Update app.py

app.py

@@ -5,9 +5,30 @@ import os
 import threading
 import pandas as pd
 from datasets import load_dataset
+import huggingface_hub
+from huggingface_hub import Repository
 
-# CSV 파일 경로와 동시 접근을 위한 Lock 선언
-DATA_FILE = "global_data.csv"
+# --- 데이터 연결 관련 수정 ---
+# 데이터 파일과 저장할 폴더, 그리고 Hugging Face Datasets repository URL을 정의합니다.
+DATA_FILENAME = "global_data.csv"
+DATA_DIR = "data"
+DATA_FILE = os.path.join(DATA_DIR, DATA_FILENAME)
+# 아래 URL은 참고용입니다. 본인의 repository URL로 변경하세요.
+DATASET_REPO_URL = "https://huggingface.co/datasets/gaeunseo/Interface1"
+
+# 데이터 폴더가 없으면 생성합니다.
+os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
+
+HF_TOKEN = os.environ.get("HF_TOKEN")
+
+# Repository 객체를 생성하여 로컬 폴더와 Hugging Face repo를 연결합니다.
+repo = Repository(
+    local_dir=DATA_DIR,
+    clone_from=DATASET_REPO_URL,
+    use_auth_token=HF_TOKEN
+)
+
+# 동시 접근을 위한 Lock 선언
 data_lock = threading.Lock()
 
 def initialize_global_data():
@@ -26,22 +47,28 @@ def initialize_global_data():
         if "text" not in data.columns:
             data["text"] = ""
         data.to_csv(DATA_FILE, index=False)
+        repo.push_to_hub()  # 새 CSV 파일을 Hugging Face repo에 업로드합니다.
         return data
     else:
+        repo.git_pull()  # 최신 데이터로 업데이트합니다.
         with data_lock:
             df = pd.read_csv(DATA_FILE)
         return df
 
 def load_global_data():
     """CSV 파일에서 global_data DataFrame을 읽어옵니다."""
+    repo.git_pull()  # 최신 변경사항을 반영합니다.
     with data_lock:
         df = pd.read_csv(DATA_FILE)
     return df
 
 def save_global_data(df):
-    """DataFrame을 CSV 파일에 저장합니다."""
+    """DataFrame을 CSV 파일에 저장하고 Hugging Face repo에 업로드합니다."""
     with data_lock:
         df.to_csv(DATA_FILE, index=False)
+    repo.push_to_hub()  # 업데이트된 파일을 푸시합니다.
+# --- 데이터 연결 관련 수정 끝 ---
+
 
 # CSV 파일에 저장된 global_data 초기화
 global_data = initialize_global_data()
@@ -301,4 +328,4 @@ with gr.Blocks() as demo:
     start_button.click(fn=stream_human_message, outputs=human_bubble)
     submit_button.click(fn=submit_edit, inputs=edited_text_input, outputs=[human_bubble, ai_bubble])
 
-demo.launch()
+demo.launch()