import logging import sys import time from typing import Optional import pandas as pd sys.path.extend(['../..', '.']) import kis_auth as ka # 로깅 설정 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(__name__) ############################################################################################## # [국내주식] 순위분석 > 등락률 순위[v1_국내주식-088] ############################################################################################## # 상수 정의 API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/fluctuation" def fluctuation( fid_cond_mrkt_div_code: str, # 필수, 조건 시장 분류 코드 fid_cond_scr_div_code: str, # 필수, 조건 화면 분류 코드 fid_input_iscd: str, # 필수, 입력 종목코드 fid_rank_sort_cls_code: str, # 필수, 순위 정렬 구분 코드 fid_input_cnt_1: str, # 필수, 입력 수1 fid_prc_cls_code: str, # 필수, 가격 구분 코드 fid_input_price_1: str, # 필수, 입력 가격1 fid_input_price_2: str, # 필수, 입력 가격2 fid_vol_cnt: str, # 필수, 거래량 수 fid_trgt_cls_code: str, # 필수, 대상 구분 코드 fid_trgt_exls_cls_code: str, # 필수, 대상 제외 구분 코드 fid_div_cls_code: str, # 필수, 분류 구분 코드 fid_rsfl_rate1: str, # 필수, 등락 비율1 fid_rsfl_rate2: str, # 필수, 등락 비율2 tr_cont: str = "", # 선택, 연속 거래 여부 dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None # 선택, 누적 데이터프레임 ) -> Optional[pd.DataFrame]: """ [국내주식] 순위분석 등락률 순위[v1_국내주식-088] 국내주식 등락률 순위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다. Args: fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 (J:KRX, NX:NXT) fid_cond_scr_div_code (str): 조건 화면 분류 코드 (20170: 등락률) fid_input_iscd (str): 입력 종목코드 (0000: 전체) fid_rank_sort_cls_code (str): 순위 정렬 구분 코드 (0000: 등락률순) fid_input_cnt_1 (str): 입력 수1 (조회할 종목 수) fid_prc_cls_code (str): 가격 구분 코드 (0: 전체) fid_input_price_1 (str): 입력 가격1 (하한가) fid_input_price_2 (str): 입력 가격2 (상한가) fid_vol_cnt (str): 거래량 수 (최소 거래량) fid_trgt_cls_code (str): 대상 구분 코드 (9자리, "1" or "0", 증거금30% 40% 50% 60% 100% 신용보증금30% 40% 50% 60%) fid_trgt_exls_cls_code (str): 대상 제외 구분 코드 (10자리, "1" or "0", 투자위험/경고/주의 관리종목 정리매매 불성실공시 우선주 거래정지 ETF ETN 신용주문불가 SPAC) fid_div_cls_code (str): 분류 구분 코드 (0: 전체) fid_rsfl_rate1 (str): 등락 비율1 (하락률 하한) fid_rsfl_rate2 (str): 등락 비율2 (상승률 상한) tr_cont (str): 연속 거래 여부 dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 Returns: Optional[pd.DataFrame]: API 응답 데이터 Example: >>> df = fluctuation(fid_rsfl_rate2="10", fid_cond_mrkt_div_code="J", fid_cond_scr_div_code="20170", fid_input_iscd="0000", fid_rank_sort_cls_code="0000", fid_input_cnt_1="10", fid_prc_cls_code="0", fid_input_price_1="0", fid_input_price_2="1000000", fid_vol_cnt="100000", fid_trgt_cls_code="0", fid_trgt_exls_cls_code="0", fid_div_cls_code="0", fid_rsfl_rate1="0") >>> print(df) """ if fid_cond_mrkt_div_code not in ["J", "W", "Q"]: raise ValueError("조건 시장 분류 코드 확인요망!!!") if fid_cond_scr_div_code != "20170": raise ValueError("조건 화면 분류 코드 확인요망!!!") tr_id = "FHPST01700000" # 국내주식 등락률 순위 params = { "fid_rsfl_rate2": fid_rsfl_rate2, "fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code, "fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code, "fid_input_iscd": fid_input_iscd, "fid_rank_sort_cls_code": fid_rank_sort_cls_code, "fid_input_cnt_1": fid_input_cnt_1, "fid_prc_cls_code": fid_prc_cls_code, "fid_input_price_1": fid_input_price_1, "fid_input_price_2": fid_input_price_2, "fid_vol_cnt": fid_vol_cnt, "fid_trgt_cls_code": fid_trgt_cls_code, "fid_trgt_exls_cls_code": fid_trgt_exls_cls_code, "fid_div_cls_code": fid_div_cls_code, "fid_rsfl_rate1": fid_rsfl_rate1 } res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params) if res.isOK(): if hasattr(res.getBody(), 'output'): current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output) else: current_data = pd.DataFrame() if dataframe is not None: dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True) else: dataframe = current_data tr_cont = res.getHeader().tr_cont if tr_cont == "M": # 다음 페이지 존재 print("Call Next") ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연 return fluctuation( fid_rsfl_rate2, fid_cond_mrkt_div_code, fid_cond_scr_div_code, fid_input_iscd, fid_rank_sort_cls_code, fid_input_cnt_1, fid_prc_cls_code, fid_input_price_1, fid_input_price_2, fid_vol_cnt, fid_trgt_cls_code, fid_trgt_exls_cls_code, fid_div_cls_code, fid_rsfl_rate1, "N", dataframe ) else: print("The End") return dataframe else: res.printError(API_URL) return pd.DataFrame()