정상 작동하지 않아 복구함

README.md

@@ -20,31 +20,34 @@
 ## 폴더 구조
 ```bash
 project-root/
-├── app/                         # 🔹 웹 프론트엔드 및 Flask 서버
+├── app/                                    # 🔹 웹 프론트엔드 및 Flask 서버
-│   ├── templates/               # HTML 템플릿 (Jinja2)
+│   ├── templates/                          # HTML 템플릿 (Jinja2)
 │   │   └── index.html          
-│   ├── static/                  # (선택) JS, CSS 파일
+│   ├── static/                             # (선택) JS, CSS 파일
-│   └── app.py                   # Flask 애플리케이션 진입점
+│   └── app.py                              # Flask 애플리케이션 진입점
 
-├── build/                       # 🔹 Docker 빌드 전용 디렉토리
+├── build/                                  # 🔹 Docker 빌드 전용 디렉토리
-│   ├── Dockerfile               # Ubuntu 22.04 기반 Dockerfile
+│   ├── Dockerfile                          # Ubuntu 22.04 기반 Dockerfile
-│   ├── requirements.txt         # Python 의존성
+│   ├── requirements.txt                    # Python 의존성
 │   └── (선택) run.sh / build.sh 등 실행 스크립트
 
-├── conf/                        # 🔹 설정 및 DB 정의
+├── conf/                                   # 🔹 설정 및 DB 정의
-│   ├── config.yaml              # 설정 파일 (DB 접속 등)
+│   ├── config.yaml                         # 설정 파일 (DB 접속 등)
-│   ├── db.py                    # SQLAlchemy 연결 설정
+│   ├── db.py                               # SQLAlchemy 연결 설정
-│   └── db_schema.py             # 테이블 정의 (SQLAlchemy metadata)
+│   └── db_schema.py                        # 테이블 정의 (SQLAlchemy metadata)
 
-├── lib/                         # 🔹 데이터 처리 및 백엔드 로직
+├── lib/                                    # 🔹 데이터 처리 및 백엔드 로직
-│   ├── pos_view_gui.py          # 기존 Tkinter GUI (조회용)
+│   ├── common.py                           # 중복 함수들을 처리
-│   ├── pos_update_gui.py        # 기존 Tkinter GUI (업데이트용)
+│   ├── pos_view_gui.py                     # 기존 Tkinter GUI (조회용)
-│   ├── air_quality.py           # 대기환경 API 수집
+│   ├── pos_update_gui.py                   # 기존 Tkinter GUI (업데이트용)
-│   ├── ga4.py                   # GA4 수집 스크립트
+│   ├── air_quality.py                      # 대기환경 API 수집
-│   └── weather_asos.py          # 기상청 ASOS 수집
+│   ├── ga4.py                              # GA4 수집 스크립트
-
+│   ├── weather_asos.py                     # 기상청 ASOS 수집
-├── data/                        # 🔹 데이터 저장 및 엑셀 업로드 디렉토리
+│   ├── weekly_visitor_forecast.py          # GA4 수집 스크립트
+│   ├── weekly_visitor_forecast_prophet.py  # GA4 수집 스크립트
+│   └── 
+├── data/                                   # 🔹 데이터 저장 및 엑셀 업로드 디렉토리
 │   └── (엑셀 파일들, 일자별 상품별 파일 등)
-
+├── .gitignore
-└── .gitignore (선택)
+└── README.md
 ```

build/Dockerfile

@@ -0,0 +1,47 @@
+FROM python:3.10-slim
+
+# 작업 디렉토리 설정
+WORKDIR /app
+
+# 시스템 패키지 설치
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+    build-essential \
+    gcc \
+    libsqlite3-dev \
+    libssl-dev \
+    libffi-dev \
+    libbz2-dev \
+    libreadline-dev \
+    libncurses5-dev \
+    libgdbm-dev \
+    liblzma-dev \
+    libtk8.6 \
+    tk8.6-dev \
+    tcl8.6-dev \
+    wget \
+    curl \
+    unzip \
+    git \
+    cron \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# requirements 설치
+COPY requirements.txt ./
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# 앱 전체 복사
+COPY . .
+
+# 환경 변수 설정
+ENV PYTHONUNBUFFERED=1
+
+# 크론 작업 등록: 매일 11시에 daily_run.py 실행
+RUN echo "0 11 * * * python /app/daily_run.py >> /var/log/cron.log 2>&1" > /etc/cron.d/daily-cron \
+    && chmod 0644 /etc/cron.d/daily-cron \
+    && crontab /etc/cron.d/daily-cron
+
+# 로그 파일 생성
+RUN touch /var/log/cron.log
+
+# 컨테이너 시작 시 cron 실행 + file_watch.py 실행 + 로그 출력 유지
+CMD cron && python lib/file_watch.py & tail -f /var/log/cron.log

conf/db.py

@@ -18,8 +18,16 @@ db_cfg = config['database']
 db_url = f"mysql+pymysql://{db_cfg['user']}:{db_cfg['password']}@{db_cfg['host']}/{db_cfg['name']}?charset=utf8mb4"
 
 # MySQL 연결이 끊겼을 때 자동 재시도 옵션 포함
-engine = create_engine(db_url, pool_pre_ping=True)
+engine = create_engine(
+    db_url,
+    pool_pre_ping=True,
+    pool_recycle=3600,  # 3600초 = 1시간
+)
+
 Session = sessionmaker(bind=engine)
 
+def get_engine():
+    return engine
+
 def get_session():
     return Session()

conf/db_schema.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 # db_schema.py
 import os
 import yaml
-from sqlalchemy import Table, Column, Date, Integer, String, Float, Text, MetaData, UniqueConstraint, DateTime
+from sqlalchemy import Table, Column, Date, Integer, String, Float, Text, MetaData, UniqueConstraint, DateTime, Time, PrimaryKeyConstraint
 from sqlalchemy.sql import func
 
 BASE_DIR = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..'))
@@ -164,6 +164,15 @@ ga4 = Table(
     mysql_charset='utf8mb4'
 )
 
+holiday = Table(
+    get_full_table_name('holiday'), metadata,
+    Column('date', String(8), primary_key=True, comment='날짜 (YYYYMMDD)'),
+    Column('name', String(50), nullable=False, comment='휴일명'),
+    Column('created_at', DateTime, server_default=func.now(), comment='등록일시'),
+    Column('updated_at', DateTime, server_default=func.now(), onupdate=func.now(), comment='수정일시'),
+    comment='한국천문연구원 특일정보'
+)
+
 pos = Table(
     get_full_table_name('pos'), metadata,
     Column('idx', Integer, primary_key=True, autoincrement=True),
@@ -180,11 +189,38 @@ pos = Table(
     UniqueConstraint('date', 'ca01', 'ca02', 'ca03', 'name', 'barcode', name='uniq_pos_composite')
 )
 
-holiday = Table(
+pos_billdata = Table(
-    get_full_table_name('holiday'), metadata,
+    get_full_table_name('pos_billdata'), metadata,
-    Column('date', String(8), primary_key=True, comment='날짜 (YYYYMMDD)'),
+    Column('sale_date', Date, nullable=False),
-    Column('name', String(50), nullable=False, comment='휴일명'),
+    Column('shop_cd', String(20), nullable=False),
-    Column('created_at', DateTime, server_default=func.now(), comment='등록일시'),
+    Column('pos_no', Integer, nullable=False),
-    Column('updated_at', DateTime, server_default=func.now(), onupdate=func.now(), comment='수정일시'),
+    Column('bill_no', Integer, nullable=False),
-    comment='한국천문연구원 특일정보'
+    Column('product_cd', String(20), nullable=False),
+    Column('division', String(10)),
+    Column('table_no', String(20)),
+    Column('order_time', Time),
+    Column('pay_time', Time),
+    Column('barcode', String(20)),
+    Column('product_name', String(100)),
+    Column('qty', Integer),
+    Column('tot_sale_amt', Integer),
+    Column('erp_cd', String(50)),
+    Column('remark', Text),
+    Column('dc_amt', Integer),
+    Column('dc_type', String(50)),
+    Column('dcm_sale_amt', Integer),
+    Column('net_amt', Integer),
+    Column('vat_amt', Integer),
+    PrimaryKeyConstraint('sale_date', 'shop_cd', 'pos_no', 'bill_no', 'product_cd')
+)
+
+pos_shop_name = Table(
+    get_full_table_name('pos_shop_name'), metadata,
+    Column('shop_cd', String(20), primary_key=True, nullable=False),
+    Column('shop_name', String(100), nullable=False),
+    Column('used', Integer, nullable=False, default=1, comment='사용여부 (1=사용, 0=미사용)'),
+    Column('created_at', DateTime, server_default=func.current_timestamp(), comment='등록일시'),
+    Column('updated_at', DateTime, server_default=func.current_timestamp(), onupdate=func.current_timestamp(), comment='수정일시'),
+    mysql_engine='InnoDB',
+    mysql_charset='utf8mb4',
 )

docker-compose.yml

@@ -0,0 +1,13 @@
+services:
+  fg-static:
+    container_name: fg-static
+    build:
+      context: .
+      dockerfile: build/Dockerfile
+    image: reg.firstgarden.co.kr/fg-static:latest
+    volumes:
+      - ./data:/app/data
+      - ./conf:/app/conf
+    environment:
+      - TZ=Asia/Seoul
+    restart: unless-stopped

lib/common.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 # common.py
 import os, yaml
+import logging
 
 def load_config():
     """
@@ -8,3 +9,13 @@ def load_config():
     path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'conf', 'config.yaml')
     with open(path, encoding='utf-8') as f:
         return yaml.safe_load(f)
+
+def get_logger(name):
+    logger = logging.getLogger(name)
+    if not logger.handlers:
+        handler = logging.StreamHandler()
+        formatter = logging.Formatter('[%(asctime)s] %(levelname)s: %(message)s')
+        handler.setFormatter(formatter)
+        logger.addHandler(handler)
+        logger.setLevel(logging.INFO)
+    return logger

lib/file_watch.py

@@ -0,0 +1,81 @@
+import time
+import os
+from watchdog.observers import Observer
+from watchdog.events import FileSystemEventHandler
+import threading
+
+import pos_update_bill
+import pos_update_daily_product
+
+DATA_DIR = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '../data'))
+
+FILE_EXTENSIONS = ('.xls', '.xlsx')
+BILL_PREFIX = "영수증별매출상세현황"
+DAILY_PRODUCT_PREFIX = "일자별 (상품별)"
+
+class NewFileHandler(FileSystemEventHandler):
+    def __init__(self):
+        super().__init__()
+        self._lock = threading.Lock()
+        self._processing_files = set()
+
+    def on_created(self, event):
+        if event.is_directory:
+            return
+        filepath = event.src_path
+        filename = os.path.basename(filepath)
+        if not filename.endswith(FILE_EXTENSIONS):
+            return
+
+        # 처리 대상 여부 확인
+        if filename.startswith(BILL_PREFIX) or filename.startswith(DAILY_PRODUCT_PREFIX):
+            print(f"[WATCHER] 신규 파일 감지: {filename}")
+            threading.Thread(target=self.process_file, args=(filepath, filename), daemon=True).start()
+
+    def process_file(self, filepath, filename):
+        with self._lock:
+            if filename in self._processing_files:
+                print(f"[WATCHER] {filename} 이미 처리 중")
+                return
+            self._processing_files.add(filename)
+
+        try:
+            time.sleep(3)  # 파일 쓰기 완료 대기
+
+            print(f"[WATCHER] 파일 처리 시작: {filename}")
+            if filename.startswith(BILL_PREFIX):
+                pos_update_bill.main()
+            elif filename.startswith(DAILY_PRODUCT_PREFIX):
+                pos_update_daily_product.main()
+            else:
+                print(f"[WATCHER] 처리 대상이 아님: {filename}")
+                return
+
+        except Exception as e:
+            print(f"[WATCHER] 처리 중 오류 발생: {filename} / {e}")
+        else:
+            try:
+                os.remove(filepath)
+                print(f"[WATCHER] 파일 처리 완료 및 삭제: {filename}")
+            except Exception as e:
+                print(f"[WATCHER] 파일 삭제 실패: {filename} / {e}")
+        finally:
+            with self._lock:
+                self._processing_files.discard(filename)
+
+def start_watching():
+    print(f"[WATCHER] '{DATA_DIR}' 폴더 감시 시작")
+    event_handler = NewFileHandler()
+    observer = Observer()
+    observer.schedule(event_handler, DATA_DIR, recursive=False)
+    observer.start()
+    try:
+        while True:
+            time.sleep(1)
+    except KeyboardInterrupt:
+        print("[WATCHER] 감시 종료 요청 수신, 종료 중...")
+        observer.stop()
+    observer.join()
+
+if __name__ == "__main__":
+    start_watching()

lib/holiday.py

@@ -4,7 +4,7 @@ sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
 import yaml
 import requests
 import xml.etree.ElementTree as ET
-from datetime import datetime, date
+from datetime import date, datetime, timedelta
 from sqlalchemy import select, insert, delete
 
