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 import gradio as gr
 import json
 import pandas as pd
-from typing import List, Dict
+from typing import List
 import tempfile
 import os
+from pathlib import Path
 
-def process_json_files(files: List[tempfile._TemporaryFileWrapper]) -> str:
-    # 모든 JSON 데이터를 저장할 리스트
-    all_data = []
-    
-    # 업로드된 각 파일 처리
-    for file in files:
-        try:
-            content = file.read().decode('utf-8')
-            json_data = json.loads(content)
-            
-            # 단일 객체인 경우 리스트로 변환
-            if isinstance(json_data, dict):
-                json_data = [json_data]
+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
                 
-            all_data.extend(json_data)
-        except Exception as e:
-            return f"Error processing file {file.name}: {str(e)}"
-    
-    # DataFrame으로 변환하여 중복 제거
-    df = pd.DataFrame(all_data)
-    df_deduplicated = df.drop_duplicates(subset=['repo'])
-    
-    # 결과를 JSON 파일로 저장
-    output_path = "deduplicated_data.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
+                json_data = json.loads(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'])
+        
+        # 임시 디렉토리 생성
+        temp_dir = Path(tempfile.gettempdir()) / "json_dedup"
+        temp_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        
+        # 결과를 임시 JSON 파일로 저장
+        output_path = temp_dir / "deduplicated_data.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 str(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)}"
 
 # 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="처리된 JSON 파일 다운로드"),
+    outputs=[
+        gr.File(label="처리된 JSON 파일 다운로드"),
+        gr.Textbox(label="처리 결과")
+    ],
     title="JSON 파일 중복 제거 도구",
     description="repo 값을 기준으로 중복을 제거한 JSON 파일을 생성합니다.",
+    examples=[
+        [[
+            {
+                "image": "https://example.com/image1.jpg",
+                "title": "샘플1",
+                "repo": "repo1",
+                "trigger_word": "word1"
+            },
+            {
+                "image": "https://example.com/image2.jpg",
+                "title": "샘플2",
+                "repo": "repo1",
+                "trigger_word": "word2"
+            }
+        ]]
+    ]
 )
 
 # 앱 실행
 if __name__ == "__main__":
-    iface.launch()
+    iface.launch(share=True)  # share=True를 추가하여 public 링크 생성