# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2025-06-30

"""

import sys
import logging

import pandas as pd

sys.path.extend(['../..', '.'])  # kis_auth 파일 경로 추가
import kis_auth as ka
from countries_holiday import countries_holiday

# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

##############################################################################################
# [해외주식] 기본시세 > 해외결제일자조회[해외주식-017]
##############################################################################################

COLUMN_MAPPING = {
    'prdt_type_cd': '상품유형코드',
    'tr_natn_cd': '거래국가코드',
    'natn_eng_abrv_cd': '국가영문약어코드',
    'tr_mket_cd': '거래시장코드',
    'tr_mket_name': '거래시장명',
    'acpl_sttl_dt': '현지결제일자',
    'dmst_sttl_dt': '국내결제일자'
}

NUMERIC_COLUMNS = []

def main():
    """
    [해외주식] 기본시세
    해외결제일자조회[해외주식-017]

    해외결제일자조회 테스트 함수
    
    Parameters:
        - trad_dt (str): 기준일자 (기준일자(YYYYMMDD))
        - ctx_area_nk (str): 연속조회키 (공백으로 입력)
        - ctx_area_fk (str): 연속조회검색조건 (공백으로 입력)

    Returns:
        - DataFrame: 해외결제일자조회 결과
    
    Example:
        >>> df = countries_holiday(trad_dt="20250131", NK="", FK="")
    """
    try:
        # pandas 출력 옵션 설정
        pd.set_option('display.max_columns', None)  # 모든 컬럼 표시
        pd.set_option('display.width', None)  # 출력 너비 제한 해제
        pd.set_option('display.max_rows', None)  # 모든 행 표시

        # 토큰 발급
        logger.info("토큰 발급 중...")
        ka.auth()
        logger.info("토큰 발급 완료")


        # API 호출
        logger.info("API 호출 시작: 해외결제일자조회")
        result = countries_holiday(
            trad_dt="20250131",  # 기준일자
        )
        
        if result is None or result.empty:
            logger.warning("조회된 데이터가 없습니다.")
            return
        
        # 컬럼명 출력
        logger.info("사용 가능한 컬럼 목록:")
        logger.info(result.columns.tolist())

        # 한글 컬럼명으로 변환
        result = result.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
        for col in NUMERIC_COLUMNS:
            if col in result.columns:
                result[col] = pd.to_numeric(result[col], errors='coerce').round(2)
        
        # 결과 출력
        logger.info("=== 해외결제일자조회 결과 ===")
        logger.info("조회된 데이터 건수: %d", len(result))
        print(result)
        
    except Exception as e:
        logger.error("에러 발생: %s", str(e))
        raise

if __name__ == "__main__":
    main()