 # config.yaml 경로 및 로딩
@@ -134,8 +134,40 @@ def is_korean_holiday(dt: date) -> bool:
     finally:
         session.close()
 
+def get_holiday_dates(start_date: date, end_date: date) -> set[date]:
+    """특정 기간 내의 휴일 목록 반환"""
+    session = db.get_session()
+    try:
+        stmt = select(holiday_table.c.date).where(
+            holiday_table.c.date.between(start_date.strftime("%Y%m%d"), end_date.strftime("%Y%m%d"))
+        )
+        results = session.execute(stmt).scalars().all()
+        return set(datetime.strptime(d, "%Y%m%d").date() for d in results)
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def get_weekday_dates(start_date: date, end_date: date) -> set[date]:
+    """특정 기간 중 평일(월~금 & 비휴일) 목록 반환"""
+    holiday_dates = get_holiday_dates(start_date, end_date)
+    result = set()
+    curr = start_date
+    while curr <= end_date:
+        if curr.weekday() < 5 and curr not in holiday_dates:  # 월(0)~금(4)
+            result.add(curr)
+        curr += timedelta(days=1)
+    return result
+
 
 if __name__ == "__main__":
-    print("📌 특일정보 초기화 시작")
+    print("📌 휴일 테스트 시작")
     init_holidays()
-    print("✅ 특일정보 초기화 완료")
+
+    from datetime import date
+    start = date(2025, 1, 1)
+    end = date(2025, 12, 31)
+
+    holidays = get_holiday_dates(start, end)
+    print(f"🔍 {start} ~ {end} 사이 휴일 {len(holidays)}건")
+    for d in sorted(holidays):
+        print("  -", d)

lib/pos_update_bill.py

@@ -0,0 +1,263 @@
+"""
+영수증별매출상세현황 엑셀파일을 기반으로 MariaDB에 데이터 업데이트
+
+1. 파일은 ./data 폴더에 위치 (파일명: '영수증별매출상세현황*.xls[x]')
+2. 중복된 데이터는 update 처리됨 (on duplicate key update)
+3. 처리 후 파일 자동 삭제 (파일 삭제 로직은 필요시 추가 가능)
+"""
+
+import os
+import sys
+import re
+import pandas as pd
+from datetime import datetime
+from sqlalchemy.dialects.mysql import insert
+from sqlalchemy import select
+
+# 상위 경로를 sys.path에 추가해 프로젝트 내 모듈 임포트 가능하게 설정
+sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
+
+from conf import db, db_schema
+from lib.common import load_config
+
+# 설정 파일 로드 및 데이터 폴더 경로 설정
+CONFIG = load_config()
+DATA_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '../data')
+
+# 처리 대상 파일명 패턴: '영수증별매출상세현황'으로 시작하고 .xls 또는 .xlsx 확장자
+FILE_PATTERN = re.compile(r"^영수증별매출상세현황.*\.xls[x]?$")
+
+# 엑셀 상단 A3셀 형식 예: "조회일자 : 2025-07-27      매장선택 : [V83728] 퍼스트(삐아또"
+HEADER_PATTERN = re.compile(r"조회일자\s*:\s*(\d{4}-\d{2}-\d{2})\s+매장선택\s*:\s*\[(\w+)]\s*(.+)")
+
+def extract_file_info(filepath: str):
+    """
+    엑셀 파일 상단에서 조회일자, 매장코드, 매장명을 추출한다.
+    A3 셀 (2행 0열, 0부터 시작 기준) 데이터를 정규식으로 파싱.
+
+    Args:
+        filepath (str): 엑셀파일 경로
+
+    Returns:
+        tuple: (sale_date: date, shop_cd: str, shop_name: str)
+
+    Raises:
+        ValueError: 정규식 매칭 실패 시
+    """
+    print(f"[INFO] {filepath} 상단 조회일자 및 매장 정보 추출 시작")
+    df_head = pd.read_excel(filepath, header=None, nrows=5)
+    first_row = df_head.iloc[2, 0]  # 3행 A열 (0-based index)
+
+    match = HEADER_PATTERN.search(str(first_row))
+    if not match:
+        raise ValueError(f"[ERROR] 조회일자 및 매장 정보 추출 실패: {filepath}")
+
+    sale_date = datetime.strptime(match.group(1), "%Y-%m-%d").date()
+    shop_cd = match.group(2)
+    shop_name = match.group(3).strip()
+    print(f"[INFO] 추출된 조회일자: {sale_date}, 매장코드: {shop_cd}, 매장명: {shop_name}")
+    return sale_date, shop_cd, shop_name
+
+def load_excel_data(filepath: str):
+    """
+    지정한 컬럼만 읽고, 헤더는 6번째 행(0-based index 5)으로 지정.
+    '합계'라는 단어가 '포스번호' 컬럼에 있으면 그 행부터 제거한다.
+
+    Args:
+        filepath (str): 엑셀파일 경로
+
+    Returns:
+        pd.DataFrame: 전처리된 데이터프레임
+
+    Raises:
+        ValueError: 필수 컬럼 누락 시
+    """
+    print(f"[INFO] {filepath} 데이터 영역 로드 시작")
+    usecols = [
+        "포스번호", "영수증번호", "구분", "테이블명", "최초주문", "결제시각",
+        "상품코드", "바코드", "상품명", "수량", "총매출액", "ERP 매핑코드",
+        "비고", "할인액", "할인구분", "실매출액", "가액", "부가세"
+    ]
+    # header=5 => 6번째 행이 컬럼명
+    df = pd.read_excel(filepath, header=5, dtype=str)
+    # 컬럼명 좌우 공백 제거
+    df.columns = df.columns.str.strip()
+
+    # '합계'인 행의 인덱스 찾기 및 제거
+    if '합계' in df['포스번호'].values:
+        idx = df[df['포스번호'] == '합계'].index[0]
+        df = df.loc[:idx-1]
+        print(f"[INFO] '합계' 행 이후 데이터 제거: {idx}번째 행부터 제외")
+
+    # 필수 컬럼 존재 여부 체크
+    if not set(usecols).issubset(df.columns):
+        raise ValueError(f"[ERROR] 필수 컬럼 누락: 현재 컬럼 {df.columns.tolist()}")
+
+    df = df[usecols]
+    print(f"[INFO] {filepath} 데이터 영역 로드 완료, 데이터 건수: {len(df)}")
+    return df
+
+def normalize_data(df: pd.DataFrame, sale_date, shop_cd):
+    """
+    컬럼명을 내부 규칙에 맞게 변경하고, 숫자 필드를 정수형으로 변환한다.
+    조회일자와 매장코드를 데이터프레임에 추가.
+
+    Args:
+        df (pd.DataFrame): 원본 데이터프레임
+        sale_date (date): 조회일자
+        shop_cd (str): 매장코드
+
+    Returns:
+        pd.DataFrame: 정규화된 데이터프레임
+    """
+    print(f"[INFO] 데이터 정규화 시작")
+    def to_int(x):
+        try:
+            return int(str(x).replace(",", "").strip())
+        except:
+            return 0
+
+    df.rename(columns={
+        "포스번호": "pos_no",
+        "영수증번호": "bill_no",
+        "구분": "division",
+        "테이블명": "table_no",
+        "최초주문": "order_time",
+        "결제시각": "pay_time",
+        "상품코드": "product_cd",
+        "바코드": "barcode",
+        "상품명": "product_name",
+        "수량": "qty",
+        "총매출액": "tot_sale_amt",
+        "ERP 매핑코드": "erp_cd",
+        "비고": "remark",
+        "할인액": "dc_amt",
+        "할인구분": "dc_type",
+        "실매출액": "dcm_sale_amt",
+        "가액": "net_amt",
+        "부가세": "vat_amt"
+    }, inplace=True)
+
+    df["sale_date"] = sale_date
+    df["shop_cd"] = shop_cd
+
+    # 숫자형 컬럼 정수 변환
+    int_fields = ["qty", "tot_sale_amt", "dc_amt", "dcm_sale_amt", "net_amt", "vat_amt"]
+    for field in int_fields:
+        df[field] = df[field].apply(to_int)
+
+    # pos_no, bill_no는 반드시 int로 변환
+    df["pos_no"] = df["pos_no"].astype(int)
+    df["bill_no"] = df["bill_no"].astype(int)
+
+    print(f"[INFO] 데이터 정규화 완료")
+    return df
+
+def upsert_data(df: pd.DataFrame, batch_size: int = 500) -> int:
+    """
+    SQLAlchemy insert 구문을 사용하여
+    중복 PK 발생 시 update 처리 (on duplicate key update)
+    대량 데이터는 batch_size 단위로 나누어 처리
+
+    Args:
+        df (pd.DataFrame): DB에 삽입할 데이터
+        batch_size (int): 한번에 처리할 데이터 건수 (기본 500)
+
+    Returns:
+        int: 영향 받은 총 행 수
+    """
+    print(f"[INFO] DB 저장 시작")
+    df = df.where(pd.notnull(df), None)  # NaN → None 변환
+
+    engine = db.get_engine()
+    metadata = db_schema.metadata
+    table = db_schema.pos_billdata
+    total_affected = 0
+
+    with engine.connect() as conn:
+        for start in range(0, len(df), batch_size):
+            batch_df = df.iloc[start:start+batch_size]
+            records = batch_df.to_dict(orient="records")
+            insert_stmt = insert(table).values(records)
+
+            update_fields = {
+                col.name: insert_stmt.inserted[col.name]
+                for col in table.columns
+                if col.name not in table.primary_key.columns
+            }
+            upsert_stmt = insert_stmt.on_duplicate_key_update(update_fields)
+
+            try:
+                result = conn.execute(upsert_stmt)
+                conn.commit()
+                total_affected += result.rowcount
+                print(f"[INFO] 배치 처리 완료: {start} ~ {start+len(records)-1} / 영향 행 수: {result.rowcount}")
+            except Exception as e:
+                print(f"[ERROR] 배치 처리 실패: {start} ~ {start+len(records)-1} / 오류: {e}")
+                # 필요 시 raise 하거나 continue로 다음 배치 진행 가능
+                raise
+
+    print(f"[INFO] DB 저장 전체 완료, 총 영향 행 수: {total_affected}")
+    return total_affected
+
+
+def ensure_shop_exists(shop_cd, shop_name):
+    """
+    매장 정보 테이블에 매장코드가 없으면 신규 등록한다.
+
+    Args:
+        shop_cd (str): 매장 코드
+        shop_name (str): 매장 명
+    """
+    print(f"[INFO] 매장 존재 여부 확인: {shop_cd}")
+    engine = db.get_engine()
+    conn = engine.connect()
+    shop_table = db_schema.pos_shop_name
+
+    try:
+        query = shop_table.select().where(shop_table.c.shop_cd == shop_cd)
+        result = conn.execute(query).fetchone()
+        if result is None:
+            print(f"[INFO] 신규 매장 등록: {shop_cd} / {shop_name}")
+            ins = shop_table.insert().values(shop_cd=shop_cd, shop_name=shop_name)
+            conn.execute(ins)
+            conn.commit()
+        else:
+            print(f"[INFO] 기존 매장 존재: {shop_cd}")
+    except Exception as e:
+        print(f"[ERROR] 매장 확인/등록 실패: {e}")
+        raise
+    finally:
+        conn.close()
+
+def main():
+    """
+    대상 데이터 파일 목록을 찾고, 파일별로 처리 진행한다.
+    처리 성공 시 저장 건수를 출력하고, 실패 시 오류 메시지 출력.
+    """
+    files = [f for f in os.listdir(DATA_DIR) if FILE_PATTERN.match(f)]
+    print(f"[INFO] 발견된 파일 {len(files)}개")
+
+    for file in files:
+        filepath = os.path.join(DATA_DIR, file)
+        print(f"[INFO] 파일: {file} 처리 시작")
+
+        try:
+            sale_date, shop_cd, shop_name = extract_file_info(filepath)
+            ensure_shop_exists(shop_cd, shop_name)
+
+            raw_df = load_excel_data(filepath)
+            df = normalize_data(raw_df, sale_date, shop_cd)
+
+            affected = upsert_data(df)
+            print(f"[DONE] 처리 완료: {file} / 저장 건수: {affected}")
+
+            # 처리 완료 후 파일 삭제 (필요 시 활성화)
+            # os.remove(filepath)
+            # print(f"[INFO] 처리 완료 후 파일 삭제: {file}")
+
+        except Exception as e:
+            print(f"[ERROR] {file} 처리 실패: {e}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

lib/pos_update_daily_product.py

@@ -1,22 +1,16 @@
 # POS Update
 '''
-포스 데이터를 추출한 엑셀파일을 업데이트
 OK포스 > 매출관리 > 일자별 > 상품별 > 날짜 지정 > 조회줄수 5000으로 변경 > 엑셀
 추출파일을 ./data에 복사
 본 파일 실행하면 자동으로 mariadb의 DB에 삽입함.
-
 '''
 
-
 import sys, os
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
-
-import tkinter as tk
 import pandas as pd
-from tkinter import filedialog, messagebox
 from sqlalchemy.dialects.mysql import insert as mysql_insert
 from sqlalchemy.exc import IntegrityError
 
+sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
 from conf import db, db_schema
 from lib.common import load_config
 
@@ -29,14 +23,12 @@ def update_pos_table(engine, table, df):
             data = row.to_dict()
             stmt = mysql_insert(table).values(**data)
 
-            # insert ... on duplicate key update (복합 unique key 기준)
             update_data = {
                 'qty': data['qty'],
                 'tot_amount': data['tot_amount'],
                 'tot_discount': data['tot_discount'],
                 'actual_amount': data['actual_amount']
             }
-
             stmt = stmt.on_duplicate_key_update(**update_data)
 
             try:
@@ -50,7 +42,6 @@ def process_file(filepath, table, engine):
     print(f"[INFO] 처리 시작: {filepath}")
     try:
         ext = os.path.splitext(filepath)[-1].lower()
-
         if ext == ".xls":
             df = pd.read_excel(filepath, header=5, engine="xlrd")
         elif ext == ".xlsx":
@@ -73,8 +64,7 @@ def process_file(filepath, table, engine):
             '실매출액': 'actual_amount'
         }, inplace=True)
 
-        if 'idx' in df.columns:
+        df.drop(columns=[col for col in ['idx'] if col in df.columns], inplace=True)
-            df = df.drop(columns=['idx'])
 
         df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.date
         df['barcode'] = df['barcode'].astype(int)
@@ -98,7 +88,6 @@ def process_file(filepath, table, engine):
 
 def batch_process_files(table, engine):
     files = [f for f in os.listdir(DATA_DIR) if f.startswith("일자별 (상품별)") and f.endswith(('.xlsx', '.xls'))]
-
     if not files:
         print("[INFO] 처리할 파일이 없습니다.")
         return False
@@ -114,36 +103,15 @@ def batch_process_files(table, engine):
             total_rows += count
             try:
                 os.remove(full_path)
-                print(f"[INFO] 처리 완료 후 파일 삭제: {fname}")
+                print(f"[INFO] 파일 삭제 완료: {fname}")
                 deleted_files += 1
             except Exception as e:
-                print(f"[WARN] 파일 삭제 실패: {fname}, {e}")
+                print(f"[WARN] 파일 삭제 실패: {fname} / {e}")
 
-    print(f"[INFO] 처리된 전체 데이터 건수: {total_rows}")
+    print(f"[INFO] 총 처리 데이터 건수: {total_rows}")
     print(f"[INFO] 삭제된 파일 수: {deleted_files}")
     return True
 
-def run_pos_update():
-    filepath = filedialog.askopenfilename(
-        filetypes=[("Excel Files", "*.xlsx *.xls")],
-        title="파일을 선택하세요"
-    )
-    if not filepath:
-        return
-
-    engine = db.engine
-    try:
-        table = db_schema.pos
-    except AttributeError:
-        messagebox.showerror("DB 오류", "'pos' 테이블이 db_schema에 정의되어 있지 않습니다.")
-        return
-
-    if messagebox.askyesno("확인", f"'{os.path.basename(filepath)}' 파일을 'pos' 테이블에 업로드 하시겠습니까?"):
-        success, count = process_file(filepath, table, engine)
-        if success:
-            print(f"[INFO] 수동 선택된 파일 처리 완료: {count}건")
-            messagebox.showinfo("완료", f"DB 업데이트가 완료되었습니다.\n총 {count}건 처리됨.")
-
 def main():
     engine = db.engine
     try:
@@ -154,18 +122,7 @@ def main():
 
     batch_done = batch_process_files(table, engine)
     if not batch_done:
-        # GUI 시작
+        print("[INFO] 처리할 데이터가 없습니다.")
-        root = tk.Tk()
-        root.title("POS 데이터 업데이트")
-        root.geometry("300x150")
-
-        lbl = tk.Label(root, text="POS 데이터 업데이트")
-        lbl.pack(pady=20)
-
-        btn = tk.Button(root, text="데이터 선택 및 업데이트", command=run_pos_update)
-        btn.pack()
-
-        root.mainloop()
 
 if __name__ == "__main__":
     main()

lib/pos_view_gui.py

@@ -9,12 +9,13 @@ from tkcalendar import DateEntry
 from datetime import datetime, timedelta
 from sqlalchemy import select, func, between
 from conf import db_schema, db
+from lib import holiday  # 휴일 기능
 
-# Windows DPI Awareness 설정 (윈도우 전용)
+# Windows DPI Awareness 설정
 if sys.platform == "win32":
     import ctypes
     try:
-        ctypes.windll.shcore.SetProcessDpiAwareness(1)  # SYSTEM_AWARE = 1
+        ctypes.windll.shcore.SetProcessDpiAwareness(1)
     except Exception:
         pass
 
@@ -26,30 +27,23 @@ class PosViewGUI(ctk.CTk):
         super().__init__()
 
         self.title("POS 데이터 조회")
-        self.geometry("900x500")
+        self.geometry("1100x700")
-        self.configure(fg_color="#f0f0f0")  # 배경색 맞춤
+        self.configure(fg_color="#f0f0f0")
 
         ctk.set_appearance_mode("light")
         ctk.set_default_color_theme("blue")
 
-        # 폰트 세팅 - NanumGothic이 없으면 Arial 대체
         try:
             self.label_font = ("NanumGothic", 13)
         except Exception:
             self.label_font = ("Arial", 13)
 
-        # Treeview 스타일 설정 (ttk 스타일)
         style = ttk.Style(self)
         style.theme_use('default')
-        style.configure("Treeview",
+        style.configure("Treeview", font=("NanumGothic", 12), rowheight=30)
-                        font=("NanumGothic", 12),
+        style.configure("Treeview.Heading", font=("NanumGothic", 13, "bold"))
-                        rowheight=30)  # 높이 조절로 글씨 깨짐 방지
-        style.configure("Treeview.Heading",
-                        font=("NanumGothic", 13, "bold"))
 
-        # --- 위젯 배치 ---
+        # 날짜 필터
-
-        # 날짜 범위
         ctk.CTkLabel(self, text="시작일:", anchor="w", font=self.label_font, fg_color="#f0f0f0")\
             .grid(row=0, column=0, padx=10, pady=5, sticky="e")
         self.start_date_entry = DateEntry(self, width=12, background='darkblue', foreground='white')
@@ -60,6 +54,18 @@ class PosViewGUI(ctk.CTk):
         self.end_date_entry = DateEntry(self, width=12, background='darkblue', foreground='white')
         self.end_date_entry.grid(row=0, column=3, padx=10, pady=5, sticky="w")
 
+        # 날짜유형 라디오버튼
+        self.date_filter_var = ctk.StringVar(value="전체")
+        ctk.CTkLabel(self, text="날짜유형:", font=self.label_font, fg_color="#f0f0f0")\
+            .grid(row=0, column=4, padx=(10, 0), pady=5, sticky="e")
+
+        ctk.CTkRadioButton(self, text="전체", variable=self.date_filter_var, value="전체")\
+            .grid(row=0, column=5, padx=2, pady=5, sticky="w")
+        ctk.CTkRadioButton(self, text="휴일", variable=self.date_filter_var, value="휴일")\
+            .grid(row=0, column=6, padx=2, pady=5, sticky="w")
+        ctk.CTkRadioButton(self, text="평일", variable=self.date_filter_var, value="평일")\
+            .grid(row=0, column=7, padx=2, pady=5, sticky="w")
+
         # 대분류
         ctk.CTkLabel(self, text="대분류 :", anchor="w", font=self.label_font, fg_color="#f0f0f0")\
             .grid(row=1, column=0, padx=10, pady=5, sticky="e")
@@ -82,9 +88,9 @@ class PosViewGUI(ctk.CTk):
         # 조회 버튼
         self.search_btn = ctk.CTkButton(self, text="조회", command=self.search,
                                         fg_color="#0d6efd", hover_color="#0b5ed7", text_color="white")
-        self.search_btn.grid(row=3, column=0, columnspan=4, pady=10)
+        self.search_btn.grid(row=3, column=0, columnspan=8, pady=10)
 
-        # 결과 Treeview
+        # 상품별 트리뷰
         self.DISPLAY_COLUMNS = ['ca01', 'ca02', 'ca03', 'name', 'qty', 'tot_amount', 'tot_discount', 'actual_amount']
         self.COLUMN_LABELS = {
             'ca01': '대분류',
@@ -97,28 +103,38 @@ class PosViewGUI(ctk.CTk):
             'actual_amount': '실매출액'
         }
 
