initial commit
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,95 @@
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"""
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Created on 20250101
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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 colable_by_company import colable_by_company
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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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# [해외주식] 시세분석 > 당사 해외주식담보대출 가능 종목 [해외주식-051]
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COLUMN_MAPPING = {
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'pdno': '상품번호',
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'ovrs_item_name': '해외종목명',
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'loan_rt': '대출비율',
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'mgge_mntn_rt': '담보유지비율',
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'mgge_ensu_rt': '담보확보비율',
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'loan_exec_psbl_yn': '대출실행가능여부',
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'stff_name': '직원명',
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'erlm_dt': '등록일자',
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'tr_mket_name': '거래시장명',
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'crcy_cd': '통화코드',
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'natn_kor_name': '국가한글명',
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'ovrs_excg_cd': '해외거래소코드',
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'loan_psbl_item_num': '대출가능종목수'
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}
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NUMERIC_COLUMNS = []
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def main():
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당사 해외주식담보대출 가능 종목 조회 테스트 함수
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이 함수는 당사 해외주식담보대출 가능 종목 API를 호출하여 결과를 출력합니다.
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테스트 데이터로 AMD 종목을 사용합니다.
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Returns:
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None
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"""
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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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# 한줄함수호출 -> 컬럼명 한글 변환 -> 숫자형 컬럼 소수점표시 -> 결과 (case1)
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logger.info("=== case1 조회 ===")
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try:
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result1, result2 = colable_by_company(pdno="AMD", natn_cd="840", inqr_sqn_dvsn="01")
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except ValueError as e:
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logger.error("에러 발생: %s" % str(e))
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return
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# output1 처리
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logger.info("=== output1 데이터 ===")
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logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result1.columns.tolist())
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result1 = result1.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
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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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logger.info("결과:")
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print(result1)
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# output2 처리
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logger.info("=== output2 데이터 ===")
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logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result2.columns.tolist())
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result2 = result2.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
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||||
for col in NUMERIC_COLUMNS:
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||||
if col in result2.columns:
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||||
result2[col] = pd.to_numeric(result2[col], errors='coerce').round(2)
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||||
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||||
logger.info("결과:")
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||||
print(result2)
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if __name__ == "__main__":
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main()
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@@ -0,0 +1,153 @@
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"""
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Created on 20250101
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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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import pandas as pd
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sys.path.extend(['../..', '.'])
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||||
import kis_auth as ka
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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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# [해외주식] 시세분석 > 당사 해외주식담보대출 가능 종목 [해외주식-051]
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# 상수 정의
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API_URL = "/uapi/overseas-price/v1/quotations/colable-by-company"
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def colable_by_company(
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pdno: str, # 상품번호
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natn_cd: str, # 국가코드
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inqr_sqn_dvsn: str, # 조회순서구분
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prdt_type_cd: str = "", # 상품유형코드
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inqr_strt_dt: str = "", # 조회시작일자
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inqr_end_dt: str = "", # 조회종료일자
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inqr_dvsn: str = "", # 조회구분
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rt_dvsn_cd: str = "", # 비율구분코드
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rt: str = "", # 비율
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loan_psbl_yn: str = "", # 대출가능여부
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FK100: str = "", # 연속조회검색조건100
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NK100: str = "", # 연속조회키100
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tr_cont: str = "", # 연속거래여부
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||||
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
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dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
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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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당사 해외주식담보대출 가능 종목 API입니다.
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한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0497] 당사 해외주식담보대출 가능 종목 화면 의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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한 번의 호출에 20건까지 조회가 가능하며 다음조회가 불가하기에, PDNO에 데이터 확인하고자 하는 종목코드를 입력하여 단건조회용으로 사용하시기 바랍니다.
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Args:
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pdno (str): [필수] 상품번호 (ex. AMD)
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natn_cd (str): [필수] 국가코드 (ex. 840:미국,344:홍콩,156:중국)
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inqr_sqn_dvsn (str): [필수] 조회순서구분 (ex. 01:이름순,02:코드순)
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||||
prdt_type_cd (str): 상품유형코드
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inqr_strt_dt (str): 조회시작일자
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inqr_end_dt (str): 조회종료일자
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||||
inqr_dvsn (str): 조회구분
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||||
rt_dvsn_cd (str): 비율구분코드
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rt (str): 비율
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loan_psbl_yn (str): 대출가능여부
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FK100 (str): 연속조회검색조건100
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NK100 (str): 연속조회키100
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||||
tr_cont (str): 연속거래여부
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dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
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dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
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depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
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max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
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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 = colable_by_company(pdno="AMD", natn_cd="840", inqr_sqn_dvsn="01")
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>>> print(df1) # output1 데이터
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||||
>>> print(df2) # output2 데이터
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"""
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# 필수 파라미터 검증
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if pdno == "":
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raise ValueError("pdno is required (e.g. 'AMD')")
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if natn_cd == "":
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raise ValueError("natn_cd is required (e.g. '840:미국,344:홍콩,156:중국')")
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if inqr_sqn_dvsn == "":
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||||
raise ValueError("inqr_sqn_dvsn is required (e.g. '01:이름순,02:코드순')")
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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 = "CTLN4050R"
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params = {
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"PDNO": pdno,
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"NATN_CD": natn_cd,
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||||
"INQR_SQN_DVSN": inqr_sqn_dvsn,
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||||
"PRDT_TYPE_CD": prdt_type_cd,
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||||
"INQR_STRT_DT": inqr_strt_dt,
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||||
"INQR_END_DT": inqr_end_dt,
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||||
"INQR_DVSN": inqr_dvsn,
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||||
"RT_DVSN_CD": rt_dvsn_cd,
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||||
"RT": rt,
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||||
"LOAN_PSBL_YN": loan_psbl_yn,
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||||
"CTX_AREA_FK100": FK100,
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||||
"CTX_AREA_NK100": NK100
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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:
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||||
dataframe2 = current_data2
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||||
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||||
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
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FK100 = res.getBody().ctx_area_fk100
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||||
NK100 = res.getBody().ctx_area_nk100
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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 colable_by_company(
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||||
pdno, natn_cd, inqr_sqn_dvsn, prdt_type_cd, inqr_strt_dt, inqr_end_dt,
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||||
inqr_dvsn, rt_dvsn_cd, rt, loan_psbl_yn, FK100, NK100, "N",
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||||
dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
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)
|
||||
else:
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||||
logging.info("Data fetch complete.")
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||||
return dataframe1, dataframe2
|
||||
else:
|
||||
res.printError(url=API_URL)
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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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