initial commit
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,148 @@
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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 inquire_index_daily_price import inquire_index_daily_price
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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 > 국내업종 일자별지수 [v1_국내주식-065]
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# 통합 컬럼 매핑 (모든 output에서 공통 사용)
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COLUMN_MAPPING = {
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'bstp_nmix_prpr': '업종 지수 현재가',
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||||
'bstp_nmix_prdy_vrss': '업종 지수 전일 대비',
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||||
'prdy_vrss_sign': '전일 대비 부호',
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||||
'bstp_nmix_prdy_ctrt': '업종 지수 전일 대비율',
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||||
'acml_vol': '누적 거래량',
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||||
'acml_tr_pbmn': '누적 거래 대금',
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'bstp_nmix_oprc': '업종 지수 시가2',
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||||
'bstp_nmix_hgpr': '업종 지수 최고가',
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||||
'bstp_nmix_lwpr': '업종 지수 최저가',
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||||
'prdy_vol': '전일 거래량',
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||||
'ascn_issu_cnt': '상승 종목 수',
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||||
'down_issu_cnt': '하락 종목 수',
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||||
'stnr_issu_cnt': '보합 종목 수',
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||||
'uplm_issu_cnt': '상한 종목 수',
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||||
'lslm_issu_cnt': '하한 종목 수',
|
||||
'prdy_tr_pbmn': '전일 거래 대금',
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||||
'dryy_bstp_nmix_hgpr_date': '연중업종지수최고가일자',
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||||
'dryy_bstp_nmix_hgpr': '연중업종지수최고가',
|
||||
'dryy_bstp_nmix_lwpr': '연중업종지수최저가',
|
||||
'dryy_bstp_nmix_lwpr_date': '연중업종지수최저가일자',
|
||||
'stck_bsop_date': '주식 영업 일자',
|
||||
'bstp_nmix_prpr': '업종 지수 현재가',
|
||||
'prdy_vrss_sign': '전일 대비 부호',
|
||||
'bstp_nmix_prdy_vrss': '업종 지수 전일 대비',
|
||||
'bstp_nmix_prdy_ctrt': '업종 지수 전일 대비율',
|
||||
'bstp_nmix_oprc': '업종 지수 시가2',
|
||||
'bstp_nmix_hgpr': '업종 지수 최고가',
|
||||
'bstp_nmix_lwpr': '업종 지수 최저가',
|
||||
'acml_vol_rlim': '누적 거래량 비중',
|
||||
'acml_vol': '누적 거래량',
|
||||
'acml_tr_pbmn': '누적 거래 대금',
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||||
'invt_new_psdg': '투자 신 심리도',
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'd20_dsrt': '20일 이격도'
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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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국내업종 일자별지수[v1_국내주식-065]
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국내업종 일자별지수 테스트 함수
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Parameters:
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- fid_period_div_code (str): FID 기간 분류 코드 (일/주/월 구분코드 ( D:일별 , W:주별, M:월별 ))
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||||
- fid_cond_mrkt_div_code (str): FID 조건 시장 분류 코드 (시장구분코드 (업종 U))
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||||
- fid_input_iscd (str): FID 입력 종목코드 (코스피(0001), 코스닥(1001), 코스피200(2001) ... 포탈 (FAQ : 종목정보 다운로드(국내) - 업종코드 참조))
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||||
- fid_input_date_1 (str): FID 입력 날짜1 (입력 날짜(ex. 20240223))
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||||
Returns:
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- Tuple[DataFrame, ...]: 국내업종 일자별지수 결과
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Example:
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>>> df1, df2 = inquire_index_daily_price(fid_period_div_code="D", fid_cond_mrkt_div_code="U", fid_input_iscd="0001", fid_input_date_1="20250101")
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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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||||
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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 = inquire_index_daily_price(
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||||
fid_period_div_code="D", # FID 기간 분류 코드
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||||
fid_cond_mrkt_div_code="U", # FID 조건 시장 분류 코드
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||||
fid_input_iscd="0001", # FID 입력 종목코드
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fid_input_date_1="20250101", # FID 입력 날짜1
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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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||||
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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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||||
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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||||
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||||
# output2 결과 처리
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||||
logger.info("=== output2 조회 ===")
|
||||
if not result2.empty:
|
||||
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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||||
|
||||
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 +1,134 @@
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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
|
||||
|
||||
import pandas as pd
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||||
|
||||
sys.path.extend(['../..', '.'])
|
||||
import kis_auth as ka
|
||||
|
||||
|
||||
# 로깅 설정
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||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
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||||
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||||
# [국내주식] 업종/기타 > 국내업종 일자별지수 [v1_국내주식-065]
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# 상수 정의
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API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-index-daily-price"
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def inquire_index_daily_price(
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||||
fid_period_div_code: str, # FID 기간 분류 코드
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||||
fid_cond_mrkt_div_code: str, # FID 조건 시장 분류 코드
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||||
fid_input_iscd: str, # FID 입력 종목코드
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||||
fid_input_date_1: str, # FID 입력 날짜1
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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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||||
국내업종 일자별지수[v1_국내주식-065]
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||||
국내업종 일자별지수 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
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Args:
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||||
fid_period_div_code (str): 일/주/월 구분코드 ( D:일별 , W:주별, M:월별 )
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||||
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (업종 U)
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||||
fid_input_iscd (str): 코스피(0001), 코스닥(1001), 코스피200(2001) ... 포탈 (FAQ : 종목정보 다운로드(국내) - 업종코드 참조)
|
||||
fid_input_date_1 (str): 입력 날짜(ex. 20240223)
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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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||||
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||||
Returns:
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||||
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 국내업종 일자별지수 데이터
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||||
Example:
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>>> df1, df2 = inquire_index_daily_price('D', 'U', '0001', '20240223')
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||||
>>> print(df1)
|
||||
>>> print(df2)
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||||
"""
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||||
# 필수 파라미터 검증
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||||
if not fid_period_div_code:
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||||
logger.error("fid_period_div_code is required. (e.g. 'D')")
|
||||
raise ValueError("fid_period_div_code is required. (e.g. 'D')")
|
||||
|
||||
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
||||
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
||||
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
||||
|
||||
if not fid_input_iscd:
|
||||
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0001')")
|
||||
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0001')")
|
||||
|
||||
if not fid_input_date_1:
|
||||
logger.error("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20240223')")
|
||||
raise ValueError("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20240223')")
|
||||
|
||||
# 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()
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||||
tr_id = "FHPUP02120000"
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||||
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||||
params = {
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||||
"FID_PERIOD_DIV_CODE": fid_period_div_code,
|
||||
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
||||
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
||||
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
|
||||
}
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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'):
|
||||
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])
|
||||
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True) if dataframe1 is not None else current_data1
|
||||
else:
|
||||
dataframe1 = pd.DataFrame() if dataframe1 is None else dataframe1
|
||||
|
||||
# output2 처리
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||||
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:
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||||
dataframe2 = pd.DataFrame() if dataframe2 is None else dataframe2
|
||||
|
||||
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 inquire_index_daily_price(
|
||||
fid_period_div_code,
|
||||
fid_cond_mrkt_div_code,
|
||||
fid_input_iscd,
|
||||
fid_input_date_1,
|
||||
"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()
|
||||
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