-        self.tree = ttk.Treeview(self, columns=self.DISPLAY_COLUMNS, show='headings', height=15)
+        self.tree = ttk.Treeview(self, columns=self.DISPLAY_COLUMNS, show='headings', height=12)
         for col in self.DISPLAY_COLUMNS:
             self.tree.heading(col, text=self.COLUMN_LABELS[col])
             self.tree.column(col, width=120, anchor='center')
-        self.tree.grid(row=4, column=0, columnspan=4, padx=10, pady=10, sticky="nsew")
+        self.tree.grid(row=4, column=0, columnspan=8, padx=10, pady=10, sticky="nsew")
+
+        # 날짜 요약 트리뷰
+        self.date_tree = ttk.Treeview(self, columns=['date', 'qty', 'tot_amount', 'actual_amount'], show='headings', height=6)
+        self.date_tree.heading('date', text='일자')
+        self.date_tree.heading('qty', text='수량합')
+        self.date_tree.heading('tot_amount', text='총매출합')
+        self.date_tree.heading('actual_amount', text='실매출합')
+
+        for col in ['date', 'qty', 'tot_amount', 'actual_amount']:
+            self.date_tree.column(col, width=150, anchor='center')
+
+        self.date_tree.grid(row=5, column=0, columnspan=8, padx=10, pady=(0, 10), sticky="nsew")
 
-        # 그리드 가중치 설정 (창 크기에 따라 트리뷰 확장)
         self.grid_rowconfigure(4, weight=1)
-        for col_index in range(4):
+        self.grid_rowconfigure(5, weight=1)
+        for col_index in range(8):
             self.grid_columnconfigure(col_index, weight=1)
 
-        # 날짜 기본값 설정 (전날부터 7일 전까지)
+        # 날짜 기본값
         end_date = datetime.today().date() - timedelta(days=1)
         start_date = end_date - timedelta(days=6)
         self.start_date_entry.set_date(start_date)
         self.end_date_entry.set_date(end_date)
 
-        # 초기 대분류, 소분류 콤보박스 값 불러오기
         self.load_ca01_options()
 
     def on_ca01_selected(self, value):
-        # print("대분류 선택됨:", value) 디버깅용
         self.load_ca03_options()
 
     def load_ca01_options(self):
@@ -148,7 +164,7 @@ class PosViewGUI(ctk.CTk):
             result = conn.execute(stmt)
             ca03_list = [row[0] for row in result.fetchall()]
         self.ca03_combo.configure(values=['전체'] + ca03_list)
-        self.ca03_combo.set('전체')  # 항상 기본값으로 초기화
+        self.ca03_combo.set('전체')
 
     def search(self):
         start_date = self.start_date_entry.get_date()
@@ -156,8 +172,34 @@ class PosViewGUI(ctk.CTk):
         ca01_val = self.ca01_combo.get()
         ca03_val = self.ca03_combo.get()
         name_val = self.name_entry.get().strip()
+        date_filter = self.date_filter_var.get()
+
+        print("🔍 date_filter:", date_filter, 
+            "| start:", start_date, "end:", end_date)
+        if date_filter == "휴일":
+            valid_dates = holiday.get_holiday_dates(start_date, end_date)
+            print("🚩 반환된 휴일 날짜 리스트:", valid_dates)
+
+        conditions = []
+
+        if date_filter == "전체":
+            conditions.append(between(pos_table.c.date, start_date, end_date))
+        else:
+            if date_filter == "휴일":
+                valid_dates = holiday.get_holiday_dates(start_date, end_date)
+            elif date_filter == "평일":
+                valid_dates = holiday.get_weekday_dates(start_date, end_date)
+            else:
+                valid_dates = set()
+
+            if not valid_dates:
+                messagebox.showinfo("알림", f"{date_filter}에 해당하는 데이터가 없습니다.")
+                self.tree.delete(*self.tree.get_children())
+                self.date_tree.delete(*self.date_tree.get_children())
+                return
+
+            conditions.append(pos_table.c.date.in_(valid_dates))
 
-        conditions = [between(pos_table.c.date, start_date, end_date)]
         if ca01_val != '전체':
             conditions.append(pos_table.c.ca01 == ca01_val)
         if ca03_val != '전체':
@@ -166,6 +208,7 @@ class PosViewGUI(ctk.CTk):
             conditions.append(pos_table.c.name.like(f"%{name_val}%"))
 
         with engine.connect() as conn:
+            # 상품별
             stmt = select(
                 pos_table.c.ca01,
                 pos_table.c.ca02,
@@ -179,11 +222,42 @@ class PosViewGUI(ctk.CTk):
 
             result = conn.execute(stmt).mappings().all()
 
+            # 날짜별 요약
+            date_stmt = select(
+                pos_table.c.date,
+                func.sum(pos_table.c.qty).label("qty"),
+                func.sum(pos_table.c.tot_amount).label("tot_amount"),
+                func.sum(pos_table.c.actual_amount).label("actual_amount")
+            ).where(*conditions).group_by(pos_table.c.date).order_by(pos_table.c.date)
+
+            date_summary = conn.execute(date_stmt).mappings().all()
+
+        # 트리뷰 초기화
         self.tree.delete(*self.tree.get_children())
+        self.date_tree.delete(*self.date_tree.get_children())
+
+        # 상품별 출력
         for row in result:
             values = tuple(row[col] for col in self.DISPLAY_COLUMNS)
             self.tree.insert('', 'end', values=values)
 
+        # 날짜별 출력
+        total_qty = total_amount = total_actual = 0
+        for row in date_summary:
+            self.date_tree.insert('', 'end', values=(
+                row['date'].strftime("%Y-%m-%d"),
+                row['qty'],
+                row['tot_amount'],
+                row['actual_amount']
+            ))
+            total_qty += row['qty']
+            total_amount += row['tot_amount']
+            total_actual += row['actual_amount']
+
+        # 총합계 추가
+        self.date_tree.insert('', 'end', values=("총합계", total_qty, total_amount, total_actual))
+
+
 if __name__ == "__main__":
     try:
         import tkcalendar

