def NaverSearch():
##naver 검색 상위 20
url = 'https://www.naver.com/'
response = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(response, 'html.parser')
item = soup.select_one(".ah_l")
item1 = soup.find('ul', _class='.ah_l')
test1 = item.select(".ah_r")
test2 = item.select(".ah_k")
rank = []
subject = []
chat = ""
for i in test1:
i = i.text
i = i.strip()
rank.append(i)
for j in test2:
j = j.text
subject.append(j)
for name, currency in zip(rank, subject):
chat = chat + "[ " + name + " ] " + currency + "\n"
SearchList = "현재 naver 실시간 급상승 검색어! \n" + chat
res = normal_res.normal(SearchList)
return jsonify(res)
def ultraviolet():
## 자외선 지수 보여주는 함수
url = 'https://search.daum.net/search?nil_suggest=btn&w=tot&DA=SBC&q=자외선'
req = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(req, 'html.parser')
uv = soup.select_one('.txt_state').text
uv = int(uv)
if uv <= 2:
ultraviolet = '자외선 지수 낮은 상태입니다. 편하게 다니세요'
elif uv <= 5:
ultraviolet = '자외선 지수 보통 상태입니다. 선크림 발라주세요.'
elif uv <= 7:
ultraviolet = '자외선 지수 높음 상태입니다. 선크림 필수에요!'
elif uv <= 10:
ultraviolet = '자외선 지수 매우 높음입니다. 실외활동 자제해주세요.'
elif uv >= 11:
ultraviolet = '자외선 지수 위험입니다. 나가면 죽어요!!'
else:
ultraviolet = '지금 에러났네요. 고쳐놓을께요 ㅠㅠ'
res = normal_res.normal(ultraviolet)
return jsonify(res)
def finance():
## 환율값 받아오는 함수
url = 'https://finance.naver.com/marketindex/exchangeList.nhn'
response = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(response, 'html.parser')
nation_list = soup.select(".tit")
finance_list = soup.select(".sale")
nation = []
sale = []
chat = ""
for i in nation_list:
i = i.text
i = i.strip()
nation.append(i)
for j in finance_list:
j = j.text
sale.append(j)
for name, currency in zip(nation, sale):
chat = chat + name + currency + "\n"
finance = "현재 환율입니다. \n" + chat
res = normal_res.normal(finance)
return jsonify(res)
def fortune_cookie():
## 포춘 쿠기
ran = random.randint(0, 26)
message = cookie.fortune(ran)
res = normal_res.normal(message)
return jsonify(res)
def kospi():
##kospi값 받아오는 함수
url = 'https://finance.naver.com/sise/'
response = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(response, 'html.parser')
kospi = soup.select_one('#KOSPI_now').text
kospi = "현재 코스피 지수는 " + kospi + "입니다."
res = normal_res.normal(kospi)
return jsonify(res)
def lotto():
##lotto 추천 함수
RandomNum = random.sample(range(1, 45), 6)
itemLotto = ""
for i in RandomNum:
itemLotto = itemLotto + str(i) + ", "
itemLotto = itemLotto[:-2]
lotto = "로또번호 추천: " + itemLotto
res = normal_res.normal(lotto)
return jsonify(res)
def temperature():
## 기온 크롤링 하여 현재 기온 제공
enc_location = "서울날씨"
url = 'https://search.naver.com/search.naver?sm=top_hty&fbm=1&ie=utf8&query=' + enc_location
req = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(req, 'html.parser')
temp = soup.select_one('.info_temperature').text
temperature = "현재 기온은 " + temp + "입니다 :)"
res = normal_res.normal(temperature)
return jsonify(res)
def food():
##식중독 지수를 알려주는 함수
now = datetime.now()
hourdata = ('{0}{1:02d}{2:02d}{3:02d}'.format(now.year, now.month, now.day,
now.hour))
servicekey = 'R1ELvH7uMyJXVpkSIagSFrNm9EXgOEVkkro57Ug7XlT8kG2ANOwfuNBns4Qp84hI%2BJazWajY0QSievkFUojUMg%3D%3D'
url = 'http://newsky2.kma.go.kr/iros/RetrieveLifeIndexService3/getFsnLifeList?serviceKey=' + servicekey + '&areaNo=1100000000&time=' + hourdata
response = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(response, 'html.parser')
food_poison = []
result = []
food_poison.append(int(soup.body.today.text))
food_poison.append(int(soup.body.tomorrow.text))
for i in food_poison:
if i >= 95:
result.append('위험')
elif i >= 70:
result.append('경고')
elif i >= 35:
result.append('주의')
elif i == '':
result.append('오전 6시부터 공개')
else:
result.append('관심')
result = (
'식중독 최근 측정시간은 {0}월 {1}일 {2}시입니다. \n오늘의 식중독지수 등급은 {3}입니다. \n내일의 식중독지수 등급은 {4}입니다.'
