initial commit
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,163 @@
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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Created on 2025-06-17
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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(['../..', '.']) # kis_auth 파일 경로 추가
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import kis_auth as ka
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from estimate_perform import estimate_perform
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||||
# 로깅 설정
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||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# [국내주식] 종목정보 > 국내주식 종목추정실적[국내주식-187]
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# 통합 컬럼 매핑 (모든 output에서 공통 사용)
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COLUMN_MAPPING = {
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'sht_cd': 'ELW단축종목코드',
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||||
'item_kor_nm': 'HTS한글종목명',
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'estdate': '전일대비부호',
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||||
'capital': '누적거래량',
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||||
'forn_item_lmtrt': '행사가',
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||||
'data1': 'DATA1',
|
||||
'data2': 'DATA2',
|
||||
'data3': 'DATA3',
|
||||
'data4': 'DATA4',
|
||||
'data5': 'DATA5',
|
||||
'output3': '응답상세',
|
||||
'data1': 'DATA1',
|
||||
'data2': 'DATA2',
|
||||
'data3': 'DATA3',
|
||||
'data4': 'DATA4',
|
||||
'data5': 'DATA5',
|
||||
'output4': '응답상세',
|
||||
'dt': '결산년월'
|
||||
}
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||||
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||||
NUMERIC_COLUMNS = []
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||||
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def main():
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"""
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||||
[국내주식] 종목정보
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국내주식 종목추정실적[국내주식-187]
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||||
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||||
국내주식 종목추정실적 테스트 함수
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||||
Parameters:
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||||
- sht_cd (str): 종목코드 (ex) 265520)
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Returns:
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||||
- Tuple[DataFrame, ...]: 국내주식 종목추정실적 결과
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Example:
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>>> df1, df2, df3, df4 = estimate_perform(sht_cd="265520")
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"""
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try:
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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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||||
# 토큰 발급
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||||
logger.info("토큰 발급 중...")
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||||
ka.auth()
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||||
logger.info("토큰 발급 완료")
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# API 호출
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||||
logger.info("API 호출 시작: 국내주식 종목추정실적")
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||||
result1, result2, result3, result4 = estimate_perform(
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||||
sht_cd="265520", # 종목코드
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||||
)
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||||
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||||
# 결과 확인
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results = [result1, result2, result3, result4]
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if all(result is None or result.empty for result in results):
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logger.warning("조회된 데이터가 없습니다.")
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return
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# output1 결과 처리
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||||
logger.info("=== output1 조회 ===")
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||||
if not result1.empty:
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||||
logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result1.columns.tolist())
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||||
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||||
# 통합 컬럼명 한글 변환 (필요한 컬럼만 자동 매핑됨)
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||||
result1 = result1.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
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||||
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||||
for col in NUMERIC_COLUMNS:
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||||
if col in result1.columns:
|
||||
result1[col] = pd.to_numeric(result1[col], errors='coerce').round(2)
|
||||
|
||||
logger.info("output1 결과:")
|
||||
print(result1)
|
||||
else:
|
||||
logger.info("output1 데이터가 없습니다.")
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||||
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||||
# output2 결과 처리
|
||||
logger.info("=== output2 조회 ===")
|
||||
if not result2.empty:
|
||||
logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result2.columns.tolist())
|
||||
|
||||
# 통합 컬럼명 한글 변환 (필요한 컬럼만 자동 매핑됨)
|
||||
result2 = result2.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
|
||||
|
||||
for col in NUMERIC_COLUMNS:
|
||||
if col in result2.columns:
|
||||
result2[col] = pd.to_numeric(result2[col], errors='coerce').round(2)
|
||||
|
||||
logger.info("output2 결과:")
|
||||
print(result2)
|
||||
else:
|
||||
logger.info("output2 데이터가 없습니다.")
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||||
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||||
# output3 결과 처리
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||||
logger.info("=== output3 조회 ===")
|
||||
if not result3.empty:
|
||||
logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result3.columns.tolist())
|
||||
|
||||
# 통합 컬럼명 한글 변환 (필요한 컬럼만 자동 매핑됨)
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||||
result3 = result3.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
|
||||
|
||||
for col in NUMERIC_COLUMNS:
|
||||
if col in result3.columns:
|
||||
result3[col] = pd.to_numeric(result3[col], errors='coerce').round(2)
|
||||
|
||||
logger.info("output3 결과:")
|
||||
print(result3)
|
||||
else:
|
||||
logger.info("output3 데이터가 없습니다.")
|
||||
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||||
# output4 결과 처리
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||||
logger.info("=== output4 조회 ===")
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||||
if not result4.empty:
|
||||
logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result4.columns.tolist())
|
||||
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||||
# 통합 컬럼명 한글 변환 (필요한 컬럼만 자동 매핑됨)
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||||
result4 = result4.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
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||||
|
||||
for col in NUMERIC_COLUMNS:
|
||||
if col in result4.columns:
|
||||
result4[col] = pd.to_numeric(result4[col], errors='coerce').round(2)
|
||||
|
||||
logger.info("output4 결과:")
|
||||
print(result4)
|
||||
else:
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||||
logger.info("output4 데이터가 없습니다.")