lib/prophet-ensemble_forecast.py

@@ -1,299 +0,0 @@
-import os
-import sys
-import re
-import requests
-from sqlalchemy import select, and_, func
-from sqlalchemy.orm import Session
-from prophet import Prophet
-from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
-import numpy as np
-import pandas as pd
-from datetime import date, datetime, timedelta
-
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
-from conf import db, db_schema
-from weather_forecast import get_weekly_precip
-from lib.holiday import is_korean_holiday
-from lib.common import load_config
-
-# DB 테이블 객체 초기화
-pos = db_schema.pos
-ga4 = db_schema.ga4_by_date
-weather = db_schema.weather
-air = db_schema.air
-
-# config 불러오기
-config = load_config()
-serviceKey = config['DATA_API']['serviceKey']
-weight_cfg = config.get('FORECAST_WEIGHT', {})
-
-VISITOR_CA = tuple(config['POS']['VISITOR_CA'])
-
-visitor_forecast_multiplier = weight_cfg.get('visitor_forecast_multiplier', 1.0)
-minTa_weight = weight_cfg.get('minTa', 1.0)
-maxTa_weight = weight_cfg.get('maxTa', 1.0)
-sumRn_weight = weight_cfg.get('sumRn', 1.0)
-avgRhm_weight = weight_cfg.get('avgRhm', 1.0)
-pm25_weight = weight_cfg.get('pm25', 1.0)
-is_holiday_weight = weight_cfg.get('is_holiday', 1.0)
-
-def get_date_range(start_date, end_date):
-    return pd.date_range(start_date, end_date).to_pydatetime().tolist()
-
-def add_korean_holiday_feature(df):
-    df['is_holiday'] = df['date'].apply(lambda d: 1 if is_korean_holiday(d.date()) else 0)
-    return df
-
-def fix_zero_visitors_weighted(df):
-    df = df.copy()
-    if 'date' not in df.columns and 'ds' in df.columns:
-        df['date'] = df['ds']
-    if 'pos_qty' not in df.columns and 'y' in df.columns:
-        df['pos_qty'] = df['y']
-    if 'is_holiday' not in df.columns:
-        raise ValueError("DataFrame에 'is_holiday' 컬럼이 필요합니다.")
-    df['year_month'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m')
-    monthly_means = df[df['pos_qty'] > 0].groupby(['year_month', 'is_holiday'])['pos_qty'].mean()
-    arr = df['pos_qty'].values.copy()
-    for i in range(len(arr)):
-        if arr[i] == 0:
-            ym = df.iloc[i]['year_month']
-            holiday_flag = df.iloc[i]['is_holiday']
-            mean_val = monthly_means.get((ym, holiday_flag), np.nan)
-            arr[i] = 0 if np.isnan(mean_val) else mean_val
-    df['pos_qty'] = arr
-    if 'y' in df.columns:
-        df['y'] = df['pos_qty']
-    df.drop(columns=['year_month'], inplace=True)
-    return df
-
-def load_data(session, start_date, end_date):
-    dates = get_date_range(start_date, end_date)
-
-    stmt_pos = select(
-        pos.c.date,
-        func.sum(pos.c.qty).label('pos_qty')
-    ).where(
-        and_(
-            pos.c.date >= start_date,
-            pos.c.date <= end_date,
-            pos.c.ca01 == '매표소',
-            pos.c.ca03.in_(VISITOR_CA)
-        )
-    ).group_by(pos.c.date)
-
-    stmt_ga4 = select(ga4.c.date, ga4.c.activeUsers).where(
-        and_(ga4.c.date >= start_date, ga4.c.date <= end_date)
-    )
-
-    stmt_weather = select(
-        weather.c.date,
-        weather.c.minTa,
-        weather.c.maxTa,
-        weather.c.sumRn,
-        weather.c.avgRhm
-    ).where(
-        and_(
-            weather.c.date >= start_date,
-            weather.c.date <= end_date,
-            weather.c.stnId == 99
-        )
-    )
-
-    stmt_air = select(air.c.date, air.c.pm25).where(
-        and_(
-            air.c.date >= start_date,
-            air.c.date <= end_date,
-            air.c.station == '운정'
-        )
-    )
-
-    pos_data = {row['date']: row['pos_qty'] for row in session.execute(stmt_pos).mappings().all()}
-    ga4_data = {row['date']: row['activeUsers'] for row in session.execute(stmt_ga4).mappings().all()}
-    weather_data = {row['date']: row for row in session.execute(stmt_weather).mappings().all()}
-    air_data = {row['date']: row['pm25'] for row in session.execute(stmt_air).mappings().all()}
-
-    records = []
-    for d in dates:
-        key = d.date() if isinstance(d, datetime) else d
-        record = {
-            'date': d,
-            'pos_qty': pos_data.get(key, 0),
-            'activeUsers': ga4_data.get(key, 0),
-            'minTa': weather_data.get(key, {}).get('minTa', 0) if weather_data.get(key) else 0,
-            'maxTa': weather_data.get(key, {}).get('maxTa', 0) if weather_data.get(key) else 0,
-            'sumRn': weather_data.get(key, {}).get('sumRn', 0) if weather_data.get(key) else 0,
-            'avgRhm': weather_data.get(key, {}).get('avgRhm', 0) if weather_data.get(key) else 0,
-            'pm25': air_data.get(key, 0)
-        }
-        records.append(record)
-
-    df = pd.DataFrame(records)
-    df = add_korean_holiday_feature(df)
-    df = fix_zero_visitors_weighted(df)
-    df['weekday'] = df['date'].dt.weekday
-    return df
-
-def prepare_prophet_df(df):
-    prophet_df = pd.DataFrame({
-        'ds': df['date'],
-        'y': df['pos_qty'].astype(float),
-        'minTa': df['minTa'].astype(float),
-        'maxTa': df['maxTa'].astype(float),
-        'sumRn': df['sumRn'].astype(float),
-        'avgRhm': df['avgRhm'].astype(float),
-        'pm25': df['pm25'].astype(float),
-        'is_holiday': df['is_holiday'].astype(int)
-    })
-    return prophet_df
-
-def train_and_predict_prophet(prophet_df, forecast_days=7):
-    prophet_df = prophet_df.copy()
-
-    # 결측값을 전일과 다음날의 평균치로 선형 보간 처리
-    for col in ['minTa', 'maxTa', 'sumRn', 'avgRhm', 'pm25', 'is_holiday']:
-        if col in prophet_df.columns:
-            prophet_df[col] = prophet_df[col].interpolate(method='linear', limit_direction='both')
-
-    # 보간 후 남은 결측치는 0으로 처리
-    prophet_df.fillna({
-        'minTa': 0,
-        'maxTa': 0,
-        'sumRn': 0,
-        'avgRhm': 0,
-        'pm25': 0,
-        'is_holiday': 0
-    }, inplace=True)
-
-    # 가중치 적용
-    prophet_df['minTa'] *= minTa_weight
-    prophet_df['maxTa'] *= maxTa_weight
-    prophet_df['sumRn'] *= sumRn_weight
-    prophet_df['avgRhm'] *= avgRhm_weight
-    prophet_df['pm25'] *= pm25_weight
-    prophet_df['is_holiday'] *= is_holiday_weight
-
-    # 고정 0 방문객값 보정
-    prophet_df = fix_zero_visitors_weighted(prophet_df)
-
-    # Prophet 모델 정의 및 학습
-    m = Prophet(weekly_seasonality=True, yearly_seasonality=True, daily_seasonality=False)
-    m.add_regressor('minTa')
-    m.add_regressor('maxTa')
-    m.add_regressor('sumRn')
-    m.add_regressor('avgRhm')
-    m.add_regressor('pm25')
-    m.add_regressor('is_holiday')
-
-    m.fit(prophet_df)
-    future = m.make_future_dataframe(periods=forecast_days)
-
-    # 미래 데이터에 날씨 예보값과 가중치 적용
-    weekly_precip = get_weekly_precip(serviceKey)
-
-    sumRn_list, minTa_list, maxTa_list, avgRhm_list = [], [], [], []
-    for dt in future['ds']:
-        dt_str = dt.strftime('%Y%m%d')
-        day_forecast = weekly_precip.get(dt_str, None)
-        if day_forecast:
-            sumRn_list.append(float(day_forecast.get('sumRn', 0)) * sumRn_weight)
-            minTa_list.append(float(day_forecast.get('minTa', 0)) * minTa_weight)
-            maxTa_list.append(float(day_forecast.get('maxTa', 0)) * maxTa_weight)
-            avgRhm_list.append(float(day_forecast.get('avgRhm', 0)) * avgRhm_weight)
-        else:
-            sumRn_list.append(0)
-            minTa_list.append(0)
-            maxTa_list.append(0)
-            avgRhm_list.append(0)
-
-    future['sumRn'] = sumRn_list
-    future['minTa'] = minTa_list
-    future['maxTa'] = maxTa_list
-    future['avgRhm'] = avgRhm_list
-
-    # pm25는 마지막 과거 데이터값에 가중치 적용
-    last_known = prophet_df.iloc[-1]
-    future['pm25'] = last_known['pm25'] * pm25_weight
-
-    # 휴일 여부도 가중치 곱해서 적용
-    future['is_holiday'] = future['ds'].apply(lambda d: 1 if is_korean_holiday(d.date()) else 0) * is_holiday_weight
-
-    forecast = m.predict(future)
-
-    # 방문객 예측값에 multiplier 적용 및 정수형 변환
-    forecast['yhat'] = (forecast['yhat'] * visitor_forecast_multiplier).round().astype(int)
-    forecast['yhat_lower'] = (forecast['yhat_lower'] * visitor_forecast_multiplier).round().astype(int)
-    forecast['yhat_upper'] = (forecast['yhat_upper'] * visitor_forecast_multiplier).round().astype(int)
-
-    # 결과 CSV 저장
-    output_path = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'data', 'prophet_result.csv'))
-    os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True)
-
-    df_to_save = forecast[['ds', 'yhat']].copy()
-    df_to_save.columns = ['date', 'visitor_forecast']
-    df_to_save['date'] = df_to_save['date'].dt.strftime("%Y-%m-%d")
-
-    today_str = date.today().strftime("%Y-%m-%d")
-    df_to_save = df_to_save[df_to_save['date'] >= today_str]
-    df_to_save.to_csv(output_path, index=False)
-
-    return forecast
-
-def train_and_predict_arima(ts, forecast_days=7):
-    model = ARIMA(ts, order=(5,1,0))
-    model_fit = model.fit()
-    forecast = model_fit.forecast(steps=forecast_days)
-    return forecast
-
-def train_and_predict_rf(df, forecast_days=7):
-    from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
-    df = df.copy()
-    df['weekday'] = df['date'].dt.weekday
-    X = df[['weekday', 'minTa', 'maxTa', 'sumRn', 'avgRhm', 'pm25']]
-    y = df['pos_qty']
-    model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
-    model.fit(X, y)
-    future_dates = pd.date_range(df['date'].max() + timedelta(days=1), periods=forecast_days)
-    future_df = pd.DataFrame({
-        'date': future_dates,
-        'weekday': future_dates.weekday,
-        'minTa': 0,
-        'maxTa': 0,
-        'sumRn': 0,
-        'avgRhm': 0,
-        'pm25': 0
-    })
-    future_df['pos_qty'] = model.predict(future_df[['weekday', 'minTa', 'maxTa', 'sumRn', 'avgRhm', 'pm25']])
-    return future_df
-
-def main():
-    today = datetime.today().date()
-    start_date = today - timedelta(days=365)
-    end_date = today
-
-    with Session(db.engine) as session:
-        df = load_data(session, start_date, end_date)
-
-    prophet_df = prepare_prophet_df(df)
-    forecast_days = 7
-
-    forecast = train_and_predict_prophet(prophet_df, forecast_days)
-
-    forecast['yhat'] = forecast['yhat'].round().astype(int)
-    forecast['yhat_lower'] = forecast['yhat_lower'].round().astype(int)
-    forecast['yhat_upper'] = forecast['yhat_upper'].round().astype(int)
-
-    weekly_precip = get_weekly_precip(serviceKey)
-
-    output_df = forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail(10).copy()
-    output_df.columns = ['날짜', '예상 방문객', '하한', '상한']
-
-    print("이번 주 강수 예보:")
-    for dt_str, val in weekly_precip.items():
-        print(f"{dt_str}: 강수량={val['sumRn']:.1f}mm, 최저기온={val['minTa']}, 최고기온={val['maxTa']}, 습도={val['avgRhm']:.1f}%")
-
-    print("\n예측 방문객:")
-    print(output_df.to_string(index=False))
-
-if __name__ == '__main__':
-    main()

lib/visitor_update.py

@@ -1,87 +0,0 @@
-# ./lib/visitor_update.py
-
-import os
-import sys
-import pandas as pd
-from datetime import datetime
-
-# 프로젝트 루트 경로 추가
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
-
-from conf.db import get_session
-from conf.db_schema import pos
-from sqlalchemy import select
-
-# 상수 정의
-FILE_PATH = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'data', 'visitor_raw.xlsx')
-CA01 = '매표소'
-CA02 = 'POS'
-CA03 = '입장료'
-BARCODE = 11111111
-DEFAULT_INT = 0
-
-
-def load_excel(filepath):
-    df = pd.read_excel(filepath)
-    df.columns = ['date', 'qty']
-    df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.date
-    return df
-
-
-def get_existing_dates(session, dates):
-    """DB에 이미 존재하는 날짜 목록 조회"""
-    stmt = select(pos.c.date).where(pos.c.date.in_(dates))
-    result = session.execute(stmt).scalars().all()
-    return set(result)
-
-
-def insert_data(df):
-    session = get_session()
-    try:
-        all_dates = set(df['date'].unique())
-        existing_dates = get_existing_dates(session, all_dates)
-
-        # 중복 날짜 제거
-        if existing_dates:
-            print(f"[INFO] 이미 존재하는 날짜는 건너뜁니다: {sorted(existing_dates)}")
-            df = df[~df['date'].isin(existing_dates)]
-
-        if df.empty:
-            print("[INFO] 삽입할 신규 데이터가 없습니다.")
-            return
-
-        for _, row in df.iterrows():
-            record = {
-                'date': row['date'],
-                'ca01': CA01,
-                'ca02': CA02,
-                'ca03': CA03,
-                'barcode': BARCODE,
-                'name': '입장객',
-                'qty': int(row['qty']),
-                'tot_amount': DEFAULT_INT,
-                'tot_discount': DEFAULT_INT,
-                'actual_amount': DEFAULT_INT
-            }
-            session.execute(pos.insert().values(**record))
-
-        session.commit()
-        print(f"[INFO] {len(df)}건의 데이터가 성공적으로 삽입되었습니다.")
-    except Exception as e:
-        session.rollback()
-        print(f"[ERROR] 데이터 저장 중 오류 발생: {e}")
-    finally:
-        session.close() 
-
-
-def main():
-    if not os.path.exists(FILE_PATH):
-        print(f"[ERROR] 파일을 찾을 수 없습니다: {FILE_PATH}")
-        return
-
-    df = load_excel(FILE_PATH)
-    insert_data(df)
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

lib/weatherFileUpdate.py

@@ -1,96 +0,0 @@
-# weatherFileUpdate.py
-
-import os
-import csv
-import sys
-from datetime import datetime
-from sqlalchemy import select, and_
-
-# 경로 설정
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
-from conf import db, db_schema
-
-CSV_FILENAME = 'weather.csv'  # 데이터 파일명
-CSV_PATH = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '../data', CSV_FILENAME)
-
-weather_table = db_schema.fg_manager_static_weather
-
-STN_ID = 99  # 고정된 stnId
-
-def parse_float(value):
-    try:
-        f = float(value)
-        return f if f == f else 0.0  # NaN 체크, NaN일 경우 0.0
-    except (ValueError, TypeError):
-        return 0.0
-
-def load_csv(filepath):
-    rows = []
-    try:
-        with open(filepath, newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
-            reader = csv.DictReader(csvfile)
-            for row in reader:
-                try:
-                    date = datetime.strptime(row['날짜'], '%Y-%m-%d').date()
-
-                    data = {
-                        'date': date,
-                        'stnId': STN_ID,
-                        'minTa': parse_float(row.get('최저기온', 0)),
-                        'maxTa': parse_float(row.get('최고기온', 0)),
-                        'sumRn': parse_float(row.get('일강수량\n(mm)', 0)),
-                        'avgWs': parse_float(row.get('평균풍속\n(m/s)', 0)),
-                        'avgRhm': parse_float(row.get('습도', 0)),
-                    }
-
-                    rows.append(data)
-                except Exception as e:
-                    print(f"[WARN] 잘못된 행 건너뜀: {row} / 오류: {e}")
-    except FileNotFoundError:
-        print(f"[ERROR] 파일이 존재하지 않음: {filepath}")
-        sys.exit(1)
-
-    return rows
-
-def row_exists(session, date, stnId):
-    stmt = select(weather_table.c.date).where(
-        and_(
-            weather_table.c.date == date,
-            weather_table.c.stnId == stnId
-        )
-    )
-    return session.execute(stmt).scalar() is not None
-
-def insert_rows(rows):
-    inserted = 0
-    skipped = 0
-    session = db.get_session()
-    try:
-        for row in rows:
-            if row_exists(session, row['date'], row['stnId']):
-                skipped += 1
-                continue
-            session.execute(weather_table.insert().values(**row))
-            inserted += 1
-        session.commit()
-    except Exception as e:
-        session.rollback()
-        print(f"[ERROR] DB 삽입 실패: {e}")
-    finally:
-        session.close()
-    return inserted, skipped
-
-def main():
-    print(f"[INFO] CSV 파일 로드: {CSV_PATH}")
-    rows = load_csv(CSV_PATH)
-    print(f"[INFO] 총 행 수: {len(rows)}")
-
-    if not rows:
-        print("[WARN] 삽입할 데이터가 없습니다.")
-        return
-
-    inserted, skipped = insert_rows(rows)
-    print(f"[DONE] 삽입 완료: {inserted}건, 건너뜀: {skipped}건")
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

lib/weather_forecast.py

@@ -1,12 +1,6 @@
 import requests
-import os
-import json
 from datetime import datetime, timedelta
 
