# [장내채권] 기본시세 - 장내채권 평균단가조회
# Generated by KIS API Generator (Single API Mode)
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2025-06-19

"""

import logging
import time
import sys
from typing import Optional, Tuple

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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# [장내채권] 기본시세 > 장내채권 평균단가조회 [국내채권-158]
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# 상수 정의
API_URL = "/uapi/domestic-bond/v1/quotations/avg-unit"

def avg_unit(
        inqr_strt_dt: str,  # 조회시작일자
        inqr_end_dt: str,  # 조회종료일자
        pdno: str,  # 상품번호
        prdt_type_cd: str,  # 상품유형코드
        vrfc_kind_cd: str,  # 검증종류코드
        NK30: str = "",  # 연속조회키30
        FK100: str = "",  # 연속조회검색조건100
        dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None,  # 누적 데이터프레임 (output1)
        dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None,  # 누적 데이터프레임 (output2)
        dataframe3: Optional[pd.DataFrame] = None,  # 누적 데이터프레임 (output3)
        tr_cont: str = "",
        depth: int = 0,
        max_depth: int = 10
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
    """
    [장내채권] 기본시세 
    장내채권 평균단가조회[국내주식-158]
    장내채권 평균단가조회 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
    
    Args:
        inqr_strt_dt (str): 조회 시작 일자 (예: '20230101')
        inqr_end_dt (str): 조회 종료 일자 (예: '20230131')
        pdno (str): 상품번호, 공백: 전체, 특정종목 조회시 : 종목코드
        prdt_type_cd (str): 상품유형코드 (예: '302')
        vrfc_kind_cd (str): 검증종류코드 (예: '00')
        NK30 (str): 연속조회키30, 공백 허용
        FK100 (str): 연속조회검색조건100, 공백 허용
        dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
        dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
        dataframe3 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output3)
        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, pd.DataFrame]: 장내채권 평균단가조회 데이터
        
    Example:
        >>> df1, df2, df3 = avg_unit(
        ...     inqr_strt_dt='20230101',
        ...     inqr_end_dt='20230131',
        ...     pdno='KR2033022D33',
        ...     prdt_type_cd='302',
        ...     vrfc_kind_cd='00',
        ... )
        >>> print(df1)
        >>> print(df2)
        >>> print(df3)
    """
    # 필수 파라미터 검증
    if not inqr_strt_dt:
        logger.error("inqr_strt_dt is required. (e.g. '20230101')")
        raise ValueError("inqr_strt_dt is required. (e.g. '20230101')")

    if not inqr_end_dt:
        logger.error("inqr_end_dt is required. (e.g. '20230131')")
        raise ValueError("inqr_end_dt is required. (e.g. '20230131')")

    if not prdt_type_cd:
        logger.error("prdt_type_cd is required. (e.g. '302')")
        raise ValueError("prdt_type_cd is required. (e.g. '302')")

    if not vrfc_kind_cd:
        logger.error("vrfc_kind_cd is required. (e.g. '00')")
        raise ValueError("vrfc_kind_cd is required. (e.g. '00')")

    # 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(),
            dataframe3 if dataframe3 is not None else pd.DataFrame()
        )

    tr_id = "CTPF2005R"

    params = {
        "INQR_STRT_DT": inqr_strt_dt,
        "INQR_END_DT": inqr_end_dt,
        "PDNO": pdno,
        "PRDT_TYPE_CD": prdt_type_cd,
        "VRFC_KIND_CD": vrfc_kind_cd,
        "CTX_AREA_NK30": NK30,
        "CTX_AREA_FK100": FK100,
    }

    res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params)

    if res.isOK():
        # 연속조회 정보 업데이트
        tr_cont = res.getHeader().tr_cont
        NK30 = res.getBody().ctx_area_nk30
        FK100 = res.getBody().ctx_area_fk100

        # output1 데이터 처리
        current_data1 = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
        if dataframe1 is not None:
            dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
        else:
            dataframe1 = current_data1

        # output2 데이터 처리
        current_data2 = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
        if dataframe2 is not None:
            dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
        else:
            dataframe2 = current_data2

        # output3 데이터 처리
        current_data3 = pd.DataFrame(res.getBody().output3)
        if dataframe3 is not None:
            dataframe3 = pd.concat([dataframe3, current_data3], ignore_index=True)
        else:
            dataframe3 = current_data3

        if tr_cont in ["M", "F"]:  # 다음 페이지 존재
            logger.info("Call Next page...")
            ka.smart_sleep()  # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
            return avg_unit(
                inqr_strt_dt,
                inqr_end_dt,
                pdno,
                prdt_type_cd,
                vrfc_kind_cd,
                NK30,
                FK100,
                dataframe1,
                dataframe2,
                dataframe3,
                "N",
                depth + 1,
                max_depth
            )
        else:
            logger.info("Data fetch complete.")
            return dataframe1, dataframe2, dataframe3
    else:
        logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
        res.printError(API_URL)
        return pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame()