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@@ -0,0 +1,384 @@
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+import google.generativeai as genai
+from datetime import datetime, timedelta
+import time
+import xml.etree.ElementTree as ET
+import requests
+import matplotlib.font_manager as fm
+import os
+
+# 폰트 설정
+font_path = '/usr/share/fonts/truetype/nanum/NanumGothic.ttf'
+font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path)
+plt.rcParams['font.family'] = 'NanumGothic'
+plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['NanumGothic']
+plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
+fm.fontManager.addfont(font_path)
+
+# API 키 설정
+GEMINI_API_KEY = os.environ.get('GEMINI_API_KEY')
+WEATHER_API_KEY = os.environ.get('WEATHER_API_KEY')
+
+# Gemini 모델 설정
+genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)
+model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash-exp')
+
+def get_weather_data(base_date):
+    url = "https://apihub.kma.go.kr/api/typ02/openApi/VilageFcstInfoService_2.0/getVilageFcst"
+    params = {
+        'pageNo': '1',
+        'numOfRows': '1000',
+        'dataType': 'XML',
+        'base_date': base_date,
+        'base_time': '0500',
+        'nx': '59',
+        'ny': '125',
+        'authKey': WEATHER_API_KEY
+    }
+    response = requests.get(url, params=params)
+    response.raise_for_status()
+    return response.text
+
+def parse_weather_data(xml_data):
+    root = ET.fromstring(xml_data)
+    all_data = []
+    
+    for item in root.findall('.//item'):
+        all_data.append({
+            'base_date': item.find('baseDate').text,
+            'category': item.find('category').text,
+            'fcstTime': item.find('fcstTime').text,
+            'fcstValue': item.find('fcstValue').text,
+            'fcstDate': item.find('fcstDate').text
+        })
+    
+    return pd.DataFrame(all_data)
+
+def analyze_weather_trends(df):
+    current_time = datetime.now()
+    tomorrow = (current_time + timedelta(days=1)).strftime("%Y%m%d")
+    print(f"현재 시각: {current_time}")
+    
+    # 오늘과 내일 날짜의 데이터 분리
+    today_data = df[df['fcstDate'] == current_time.strftime("%Y%m%d")]
+    tomorrow_data = df[df['fcstDate'] == tomorrow]
+    
+    # 오늘 기온 데이터 처리
+    temp_data = today_data[today_data['category'] == 'TMP'].copy()
+    if not temp_data.empty:
+        temp_data['fcst_datetime'] = pd.to_datetime(temp_data['fcstDate'] + temp_data['fcstTime'], format='%Y%m%d%H00')
+        closest_time_data = temp_data.iloc[(temp_data['fcst_datetime'] - current_time).abs().argsort()[:1]]
+        current_temp = float(closest_time_data['fcstValue'].iloc[0])
+    else:
+        current_temp = 0
+        
+    # 오늘 시간대별 기온 계산
+    temp_data['hour'] = temp_data['fcstTime'].str[:2].astype(int)
+    morning_temps = temp_data[temp_data['hour'].between(6, 11)]['fcstValue'].astype(float)
+    afternoon_temps = temp_data[temp_data['hour'].between(12, 17)]['fcstValue'].astype(float)
+    evening_temps = temp_data[temp_data['hour'].between(18, 23)]['fcstValue'].astype(float)
+    
+    # 오늘 하늘상태 데이터
+    sky_data = today_data[today_data['category'] == 'SKY'].copy()