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||||
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except Exception as e:
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||||
logger.error("에러 발생: %s", str(e))
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raise
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||||
if __name__ == "__main__":
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main()
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@@ -0,0 +1,138 @@
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||||
"""
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||||
Created on 2025-06-17
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||||
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||||
"""
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||||
import logging
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import time
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||||
from typing import Optional, Tuple
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||||
import sys
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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
|
||||
|
||||
# 로깅 설정
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||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
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||||
##############################################################################################
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||||
# [국내주식] 종목정보 > 국내주식 종목추정실적[국내주식-187]
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# 상수 정의
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API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/estimate-perform"
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def estimate_perform(
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sht_cd: str, # 종목코드
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||||
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
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||||
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
|
||||
dataframe3: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output3)
|
||||
dataframe4: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output4)
|
||||
tr_cont: str = "",
|
||||
depth: int = 0,
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||||
max_depth: int = 10
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||||
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame, pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
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||||
"""
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||||
[국내주식] 종목정보
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||||
국내주식 종목추정실적[국내주식-187]
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국내주식 종목추정실적 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
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||||
Args:
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sht_cd (str): 종목코드 (예: 265520)
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||||
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
|
||||
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
|
||||
dataframe3 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output3)
|
||||
dataframe4 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output4)
|
||||
tr_cont (str): 연속 거래 여부
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||||
depth (int): 현재 재귀 깊이
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||||
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
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||||
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||||
Returns:
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||||
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame, pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 국내주식 종목추정실적 데이터
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||||
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||||
Example:
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||||
>>> df1, df2, df3, df4 = estimate_perform("265520")
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||||
>>> print(df1)
|
||||
>>> print(df2)
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||||
"""
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||||
# 필수 파라미터 검증
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||||
if not sht_cd:
|
||||
logger.error("sht_cd is required. (e.g. '265520')")
|
||||
raise ValueError("sht_cd is required. (e.g. '265520')")
|
||||
|
||||
# 최대 재귀 깊이 체크
|
||||
if depth >= max_depth:
|
||||
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
||||
return (
|
||||
dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(),
|
||||
dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame(),
|
||||
dataframe3 if dataframe3 is not None else pd.DataFrame(),
|
||||
dataframe4 if dataframe4 is not None else pd.DataFrame()
|
||||
)
|
||||
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||||
tr_id = "HHKST668300C0"
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||||
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||||
params = {
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||||
"SHT_CD": sht_cd,
|
||||
}
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||||
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||||
res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params)
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||||
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||||
if res.isOK():
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# output1 처리
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||||
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
||||
output_data = res.getBody().output1
|
||||
if output_data:
|
||||
current_data1 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
||||
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1],
|
||||
ignore_index=True) if dataframe1 is not None else current_data1
|
||||
else:
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||||
dataframe1 = pd.DataFrame() if dataframe1 is None else dataframe1
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||||
|
||||
# output2 처리
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||||
if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
|
||||
output_data = res.getBody().output2
|
||||
if output_data:
|
||||
current_data2 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
||||
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2],
|
||||
ignore_index=True) if dataframe2 is not None else current_data2
|
||||
else:
|
||||
dataframe2 = pd.DataFrame() if dataframe2 is None else dataframe2
|
||||
|
||||
# output3 처리
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||||
if hasattr(res.getBody(), 'output3'):
|
||||
output_data = res.getBody().output3
|
||||
if output_data:
|
||||
current_data3 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
||||
dataframe3 = pd.concat([dataframe3, current_data3],
|
||||
ignore_index=True) if dataframe3 is not None else current_data3
|
||||
else:
|
||||
dataframe3 = pd.DataFrame() if dataframe3 is None else dataframe3
|
||||
|
||||
# output4 처리
|
||||
if hasattr(res.getBody(), 'output4'):
|
||||
output_data = res.getBody().output4
|
||||
if output_data:
|
||||
current_data4 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
||||
dataframe4 = pd.concat([dataframe4, current_data4],
|
||||
ignore_index=True) if dataframe4 is not None else current_data4
|
||||
else:
|
||||
dataframe4 = pd.DataFrame() if dataframe4 is None else dataframe4
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||||
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
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if tr_cont in ["M", "F"]:
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||||
logger.info("Calling next page...")
|
||||
ka.smart_sleep()
|
||||
return estimate_perform(
|
||||
sht_cd, dataframe1, dataframe2, dataframe3, dataframe4, "N", depth + 1, max_depth
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
logger.info("Data fetch complete.")
|
||||
return dataframe1, dataframe2, dataframe3, dataframe4
|
||||
else:
|
||||
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
||||
res.printError(API_URL)
|
||||
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
||||
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