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2026-01-31 22:34:57 +09:00

167 lines
6.7 KiB
Python

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 > 국내주식 재무비율 순위[v1_국내주식-092]
##############################################################################################
# 상수 정의
API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/finance-ratio"
def finance_ratio(
fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
fid_input_price_1: str, # 입력 가격1
fid_input_price_2: str, # 입력 가격2
fid_vol_cnt: str, # 거래량 수
fid_input_option_1: str, # 입력 옵션1
fid_input_option_2: str, # 입력 옵션2
fid_rank_sort_cls_code: str, # 순위 정렬 구분 코드
fid_blng_cls_code: str, # 소속 구분 코드
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None # 누적 데이터프레임
) -> Optional[pd.DataFrame]:
"""
[국내주식] 순위분석
국내주식 재무비율 순위[v1_국내주식-092]
국내주식 재무비율 순위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
Args:
fid_trgt_cls_code (str): 대상 구분 코드 (0 : 전체)
fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 (J:KRX, NX:NXT)
fid_cond_scr_div_code (str): 조건 화면 분류 코드 (Unique key, 20175)
fid_input_iscd (str): 입력 종목코드 (0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200)
fid_div_cls_code (str): 분류 구분 코드 (0 : 전체)
fid_input_price_1 (str): 입력 가격1 (입력값 없을때 전체, 가격 ~)
fid_input_price_2 (str): 입력 가격2 (입력값 없을때 전체, ~ 가격)
fid_vol_cnt (str): 거래량 수 (입력값 없을때 전체, 거래량 ~)
fid_input_option_1 (str): 입력 옵션1 (회계년도 입력, ex 2023)
fid_input_option_2 (str): 입력 옵션2 (0: 1/4분기, 1: 반기, 2: 3/4분기, 3: 결산)
fid_rank_sort_cls_code (str): 순위 정렬 구분 코드 (7: 수익성 분석, 11: 안정성 분석, 15: 성장성 분석, 20: 활동성 분석)
fid_blng_cls_code (str): 소속 구분 코드 (0)
fid_trgt_exls_cls_code (str): 대상 제외 구분 코드 (0 : 전체)
tr_cont (str): 연속 거래 여부 (공백 : 초기 조회, N : 다음 데이터 조회)
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
Returns:
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 재무비율 순위 데이터
Example:
>>> df = finance_ratio(
... fid_trgt_cls_code="0",
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
... fid_cond_scr_div_code="20175",
... fid_input_iscd="0000",
... fid_div_cls_code="0",
... fid_input_price_1="",
... fid_input_price_2="",
... fid_vol_cnt="",
... fid_input_option_1="2023",
... fid_input_option_2="3",
... fid_rank_sort_cls_code="7",
... fid_blng_cls_code="0",
... fid_trgt_exls_cls_code="0"
... )
>>> print(df)
"""
# 필수 파라미터 검증
if fid_trgt_cls_code == "":
raise ValueError("대상 구분 코드 확인요망!!!")
if fid_cond_mrkt_div_code != "J":
raise ValueError("조건 시장 분류 코드 확인요망!!!")
if fid_cond_scr_div_code != "20175":
raise ValueError("조건 화면 분류 코드 확인요망!!!")
if fid_input_iscd not in ["0000", "0001", "1001", "2001"]:
raise ValueError("입력 종목코드 확인요망!!!")
if fid_div_cls_code != "0":
raise ValueError("분류 구분 코드 확인요망!!!")
if fid_input_option_2 not in ["0", "1", "2", "3"]:
raise ValueError("입력 옵션2 확인요망!!!")
if fid_rank_sort_cls_code not in ["7", "11", "15", "20"]:
raise ValueError("순위 정렬 구분 코드 확인요망!!!")
if fid_blng_cls_code != "0":
raise ValueError("소속 구분 코드 확인요망!!!")
if fid_trgt_exls_cls_code != "0":
raise ValueError("대상 제외 구분 코드 확인요망!!!")
tr_id = "FHPST01750000"
params = {
"fid_trgt_cls_code": fid_trgt_cls_code,
"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_input_price_1": fid_input_price_1,
"fid_input_price_2": fid_input_price_2,
"fid_vol_cnt": fid_vol_cnt,
"fid_input_option_1": fid_input_option_1,
"fid_input_option_2": fid_input_option_2,
"fid_rank_sort_cls_code": fid_rank_sort_cls_code,
"fid_blng_cls_code": fid_blng_cls_code,
"fid_trgt_exls_cls_code": fid_trgt_exls_cls_code,
}
# API 호출
res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params)
if res.isOK():
# 응답 데이터 처리
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
else:
current_data = pd.DataFrame()
# 데이터프레임 병합
if dataframe is not None:
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
else:
dataframe = current_data
# 연속 거래 여부 확인
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
if tr_cont == "M":
print("Call Next")
ka.smart_sleep()
return finance_ratio(
fid_trgt_cls_code,
fid_cond_mrkt_div_code,
fid_cond_scr_div_code,
fid_input_iscd,
fid_div_cls_code,
fid_input_price_1,
fid_input_price_2,
fid_vol_cnt,
fid_input_option_1,
fid_input_option_2,
fid_rank_sort_cls_code,
fid_blng_cls_code,
fid_trgt_exls_cls_code,
"N", dataframe
)
else:
print("The End")
return dataframe
else:
# 오류 처리
res.printError(API_URL)
return pd.DataFrame()