initial commit
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,113 @@
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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_vi_status import inquire_vi_status
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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] 기본시세 > 변동성완화장치(VI) 현황[v1_국내주식-055]
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COLUMN_MAPPING = {
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'Output1': '응답상세',
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'hts_kor_isnm': 'HTS 한글 종목명',
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||||
'mksc_shrn_iscd': '유가증권 단축 종목코드',
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||||
'vi_cls_code': 'VI발동상태',
|
||||
'bsop_date': '영업 일자',
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||||
'cntg_vi_hour': 'VI발동시간',
|
||||
'vi_cncl_hour': 'VI해제시간',
|
||||
'vi_kind_code': 'VI종류코드',
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||||
'vi_prc': 'VI발동가격',
|
||||
'vi_stnd_prc': '정적VI발동기준가격',
|
||||
'vi_dprt': '정적VI발동괴리율',
|
||||
'vi_dmc_stnd_prc': '동적VI발동기준가격',
|
||||
'vi_dmc_dprt': '동적VI발동괴리율',
|
||||
'vi_count': 'VI발동횟수'
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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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||||
변동성완화장치(VI) 현황[v1_국내주식-055]
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||||
변동성완화장치(VI) 현황 테스트 함수
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Parameters:
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- fid_div_cls_code (str): FID 분류 구분 코드 (0:전체 1:상승 2:하락)
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||||
- fid_cond_scr_div_code (str): FID 조건 화면 분류 코드 (20139)
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||||
- fid_mrkt_cls_code (str): FID 시장 구분 코드 (0:전체 K:거래소 Q:코스닥)
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||||
- fid_input_iscd (str): FID 입력 종목코드 ()
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||||
- fid_rank_sort_cls_code (str): FID 순위 정렬 구분 코드 (0:전체1:정적2:동적3:정적&동적)
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||||
- fid_input_date_1 (str): FID 입력 날짜1 (영업일)
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||||
- fid_trgt_cls_code (str): FID 대상 구분 코드 ()
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||||
- fid_trgt_exls_cls_code (str): FID 대상 제외 구분 코드 ()
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||||
Returns:
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||||
- DataFrame: 변동성완화장치(VI) 현황 결과
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Example:
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>>> df = inquire_vi_status(fid_div_cls_code="0", fid_cond_scr_div_code="20139", fid_mrkt_cls_code="0", fid_input_iscd="", fid_rank_sort_cls_code="0", fid_input_date_1="20250101", fid_trgt_cls_code="", fid_trgt_exls_cls_code="")
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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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||||
result = inquire_vi_status(
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||||
fid_div_cls_code="0", # FID 분류 구분 코드
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||||
fid_cond_scr_div_code="20139", # FID 조건 화면 분류 코드
|
||||
fid_mrkt_cls_code="0", # FID 시장 구분 코드
|
||||
fid_input_iscd="", # FID 입력 종목코드
|
||||
fid_rank_sort_cls_code="0", # FID 순위 정렬 구분 코드
|
||||
fid_input_date_1="20200420", # FID 입력 날짜1
|
||||
fid_trgt_cls_code="0", # FID 대상 구분 코드
|
||||
fid_trgt_exls_cls_code="", # FID 대상 제외 구분 코드
|
||||
)
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||||
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||||
if result is None or result.empty:
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||||
logger.warning("조회된 데이터가 없습니다.")
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||||
return
|
||||
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||||
# 컬럼명 출력
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||||
logger.info("사용 가능한 컬럼 목록:")
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||||
logger.info(result.columns.tolist())
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||||
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||||
# 한글 컬럼명으로 변환
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||||
result = result.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
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||||
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||||
for col in NUMERIC_COLUMNS:
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||||
if col in result.columns:
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||||
result[col] = pd.to_numeric(result[col], errors='coerce').round(2)
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||||
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||||
# 결과 출력
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||||
logger.info("=== 변동성완화장치(VI) 현황 결과 ===")
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||||
logger.info("조회된 데이터 건수: %d", len(result))
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||||
print(result)
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||||
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||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error("에러 발생: %s", str(e))
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||||
raise
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||||
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||||
if __name__ == "__main__":
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||||
main()
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||||
@@ -0,0 +1,158 @@
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"""
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||||
Created on 2025-06-17
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||||
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||||
"""
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||||
import logging
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import time
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from typing import Optional
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||||
import sys
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||||
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import pandas as pd
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||||
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||||
sys.path.extend(['../..', '.'])