.format(soup.body.date.text[4:6], soup.body.date.text[6:8],
soup.body.date.text[8:10], result[0], result[1]))
res = normal_res.normal(result)
return jsonify(res)
def heat():
now = datetime.now()
hourdata = ('{0}{1:02d}{2:02d}{3:02d}'.format(now.year, now.month, now.day,
now.hour))
servicekey = 'R1ELvH7uMyJXVpkSIagSFrNm9EXgOEVkkro57Ug7XlT8kG2ANOwfuNBns4Qp84hI%2BJazWajY0QSievkFUojUMg%3D%3D'
url = 'http://newsky2.kma.go.kr/iros/RetrieveLifeIndexService3/getSensoryHeatLifeList?ServiceKey=' + servicekey + '&areaNo=1100000000&&requestCode=A20&time=' + hourdata
response = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(response, 'html.parser')
HeatData = []
HeatStd = []
HeatData.append(int(soup.body.h3.text))
HeatData.append(int(soup.body.h6.text))
HeatData.append(int(soup.body.h9.text))
HeatData.append(int(soup.body.h12.text))
for i in HeatData:
if i >= 31:
HeatStd.append('매우위험')
elif i >= 28:
HeatStd.append('위험')
elif i >= 25:
HeatStd.append('경고')
elif i >= 21:
HeatStd.append('주의')
else:
HeatStd.append('관심')
heat = (
'더위 체감지수 측정시간은 {0}월 {1}일 {2}시입니다.\n측정시간으로 부터 3시간 후인{3}시의 더위 체감지수 등급은 {4}입니다.\n측정시간으로 부터 6시간 후인{5}시의 더위 체감지수 등급은 {6}입니다.\n측정시간으로 부터 9시간 후인{7}시의 더위 체감지수 등급은 {8}입니다.\n측정시간으로 부터 12시간 후인{9}시의 더위 체감지수 등급은 {10}입니다.'
.format(soup.body.date.text[4:6], soup.body.date.text[6:8],
soup.body.date.text[8:10], now.hour + 3, HeatStd[0],
now.hour + 6, HeatStd[1], now.hour + 9, HeatStd[2],
now.hour + 12, HeatStd[3]))
res = normal_res.normal(heat)
return jsonify(res)
def dust():
## 미세먼지 함수
servicekey = 'R1ELvH7uMyJXVpkSIagSFrNm9EXgOEVkkro57Ug7XlT8kG2ANOwfuNBns4Qp84hI%2BJazWajY0QSievkFUojUMg%3D%3D'
url = 'http://openapi.airkorea.or.kr/openapi/services/rest/ArpltnInforInqireSvc/getCtprvnRltmMesureDnsty?sidoName=' + '서울' + '&pageNo=2&numOfRows=1&ServiceKey=' + servicekey + '&ver=1.3'
response = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(response, 'html.parser')
dust_info = soup.body.pm10grade1h.text
fine_dust_info = soup.body.pm25grade1h.text
if dust_info == '1':
dust_result = '좋다~ \n한강가자~ ٩(^ᴗ^)۶'
elif dust_info == '2':
dust_result = '보통'
elif dust_info == '3':
dust_result = '나빠요:('
else:
dust_result = '매우매우매우 나쁘다'
if fine_dust_info == '1':
fine_dust_result = '좋음'
elif fine_dust_info == '2':
fine_dust_result = '보통'
elif fine_dust_info == '3':
fine_dust_result = '나쁨 \n\n폐 속에 초미세먼지를 얻었습니다 +1'
else:
fine_dust_result = '매우.. 나쁘다.. 초미세먼지.... \n마스크 필수...'
dust_info = (
'{1}\n<{0}>에서 \n미세먼지농도는 {2}입니다.\n미세먼지등급:{3}\n초미세먼지농도:{4}\n초미세먼지등급:{5}'.
format('서울', soup.body.datatime.text, soup.body.pm10value24.text,
dust_result, soup.body.pm25value24.text, fine_dust_result))
res = normal_res.normal(dust_info)
return jsonify(res)
