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