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2026-02-04 00:16:34 +09:00
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132
한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/lendable_by_company/chk_lendable_by_company.py Normal file
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@@ -0,0 +1,132 @@
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2025-06-17
"""
import logging
import sys
import pandas as pd
sys.path.extend(['../..', '.']) # kis_auth 파일 경로 추가
import kis_auth as ka
from lendable_by_company import lendable_by_company
# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
##############################################################################################
# [국내주식] 종목정보 > 당사 대주가능 종목 [국내주식-195]
##############################################################################################
# 통합 컬럼 매핑 (모든 output에서 공통 사용)
COLUMN_MAPPING = {
'pdno': '상품번호',
'papr': '액면가',
'bfdy_clpr': '전일종가',
'sbst_prvs': '대용가',
'lmt_qty1': '한도수량1',
'use_qty1': '사용수량1',
'trad_psbl_qty2': '매매가능수량2',
'rght_type_cd': '권리유형코드',
'bass_dt': '기준일자',
'psbl_yn': '가능여부',
'tot_stup_lmt_qty': '총설정한도수량',
'brch_lmt_qty': '지점한도수량',
'rqst_psbl_qty': '신청가능수량'
}
NUMERIC_COLUMNS = []
def main():
"""
[국내주식] 종목정보
당사 대주가능 종목[국내주식-195]
당사 대주가능 종목 테스트 함수
Parameters:
- excg_dvsn_cd (str): 거래소구분코드 (00(전체), 02(거래소), 03(코스닥))
- pdno (str): 상품번호 (공백 : 전체조회, 종목코드 입력 시 해당종목만 조회)
- thco_stln_psbl_yn (str): 당사대주가능여부 (Y)
- inqr_dvsn_1 (str): 조회구분1 (0 : 전체조회, 1: 종목코드순 정렬)
- ctx_area_fk200 (str): 연속조회검색조건200 (미입력 (다음조회 불가))
- ctx_area_nk100 (str): 연속조회키100 (미입력 (다음조회 불가))
Returns:
- Tuple[DataFrame, ...]: 당사 대주가능 종목 결과
Example:
>>> df1, df2 = lendable_by_company(excg_dvsn_cd="00", pdno="", thco_stln_psbl_yn="Y", inqr_dvsn_1="0", ctx_area_fk200="", ctx_area_nk100="")
"""
try:
# pandas 출력 옵션 설정
pd.set_option('display.max_columns', None) # 모든 컬럼 표시
pd.set_option('display.width', None) # 출력 너비 제한 해제
pd.set_option('display.max_rows', None) # 모든 행 표시
# 토큰 발급
logger.info("토큰 발급 중...")
ka.auth()
logger.info("토큰 발급 완료")
# API 호출
result1, result2 = lendable_by_company(
excg_dvsn_cd="00", # 거래소구분코드
pdno="", # 상품번호
thco_stln_psbl_yn="Y", # 당사대주가능여부
inqr_dvsn_1="0", # 조회구분1
ctx_area_fk200="", # 연속조회검색조건200
ctx_area_nk100="", # 연속조회키100
)
# 결과 확인
results = [result1, result2]
if all(result is None or result.empty for result in results):
logger.warning("조회된 데이터가 없습니다.")
return
# output1 결과 처리
logger.info("=== output1 조회 ===")
if not result1.empty:
logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result1.columns.tolist())
# 통합 컬럼명 한글 변환 (필요한 컬럼만 자동 매핑됨)
result1 = result1.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
for col in NUMERIC_COLUMNS:
if col in result1.columns:
result1[col] = pd.to_numeric(result1[col], errors='coerce').round(2)
logger.info("output1 결과:")
print(result1)
else:
logger.info("output1 데이터가 없습니다.")
# output2 결과 처리
logger.info("=== output2 조회 ===")
if not result2.empty:
logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result2.columns.tolist())
# 통합 컬럼명 한글 변환 (필요한 컬럼만 자동 매핑됨)
result2 = result2.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
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.")
except Exception as e:
logger.error("에러 발생: %s", str(e))
raise
if __name__ == "__main__":
main()

166
한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/lendable_by_company/lendable_by_company.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,166 @@
# [국내주식] 종목정보 - 당사 대주가능 종목
# Generated by KIS API Generator (Single API Mode)
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2025-06-17
"""
import logging
import sys
import time
from typing import Optional, Tuple
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__)
##############################################################################################
# [국내주식] 종목정보 > 당사 대주가능 종목 [국내주식-195]
##############################################################################################
# 상수 정의
API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/lendable-by-company"
def lendable_by_company(
excg_dvsn_cd: str, # 거래소구분코드
pdno: str, # 상품번호
thco_stln_psbl_yn: str, # 당사대주가능여부
inqr_dvsn_1: str, # 조회구분1
ctx_area_fk200: str, # 연속조회검색조건200
ctx_area_nk100: str, # 연속조회키100
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] 종목정보
당사 대주가능 종목[국내주식-195]
당사 대주가능 종목 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
Args:
excg_dvsn_cd (str): 00(전체), 02(거래소), 03(코스닥)
pdno (str): 공백 : 전체조회, 종목코드 입력 시 해당종목만 조회
thco_stln_psbl_yn (str): Y
inqr_dvsn_1 (str): 0 : 전체조회, 1: 종목코드순 정렬
ctx_area_fk200 (str): 미입력 (다음조회 불가)
ctx_area_nk100 (str): 미입력 (다음조회 불가)
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]: 당사 대주가능 종목 데이터
Example:
>>> df1, df2 = lendable_by_company('00', '', 'Y', '0', '', '')
>>> print(df1)
>>> print(df2)
"""
# 로깅 설정
logger = logging.getLogger(__name__)
# 필수 파라미터 검증
if not excg_dvsn_cd:
logger.error("excg_dvsn_cd is required. (e.g. '00')")
raise ValueError("excg_dvsn_cd is required. (e.g. '00')")
if not thco_stln_psbl_yn:
logger.error("thco_stln_psbl_yn is required. (e.g. 'Y')")
raise ValueError("thco_stln_psbl_yn is required. (e.g. 'Y')")
if not inqr_dvsn_1:
logger.error("inqr_dvsn_1 is required. (e.g. '0')")
raise ValueError("inqr_dvsn_1 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 dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(), dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
tr_id = "CTSC2702R"
params = {
"EXCG_DVSN_CD": excg_dvsn_cd,
"PDNO": pdno,
"THCO_STLN_PSBL_YN": thco_stln_psbl_yn,
"INQR_DVSN_1": inqr_dvsn_1,
"CTX_AREA_FK200": ctx_area_fk200,
"CTX_AREA_NK100": ctx_area_nk100,
}
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 lendable_by_company(
excg_dvsn_cd,
pdno,
thco_stln_psbl_yn,
inqr_dvsn_1,
ctx_area_fk200,
ctx_area_nk100,
dataframe1, dataframe2, "N", 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()