-def valid_until_hours(cached, hours=2):
-    ts = datetime.fromisoformat(cached['ts'])
-    return datetime.now() - ts < timedelta(hours=hours)
-
 def parse_precip(value):
     if value == '강수없음':
         return 0.0
@@ -18,27 +12,6 @@ def parse_precip(value):
         except:
             return 0.0
 
-def ensure_cache_dir():
-    cache_dir = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'data', 'cache'))
-    os.makedirs(cache_dir, exist_ok=True)
-    return cache_dir
-
-def get_cache_or_request(name, valid_until_fn, request_fn):
-    cache_dir = ensure_cache_dir()
-    today = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
-    cache_file = os.path.join(cache_dir, f"{name}_{today}.json")
-
-    if os.path.exists(cache_file):
-        with open(cache_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
-            cached = json.load(f)
-            if valid_until_fn(cached):
-                return cached['data']
-
-    data = request_fn()
-    with open(cache_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
-        json.dump({'ts': datetime.now().isoformat(), 'data': data}, f, ensure_ascii=False)
-    return data
-
 def get_latest_base_date_time(now=None):
     if now is None:
         now = datetime.now()
@@ -57,228 +30,219 @@ def get_latest_base_date_time(now=None):
     return base_date, candidate
 
 def get_daily_ultra_forecast(serviceKey):
-    def request():
+    base_date, base_time = get_latest_base_date_time()
-        base_date, base_time = get_latest_base_date_time()
+    url = "http://apis.data.go.kr/1360000/VilageFcstInfoService_2.0/getUltraSrtFcst"
-        url = "http://apis.data.go.kr/1360000/VilageFcstInfoService_2.0/getUltraSrtFcst"
+    params = {
-        params = {
+        'serviceKey': serviceKey,
-            'serviceKey': serviceKey,
+        'numOfRows': '1000',
-            'numOfRows': '1000',
+        'pageNo': '1',
-            'pageNo': '1',
+        'dataType': 'JSON',
-            'dataType': 'JSON',
+        'base_date': base_date,
-            'base_date': base_date,
+        'base_time': base_time,
-            'base_time': base_time,
+        'nx': '57',
-            'nx': '57',
+        'ny': '130'
-            'ny': '130'
+    }
-        }
+    try:
-        try:
+        resp = requests.get(url, params=params, timeout=10)
-            resp = requests.get(url, params=params, timeout=10)
+        resp.raise_for_status()
-            resp.raise_for_status()
+        items = resp.json()['response']['body']['items']['item']
-            items = resp.json()['response']['body']['items']['item']
+    except Exception as e:
-        except Exception as e:
+        print(f"[ERROR] 초단기예보 호출 실패: {e}")
-            print(f"[ERROR] 초단기예보 호출 실패: {e}")
+        return {}
-            return {}
 
-        daily_data = {}
+    daily_data = {}
-        for item in items:
+    for item in items:
-            dt = item['fcstDate']
+        dt = item['fcstDate']
-            cat = item['category']
+        cat = item['category']
-            val = item['fcstValue']
+        val = item['fcstValue']
-            if dt not in daily_data:
+        if dt not in daily_data:
-                daily_data[dt] = {'sumRn': 0, 'minTa': [], 'maxTa': [], 'rhm': []}
+            daily_data[dt] = {'sumRn': 0, 'minTa': [], 'maxTa': [], 'rhm': []}
-            if cat == 'RN1':
+        if cat == 'RN1':
-                daily_data[dt]['sumRn'] += parse_precip(val)
+            daily_data[dt]['sumRn'] += parse_precip(val)
-            elif cat == 'T3H':
+        elif cat == 'T3H':
-                try:
+            try:
-                    t = float(val)
+                t = float(val)
-                    daily_data[dt]['minTa'].append(t)
+                daily_data[dt]['minTa'].append(t)
-                    daily_data[dt]['maxTa'].append(t)
+                daily_data[dt]['maxTa'].append(t)
-                except:
+            except:
-                    pass
+                pass
-            elif cat == 'REH':
+        elif cat == 'REH':
-                try:
+            try:
-                    daily_data[dt]['rhm'].append(float(val))
+                daily_data[dt]['rhm'].append(float(val))
-                except:
+            except:
-                    pass
+                pass
 
-        result = {}
+    result = {}
-        for dt, vals in daily_data.items():
+    for dt, vals in daily_data.items():
-            minTa = min(vals['minTa']) if vals['minTa'] else 0
+        minTa = min(vals['minTa']) if vals['minTa'] else 0
-            maxTa = max(vals['maxTa']) if vals['maxTa'] else 0
+        maxTa = max(vals['maxTa']) if vals['maxTa'] else 0
-            avgRhm = sum(vals['rhm']) / len(vals['rhm']) if vals['rhm'] else 0
+        avgRhm = sum(vals['rhm']) / len(vals['rhm']) if vals['rhm'] else 0
-            sumRn = round(vals['sumRn'], 2)
+        sumRn = round(vals['sumRn'], 2)
-            result[dt] = {
+        result[dt] = {'sumRn': sumRn, 'minTa': minTa, 'maxTa': maxTa, 'avgRhm': avgRhm}
-                'sumRn': round(sumRn, 1),
+    return result
-                'minTa': round(minTa, 1),
-                'maxTa': round(maxTa, 1),
-                'avgRhm': round(avgRhm, 1)
-            }
-
-        return result
-
-    return get_cache_or_request('ultra_forecast', lambda cached: valid_until_hours(cached, 2), request)
 
 def get_daily_vilage_forecast(serviceKey):
-    def request():
+    base_date, _ = get_latest_base_date_time()
-        base_date, _ = get_latest_base_date_time()
+    url = "http://apis.data.go.kr/1360000/VilageFcstInfoService_2.0/getVilageFcst"
-        url = "http://apis.data.go.kr/1360000/VilageFcstInfoService_2.0/getVilageFcst"
+    params = {
-        params = {
+        'serviceKey': serviceKey,
-            'serviceKey': serviceKey,
+        'numOfRows': '1000',
-            'numOfRows': '1000',
+        'pageNo': '1',
-            'pageNo': '1',
+        'dataType': 'JSON',
-            'dataType': 'JSON',
+        'base_date': base_date,
-            'base_date': base_date,
+        'base_time': '0200',
-            'base_time': '0200',
+        'nx': '57',
-            'nx': '57',
+        'ny': '130'
-            'ny': '130'
+    }
+    try:
+        resp = requests.get(url, params=params, timeout=10)
+        resp.raise_for_status()
+        items = resp.json()['response']['body']['items']['item']
+    except Exception as e:
+        print(f"[ERROR] 단기예보 호출 실패: {e}")
+        return {}
+
+    daily_data = {}
+    for item in items:
+        dt = item['fcstDate']
+        cat = item['category']
+        val = item['fcstValue']
+        if dt not in daily_data:
+            daily_data[dt] = {'sumRn': 0, 'minTa': [], 'maxTa': [], 'rhm': []}
+
+        if cat == 'RN1':
+            daily_data[dt]['sumRn'] += parse_precip(val)
+        elif cat == 'TMN':
+            try:
+                daily_data[dt]['minTa'].append(float(val))
+            except:
+                pass
+        elif cat == 'TMX':
+            try:
+                daily_data[dt]['maxTa'].append(float(val))
+            except:
+                pass
+        elif cat == 'REH':
+            try:
+                daily_data[dt]['rhm'].append(float(val))
+            except:
+                pass
+
+    result = {}
+    for dt, vals in daily_data.items():
+        minTa = min(vals['minTa']) if vals['minTa'] else 0
+        maxTa = max(vals['maxTa']) if vals['maxTa'] else 0
+        avgRhm = sum(vals['rhm']) / len(vals['rhm']) if vals['rhm'] else 0
+        sumRn = round(vals['sumRn'], 2)
+        result[dt] = {
+            'sumRn': sumRn,
+            'minTa': minTa,
+            'maxTa': maxTa,
+            'avgRhm': avgRhm
         }
-        try:
+    return result
-            resp = requests.get(url, params=params, timeout=10)
-            resp.raise_for_status()
-            items = resp.json()['response']['body']['items']['item']
-        except Exception as e:
-            print(f"[ERROR] 단기예보 호출 실패: {e}")
-            return {}
 
-        daily_data = {}
-        for item in items:
-            dt = item['fcstDate']
-            cat = item['category']
-            val = item['fcstValue']
-            if dt not in daily_data:
-                daily_data[dt] = {'sumRn': 0, 'minTa': [], 'maxTa': [], 'rhm': []}
-
-            if cat == 'RN1':
-                daily_data[dt]['sumRn'] += parse_precip(val)
-            elif cat == 'TMN':
-                try:
-                    daily_data[dt]['minTa'].append(float(val))
-                except:
-                    pass
-            elif cat == 'TMX':
-                try:
-                    daily_data[dt]['maxTa'].append(float(val))
-                except:
-                    pass
-            elif cat == 'REH':
-                try:
-                    daily_data[dt]['rhm'].append(float(val))
-                except:
-                    pass
-
-        result = {}
-        for dt, vals in daily_data.items():
-            minTa = min(vals['minTa']) if vals['minTa'] else 0
-            maxTa = max(vals['maxTa']) if vals['maxTa'] else 0
-            avgRhm = sum(vals['rhm']) / len(vals['rhm']) if vals['rhm'] else 0
-            sumRn = round(vals['sumRn'], 2)
-            result[dt] = {
-                'sumRn': round(sumRn, 1),
-                'minTa': round(minTa, 1),
-                'maxTa': round(maxTa, 1),
-                'avgRhm': round(avgRhm, 1)
-            }
-
-        return result
-
-    return get_cache_or_request('vilage_forecast', lambda cached: valid_until_hours(cached, 6), request)
 
 def get_midterm_forecast(serviceKey, regId='11B20305'):
-    def request():
+    # 중기 강수확률 예보
-        url = "http://apis.data.go.kr/1360000/MidFcstInfoService/getMidLandFcst"
+    url = "http://apis.data.go.kr/1360000/MidFcstInfoService/getMidLandFcst"
-        now = datetime.now()
-        if now.hour < 6:
-            tmFc = (now - timedelta(days=1)).strftime("%Y%m%d") + "1800"
-        elif now.hour < 18:
-            tmFc = now.strftime("%Y%m%d") + "0600"
-        else:
-            tmFc = now.strftime("%Y%m%d") + "1800"
 
-        params = {
+    # 발표 시각 계산: 06시 또는 18시만 존재
-            'serviceKey': serviceKey,
+    now = datetime.now()
-            'regId': regId,
+    if now.hour < 6:
-            'tmFc': tmFc,
+        tmFc = (now - timedelta(days=1)).strftime("%Y%m%d") + "1800"
-            'numOfRows': 10,
+    elif now.hour < 18:
-            'pageNo': 1,
+        tmFc = now.strftime("%Y%m%d") + "0600"
-            'dataType': 'JSON',
+    else:
-        }
+        tmFc = now.strftime("%Y%m%d") + "1800"
 