+    if not sky_data.empty:
+        sky_data['fcst_datetime'] = pd.to_datetime(sky_data['fcstDate'] + sky_data['fcstTime'], format='%Y%m%d%H00')
+        morning_sky_data = sky_data[sky_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(6, 11)].sort_values(by='fcst_datetime').iloc[0] if len(sky_data[sky_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(6, 11)]) > 0 else None
+        afternoon_sky_data = sky_data[sky_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(12, 17)].sort_values(by='fcst_datetime').iloc[0] if len(sky_data[sky_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(12, 17)]) > 0 else None
+        evening_sky_data = sky_data[sky_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(18, 23)].sort_values(by='fcst_datetime').iloc[0] if len(sky_data[sky_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(18, 23)]) > 0 else None
+        
+        morning_sky = morning_sky_data['fcstValue'] if morning_sky_data is not None else '1'
+        afternoon_sky = afternoon_sky_data['fcstValue'] if afternoon_sky_data is not None else '1'
+        evening_sky = evening_sky_data['fcstValue'] if evening_sky_data is not None else '1'
+    else:
+        morning_sky = afternoon_sky = evening_sky = '1'
+    
+    # 오늘 강수형태 데이터
+    pty_data = today_data[today_data['category'] == 'PTY'].copy()
+    if not pty_data.empty:
+        pty_data['fcst_datetime'] = pd.to_datetime(pty_data['fcstDate'] + pty_data['fcstTime'], format='%Y%m%d%H00')
+        current_pty_data = pty_data.iloc[(pty_data['fcst_datetime'] - current_time).abs().argsort()[:1]]
+        current_pty = current_pty_data['fcstValue'].iloc[0] if not current_pty_data.empty else '0'
+    else:
+        current_pty = '0'
+
+    # 내일 데이터 분석
+    tomorrow_temp_data = tomorrow_data[tomorrow_data['category'] == 'TMP'].copy()
+    tomorrow_sky_data = tomorrow_data[tomorrow_data['category'] == 'SKY'].copy()
+    tomorrow_pty_data = tomorrow_data[tomorrow_data['category'] == 'PTY'].copy()
+    
+    # 내일 시간대�� 기온 계산
+    tomorrow_temp_data['hour'] = tomorrow_temp_data['fcstTime'].str[:2].astype(int)
+    tomorrow_morning_temps = tomorrow_temp_data[tomorrow_temp_data['hour'].between(6, 11)]['fcstValue'].astype(float)
+    tomorrow_afternoon_temps = tomorrow_temp_data[tomorrow_temp_data['hour'].between(12, 17)]['fcstValue'].astype(float)
+    tomorrow_evening_temps = tomorrow_temp_data[tomorrow_temp_data['hour'].between(18, 23)]['fcstValue'].astype(float)
+    
+    # 내일 하늘상태
+    if not tomorrow_sky_data.empty:
+        tomorrow_sky_data['fcst_datetime'] = pd.to_datetime(tomorrow_sky_data['fcstDate'] + tomorrow_sky_data['fcstTime'], format='%Y%m%d%H00')
+        tomorrow_morning_sky = tomorrow_sky_data[tomorrow_sky_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(6, 11)].iloc[0]['fcstValue'] if len(tomorrow_sky_data[tomorrow_sky_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(6, 11)]) > 0 else '1'
+        tomorrow_afternoon_sky = tomorrow_sky_data[tomorrow_sky_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(12, 17)].iloc[0]['fcstValue'] if len(tomorrow_sky_data[tomorrow_sky_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(12, 17)]) > 0 else '1'
+        tomorrow_evening_sky = tomorrow_sky_data[tomorrow_sky_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(18, 23)].iloc[0]['fcstValue'] if len(tomorrow_sky_data[tomorrow_sky_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(18, 23)]) > 0 else '1'
+    else:
+        tomorrow_morning_sky = tomorrow_afternoon_sky = tomorrow_evening_sky = '1'
+
+    # 내일 강수상태
+    if not tomorrow_pty_data.empty:
+        tomorrow_pty_data['fcst_datetime'] = pd.to_datetime(tomorrow_pty_data['fcstDate'] + tomorrow_pty_data['fcstTime'], format='%Y%m%d%H00')
+        tomorrow_morning_pty = tomorrow_pty_data[tomorrow_pty_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(6, 11)].iloc[0]['fcstValue'] if len(tomorrow_pty_data[tomorrow_pty_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(6, 11)]) > 0 else '0'
+        tomorrow_afternoon_pty = tomorrow_pty_data[tomorrow_pty_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(12, 17)].iloc[0]['fcstValue'] if len(tomorrow_pty_data[tomorrow_pty_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(12, 17)]) > 0 else '0'
+        tomorrow_evening_pty = tomorrow_pty_data[tomorrow_pty_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(18, 23)].iloc[0]['fcstValue'] if len(tomorrow_pty_data[tomorrow_pty_data['fcst_datetime'].dt.hour.between(18, 23)]) > 0 else '0'
+    else:
+        tomorrow_morning_pty = tomorrow_afternoon_pty = tomorrow_evening_pty = '0'
+    
+    # 날씨 상태 매핑
+    sky_status = {'1': '맑음', '2': '구름조금', '3': '구름많음', '4': '흐림'}
+    pty_status = {'0': '없음', '1': '비', '2': '비/눈', '3': '눈', '4': '소나기'}
+    
+    prompt = f"""
+    [오늘 날씨 정보]
+    1. 기온 정보:
+    - 현재 기온: {current_temp}도
+    - 최고 기온: {max(temp_data['fcstValue'].astype(float))}도
+    - 최저 기온: {min(temp_data['fcstValue'].astype(float))}도
+    - 아침 평균 기온: {morning_temps.mean():.1f}도
+    - 오후 평균 기온: {afternoon_temps.mean():.1f}도
+    - 저녁 평균 기온: {evening_temps.mean():.1f}도
+    
+    2. 하늘상태:
+    - 아침: {sky_status.get(morning_sky, '알수없음')}
+    - 오후: {sky_status.get(afternoon_sky, '알수없음')}
+    - 저녁: {sky_status.get(evening_sky, '알수없음')}
+    
+    3. 강수 상태: {pty_status.get(current_pty, '알수없음')}
+
+    [내일 날씨 정보]
+    1. 기온 정보:
+    - 최고 기온: {max(tomorrow_temp_data['fcstValue'].astype(float))}도
+    - 최저 기온: {min(tomorrow_temp_data['fcstValue'].astype(float))}도
+    - 아침 평균 기온: {tomorrow_morning_temps.mean():.1f}도
+    - 오후 평균 기온: {tomorrow_afternoon_temps.mean():.1f}도
+    - 저녁 평균 기온: {tomorrow_evening_temps.mean():.1f}도
+    
+    2. 하늘상태:
+    - 아침: {sky_status.get(tomorrow_morning_sky, '알수없음')}
+    - 오후: {sky_status.get(tomorrow_afternoon_sky, '알수없음')}
+    - 저녁: {sky_status.get(tomorrow_evening_sky, '알수없음')}
+
+    3. 강수 상태:
+    - 아침: {pty_status.get(tomorrow_morning_pty, '알수없음')}
+    - 오후: {pty_status.get(tomorrow_afternoon_pty, '알수없음')}
+    - 저녁: {pty_status.get(tomorrow_evening_pty, '알수없음')}
+
+    위 정보를 바탕으로 오늘과 내일의 날씨를 각각 50자 내외로 전문 기상캐스터처럼 자연스럽게 설명해주세요.
+    "오늘 날씨:", "내일 날씨:", "네","설명드리겠습니다."등과 같은 대답은 제외하고, 
+    오늘과 내일 아침, 오후, 저녁의 최고/최저온도와 눈/비 여부를 반드시 포함하고, 날씨정보만 오늘과 내일 날씨를 이어서 설명해주세요.