|
||||
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')
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
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||||
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||||
# [국내주식] 기본시세 > 변동성완화장치(VI) 현황[v1_국내주식-055]
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# 상수 정의
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API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-vi-status"
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def inquire_vi_status(
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||||
fid_div_cls_code: str, # FID 분류 구분 코드
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||||
fid_cond_scr_div_code: str, # FID 조건 화면 분류 코드
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||||
fid_mrkt_cls_code: str, # FID 시장 구분 코드
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||||
fid_input_iscd: str, # FID 입력 종목코드
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||||
fid_rank_sort_cls_code: str, # FID 순위 정렬 구분 코드
|
||||
fid_input_date_1: str, # FID 입력 날짜1
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||||
fid_trgt_cls_code: str, # FID 대상 구분 코드
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||||
fid_trgt_exls_cls_code: str, # FID 대상 제외 구분 코드
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||||
tr_cont: str = "",
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||||
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
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||||
depth: int = 0,
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||||
max_depth: int = 10
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||||
) -> Optional[pd.DataFrame]:
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||||
"""
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||||
[국내주식] 업종/기타
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||||
변동성완화장치(VI) 현황[v1_국내주식-055]
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||||
변동성완화장치(VI) 현황 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
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||||
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||||
Args:
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||||
fid_div_cls_code (str): 0:전체 1:상승 2:하락
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||||
fid_cond_scr_div_code (str): 20139
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||||
fid_mrkt_cls_code (str): 0:전체 K:거래소 Q:코스닥
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||||
fid_input_iscd (str): 종목코드
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||||
fid_rank_sort_cls_code (str): 0:전체 1:정적 2:동적 3:정적&동적
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||||
fid_input_date_1 (str): 영업일
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||||
fid_trgt_cls_code (str): 대상 구분 코드
|
||||
fid_trgt_exls_cls_code (str): 대상 제외 구분 코드
|
||||
tr_cont (str): 연속 거래 여부
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||||
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
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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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||||
Optional[pd.DataFrame]: 변동성완화장치(VI) 현황 데이터
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||||
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||||
Example:
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||||
>>> df = inquire_vi_status(
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||||
... fid_div_cls_code="0",
|
||||
... fid_cond_scr_div_code="20139",
|
||||
... fid_mrkt_cls_code="0",
|
||||
... fid_input_iscd="005930",
|
||||
... fid_rank_sort_cls_code="0",
|
||||
... fid_input_date_1="20240126",
|
||||
... fid_trgt_cls_code="",
|
||||
... fid_trgt_exls_cls_code=""
|
||||
... )
|
||||
>>> print(df)
|
||||
"""
|
||||
# 로깅 설정
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||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
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||||
# 필수 파라미터 검증 (첨부된 사진 기준, 비어있으면 빼고 체크)
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||||
if not fid_cond_scr_div_code:
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||||
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20139')")
|
||||
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20139')")
|
||||
|
||||
if not fid_mrkt_cls_code:
|
||||
logger.error("fid_mrkt_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
||||
raise ValueError("fid_mrkt_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
||||
|
||||
if not fid_rank_sort_cls_code:
|
||||
logger.error("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
||||
raise ValueError("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
||||
|
||||
if not fid_input_date_1:
|
||||
logger.error("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20200420')")
|
||||
raise ValueError("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20200420')")
|
||||
|
||||
if not fid_div_cls_code:
|
||||
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
||||
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
||||
|
||||
# 최대 재귀 깊이 체크
|
||||
if depth >= max_depth:
|
||||
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
||||
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
||||
|
||||
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||||
tr_id = "FHPST01390000"
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||||
|
||||
params = {
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||||
"FID_DIV_CLS_CODE": fid_div_cls_code,
|
||||
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
||||
"FID_MRKT_CLS_CODE": fid_mrkt_cls_code,
|
||||
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
||||
"FID_RANK_SORT_CLS_CODE": fid_rank_sort_cls_code,
|
||||
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
|
||||
"FID_TRGT_CLS_CODE": fid_trgt_cls_code,
|
||||
"FID_TRGT_EXLS_CLS_CODE": fid_trgt_exls_cls_code,
|
||||
}
|
||||
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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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||||
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
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output_data = res.getBody().output
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||||
if not isinstance(output_data, list):
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||||
output_data = [output_data]
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||||
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
||||
else:
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||||
current_data = pd.DataFrame()
|
||||
|
||||
if dataframe is not None:
|
||||
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
||||
else:
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||||
dataframe = current_data
|
||||
|
||||
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
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|
||||
if tr_cont == "M":
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||||
logger.info("Calling next page...")
|
||||
ka.smart_sleep()
|
||||
return inquire_vi_status(
|
||||
fid_div_cls_code,
|
||||
fid_cond_scr_div_code,
|
||||
fid_mrkt_cls_code,
|
||||
fid_input_iscd,
|
||||
fid_rank_sort_cls_code,
|
||||
fid_input_date_1,
|
||||
fid_trgt_cls_code,
|
||||
fid_trgt_exls_cls_code,
|
||||
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
logger.info("Data fetch complete.")
|
||||
return dataframe
|
||||
else:
|
||||
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
||||
res.printError(API_URL)
|
||||
return pd.DataFrame()
|
||||
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