# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2025-07-10

"""

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

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] 기본시세 > 회원사 실 시간 매매동향(틱)[국내주식-163]
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# 상수 정의
API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/frgnmem-trade-trend"

def frgnmem_trade_trend(
        fid_cond_scr_div_code: str,  # 화면분류코드
        fid_cond_mrkt_div_code: str,  # 조건시장구분코드
        fid_input_iscd: str,  # 종목코드
        fid_input_iscd_2: str,  # 회원사코드
        fid_mrkt_cls_code: str,  # 시장구분코드
        fid_vol_cnt: str,  # 거래량
        dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None,  # 누적 데이터프레임 (output1)
        dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None,  # 누적 데이터프레임 (output2)
        tr_cont: str = "",
        depth: int = 0,
        max_depth: int = 10
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
    """
    [국내주식] 시세분석 
    회원사 실 시간 매매동향(틱)[국내주식-163]
    회원사 실 시간 매매동향(틱) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
    
    Args:
        fid_cond_scr_div_code (str): 20432(primary key)
        fid_cond_mrkt_div_code (str): J 고정입력
        fid_input_iscd (str): ex. 005930(삼성전자)   ※ FID_INPUT_ISCD(종목코드) 혹은 FID_MRKT_CLS_CODE(시장구분코드) 둘 중 하나만 입력
        fid_input_iscd_2 (str): ex. 99999(전체)  ※ 회원사코드 (kis developers 포탈 사이트 포럼-> FAQ -> 종목정보 다운로드(국내) 참조)
        fid_mrkt_cls_code (str): A(전체),K(코스피), Q(코스닥), K2(코스피200), W(ELW)  ※ FID_INPUT_ISCD(종목코드) 혹은 FID_MRKT_CLS_CODE(시장구분코드) 둘 중 하나만 입력
        fid_vol_cnt (str): 거래량 ~
        dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
        dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
        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]: 회원사 실 시간 매매동향(틱) 데이터
        
    Example:
        >>> df1, df2 = frgnmem_trade_trend(
        ...     fid_cond_scr_div_code="20432",
        ...     fid_cond_mrkt_div_code="J",
        ...     fid_input_iscd="005930",
        ...     fid_input_iscd_2="99999",
        ...     fid_mrkt_cls_code="A",
        ...     fid_vol_cnt="1000"
        ... )
        >>> print(df1)
        >>> print(df2)
    """
    # [필수 파라미터 검증]
    if not fid_cond_scr_div_code:
        logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20432')")
        raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20432')")
    if not fid_cond_mrkt_div_code or fid_cond_mrkt_div_code != "J":
        logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
        raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
    if not fid_input_iscd:
        logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '005930')")
        raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '005930')")
    if not fid_input_iscd_2:
        logger.error("fid_input_iscd_2 is required. (e.g. '99999')")
        raise ValueError("fid_input_iscd_2 is required. (e.g. '99999')")
    if not fid_mrkt_cls_code:
        logger.error("fid_mrkt_cls_code is required. (e.g. 'A')")
        raise ValueError("fid_mrkt_cls_code is required. (e.g. 'A')")

    # 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()

    tr_id = "FHPST04320000"

    params = {
        "FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
        "FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
        "FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
        "FID_INPUT_ISCD_2": fid_input_iscd_2,
        "FID_MRKT_CLS_CODE": fid_mrkt_cls_code,
        "FID_VOL_CNT": fid_vol_cnt,
    }

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

    if res.isOK():
        # output1 처리
        if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
            output_data = res.getBody().output1
            if output_data:
                # output1은 단일 객체, output2는 배열일 수 있음
                if isinstance(output_data, list):
                    current_data1 = pd.DataFrame(output_data)
                else:
                    # 단일 객체인 경우 리스트로 감싸서 DataFrame 생성
                    current_data1 = pd.DataFrame([output_data])

                if dataframe1 is not None:
                    dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
                else:
                    dataframe1 = current_data1
            else:
                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:
                    dataframe2 = current_data2
            else:
                if dataframe2 is None:
                    dataframe2 = pd.DataFrame()
        else:
            if dataframe2 is None:
                dataframe2 = pd.DataFrame()
        tr_cont = res.getHeader().tr_cont

        if tr_cont in ["M", "F"]:
            logger.info("Calling next page...")
            ka.smart_sleep()
            return frgnmem_trade_trend(
                fid_cond_scr_div_code,
                fid_input_iscd,
                fid_input_iscd_2,
                fid_mrkt_cls_code,
                fid_vol_cnt,
                "N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
            )
        else:
            logger.info("Data fetch complete.")
            return dataframe1, dataframe2
    else:
        logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
        res.printError(API_URL)
        return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
