WooilJeong/PyKakao

from PyKakao import DaumSearch

# Daum 검색 API 인스턴스 생성
DAUM = DaumSearch(service_key = "REST API 키")

# 웹문서 검색
df = DAUM.search_web("파이썬", dataframe=True)

# 동영상 검색
df = DAUM.search_vclip("파이썬", dataframe=True)

# 이미지 검색
df = DAUM.search_image("파이썬", dataframe=True)

# 블로그 검색
df = DAUM.search_blog("파이썬", dataframe=True)

# 책 검색
df = DAUM.search_book("파이썬", dataframe=True)

# 카페 검색
df = DAUM.search_cafe("파이썬", dataframe=True)

from PyKakao import Local

# 로컬 API 인스턴스 생성
LOCAL = Local(service_key = "REST API 키")

# 주소 검색하기
df =  LOCAL.search_address("백현동", dataframe=True)

# 좌표로 행정구역정보 받기
df =  LOCAL.geo_coord2regioncode(127.110871319215, 37.3885490672089, dataframe=True)

# 좌표로 주소 변환하기
df =  LOCAL.geo_coord2address(127.110871319215, 37.3885490672089, dataframe=True)

# 좌표계 변환하기
df =  LOCAL.geo_transcoord(127.110871319215, 37.3885490672089, "WCONGNAMUL", dataframe=True)

# 키워드로 장소 검색하기
df =  LOCAL.search_keyword("판교역", dataframe=True)

# 카테고리로 장소 검색하기
df =  LOCAL.search_category("MT1", x=127.110871319215, y=37.3885490672089, radius=500, dataframe=True)

from PyKakao import KoGPT

# KoGPT API 인스턴스 생성
GPT = KoGPT(service_key = "REST API 키")

# 다음 문장 만들기
prompt = "인간처럼 생각하고, 행동하는 '지능'을 통해 인류가 이제까지 풀지 못했던"
max_tokens = 64
result = GPT.generate(prompt, max_tokens, temperature=0.7, top_p=0.8)

from PyKakao import Karlo
api = Karlo(service_key)

# 프롬프트에 사용할 제시어
prompt = "A cat with white fur"
negative_prompt = "sleeping cat, dog, human, ugly face, cropped"

# 이미지 생성하기 REST API 호출
response = api.text_to_image(prompt, negative_prompt)

# 응답의 첫 번째 이미지 생성 결과 출력하기
img = api.get_first_image_from_response(response)

from PyKakao import Karlo
api = Karlo(service_key)

# 이미지 파일 불러오기
img = Image.open("my_image.png")

# 이미지 확대하기를 위한 이미지 (Base64 인코딩된 값)
encoded_image = api.image_to_string(img)

# 이미지 확대하기 REST API 호출
upscale_response = api.upscale_image([encoded_image])

# 응답의 첫 번째 이미지 확대 결과 출력하기
upscaled_img = api.get_first_image_from_response(upscale_response)

from PyKakao import Karlo
api = Karlo(service_key)

# 이미지 파일 불러오기
img = Image.open("my_image.png")

# 이미지 변환하기를 위한 이미지 (Base64 인코딩된 값)
encoded_image_for_transformation = api.image_to_string(img)

# 이미지 변환하기 REST API 호출
transform_response = api.transform_image(encoded_image_for_transformation)

# 응답의 첫 번째 이미지 변환 결과 출력하기
transformed_img = api.get_first_image_from_response(transform_response)

from PyKakao import Karlo

# 이미지 파일 불러오기
img = Image.open("my_image.png")

# 이미지 파일을 이미지 데이터로 변환
img_base64 = api.image_to_string(img)

# NSFW 검사하기를 위한 이미지들 (Base64 인코딩된 값들의 리스트)
encoded_images_for_nsfw_check = [img_base64]

# NSFW 검사하기 REST API 호출
nsfw_response = api.check_nsfw(encoded_images_for_nsfw_check)

from PyKakao import Message

# 메시지 API 인스턴스 생성
MSG = Message(service_key = "REST API 키")

# 카카오 인증코드 발급 URL 생성
auth_url = MSG.get_url_for_generating_code()
print(auth_url)

# 카카오 인증코드 발급 URL 접속 후 리다이렉트된 URL
url = ""

# 위 URL로 액세스 토큰 추출
access_token = MSG.get_access_token_by_redirected_url(url)

# 액세스 토큰 설정
MSG.set_access_token(access_token)

# 1. 나에게 보내기 API - 텍스트 메시지 보내기 예시
message_type = "text" # 메시지 유형 - 텍스트
text = "텍스트 영역입니다. 최대 200자 표시 가능합니다." # 전송할 텍스트 메시지 내용
link = {
  "web_url": "https://developers.kakao.com",
  "mobile_web_url": "https://developers.kakao.com",
}
button_title = "바로 확인" # 버튼 타이틀

MSG.send_message_to_me(
    message_type=message_type, 
    text=text,
    link=link,
    button_title=button_title,
)

# 2. 친구에게 보내기 API - 텍스트 메시지 보내기 예시 (친구의 UUID 필요)
message_type = "text" # 메시지 유형 - 텍스트
receiver_uuids = [] # 메시지 수신자 UUID 목록
text = "텍스트 영역입니다. 최대 200자 표시 가능합니다." # 전송할 텍스트 메시지 내용
link = {
  "web_url": "https://developers.kakao.com",
  "mobile_web_url": "https://developers.kakao.com",
}
button_title = "바로 확인" # 버튼 타이틀

MSG.send_message_to_friend(
    message_type=message_type, 
    receiver_uuids=receiver_uuids,
    text=text,
    link=link,
    button_title=button_title,
)