feat: collect news once

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-import gradio as gr
-from newspaper import Article
-from newspaper import Config
-
-from transformers import pipeline
-import requests
-from bs4 import BeautifulSoup
-import re
-
-from bs4 import BeautifulSoup as bs
-import requests
-from transformers import PreTrainedTokenizerFast, BartForConditionalGeneration
-
-#  Load Model and Tokenize
-def get_summary(input_text):
-    tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained("ainize/kobart-news")
-    summary_model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained("ainize/kobart-news")
-    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
-    summary_text_ids = summary_model.generate(
-        input_ids=input_ids,
-        bos_token_id=summary_model.config.bos_token_id,
-        eos_token_id=summary_model.config.eos_token_id,
-        length_penalty=2.0,
-        max_length=142,
-        min_length=56,
-        num_beams=4,
-    )
-    return tokenizer.decode(summary_text_ids[0], skip_special_tokens=True)
-
-
-
-USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.15; rv:78.0) Gecko/20100101 Firefox/78.0'
-config = Config()
-config.browser_user_agent = USER_AGENT
-config.request_timeout = 10
-
-class news_collector:
-    def __init__(self):
-        self.examples = []
-
-    def get_new_parser(self, url):
-        article = Article(url, language='ko')
-        article.download()
-        article.parse()
-        return article
-
-    def get_news_links(self, page=''):
-        url = "https://news.daum.net/breakingnews/economic"
-        response = requests.get(url)
-        html_text = response.text
-
-        soup = bs(response.text, 'html.parser')
-        news_titles = soup.select("a.link_txt")
-        links = [item.attrs['href'] for item in news_titles ]
-        https_links = [item for item in links if item.startswith('https') == True]
-        https_links
-        return https_links
-
-
-    def update_news_examples(self):
-        news_links = self.get_news_links()
-        for news_url in news_links:
-            article = self.get_new_parser(news_url)
-            self.examples.append(get_summary(article.text[:1000]))
-
-
-
-title = "균형잡힌 뉴스 읽기 (Balanced News Reading)"
-
-
-
-with gr.Blocks() as demo:
-    news = news_collector()
-    news.update_news_examples()
-
-    with gr.Tab("소개"):
-        gr.Markdown(
-        """
-        # 균형잡힌 뉴스 읽기 (Balanced News Reading)
-
-        긍정적인 기사와 부정적인 기사인지 확인하여 뉴스를 읽을 수 있습니다. 최근 경제뉴스기사를 가져와 Example에서 바로 확인할 수 있도록 구성했습니다.
-
-        ## 1. 사용방법
-        Daum뉴스의 경제 기사를 가져와 내용을 요약하고 `Example`에 가져옵니다. 감정 분석을 하고 싶은 기사를 `Examples`에서 선택해서 `Submit`을 누르면 `Classification`에
-        해당 기사의 감정 평가 결과가 표시됩니다. 감정평가는 각 상태의 확률 정보와 함께 `neutral`, `positive`, `negative` 3가지로 표시됩니다.
-
-        ## 2. 구조 설명
-        뉴스기사를 크롤링 및 요약 모델을 이용한 기사 요약 >> 기사 요약정보 Example에 추가 >> 한국어 fine-tunning한 감정평가 모델을 이용해 입력된 기사에 대한 감정 평가 진행
-        """)
-
-    with gr.Tab("데모"):
-        gr.load("models/gabrielyang/finance_news_classifier-KR_v7",
-                inputs = gr.Textbox( placeholder="뉴스 기사 내용을 입력하세요." ),
-                examples=news.examples)
-
-
-
-if __name__ == "__main__":
+import gradio as gr
+from newspaper import Article
+from newspaper import Config
+
+from transformers import pipeline
+import requests
+from bs4 import BeautifulSoup
+import re
+
+from bs4 import BeautifulSoup as bs
+import requests
+from transformers import PreTrainedTokenizerFast, BartForConditionalGeneration
+
+#  Load Model and Tokenize
+def get_summary(input_text):
+    tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained("ainize/kobart-news")
+    summary_model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained("ainize/kobart-news")
+    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
+    summary_text_ids = summary_model.generate(
+        input_ids=input_ids,
+        bos_token_id=summary_model.config.bos_token_id,
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+        length_penalty=2.0,
+        max_length=142,
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+
+
+
+USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.15; rv:78.0) Gecko/20100101 Firefox/78.0'
+config = Config()
+config.browser_user_agent = USER_AGENT
+config.request_timeout = 10
+
+class news_collector:
+    def __init__(self):
+        self.examples = []
+
+    def get_new_parser(self, url):
+        article = Article(url, language='ko')
+        article.download()
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+
+    def get_news_links(self, page=''):
+        url = "https://news.daum.net/breakingnews/economic"
+        response = requests.get(url)
+        html_text = response.text
+
+        soup = bs(response.text, 'html.parser')
+        news_titles = soup.select("a.link_txt")
+        links = [item.attrs['href'] for item in news_titles ]
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+
+
+    def update_news_examples(self):
+        news_links = self.get_news_links()
+        for news_url in news_links:
+            article = self.get_new_parser(news_url)
+            self.examples.append(get_summary(article.text[:1000]))
+
+def collect_news():
+    news = news_collector()
+    news.update_news_examples()
+    return news.examples
+
+examples = collect_news()
+
+title = "균형잡힌 뉴스 읽기 (Balanced News Reading)"
+
+
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    # news = news_collector()
+    # news.update_news_examples()
+
+    with gr.Tab("소개"):
+        gr.Markdown(
+        """
+        # 균형잡힌 뉴스 읽기 (Balanced News Reading)
+
+        긍정적인 기사와 부정적인 기사인지 확인하여 뉴스를 읽을 수 있습니다. 최근 경제뉴스기사를 가져와 Example에서 바로 확인할 수 있도록 구성했습니다.
+
+        ## 1. 사용방법
+        Daum뉴스의 경제 기사를 가져와 내용을 요약하고 `Example`에 가져옵니다. 감정 분석을 하고 싶은 기사를 `Examples`에서 선택해서 `Submit`을 누르면 `Classification`에
+        해당 기사의 감정 평가 결과가 표시됩니다. 감정평가는 각 상태의 확률 정보와 함께 `neutral`, `positive`, `negative` 3가지로 표시됩니다.
+
+        ## 2. 구조 설명
+        뉴스기사를 크롤링 및 요약 모델을 이용한 기사 요약 >> 기사 요약정보 Example에 추가 >> 한국어 fine-tunning한 감정평가 모델을 이용해 입력된 기사에 대한 감정 평가 진행
+        """)
+
+    with gr.Tab("데모"):
+        gr.load("models/gabrielyang/finance_news_classifier-KR_v7",
+                inputs = gr.Textbox( placeholder="뉴스 기사 내용을 입력하세요." ),
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+
+
+if __name__ == "__main__":
     demo.launch()