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6.3 KiB
Python
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Python
"""
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Created on 2025-06-26
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"""
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import logging
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import time
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from typing import Optional, Tuple
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import sys
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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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# [해외주식] 기본시세 > 해외주식 기간별시세[v1_해외주식-010]
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# 상수 정의
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API_URL = "/uapi/overseas-price/v1/quotations/dailyprice"
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def dailyprice(
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auth: str, # 사용자권한정보
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excd: str, # 거래소코드
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symb: str, # 종목코드
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gubn: str, # 일/주/월구분
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bymd: str, # 조회기준일자
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modp: str, # 수정주가반영여부
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env_dv: str = "real", # 실전모의구분
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dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
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dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
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tr_cont: str = "",
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depth: int = 0,
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max_depth: int = 10
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) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
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"""
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[해외주식] 기본시세
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해외주식 기간별시세[v1_해외주식-010]
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해외주식 기간별시세 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
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Args:
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auth (str): 사용자권한정보 (예: "")
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excd (str): 거래소코드 (예: "NAS")
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symb (str): 종목코드 (예: "TSLA")
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gubn (str): 일/주/월구분 (예: "0")
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bymd (str): 조회기준일자(YYYYMMDD) (예: "20230101")
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modp (str): 수정주가반영여부 (예: "0")
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env_dv (str): 실전모의구분 (real:실전, demo:모의)
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dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
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dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
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tr_cont (str): 연속 거래 여부
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depth (int): 현재 재귀 깊이
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max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
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Returns:
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Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 해외주식 기간별시세 데이터
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Example:
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>>> df1, df2 = dailyprice("auth_token", "NAS", "TSLA", "0", "20230101", "0", "")
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>>> print(df1)
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>>> print(df2)
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# 로깅 설정
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# 필수 파라미터 검증
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if not excd:
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logger.error("excd is required. (e.g. 'NAS')")
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raise ValueError("excd is required. (e.g. 'NAS')")
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if not symb:
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logger.error("symb is required. (e.g. 'TSLA')")
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|
raise ValueError("symb is required. (e.g. 'TSLA')")
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if not gubn:
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logger.error("gubn is required. (e.g. '0')")
|
|
raise ValueError("gubn is required. (e.g. '0')")
|
|
if not modp:
|
|
logger.error("modp is required. (e.g. '0')")
|
|
raise ValueError("modp is required. (e.g. '0')")
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# 최대 재귀 깊이 체크
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if depth >= max_depth:
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logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
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return dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(), dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
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# TR ID 설정 (모의투자 지원 로직)
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if env_dv == "real" or env_dv == "demo":
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tr_id = "HHDFS76240000" # 실전/모의투자 공통 TR ID
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else:
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logger.error("env_dv can only be 'real' or 'demo'")
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raise ValueError("env_dv can only be 'real' or 'demo'")
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params = {
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"AUTH": auth,
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"EXCD": excd,
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"SYMB": symb,
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"GUBN": gubn,
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"BYMD": bymd,
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"MODP": modp,
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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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# output1 처리
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if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
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|
output_data = res.getBody().output1
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if output_data:
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|
# output1은 단일 객체, output2는 배열일 수 있음
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|
if isinstance(output_data, list):
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(output_data)
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|
else:
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# 단일 객체인 경우 리스트로 감싸서 DataFrame 생성
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|
current_data1 = pd.DataFrame([output_data])
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|
if dataframe1 is not None:
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|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
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|
else:
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|
dataframe1 = current_data1
|
|
else:
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|
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:
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|
dataframe2 = current_data2
|
|
else:
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|
if dataframe2 is None:
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|
dataframe2 = pd.DataFrame()
|
|
else:
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|
if dataframe2 is None:
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|
dataframe2 = pd.DataFrame()
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tr_cont = res.getHeader().tr_cont
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if tr_cont in ["M", "F"]:
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logger.info("Calling next page...")
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ka.smart_sleep()
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return dailyprice(
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auth,
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excd,
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|
symb,
|
|
gubn,
|
|
bymd,
|
|
modp,
|
|
env_dv,
|
|
dataframe1,
|
|
dataframe2,
|
|
"N",
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|
depth + 1,
|
|
max_depth
|
|
)
|
|
|
|
else:
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|
logger.info("Data fetch complete.")
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|
return dataframe1, dataframe2
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|
else:
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
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|
res.printError(API_URL)
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
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