app.py

import gradio as gr
import json
import pandas as pd
from typing import List
import tempfile
import os
from pathlib import Path
import re
import shutil

def clean_json_content(content: str) -> str:
    """JSON 문자열에서 주석을 제거하고 JSON 형식을 정리합니다."""
    # 한 줄 주석 제거 (#으로 시작하는 줄)
    content = re.sub(r'^\s*#.*$', '', content, flags=re.MULTILINE)
    
    # 여러 줄의 연속된 콤마 정리
    content = re.sub(r'},\s*,\s*{', '},{', content)
    
    # 시작과 끝에 대괄호가 없는 경우 추가
    content = content.strip()
    if not content.startswith('['):
        content = '[' + content
    if not content.endswith(']'):
        content = content + ']'
    
    # 마지막 객체 뒤의 콤마 제거
    content = re.sub(r'},\s*]', '}]', content)
    
    return content

def process_json_files(files: List[tempfile._TemporaryFileWrapper]) -> tuple[str, str]:
    try:
        # 모든 JSON 데이터를 저장할 리스트
        all_data = []
        
        # 업로드된 각 파일 처리
        for file in files:
            try:
                # 파일 내용 읽기
                if hasattr(file, 'name'):  # 실제 파일 객체인 경우
                    with open(file.name, 'r', encoding='utf-8') as f:
                        content = f.read()
                else:  # 문자열이나 다른 형태의 입력인 경우
                    content = file
                
                # JSON 내용 정리
                cleaned_content = clean_json_content(content)
                
                try:
                    json_data = json.loads(cleaned_content)
                except json.JSONDecodeError as e:
                    return None, f"JSON 파싱 오류: {str(e)}\n정리된 내용:\n{cleaned_content}"
                
                # 단일 객체인 경우 리스트로 변환
                if isinstance(json_data, dict):
                    json_data = [json_data]
                    
                all_data.extend(json_data)
            except Exception as e:
                return None, f"파일 처리 중 오류 발생: {str(e)}"
        
        if not all_data:
            return None, "처리할 데이터가 없습니다."
        
        # DataFrame으로 변환하여 중복 제거
        df = pd.DataFrame(all_data)
        df_deduplicated = df.drop_duplicates(subset=['repo'])
        
        # 결과를 loras.json 파일로 저장
        output_path = "loras.json"
        result_json = df_deduplicated.to_dict('records')
        
        with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(result_json, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        
        return output_path, f"성공적으로 처리되었습니다. 중복 제거 전 {len(all_data)}개, 중복 제거 후 {len(df_deduplicated)}개의 항목이 있습니다."
        
    except Exception as e:
        return None, f"처리 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"

def create_example_file():
    example_data = [
        {
            "image": "https://huggingface.co/strangerzonehf/Flux-Super-Realism-LoRA/resolve/main/images/1.png",
            "title": "Super Realism",
            "repo": "strangerzonehf/Flux-Super-Realism-LoRA",
            "weights": "super-realism.safetensors",
            "trigger_word": "Super Realism"            
        },
        {
            "image": "https://huggingface.co/prithivMLmods/Flux-Dalle-Mix-LoRA/resolve/main/images/D3.png",
            "title": "Dalle Mix",
            "repo": "prithivMLmods/Flux-Dalle-Mix-LoRA",
            "weights": "dalle-mix.safetensors",
            "trigger_word": "dalle-mix"           
        }
    ]
    
    example_path = "example_loras.json"
    
    with open(example_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(example_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    
    return example_path

# Gradio 인터페이스 생성
iface = gr.Interface(
    fn=process_json_files,
    inputs=gr.File(file_count="multiple", label="JSON 파일 업로드 (여러 개 가능)"),
    outputs=[
        gr.File(label="loras.json 다운로드"),
        gr.Textbox(label="처리 결과")
    ],
    title="JSON 파일 중복 제거 도구",
    description="repo 값을 기준으로 중복을 제거한 loras.json 파일을 생성합니다.\n주석이나 불완전한 JSON 형식도 처리 가능합니다.",
    examples=[[create_example_file()]]
)

# 앱 실행
if __name__ == "__main__":
    iface.launch(share=True)