+    """
+    
+    response = model.generate_content(prompt)
+    return response.text
+
+def get_current_temperature(temp_data, current_time):
+    # fcstTime을 datetime 객체로 변환
+    temp_data['fcst_datetime'] = pd.to_datetime(temp_data['fcstDate'] + temp_data['fcstTime'], format='%Y%m%d%H00')
+    
+    # 현재 시간과 가장 가까운 예보 시간 찾기
+    closest_time_data = temp_data.iloc[(temp_data['fcst_datetime'] - current_time).abs().argsort()[:1]]
+    return float(closest_time_data['fcstValue'])
+
+def main():
+    st.title("실시간 날씨 대시보드")
+
+    # 페이지 여백 줄이기 위한 CSS 추가
+    st.markdown("""
+        <style>
+            .block-container {
+                padding-left: 1rem !important;
+                padding-right: 1rem !important;
+                max-width: 95% !important;
+            }
+            .css-1d391kg {
+                padding-left: 1rem;
+                padding-right: 1rem;
+            }
+        </style>
+    """, unsafe_allow_html=True)
+
+    while True:
+        try:
+            current_time = datetime.now()
+            st.sidebar.write(f"마지막 업데이트: {current_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
+            
+            base_date = current_time.strftime("%Y%m%d")
+            xml_data = get_weather_data(base_date)
+            df = parse_weather_data(xml_data)
+
+            # 온도 데이터 처리
+            temp_data = df[df['category'] == 'TMP'].copy()
+            temp_data['datetime'] = pd.to_datetime(temp_data['fcstDate'] + temp_data['fcstTime'], format='%Y%m%d%H%M')
+            temp_data = temp_data.sort_values('datetime')
+
+            # 현재 기온 계산
+            current_temp = get_current_temperature(temp_data, current_time)
+            
+            # 현재 기온 표시
+            st.sidebar.metric(label="현재 기온", value=f"{current_temp}°C")
+
+            # 날씨 예보 생성
+            weather_forecast = analyze_weather_trends(df)
+            st.markdown(f"<span style='font-size: 1.5em;'>{weather_forecast}</span>", unsafe_allow_html=True)
+
+            # 그래프 그리기
+            fig, ax = plt.subplots(figsize=(25, 10))
+            
+            # 색상 팔레트 설정
+            colors = ['#FF0000', '#00AA00', '#0000FF', '#FFA500', '#800080']  # 빨강, 초록, 파랑, 주황, 보라
+
+            for idx, date in enumerate(temp_data['fcstDate'].unique()):
+                date_data = temp_data[temp_data['fcstDate'] == date]
+                temps = date_data['fcstValue'].astype(float)
+                times = date_data['datetime']
+                
+                color = colors[idx % len(colors)]
+                
+                # 기본 온도 선 그래프 - 선 스타일 개선
+                line = ax.plot(times, temps,
+                    marker='o', 
+                    label=f'{date[:4]}-{date[4:6]}-{date[6:]}',
+                    markersize=12,  # 마커 크기 증가
+                    linewidth=5,    # 선 굵기 증가
+                    color=color,
+                    markeredgewidth=2.5,
+                    markerfacecolor=color,
+                    markeredgecolor='white',
+                    linestyle='-',
+                    alpha=0.8)      # 약간의 투명도 추가
+                
+                # 최고/최저 온도 찾기
+                max_temp = temps.max()
+                min_temp = temps.min()
+                max_temp_time = times[temps.idxmax()]
+                min_temp_time = times[temps.idxmin()]
+                
+                # 최고 온도 표시 - 더 눈에 띄게 수정
+                ax.annotate(f'최고: {max_temp}°C',
+                        xy=(max_temp_time, max_temp),
+                        xytext=(10, 15),
+                        textcoords='offset points',
+                        ha='left',
+                        va='bottom',
+                        bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', 
+                                fc='yellow', 
+                                alpha=0.7,
+                                edgecolor=color),
+                        fontsize=27,
+                        fontweight='bold',
+                        color=color)
+                
+                # 최저 온도 표시 - 더 눈에 띄게 수정
+                ax.annotate(f'최저: {min_temp}°C',
+                        xy=(min_temp_time, min_temp),
+                        xytext=(10, -15),
