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한국투자증권(API)/examples_llm/overseas_stock/dailyprice/chk_dailyprice.py

@@ -0,0 +1,140 @@
+"""
+Created on 2025-06-26
+
+"""
+
+import sys
+import logging
+
+import pandas as pd
+
+sys.path.extend(['../..', '.'])  # kis_auth 파일 경로 추가
+import kis_auth as ka
+from dailyprice import dailyprice
+
+# 로깅 설정
+logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+##############################################################################################
+# [해외주식] 기본시세 > 해외주식 기간별시세[v1_해외주식-010]
+##############################################################################################
+
+COLUMN_MAPPING = {
+    'rsym': '실시간조회종목코드',
+    'zdiv': '소수점자리수',
+    'nrec': '전일종가',
+    'xymd': '일자(YYYYMMDD)',
+    'clos': '종가',
+    'sign': '대비기호',
+    'diff': '대비',
+    'rate': '등락율',
+    'open': '시가',
+    'high': '고가',
+    'low': '저가',
+    'tvol': '거래량',
+    'tamt': '거래대금',
+    'pbid': '매수호가',
+    'vbid': '매수호가잔량',
+    'pask': '매도호가',
+    'vask': '매도호가잔량'
+}
+NUMERIC_COLUMNS = ['대비', '등락율', '시가', '고가', '저가', '거래량', '거래대금', '매수호가', '매도호가', '매수호가잔량', '매도호가잔량']
+
+def main():
+    """
+    [해외주식] 기본시세
+    해외주식 기간별시세[v1_해외주식-010]
+
+    해외주식 기간별시세 테스트 함수
+    
+    Parameters:
+        - auth (str): 사용자권한정보 ("" (Null 값 설정))
+        - excd (str): 거래소코드 (HKS : 홍콩 NYS : 뉴욕 NAS : 나스닥 AMS : 아멕스 TSE : 도쿄 SHS : 상해 SZS : 심천 SHI : 상해지수 SZI : 심천지수 HSX : 호치민 HNX : 하노이)
+        - symb (str): 종목코드 (종목코드 (ex. TSLA))
+        - gubn (str): 일/주/월구분 (0 : 일 1 : 주 2 : 월)
+        - bymd (str): 조회기준일자 (조회기준일자(YYYYMMDD) ※ 공란 설정 시, 기준일 오늘 날짜로 설정)
+        - modp (str): 수정주가반영여부 (0 : 미반영 1 : 반영)
+        - env_dv (str): 실전모의구분 (real:실전, demo:모의)
+
+    Returns:
+        - DataFrame: 해외주식 기간별시세 결과
+    
+    Example:
+        >>> df1, df2 = dailyprice(auth="", excd="NAS", symb="TSLA", gubn="0", bymd="", modp="1", env_dv="real")  # 실전투자
+        >>> df1, df2 = dailyprice(auth="", excd="NAS", symb="TSLA", gubn="0", bymd="", modp="1", env_dv="demo")  # 모의투자
+    """
+    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
+
+        # 실전/모의투자 선택 (모의투자 지원 로직)
+        env_dv = "real"  # "real": 실전투자, "demo": 모의투자
+        logger.info("투자 환경: %s", "실전투자" if env_dv == "real" else "모의투자")
+
+        # 토큰 발급 (모의투자 지원 로직)
+        logger.info("토큰 발급 중...")
+        if env_dv == "real":
+            ka.auth(svr='prod')  # 실전투자용 토큰
+        elif env_dv == "demo":
+            ka.auth(svr='vps')   # 모의투자용 토큰
+        logger.info("토큰 발급 완료")
+        
+        # API 호출
+        logger.info("API 호출 시작: 해외주식 기간별시세 (%s)", "실전투자" if env_dv == "real" else "모의투자")
+        result1, result2 = dailyprice(
+            auth="",
+            excd="NAS",
+            symb="TSLA",
+            gubn="2",
+            bymd="",
+            modp="1",
+            env_dv=env_dv,
+        )
+        
+        # 결과 확인
+        results = [result1, result2]
+        if all(result is None or result.empty for result in results):
+            logger.warning("조회된 데이터가 없습니다.")
+            return
+        
+
+        # output1 결과 처리
+        logger.info("=== output1 조회 ===")
+        if not result1.empty:
+            logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result1.columns.tolist())
+            
+            # 통합 컬럼명 한글 변환 (필요한 컬럼만 자동 매핑됨)
+            result1 = result1.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
+            for col in NUMERIC_COLUMNS:
+                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.")
+
+        # 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.")
+
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error("에러 발생: %s", str(e))
+        raise
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()