# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on 2025-06-27 """ import logging import time from typing import Optional, Tuple import sys 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__) ############################################################################################## # [해외주식] 시세분석 > 해외주식조건검색[v1_해외주식-015] ############################################################################################## # 상수 정의 API_URL = "/uapi/overseas-price/v1/quotations/inquire-search" def inquire_search( auth: str, # 사용자권한정보 excd: str, # 거래소코드 co_yn_pricecur: str, # 현재가선택조건 co_st_pricecur: str, # 현재가시작범위가 co_en_pricecur: str, # 현재가끝범위가 co_yn_rate: str, # 등락율선택조건 co_st_rate: str, # 등락율시작율 co_en_rate: str, # 등락율끝율 co_yn_valx: str, # 시가총액선택조건 co_st_valx: str, # 시가총액시작액 co_en_valx: str, # 시가총액끝액 co_yn_shar: str, # 발행주식수선택조건 co_st_shar: str, # 발행주식시작수 co_en_shar: str, # 발행주식끝수 co_yn_volume: str, # 거래량선택조건 co_st_volume: str, # 거래량시작량 co_en_volume: str, # 거래량끝량 co_yn_amt: str, # 거래대금선택조건 co_st_amt: str, # 거래대금시작금 co_en_amt: str, # 거래대금끝금 co_yn_eps: str, # EPS선택조건 co_st_eps: str, # EPS시작 co_en_eps: str, # EPS끝 co_yn_per: str, # PER선택조건 co_st_per: str, # PER시작 co_en_per: str, # PER끝 keyb: str, # NEXT KEY BUFF dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output) dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1) tr_cont: str = "", depth: int = 0, max_depth: int = 10 ) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: """ [해외주식] 기본시세 해외주식조건검색[v1_해외주식-015] 해외주식조건검색 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다. Args: auth (str): "" (Null 값 설정) excd (str): NYS : 뉴욕, NAS : 나스닥, AMS : 아멕스 HKS : 홍콩, SHS : 상해 , SZS : 심천 HSX : 호치민, HNX : 하노이 TSE : 도쿄 co_yn_pricecur (str): 해당조건 사용시(1), 미사용시 필수항목아님 co_st_pricecur (str): 단위: 각국통화(JPY, USD, HKD, CNY, VND) co_en_pricecur (str): 단위: 각국통화(JPY, USD, HKD, CNY, VND) co_yn_rate (str): 해당조건 사용시(1), 미사용시 필수항목아님 co_st_rate (str): % co_en_rate (str): % co_yn_valx (str): 해당조건 사용시(1), 미사용시 필수항목아님 co_st_valx (str): 단위: 천 co_en_valx (str): 단위: 천 co_yn_shar (str): 해당조건 사용시(1), 미사용시 필수항목아님 co_st_shar (str): 단위: 천 co_en_shar (str): 단위: 천 co_yn_volume (str): 해당조건 사용시(1), 미사용시 필수항목아님 co_st_volume (str): 단위: 주 co_en_volume (str): 단위: 주 co_yn_amt (str): 해당조건 사용시(1), 미사용시 필수항목아님 co_st_amt (str): 단위: 천 co_en_amt (str): 단위: 천 co_yn_eps (str): 해당조건 사용시(1), 미사용시 필수항목아님 co_st_eps (str): co_en_eps (str): co_yn_per (str): 해당조건 사용시(1), 미사용시 필수항목아님 co_st_per (str): co_en_per (str): keyb (str): "" 공백 입력 dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output) dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1) tr_cont (str): 연속 거래 여부 depth (int): 현재 재귀 깊이 max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10) Returns: Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 해외주식조건검색 데이터 Example: >>> df1, df2 = inquire_search( ... auth="", excd="NAS", co_yn_pricecur="1", co_st_pricecur="160", co_en_pricecur="161", ... co_yn_rate="", co_st_rate="", co_en_rate="", co_yn_valx="", co_st_valx="", co_en_valx="", ... co_yn_shar="", co_st_shar="", co_en_shar="", co_yn_volume="", co_st_volume="", co_en_volume="", ... co_yn_amt="", co_st_amt="", co_en_amt="", co_yn_eps="", co_st_eps="", co_en_eps="", ... co_yn_per="", co_st_per="", co_en_per="", keyb="" ... ) >>> print(df1) >>> print(df2) """ # [필수 파라미터 검증] if not excd: logger.error("excd is required. (e.g. 