initial commit
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,130 @@
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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Created on 2025-06-17
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"""
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import sys
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import logging
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import pandas as pd
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sys.path.extend(['../..', '.']) # kis_auth 파일 경로 추가
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import kis_auth as ka
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from comp_interest import comp_interest
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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] 업종/기타 > 금리 종합(국내채권_금리)[국내주식-155]
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# 통합 컬럼 매핑 (모든 output에서 공통 사용)
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COLUMN_MAPPING = {
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'bcdt_code': '자료코드',
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||||
'hts_kor_isnm': 'HTS한글종목명',
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||||
'bond_mnrt_prpr': '채권금리현재가',
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||||
'prdy_vrss_sign': '전일대비부호',
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||||
'bond_mnrt_prdy_vrss': '채권금리전일대비',
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||||
'prdy_ctrt': '전일대비율',
|
||||
'stck_bsop_date': '주식영업일자',
|
||||
'bcdt_code': '자료코드',
|
||||
'hts_kor_isnm': 'HTS한글종목명',
|
||||
'bond_mnrt_prpr': '채권금리현재가',
|
||||
'prdy_vrss_sign': '전일대비부호',
|
||||
'bond_mnrt_prdy_vrss': '채권금리전일대비',
|
||||
'bstp_nmix_prdy_ctrt': '업종지수전일대비율',
|
||||
'stck_bsop_date': '주식영업일자'
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}
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NUMERIC_COLUMNS = []
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def main():
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"""
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[국내주식] 업종/기타
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금리 종합(국내채권_금리)[국내주식-155]
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금리 종합(국내채권_금리) 테스트 함수
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Parameters:
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- fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건시장분류코드 (Unique key(I))
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- fid_cond_scr_div_code (str): 조건화면분류코드 (Unique key(20702))
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||||
- fid_div_cls_code (str): 분류구분코드 (1: 해외금리지표)
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- fid_div_cls_code1 (str): 분류구분코드 (공백 : 전체)
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Returns:
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- Tuple[DataFrame, ...]: 금리 종합(국내채권_금리) 결과
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Example:
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>>> df1, df2 = comp_interest(fid_cond_mrkt_div_code="I", fid_cond_scr_div_code="20702", fid_div_cls_code="1", fid_div_cls_code1="")
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"""
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try:
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# pandas 출력 옵션 설정
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pd.set_option('display.max_columns', None) # 모든 컬럼 표시
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pd.set_option('display.width', None) # 출력 너비 제한 해제
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pd.set_option('display.max_rows', None) # 모든 행 표시
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# 토큰 발급
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logger.info("토큰 발급 중...")
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ka.auth()
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logger.info("토큰 발급 완료")
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# API 호출
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result1, result2 = comp_interest(
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fid_cond_mrkt_div_code="I", # 조건시장분류코드
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fid_cond_scr_div_code="20702", # 조건화면분류코드
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||||
fid_div_cls_code="1", # 분류구분코드
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fid_div_cls_code1="", # 분류구분코드
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)
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||||
# 결과 확인
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results = [result1, result2]
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if all(result is None or result.empty for result in results):
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logger.warning("조회된 데이터가 없습니다.")
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return
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# output1 결과 처리
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logger.info("=== output1 조회 ===")
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||||
if not result1.empty:
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||||
logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result1.columns.tolist())
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||||
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||||
# 통합 컬럼명 한글 변환 (필요한 컬럼만 자동 매핑됨)
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||||
result1 = result1.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
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||||
for col in NUMERIC_COLUMNS:
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||||
if col in result1.columns:
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||||
result1[col] = pd.to_numeric(result1[col], errors='coerce').round(2)
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||||
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||||
logger.info("output1 결과:")
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||||
print(result1)
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else:
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logger.info("output1 데이터가 없습니다.")
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||||
# output2 결과 처리
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||||
logger.info("=== output2 조회 ===")
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||||
if not result2.empty:
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||||
logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result2.columns.tolist())
|
||||
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||||
# 통합 컬럼명 한글 변환 (필요한 컬럼만 자동 매핑됨)
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||||
result2 = result2.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
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||||
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||||
for col in NUMERIC_COLUMNS:
|
||||
if col in result2.columns:
|
||||
result2[col] = pd.to_numeric(result2[col], errors='coerce').round(2)
|
||||
|
||||
logger.info("output2 결과:")
|
||||
print(result2)
|
||||
else:
|
||||
logger.info("output2 데이터가 없습니다.")
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||||
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||||
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except Exception as e:
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logger.error("에러 발생: %s", str(e))
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raise
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if __name__ == "__main__":
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main()
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@@ -0,0 +1,135 @@
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"""
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Created on 2025-06-17
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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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# [국내주식] 업종/기타 > 금리 종합(국내채권_금리)[국내주식-155]
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# 상수 정의
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API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/comp-interest"
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def comp_interest(
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fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건시장분류코드
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||||
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건화면분류코드
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||||
fid_div_cls_code: str, # 분류구분코드
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||||
fid_div_cls_code1: str, # 분류구분코드
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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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[국내주식] 업종/기타
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||||
금리 종합(국내채권_금리)[국내주식-155]
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금리 종합(국내채권_금리) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
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Args:
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fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건시장분류코드 (필수)
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fid_cond_scr_div_code (str): 조건화면분류코드 (필수)
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||||
fid_div_cls_code (str): 분류구분코드 (필수)
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||||
fid_div_cls_code1 (str): 분류구분코드 (공백 허용)
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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]: 금리 종합(국내채권_금리) 데이터
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Example:
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>>> df1, df2 = comp_interest('01', '20702', '1', '')
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>>> print(df1)
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||||
>>> print(df2)
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"""
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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 fid_cond_mrkt_div_code:
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logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. '01')")
|
||||
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. '01')")
|
||||
|
||||
if not fid_cond_scr_div_code:
|
||||
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20702')")
|
||||
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20702')")
|
||||
|
||||
if not fid_div_cls_code:
|
||||
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '1')")
|
||||
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '1')")
|
||||
|
||||
# 최대 재귀 깊이 체크
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||||
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()
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tr_id = "FHPST07020000"
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||||
params = {
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"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
||||
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
||||
"FID_DIV_CLS_CODE": fid_div_cls_code,
|
||||
"FID_DIV_CLS_CODE1": fid_div_cls_code1,
|
||||
}
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# API 호출
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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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||||
current_data1 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
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||||
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1],
|
||||
ignore_index=True) if dataframe1 is not None else current_data1
|
||||
else:
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||||
dataframe1 = dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame()
|
||||
|
||||
# output2 처리
|
||||
if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
|
||||
output_data = res.getBody().output2
|
||||
if output_data:
|
||||
current_data2 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
||||
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2],
|
||||
ignore_index=True) if dataframe2 is not None else current_data2
|
||||
else:
|
||||
dataframe2 = dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
||||
|
||||
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...")
|
||||
ka.smart_sleep()
|
||||
return comp_interest(
|
||||
fid_cond_mrkt_div_code,
|
||||
fid_cond_scr_div_code,
|
||||
fid_div_cls_code,
|
||||
fid_div_cls_code1,
|
||||
"N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
||||
)
|
||||
else:
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||||
logger.info("Data fetch complete.")
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||||
return dataframe1, dataframe2
|
||||
else:
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||||
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
||||
res.printError(API_URL)
|
||||
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
||||
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