# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2025-06-30

"""

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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# [해외주식] 기본시세 > 해외주식 종목_지수_환율기간별시세(일_주_월_년)[v1_해외주식-012]
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# 상수 정의
API_URL = "/uapi/overseas-price/v1/quotations/inquire-daily-chartprice"

def inquire_daily_chartprice(
    fid_cond_mrkt_div_code: str,  # FID 조건 시장 분류 코드
    fid_input_iscd: str,  # FID 입력 종목코드
    fid_input_date_1: str,  # FID 입력 날짜1
    fid_input_date_2: str,  # FID 입력 날짜2
    fid_period_div_code: str,  # FID 기간 분류 코드
    env_dv: str = "real",  # 실전모의구분
    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]:
    """
    [해외주식] 기본시세 
    해외주식 종목_지수_환율기간별시세(일_주_월_년)[v1_해외주식-012]
    해외주식 종목_지수_환율기간별시세(일_주_월_년) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
    
    Args:
        fid_cond_mrkt_div_code (str): N: 해외지수, X 환율, I: 국채, S:금선물
        fid_input_iscd (str): 종목코드 ※ 해외주식 마스터 코드 참조  (포럼 > FAQ > 종목정보 다운로드(해외) > 해외지수)  ※ 해당 API로 미국주식 조회 시, 다우30, 나스닥100, S&P500 종목만 조회 가능합니다. 더 많은 미국주식 종목 시세를 이용할 시에는, 해외주식기간별시세 API 사용 부탁드립니다.
        fid_input_date_1 (str): 시작일자(YYYYMMDD)
        fid_input_date_2 (str): 종료일자(YYYYMMDD)
        fid_period_div_code (str): D:일, W:주, M:월, Y:년
        env_dv (str): 실전모의구분 (real:실전, demo:모의)
        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]: 해외주식 종목_지수_환율기간별시세(일_주_월_년) 데이터
        
    Example:
        >>> df1, df2 = inquire_daily_chartprice(
        ...     fid_cond_mrkt_div_code="N",
        ...     fid_input_iscd=".DJI",
        ...     fid_input_date_1="20220401",
        ...     fid_input_date_2="20220613",
        ...     fid_period_div_code="D",
        ...     env_dv="real"
        ... )
        >>> print(df1)
        >>> print(df2)
    """
    # [필수 파라미터 검증]
    if not fid_cond_mrkt_div_code:
        logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'N')")
        raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'N')")
    if not fid_input_iscd:
        logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '.DJI')")
        raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '.DJI')")
    if not fid_input_date_1:
        logger.error("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20220401')")
        raise ValueError("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20220401')")
    if not fid_input_date_2:
        logger.error("fid_input_date_2 is required. (e.g. '20220613')")
        raise ValueError("fid_input_date_2 is required. (e.g. '20220613')")
    if not fid_period_div_code:
        logger.error("fid_period_div_code is required. (e.g. 'D')")
        raise ValueError("fid_period_div_code is required. (e.g. 'D')")

    # 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 설정 (모의투자 지원 로직)
    if env_dv == "real" or env_dv == "demo":
        tr_id = "FHKST03030100"  # 실전투자용 TR ID
    else:
        raise ValueError("env_dv can only be 'real' or 'demo'")

    params = {
        "FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
        "FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
        "FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
        "FID_INPUT_DATE_2": fid_input_date_2,
        "FID_PERIOD_DIV_CODE": fid_period_div_code,
    }

    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 inquire_daily_chartprice(
                fid_cond_mrkt_div_code,
                fid_input_iscd,
                fid_input_date_1,
                fid_input_date_2,
                fid_period_div_code,
                env_dv,
                "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()