+    params = {
+        'serviceKey': serviceKey,
+        'regId': regId,
+        'tmFc': tmFc,
+        'numOfRows': 10,
+        'pageNo': 1,
+        'dataType': 'JSON',
+    }
+
+    try:
+        resp = requests.get(url, params=params, timeout=10)
+        resp.raise_for_status()
+        data = resp.json()
+        items = data.get('response', {}).get('body', {}).get('items', {}).get('item', [])
+
+        if not items:
+            print(f"[ERROR] 중기예보 응답 item 없음. tmFc={tmFc}, regId={regId}")
+            return {}, {}
+
+        item = items[0]  # 실제 예보 데이터
+
+    except Exception as e:
+        print(f"[ERROR] 중기예보 호출 실패: {e}")
+        return {}, {}
+
+    # 3~10일 후 강수확률 추출
+    precip_probs = {}
+    for day in range(3, 11):
+        key = f'rnSt{day}'
         try:
-            resp = requests.get(url, params=params, timeout=10)
+            precip_probs[day] = int(item.get(key, 0))
-            resp.raise_for_status()
+        except:
-            data = resp.json()
+            precip_probs[day] = 0
-            items = data.get('response', {}).get('body', {}).get('items', {}).get('item', [])
+
-            if not items:
+    return precip_probs, item
-                print(f"[ERROR] 중기예보 응답 item 없음. tmFc={tmFc}, regId={regId}")
+
-                return {}
+def get_midterm_temperature_forecast(serviceKey, regId='11B20305'):  # 파주 코드
-            item = items[0]
+    url = "http://apis.data.go.kr/1360000/MidFcstInfoService/getMidTa"
-        except Exception as e:
+
-            print(f"[ERROR] 중기예보 호출 실패: {e}")
+    # 발표시각은 06:00 또는 18:00
+    now = datetime.now()
+    if now.hour < 6:
+        tmFc = (now - timedelta(days=1)).strftime("%Y%m%d") + "1800"
+    elif now.hour < 18:
+        tmFc = now.strftime("%Y%m%d") + "0600"
+    else:
+        tmFc = now.strftime("%Y%m%d") + "1800"
+
+    params = {
+        'serviceKey': serviceKey,
+        'regId': regId,
+        'tmFc': tmFc,
+        'pageNo': '1',
+        'numOfRows': '10',
+        'dataType': 'JSON'
+    }
+
+    try:
+        resp = requests.get(url, params=params, timeout=10)
+        resp.raise_for_status()
+        data = resp.json()
+
+        # 응답 검증
+        items = data.get("response", {}).get("body", {}).get("items", {}).get("item", [])
+        if not items:
+            print(f"[ERROR] 응답에 item 없음. tmFc={tmFc}, regId={regId}")
             return {}
 
-        precip_probs = {}
+        item = items[0]
-        for day in range(3, 11):
-            key = f'rnSt{day}'
-            try:
-                precip_probs[day] = int(item.get(key, 0))
-            except:
-                precip_probs[day] = 0
 
-        return precip_probs
+    except Exception as e:
-
+        print(f"[ERROR] 중기기온예보 호출 실패: {e}")
-    return get_cache_or_request('midterm_precip', lambda cached: valid_until_hours(cached, 12), request)
+        return {}
-
-def get_midterm_temperature_forecast(serviceKey, regId='11B20305'):
-    def request():
-        url = "http://apis.data.go.kr/1360000/MidFcstInfoService/getMidTa"
-        now = datetime.now()
-        if now.hour < 6:
-            tmFc = (now - timedelta(days=1)).strftime("%Y%m%d") + "1800"
-        elif now.hour < 18:
-            tmFc = now.strftime("%Y%m%d") + "0600"
-        else:
-            tmFc = now.strftime("%Y%m%d") + "1800"
-
-        params = {
-            'serviceKey': serviceKey,
-            'regId': regId,
-            'tmFc': tmFc,
-            'pageNo': '1',
-            'numOfRows': '10',
-            'dataType': 'JSON'
-        }
 
+    temps = {}
+    for day in range(3, 11):
+        min_key = f'taMin{day}'
+        max_key = f'taMax{day}'
         try:
-            resp = requests.get(url, params=params, timeout=10)
+            temps[day] = {
-            resp.raise_for_status()
+                'min': int(item.get(min_key, 0)),
-            data = resp.json()
+                'max': int(item.get(max_key, 0))
-            items = data.get("response", {}).get("body", {}).get("items", {}).get("item", [])
+            }
-            if not items:
+        except:
-                print(f"[ERROR] 응답에 item 없음. tmFc={tmFc}, regId={regId}")
+            temps[day] = {'min': 0, 'max': 0}
-                return {}
 
-            item = items[0]
+    return temps
-        except Exception as e:
-            print(f"[ERROR] 중기기온예보 호출 실패: {e}")
-            return {}
-
-        temps = {}
-        for day in range(3, 11):
-            min_key = f'taMin{day}'
-            max_key = f'taMax{day}'
-            min_val = item.get(min_key)
-            max_val = item.get(max_key)
-            try:
-                temps[day] = {
-                    'min': int(min_val) if min_val is not None else None,
-                    'max': int(max_val) if max_val is not None else None
-                }
-            except Exception:
-                temps[day] = {'min': None, 'max': None}
-
-
-        return temps
-
-    return get_cache_or_request('midterm_temp', lambda cached: valid_until_hours(cached, 12), request)
 
 def get_weekly_precip(serviceKey):
     from datetime import date
@@ -287,7 +251,7 @@ def get_weekly_precip(serviceKey):
 
     ultra = get_daily_ultra_forecast(serviceKey)
     short = get_daily_vilage_forecast(serviceKey)
-    mid_precip = get_midterm_forecast(serviceKey)
+    mid_precip, _ = get_midterm_forecast(serviceKey)
     mid_temp = get_midterm_temperature_forecast(serviceKey)
 
     results = {}
@@ -303,77 +267,34 @@ def get_weekly_precip(serviceKey):
             'avgRhm': 0
         }
 
+        # 강수량과 습도는 초단기예보 우선 반영
         if dt_str in ultra:
             results[dt_str]['sumRn'] = ultra[dt_str]['sumRn']
             results[dt_str]['avgRhm'] = ultra[dt_str]['avgRhm']
 
+        # 최고/최저기온은 단기예보로만 덮어쓰기 (0이 아니면 덮어쓰기)
         if dt_str in short:
             if short[dt_str]['minTa'] != 0:
                 results[dt_str]['minTa'] = short[dt_str]['minTa']
             if short[dt_str]['maxTa'] != 0:
                 results[dt_str]['maxTa'] = short[dt_str]['maxTa']
 
-        day_offset = (dt - today).days  # 0부터 시작
+        # 중기예보 보정 (3일 이후부터)
-
+        day_idx = (dt - today).days + 1
-        if day_offset >= 3:
+        if day_idx >= 3:
-            # 중기예보 강수 우선 적용
+            if day_idx in mid_precip:
-            if day_offset in mid_precip:
+                mid_rain = mid_precip[day_idx] / 100 * 5.0
-                mid_rain = float(mid_precip[day_offset]) / 100 * 5.0
+                if results[dt_str]['sumRn'] < mid_rain:
-                if mid_rain > results[dt_str]['sumRn']:
                     results[dt_str]['sumRn'] = mid_rain
+            if day_idx in mid_temp:
+                # 단기예보로 이미 값이 있으면 건너뛰기
+                if results[dt_str]['minTa'] == 0:
+                    results[dt_str]['minTa'] = mid_temp[day_idx]['min']
+                if results[dt_str]['maxTa'] == 0:
+                    results[dt_str]['maxTa'] = mid_temp[day_idx]['max']
 
-            # 중기예보 기온 적용: 단, None이거나 0이면 단기예보로 대체
-            key = str(day_offset)
-            if key in mid_temp:
-                mid_min = mid_temp[key]['min']
-                mid_max = mid_temp[key]['max']
-
-                if mid_min not in (None, 0):
-                    results[dt_str]['minTa'] = mid_min
-                elif dt_str in short and short[dt_str]['minTa'] != 0:
-                    results[dt_str]['minTa'] = short[dt_str]['minTa']
-
-                if mid_max not in (None, 0):
-                    results[dt_str]['maxTa'] = mid_max
-                elif dt_str in short and short[dt_str]['maxTa'] != 0:
-                    results[dt_str]['maxTa'] = short[dt_str]['maxTa']
-
-            # 중기 기온 적용 이후, 습도 보완
-            if results[dt_str]['avgRhm'] == 0 and dt_str in short and short[dt_str]['avgRhm'] != 0:
-                results[dt_str]['avgRhm'] = short[dt_str]['avgRhm']
-                
-        results[dt_str] = {
-            'sumRn': round(results[dt_str]['sumRn'], 1),
-            'minTa': round(results[dt_str]['minTa'], 1),
-            'maxTa': round(results[dt_str]['maxTa'], 1),
-            'avgRhm': round(results[dt_str]['avgRhm'], 1),
-        }
     return results
 
-
-
-def print_weekly_precip_table(data_dict):
-    # 헤더 출력
-    header = f"{'날짜':<10} {'강수량(mm)':>10} {'최저기온(℃)':>12} {'최고기온(℃)':>12} {'평균습도(%)':>12}"
-    print(header)
-    print('-' * len(header))
-
-    # 날짜 순서대로 출력
-    for dt in sorted(data_dict.keys()):
-        vals = data_dict[dt]
-        print(f"{dt:<10} {vals['sumRn']:10.1f} {vals['minTa']:12.1f} {vals['maxTa']:12.1f} {vals['avgRhm']:12.1f}")
-
-
-
 if __name__ == '__main__':
-    import os, sys
+    serviceKey = "mHrZoSnzVc+2S4dpCe3A1CgI9cAu1BRttqRdoEy9RGbnKAKyQT4sqcESDqqY3grgBGQMuLeEgWIS3Qxi8rcDVA=="
-    sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
-    from lib.common import load_config
-    serviceKey = load_config()['DATA_API']['serviceKey']
-
-    data = get_weekly_precip(serviceKey)
     print(get_weekly_precip(serviceKey))
-    print_weekly_precip_table(data)
-
-    print(get_daily_vilage_forecast(serviceKey))
-    print(get_midterm_temperature_forecast(serviceKey))

lib/weekly_visitor_forecast.py

@@ -7,8 +7,8 @@ from collections import defaultdict
 import pandas as pd
 from sqlalchemy import select, func
 
+from weather_forecast import get_weekly_precip
 from conf import db, db_schema
-from lib.weather_forecast import get_weekly_precip
 from lib.holiday import is_korean_holiday
 from lib.common import load_config
 
@@ -22,50 +22,12 @@ pos = db_schema.pos
 
 engine = db.engine 
 
-def get_recent_dataframe(today=None) -> pd.DataFrame:
-    today = today or date.today()
-    weekday = today.weekday()
-    sunday = today + timedelta(days=(6 - weekday))
-    recent_dates = [sunday - timedelta(days=i) for i in reversed(range(14))]
-
-    recent_data = fetch_data_for_dates(recent_dates)
-
-    # 결측 강수량 보정
-    weekly_precip = get_weekly_precip(config['DATA_API']['serviceKey'])
-    for d in recent_dates:
-        if d >= today and (d not in recent_data or '강수량' not in recent_data[d]):
-            dt_str = d.strftime('%Y%m%d')
-            if dt_str in weekly_precip:
-                recent_data[d] = recent_data.get(d, {})
-                recent_data[d]['강수량'] = round(float(weekly_precip[dt_str]['sumRn']), 1)
-                recent_data[d]['최저기온'] = round(float(weekly_precip[dt_str]['minTa']), 1)
-                recent_data[d]['최고기온'] = round(float(weekly_precip[dt_str]['maxTa']), 1)
-                recent_data[d]['습도'] = round(float(weekly_precip[dt_str]['avgRhm']), 1)
-
-    # prophet 예측값 병합
-    prophet_forecast = load_prophet_forecast()
-    for d in recent_dates:
-        d_ts = pd.Timestamp(d)
-        if d >= today and d_ts in prophet_forecast.index:
-            recent_data[d] = recent_data.get(d, {})
-            recent_data[d]['예상 방문자'] = round(float(prophet_forecast.loc[d_ts]), 0)
-
-    return build_dataframe(recent_dates, recent_data, use_forecast_after=today)
-
-def get_last_year_dataframe(today=None) -> pd.DataFrame:
-    today = today or date.today()
-    weekday = today.weekday()
-    sunday = today + timedelta(days=(6 - weekday))
-    recent_dates = [sunday - timedelta(days=i) for i in reversed(range(14))]
-    prev_year_dates = get_last_year_same_weekdays(recent_dates)
-
-    prev_year_data = fetch_data_for_dates(prev_year_dates)
-    return build_dataframe(prev_year_dates, prev_year_data)
 
 def get_recent_dates(today=None, days=14):
     today = today or date.today()
     return [today - timedelta(days=i) for i in reversed(range(days))]
 
