time_str}{rain_display}")
lines.append(f"\n영업시간 내 총 강수량은 {total_rainfall:.1f}mm 입니다.")
response_text = '\n'.join(lines)
# 이미지 포함 여부 확인
image_filename = f"weather_capture_{today}.png"
image_path = f"/data/{image_filename}"
outputs = [{
"simpleText": {
"text": response_text
}
}]
if os.path.isfile(image_path):
image_url = f"{DOMAIN}/data/{image_filename}"
outputs.append({
"image": {
"imageUrl": image_url,
"altText": "오늘의 날씨 캡처 이미지"
}
})
# 응답 본문 구성 (version을 최상단에)
response_body = {
"version": "2.0",
"template": {
"outputs": outputs
}
}
# 응답 헤더 설정
resp = make_response(jsonify(response_body))
resp.headers['Content-Type'] = 'application/json; charset=utf-8'
return resp
except Exception as e:
error_body = {
"version": "2.0",
"template": {
"outputs": [{
"simpleText": {
"text": f"서버 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
}
}]
}
}
resp = make_response(jsonify(error_body))
resp.headers['Content-Type'] = 'application/json; charset=utf-8'
return resp
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=DEBUG_MODE)