'NAS')") raise ValueError("excd is required. (e.g. 'NAS')") # 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() tr_id = "HHDFS76410000" params = { "AUTH": auth, "EXCD": excd, "CO_YN_PRICECUR": co_yn_pricecur, "CO_ST_PRICECUR": co_st_pricecur, "CO_EN_PRICECUR": co_en_pricecur, "CO_YN_RATE": co_yn_rate, "CO_ST_RATE": co_st_rate, "CO_EN_RATE": co_en_rate, "CO_YN_VALX": co_yn_valx, "CO_ST_VALX": co_st_valx, "CO_EN_VALX": co_en_valx, "CO_YN_SHAR": co_yn_shar, "CO_ST_SHAR": co_st_shar, "CO_EN_SHAR": co_en_shar, "CO_YN_VOLUME": co_yn_volume, "CO_ST_VOLUME": co_st_volume, "CO_EN_VOLUME": co_en_volume, "CO_YN_AMT": co_yn_amt, "CO_ST_AMT": co_st_amt, "CO_EN_AMT": co_en_amt, "CO_YN_EPS": co_yn_eps, "CO_ST_EPS": co_st_eps, "CO_EN_EPS": co_en_eps, "CO_YN_PER": co_yn_per, "CO_ST_PER": co_st_per, "CO_EN_PER": co_en_per, "KEYB": keyb, } res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params) if res.isOK(): # output1 처리 if hasattr(res.getBody(), 'output1'): output_data = res.getBody().output1 if output_data: # output1은 단일 객체, output2는 배열일 수 있음 if isinstance(output_data, list): current_data1 = pd.DataFrame(output_data) else: # 단일 객체인 경우 리스트로 감싸서 DataFrame 생성 current_data1 = pd.DataFrame([output_data]) if dataframe1 is not None: dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True) else: dataframe1 = current_data1 else: if dataframe1 is None: dataframe1 = pd.DataFrame() else: if dataframe1 is None: dataframe1 = pd.DataFrame() # output2 처리 if hasattr(res.getBody(), 'output2'): output_data = res.getBody().output2 if output_data: # output1은 단일 객체, output2는 배열일 수 있음 if isinstance(output_data, list): current_data2 = pd.DataFrame(output_data) else: # 단일 객체인 경우 리스트로 감싸서 DataFrame 생성 current_data2 = pd.DataFrame([output_data]) if dataframe2 is not None: dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True) else: dataframe2 = current_data2 else: if dataframe2 is None: dataframe2 = pd.DataFrame() else: if dataframe2 is None: dataframe2 = pd.DataFrame() tr_cont = res.getHeader().tr_cont if tr_cont in ["M", "F"]: logger.info("Calling next page...") ka.smart_sleep() return inquire_search( auth, excd, co_yn_pricecur, co_st_pricecur, co_en_pricecur, co_yn_rate, co_st_rate, co_en_rate, co_yn_valx, co_st_valx, co_en_valx, co_yn_shar, co_st_shar, co_en_shar, co_yn_volume, co_st_volume, co_en_volume, co_yn_amt, co_st_amt, co_en_amt, co_yn_eps, co_st_eps, co_en_eps, co_yn_per, co_st_per, co_en_per, keyb, "N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth ) else: logger.info("Data fetch complete.") return dataframe1, dataframe2 else: logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage()) res.printError(API_URL) return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()