+
 def get_this_week_dates(today=None):
     today = today or date.today()
     weekday = today.weekday()
@@ -243,7 +205,7 @@ def main():
     recent_dates = [sunday - timedelta(days=i) for i in reversed(range(14))]
     prev_year_dates = get_last_year_same_weekdays(recent_dates)
 
-    # 이번 주 예상 대상 (오늘부터 일요일까지    )
+    # 이번 주 예상 대상 (오늘부터 일요일까지)
     this_week_dates = [today + timedelta(days=i) for i in range(7 - weekday)]
 
     # 데이터 조회
@@ -266,8 +228,20 @@ def main():
 
     # prophet 예측 결과 불러오기 및 이번 주 예상 데이터에 병합
     prophet_forecast = load_prophet_forecast()
+    for d in this_week_dates:
+        d_ts = pd.Timestamp(d)
+        has_forecast = d_ts in prophet_forecast.index
+        print(f"[DEBUG] 날짜 {d} (Timestamp {d_ts}) 예측 데이터 존재 여부: {has_forecast}")
+        if has_forecast:
+            if d not in forecast_data:
+                forecast_data[d] = {}
+            forecast_data[d]['예상 방문자'] = round(float(prophet_forecast.loc[d_ts]), 0)
+        else:
+            if d not in forecast_data:
+                forecast_data[d] = {}
+            forecast_data[d]['예상 방문자'] = None
 
-    # 최근 2주 데이터에 오늘 이후 날짜에 대해 예상 방문자 병합
+    # 최근 2주 데이터에도 오늘 이후 날짜에 대해 예상 방문자 병합
     for d in recent_dates:
         d_ts = pd.Timestamp(d)
         if d >= today and d_ts in prophet_forecast.index:
@@ -290,19 +264,6 @@ def main():
     print("\n📈 작년 동일 요일 데이터:")
     print(df_prev.to_string(index=False))
 
-    # 🔽 엑셀 파일로 저장
-    output_dir = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'output'))
-    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
-
-    recent_excel_path = os.path.join(output_dir, 'recent_visitors.xlsx')
-    prev_excel_path = os.path.join(output_dir, 'lastyear_visitors.xlsx')
-
-    df_recent.to_excel(recent_excel_path, index=False)
-    df_prev.to_excel(prev_excel_path, index=False)
-
-    print(f"\n📁 엑셀 파일 저장 완료:")
-    print(f" - 최근 2주: {recent_excel_path}")
-    print(f" - 작년 동일 요일: {prev_excel_path}")
 
 if __name__ == "__main__":
     main()

lib/weekly_visitor_forecast_prophet.py

@@ -1,7 +1,4 @@
-# weekly_visitor_forecast_prophet.py
+#weekly_visitor_forecast_prophet.py
-# 퍼스트가든 방문객 예측 프로그램
-# prophet를 활용한 예측처리
-
 import os, sys
 import re, requests
 from sqlalchemy import select, and_, func
@@ -16,8 +13,8 @@ from datetime import date, datetime, timedelta
 # 경로 설정: 프로젝트 루트 conf 폴더 내 db 및 스키마 모듈 임포트
 sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
 from conf import db, db_schema
-from lib.weather_forecast import get_weekly_precip
+from weather_forecast import get_weekly_precip  # 변경된 날씨 예보 함수 임포트
-from lib.holiday import is_korean_holiday  
+from lib.holiday import is_korean_holiday  # holiday.py의 DB 기반 휴일 판단 함수
 from lib.common import load_config
 
 # DB 테이블 객체 초기화
@@ -266,31 +263,6 @@ def train_and_predict_rf(df, forecast_days=7):
     future_df['pos_qty'] = model.predict(future_df[['weekday', 'minTa', 'maxTa', 'sumRn', 'avgRhm', 'pm25']])
     return future_df
 
-# weekly_visitor_forecast_prophet.py 하단에 추가
-def get_forecast_dict(forecast_days=3) -> dict:
-    """
-    오늘 기준 forecast_days일 만큼 방문객 예측 데이터를 계산해
-    {'2025-07-11': 1020, '2025-07-12': 1103, ...} 형태로 반환
-    """
-    today = datetime.today().date()
-    start_date = today - timedelta(days=365)
-    end_date = today
-
-    with Session(db.engine) as session:
-        df = load_data(session, start_date, end_date)
-
-    prophet_df = prepare_prophet_df(df)
-    forecast = train_and_predict_prophet(prophet_df, forecast_days)
-
-    result = (
-        forecast[forecast['ds'].dt.date >= today]
-        [['ds', 'yhat']]
-        .copy()
-    )
-    result['ds'] = result['ds'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
-    return dict(result.values)
-
-
 def main():
     today = datetime.today().date()
     start_date = today - timedelta(days=365)

lib/weekly_visitor_forecast_to_excel.py

@@ -1,150 +0,0 @@
-import pandas as pd
-from openpyxl import Workbook
-from openpyxl.styles import Font, Alignment, Border, Side
-from openpyxl.chart import LineChart, Reference
-from openpyxl.chart.series import SeriesLabel
-from datetime import date
-import os
-
-
-def generate_excel_report(today, recent_dates, prev_year_dates, recent_data, prev_year_data, filename="visitor_report.xlsx"):
-    weekday_names = ['월', '화', '수', '목', '금', '토', '일']
-    wb = Workbook()
-    ws = wb.active
-    ws.title = "방문자 리포트"
-
-    bold = Font(bold=True)
-    center = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
-    thick_border = Border(
-        left=Side(style='thick'), right=Side(style='thick'),
-        top=Side(style='thick'), bottom=Side(style='thick')
-    )
-
-    def fmt(d):
-        return f"{d.month}월 {d.day}일 {weekday_names[d.weekday()]}"
-
-    headers = ["구분"] + [fmt(d) for d in recent_dates]
-    ws.append([])
-    for _ in range(23):
-        ws.append([])
-
-    data_start_row = 24
-    ws.append(headers)
-
-    # 범례 영역
-    ws.merge_cells(start_row=data_start_row, start_column=1, end_row=data_start_row + 6, end_column=1)
-    ws.merge_cells(start_row=data_start_row + 7, start_column=1, end_row=data_start_row + 13, end_column=1)
-    ws.cell(row=data_start_row, column=1, value=f"{today.year}년").font = bold
-    ws.cell(row=data_start_row + 7, column=1, value=f"{today.year - 1}년").font = bold
-
-    def row(label, key, data, suffix="", fmt_func=None):
-        r = [label]
-        for d in recent_dates:
-            v = data.get(d, {}).get(key, "")
-            if fmt_func:
-                v = fmt_func(v)
-            if v == 0 or v == '':
-                r.append("")
-            else:
-                r.append(f"{v}{suffix}")
-        return r
-
-    # 올해 예측 포함 입장객
-    merged_visitors = ["입장객수"]
-    for d in recent_dates:
-        actual = recent_data.get(d, {}).get("입장객 수", 0)
-        forecast = recent_data.get(d, {}).get("예상 방문자", None)
-        if d >= today and forecast:
-            merged_visitors.append(f"{actual} ({int(forecast)})")
-        else:
-            merged_visitors.append(actual if actual else "")
-
-    year_rows = [
-        row("홈페이지", "웹 방문자 수", recent_data),
-        merged_visitors,
-        row("최저기온", "최저기온", recent_data),
-        row("최고기온", "최고기온", recent_data),
-        row("습도", "습도", recent_data, "%"),
-        row("강수량", "강수량", recent_data),
-        row("미세먼지지수", "미세먼지", recent_data),
-    ]
-    for r in year_rows:
-        ws.append(r)
-
-    # 작년 데이터
-    def prev_row(label, key, suffix="", fmt_func=None):
-        r = [label]
-        for d in prev_year_dates:
-            v = prev_year_data.get(d, {}).get(key, "")
-            if fmt_func:
-                v = fmt_func(v)
-            if v == 0 or v == '':
-                r.append("")
-            else:
-                r.append(f"{v}{suffix}")
-        return r
-
-    prev_rows = [
-        prev_row("홈페이지", "웹 방문자 수"),
-        prev_row("입장객수", "입장객 수"),
-        prev_row("최저기온", "최저기온"),
-        prev_row("최고기온", "최고기온"),
-        prev_row("습도", "습도", "%"),
-        prev_row("강수량", "강수량"),
-        prev_row("미세먼지지수", "미세먼지"),
-    ]
-    for r in prev_rows:
-        ws.append(r)
-
-    # 증감 비교
-    diff = ["입장객 증감"]
-    rate = ["입장객 변동률"]
-    temp_dev = ["최고기온 편차"]
-
-    for i, d in enumerate(recent_dates):
-        cur = recent_data.get(d, {}).get("입장객 수", 0)
-        prev = prev_year_data.get(prev_year_dates[i], {}).get("입장객 수", 0)
-
-        if prev:
-            diff.append(cur - prev)
-            rate.append(f"{(cur - prev) / prev * 100:.1f}%")
-        else:
-            diff.append("")
-            rate.append("")
-
-        t1 = recent_data.get(d, {}).get("최고기온")
-        t2 = prev_year_data.get(prev_year_dates[i], {}).get("최고기온")
-        temp_dev.append(round(t1 - t2, 1) if t1 is not None and t2 is not None else "")
-
-    for row in [diff, rate, temp_dev]:
-        ws.append(row)
-
-    # 굵은 테두리 처리
-    for col, d in enumerate(recent_dates, start=2):
-        if d >= today:
-            for r in range(data_start_row + 1, data_start_row + 18):
-                ws.cell(row=r, column=col).border = thick_border
-
-    # 차트
-    chart = LineChart()
-    chart.title = "입장객 비교 (예상 포함 vs 작년)"
-    chart.height = 10
-    chart.width = 22
-    chart.y_axis.title = "명"
-    chart.x_axis.title = "날짜"
-
-    label_ref = Reference(ws, min_col=2, min_row=data_start_row, max_col=1 + len(recent_dates))
-    this_year_ref = Reference(ws, min_col=2, min_row=data_start_row + 2, max_col=1 + len(recent_dates))
-    last_year_ref = Reference(ws, min_col=2, min_row=data_start_row + 9, max_col=1 + len(recent_dates))
-
-    chart.set_categories(label_ref)
-    chart.add_data(this_year_ref, titles_from_data=False)
-    chart.add_data(last_year_ref, titles_from_data=False)
-
-    chart.series[0].tx = SeriesLabel(v="입장객수 (예상 포함)")
-    chart.series[1].tx = SeriesLabel(v="작년 입장객수")
-    chart.series[1].graphicalProperties.solidFill = "999999"
-
-    ws.add_chart(chart, "A1")
-    wb.save(filename)
-    print(f"✅ 엑셀 저장 완료: {filename}")

requirements.txt

@@ -13,3 +13,4 @@ scikit-learn
 customtkinter
 tkcalendar
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