+                        textcoords='offset points',
+                        ha='left',
+                        va='top',
+                        bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', 
+                                fc='lightblue', 
+                                alpha=0.7,
+                                edgecolor=color),
+                        fontsize=27,
+                        fontweight='bold',
+                        color=color)
+
+            # 그래프 스타일 개선
+            ax.set_title('날짜별 시간대별 기온 변화', fontsize=18, pad=20, fontweight='bold')
+            ax.set_xlabel('날짜 및 시간', fontsize=16, fontweight='bold')
+            ax.set_ylabel('기온 (°C)', fontsize=16, fontweight='bold')
+            ax.tick_params(axis='both', labelsize=14)
+            ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.4)
+
+            # 밤 시간대 음영 처리
+            dates = temp_data['fcstDate'].unique()
+            for date in dates:
+                # 당일 18시
+                evening = pd.to_datetime(f"{date[:4]}-{date[4:6]}-{date[6:]} 18:00:00")
+                # 다음날 06시
+                next_morning = evening + timedelta(hours=12)
+                
+                # 음영 추가
+                ax.axvspan(evening, next_morning, 
+                        alpha=0.2,  # 투명도
+                        color='gray',  # 회색 음영
+                        label='_nolegend_')  # 범례에서 제외
+
+            # 날짜 변경선 추가 (00시 표시)
+            dates = temp_data['fcstDate'].unique()
+            for date in dates[1:]:  # 첫 날짜 제외하고 시작
+                # 해당 날짜의 00시
+                midnight = pd.to_datetime(f"{date[:4]}-{date[4:6]}-{date[6:]} 00:00:00")
+                
+                # 날짜 변경선 추가
+                ax.axvline(x=midnight, 
+                        color='black', 
+                        linestyle=':', 
+                        linewidth=2, 
+                        alpha=0.5,
+                        label='_nolegend_')  # 범례에서 제외
+                
+                # 날짜 표시
+                ax.annotate(f'{date[4:6]}/{date[6:]}', 
+                            xy=(midnight, ax.get_ylim()[1]),
+                            xytext=(0, 10),
+                            textcoords='offset points',
+                            ha='center',
+                            fontsize=25,
+                            fontweight='bold',
+                            color='black')
+
+            ax.set_facecolor('#f8f9fa')  # 배경색 설정
+
+            # 현재 시각 세로선 추가
+            ax.axvline(x=current_time, color='red', linestyle='--', linewidth=3, alpha=0.5)
+            ax.annotate('현재', 
+                        xy=(current_time, ax.get_ylim()[1]),
+                        xytext=(10, 10),
+                        textcoords='offset points',
+                        ha='left',
+                        va='bottom',
+                        bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5',
+                                fc='white',
+                                ec='red',
+                                alpha=0.8),
+                        fontsize=25,
+                        fontweight='bold',
+                        color='red')
+
+            # 범례 스타일 설정 개선
+            legend = ax.legend(fontsize=25, 
+                            frameon=True, 
+                            facecolor='white', 
+                            edgecolor='gray',
+                            loc='upper right',
+                            bbox_to_anchor=(1.13, 1.0))
+            for text in legend.get_texts():
+                text.set_fontweight('bold')
+
+            plt.xticks(rotation=45)
+            # x축 범위를 데이터가 있는 시간으로 제한
+            min_time = temp_data['datetime'].min()
+            max_time = temp_data['datetime'].max()
+            ax.set_xlim(min_time, max_time)
+            plt.tight_layout()
+            st.pyplot(fig, use_container_width=True)
+            plt.close()
+
+            time.sleep(300)
+            st.experimental_rerun()
+
+        except Exception as e:
+            st.error(f"오류 발생: {str(e)}")
+            time.sleep(300)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()