initial commit
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,109 @@
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"""
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Created on 20250601
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"""
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import sys
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import logging
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import pandas as pd
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sys.path.extend(['../..', '.'])
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import kis_auth as ka
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from inquire_balance_settlement_pl import inquire_balance_settlement_pl
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# 로깅 설정
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logging.basicConfig(level=logging.INFO)
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# [국내선물옵션] 주문/계좌 > 선물옵션 잔고정산손익내역[v1_국내선물-013]
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COLUMN_MAPPING = {
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'pdno': '상품번호',
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'prdt_name': '상품명',
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'trad_dvsn_name': '매매구분명',
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'bfdy_cblc_qty': '전일잔고수량',
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'new_qty': '신규수량',
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'mnpl_rpch_qty': '전매환매수량',
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||||
'cblc_qty': '잔고수량',
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||||
'cblc_amt': '잔고금액',
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||||
'trad_pfls_amt': '매매손익금액',
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||||
'evlu_amt': '평가금액',
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||||
'evlu_pfls_amt': '평가손익금액',
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||||
'nxdy_dnca': '익일예수금',
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||||
'mmga_cash': '유지증거금현금',
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||||
'brkg_mgna_cash': '위탁증거금현금',
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||||
'opt_buy_chgs': '옵션매수대금',
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'opt_lqd_evlu_amt': '옵션청산평가금액',
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||||
'dnca_sbst': '예수금대용',
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||||
'mmga_tota': '유지증거금총액',
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||||
'brkg_mgna_tota': '위탁증거금총액',
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||||
'opt_sll_chgs': '옵션매도대금',
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'fee': '수수료',
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'thdt_dfpa': '당일차금',
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'rnwl_dfpa': '갱신차금',
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'dnca_cash': '예수금현금'
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}
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NUMERIC_COLUMNS = []
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def main():
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"""
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선물옵션 잔고정산손익내역 조회 테스트 함수
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이 함수는 선물옵션 잔고정산손익내역 API를 호출하여 결과를 출력합니다.
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Returns:
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None
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# pandas 출력 옵션 설정
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pd.set_option('display.max_columns', None) # 모든 컬럼 표시
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pd.set_option('display.width', None) # 출력 너비 제한 해제
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pd.set_option('display.max_rows', None) # 모든 행 표시
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# 인증 토큰 발급
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ka.auth()
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trenv = ka.getTREnv()
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# Case 1
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logging.info("=== Case 1 ===")
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try:
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result1, result2 = inquire_balance_settlement_pl(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, inqr_dt="20230906")
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except ValueError as e:
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logging.error("에러 발생: %s" % str(e))
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return
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logging.info("사용 가능한 컬럼 (output1): %s", result1.columns.tolist())
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# 컬럼명 한글 변환 및 데이터 출력 (output1)
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result1 = result1.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
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# 숫자형 컬럼 소수점 둘째자리까지 표시
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||||
for col in NUMERIC_COLUMNS:
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if col in result1.columns:
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result1[col] = pd.to_numeric(result1[col], errors='coerce').round(2)
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||||
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||||
logging.info("결과 (output1):")
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||||
print(result1)
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||||
logging.info("사용 가능한 컬럼 (output2): %s", result2.columns.tolist())
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||||
# 컬럼명 한글 변환 및 데이터 출력 (output2)
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||||
result2 = result2.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
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||||
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||||
# 숫자형 컬럼 소수점 둘째자리까지 표시
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||||
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||||
for col in NUMERIC_COLUMNS:
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||||
if col in result2.columns:
|
||||
result2[col] = pd.to_numeric(result2[col], errors='coerce').round(2)
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||||
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||||
logging.info("결과 (output2):")
|
||||
print(result2)
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if __name__ == "__main__":
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main()
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@@ -0,0 +1,120 @@
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"""
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Created on 20250601
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"""
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import sys
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import time
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from typing import Optional, Tuple
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||||
import logging
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||||
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||||
import pandas as pd
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||||
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||||
sys.path.extend(['../..', '.'])
|
||||
import kis_auth as ka
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||||
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||||
# 로깅 설정
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||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
|
||||
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# [국내선물옵션] 주문/계좌 > 선물옵션 잔고정산손익내역[v1_국내선물-013]
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# 상수 정의
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API_URL = "/uapi/domestic-futureoption/v1/trading/inquire-balance-settlement-pl"
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def inquire_balance_settlement_pl(
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||||
cano: str, # 종합계좌번호
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||||
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드 (ex. 03)
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||||
inqr_dt: str, # 조회일자
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||||
FK200: str = "", # 연속조회검색조건200
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||||
NK200: str = "", # 연속조회키200
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||||
tr_cont: str = "", # 연속거래여부
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||||
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임1
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||||
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임2
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||||
depth: int = 0, # 내부 재귀깊이 (자동관리)
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||||
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
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||||
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
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||||
"""
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||||
선물옵션 잔고정산손익내역 API입니다.
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||||
Args:
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||||
cano (str): [필수] 종합계좌번호
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||||
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 03)
|
||||
inqr_dt (str): [필수] 조회일자
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||||
FK200 (str): 연속조회검색조건200
|
||||
NK200 (str): 연속조회키200
|
||||
tr_cont (str): 연속거래여부
|
||||
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임1
|
||||
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임2
|
||||
depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
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||||
max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
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||||
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||||
Returns:
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||||
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1 데이터, output2 데이터)
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Example:
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>>> df1, df2 = inquire_balance_settlement_pl(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, inqr_dt="20230906")
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||||
>>> print(df1)
|
||||
>>> print(df2)
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"""
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||||
if cano == "":
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raise ValueError("cano is required")
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||||
if acnt_prdt_cd == "":
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||||
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required")
|
||||
|
||||
if inqr_dt == "":
|
||||
raise ValueError("inqr_dt is required")
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||||
if depth > max_depth:
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logging.warning("Max recursive depth reached.")
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if dataframe1 is None:
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||||
dataframe1 = pd.DataFrame()
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||||
if dataframe2 is None:
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||||
dataframe2 = pd.DataFrame()
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||||
return dataframe1, dataframe2
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tr_id = "CTFO6117R"
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params = {
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"CANO": cano,
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"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
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||||
"INQR_DT": inqr_dt,
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||||
"CTX_AREA_FK200": FK200,
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||||
"CTX_AREA_NK200": NK200
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}
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||||
res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params)
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if res.isOK():
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# output1 처리 (array)
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||||
current_data1 = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
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||||
if dataframe1 is not None:
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dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
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||||
else:
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||||
dataframe1 = current_data1
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||||
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||||
# output2 처리 (object)
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||||
current_data2 = pd.DataFrame([res.getBody().output2])
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||||
if dataframe2 is not None:
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||||
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
|
||||
else:
|
||||
dataframe2 = current_data2
|
||||
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||||
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
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||||
FK200 = res.getBody().ctx_area_fk200
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||||
NK200 = res.getBody().ctx_area_nk200
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||||
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||||
if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
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||||
logging.info("Call Next page...")
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||||
ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
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||||
return inquire_balance_settlement_pl(
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||||
cano, acnt_prdt_cd, inqr_dt, FK200, NK200, "N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
||||
)
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||||
else:
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||||
logging.info("Data fetch complete.")
|
||||
return dataframe1, dataframe2
|
||||
else:
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||||
res.printError(url=API_URL)
|
||||
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
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