# DOMSTK_RANK - 거래량순위
# Generated by KIS API Generator (Single API Mode)
import sys
import time
from typing import Optional
import logging

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__)

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# [국내주식] 순위분석 > 거래량순위[v1_국내주식-047]
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# 상수 정의
API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/volume-rank"

def volume_rank(
        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_div_cls_code: str,  # 필수, 분류 구분 코드
        fid_blng_cls_code: str,  # 필수, 소속 구분 코드
        fid_trgt_cls_code: str,  # 필수, 대상 구분 코드
        fid_trgt_exls_cls_code: str,  # 필수, 대상 제외 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_input_date_1: str,  # 필수, 입력 날짜1
        tr_cont: str = "",  # 선택, 연속 거래 여부
        dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None  # 선택, 누적 데이터프레임
) -> Optional[pd.DataFrame]:
    """
    [국내주식] 순위분석
    순위분석[v1_국내주식-047]
    순위분석 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
    
    Args:
        fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 ("J": KRX, "NX": NXT, "UN": 통합, "W": ELW)
        fid_cond_scr_div_code (str): 조건 화면 분류 코드 ("20171")
        fid_input_iscd (str): 입력 종목코드 ("0000": 전체, 기타: 업종코드)
        fid_div_cls_code (str): 분류 구분 코드 ("0": 전체, "1": 보통주, "2": 우선주)
        fid_blng_cls_code (str): 소속 구분 코드 ("0": 평균거래량, "1": 거래증가율, "2": 평균거래회전율, "3": 거래금액순, "4": 평균거래금액회전율)
        fid_trgt_cls_code (str): 대상 구분 코드 (9자리, "1" or "0", 차례대로 증거금 30% 40% 50% 60% 100% 신용보증금 30% 40% 50% 60%)
        fid_trgt_exls_cls_code (str): 대상 제외 구분 코드 (10자리, "1" or "0", 차례대로 투자위험/경고/주의 관리종목 정리매매 불성실공시 우선주 거래정지 ETF ETN 신용주문불가 SPAC)
        fid_input_price_1 (str): 입력 가격1 (가격 ~, 전체 가격 대상 조회 시 공란)
        fid_input_price_2 (str): 입력 가격2 (~ 가격, 전체 가격 대상 조회 시 공란)
        fid_vol_cnt (str): 거래량 수 (거래량 ~, 전체 거래량 대상 조회 시 공란)
        fid_input_date_1 (str): 입력 날짜1 (공란)
        tr_cont (str): 연속 거래 여부
        dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
        
    Returns:
        pd.DataFrame: 순위분석 데이터
        
    Example:
        >>> df = volume_rank(fid_cond_mrkt_div_code="J", fid_cond_scr_div_code="20171", fid_input_iscd="0000", fid_div_cls_code="0", fid_blng_cls_code="0", fid_trgt_cls_code="111111111", fid_trgt_exls_cls_code="0000000000", fid_input_price_1="0", fid_input_price_2="1000000", fid_vol_cnt="100000", fid_input_date_1="")
        >>> print(df)
    """
    if fid_cond_mrkt_div_code not in ["J", "NX", "UN", "W"]:
        raise ValueError("조건 시장 분류 코드 확인요망!!!")

    if fid_cond_scr_div_code != "20171":
        raise ValueError("조건 화면 분류 코드 확인요망!!!")

    if fid_input_iscd == "":  # "0000"은 전체를 의미하므로 유효한 값
        raise ValueError("입력 종목코드 확인요망!!!")

    if fid_div_cls_code not in ["0", "1", "2"]:
        raise ValueError("분류 구분 코드 확인요망!!!")

    if fid_blng_cls_code not in ["0", "1", "2", "3", "4"]:
        raise ValueError("소속 구분 코드 확인요망!!!")

    # To fix: description에 나와있는 자릿수와 다름(0 6개 입력해야 나옴)
    # if len(fid_trgt_cls_code) != 9 or not (all(c == '0' for c in fid_trgt_cls_code) or all(c == '1' for c in fid_trgt_cls_code)):
    #     raise ValueError("대상 구분 코드 확인요망!!!")

    # if len(fid_trgt_exls_cls_code) != 10 or not (all(c == '0' for c in fid_trgt_exls_cls_code) or all(c == '1' for c in fid_trgt_exls_cls_code)):
    #     raise ValueError("대상 제외 구분 코드 확인요망!!!")


    tr_id = "FHPST01710000"  # 거래량순위

    params = {
        "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_DIV_CLS_CODE": fid_div_cls_code,
        "FID_BLNG_CLS_CODE": fid_blng_cls_code,
        "FID_TRGT_CLS_CODE": fid_trgt_cls_code,
        "FID_TRGT_EXLS_CLS_CODE": fid_trgt_exls_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_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1
    }

    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 volume_rank(
                fid_cond_mrkt_div_code, fid_cond_scr_div_code, fid_input_iscd,
                fid_div_cls_code, fid_blng_cls_code, fid_trgt_cls_code,
                fid_trgt_exls_cls_code, fid_input_price_1, fid_input_price_2,
                fid_vol_cnt, fid_input_date_1, "N", dataframe
            )
        else:
            print("The End")
            return dataframe
    else:
        res.printError(API_URL)
        return pd.DataFrame()