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한국투자증권(API)/examples_llm/overseas_stock/industry_price/chk_industry_price.py

@@ -0,0 +1,81 @@
+"""
+Created on 20250601 
+"""
+
+import sys
+import logging
+
+import pandas as pd
+
+sys.path.extend(['../..', '.'])
+import kis_auth as ka
+from industry_price import industry_price
+
+# 로깅 설정
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+
+##############################################################################################
+# [해외주식] 기본시세 > 해외주식 업종별코드조회[해외주식-049]
+##############################################################################################
+
+COLUMN_MAPPING = {
+    'nrec': 'RecordCount',
+    'icod': '업종코드',
+    'name': '업종명'
+}
+
+NUMERIC_COLUMNS = []
+
+def main():
+    """
+    해외주식 업종별코드조회 테스트 함수
+    이 함수는 해외주식 업종별코드조회 API를 호출하여 결과를 출력합니다.
+
+    Returns:
+        None
+    """
+
+    # 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
+
+    # 인증 토큰 발급
+    ka.auth()
+
+    # case1: EXCD=NAS
+    logging.info("=== case1: EXCD=NAS ===")
+    try:
+        result1, result2 = industry_price(excd="NAS")
+    except ValueError as e:
+        logging.error("에러 발생: %s", str(e))
+        return
+
+    # output1 처리
+    logging.info("=== output1 결과 ===")
+    logging.info("사용 가능한 컬럼: %s", result1.columns.tolist())
+
+    # 컬럼명 한글 변환 및 숫자형 변환
+    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)
+
+    logging.info("결과:")
+    print(result1)
+
+    # output2 처리
+    logging.info("=== output2 결과 ===")
+    logging.info("사용 가능한 컬럼: %s", result2.columns.tolist())
+
+    # 컬럼명 한글 변환 및 숫자형 변환
+    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)
+
+    logging.info("결과:")
+    print(result2)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main() 

한국투자증권(API)/examples_llm/overseas_stock/industry_price/industry_price.py

@@ -0,0 +1,104 @@
+"""
+Created on 20250601 
+"""
+
+
+import sys
+import time
+from typing import Optional, Tuple
+import logging
+
+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__)
+
+##############################################################################################
+# [해외주식] 기본시세 > 해외주식 업종별코드조회[해외주식-049]
+##############################################################################################
+
+# 상수 정의
+API_URL = "/uapi/overseas-price/v1/quotations/industry-price"
+
+def industry_price(
+    excd: str,  # [필수] 거래소명
+    auth: str = "",  # 사용자권한정보
+    tr_cont: str = "",  # 연속거래여부
+    dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None,  # 누적 데이터프레임1
+    dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None,  # 누적 데이터프레임2
+    depth: int = 0,  # 내부 재귀깊이 (자동관리)
+    max_depth: int = 10  # 최대 재귀 횟수 제한
+) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
+    """
+    해외주식 업종별코드조회 API입니다.
+    
+    Args:
+        excd (str): [필수] 거래소명 (ex. NYS:뉴욕, NAS:나스닥, AMS:아멕스, HKS:홍콩, SHS:상해, SZS:심천, HSX:호치민, HNX:하노이, TSE:도쿄)
+        auth (str): 사용자권한정보
+        tr_cont (str): 연속거래여부
+        dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임1
+        dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임2
+        depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
+        max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
+
+    Returns:
+        Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1, output2) 데이터
+        
+    Example:
+        >>> df1, df2 = industry_price(excd="NAS")
+        >>> print(df1, df2)
+    """
+
+    if excd == "":
+        raise ValueError("excd is required (e.g. 'NYS', 'NAS', 'AMS', 'HKS', 'SHS', 'SZS', 'HSX', 'HNX', 'TSE')")
+
+    if depth > max_depth:
+        logging.warning("Max recursive depth reached.")
+        if dataframe1 is None:
+            dataframe1 = pd.DataFrame()
+        if dataframe2 is None:
+            dataframe2 = pd.DataFrame()
+        return dataframe1, dataframe2
+
+    tr_id = "HHDFS76370100"
+
+    params = {
+        "EXCD": excd,
+        "AUTH": auth
+    }
+    
+    res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params)
+    
+    if res.isOK():
+        # output1 처리 (object 타입)
+        current_data1 = pd.DataFrame([res.getBody().output1])
+        if dataframe1 is not None:
+            dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
+        else:
+            dataframe1 = current_data1
+            
+        # output2 처리 (array 타입)
+        current_data2 = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
+        if dataframe2 is not None:
+            dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
+        else:
+            dataframe2 = current_data2
+            
+        tr_cont = res.getHeader().tr_cont
+        
+        if tr_cont in ["M", "F"]:  # 다음 페이지 존재
+            logging.info("Call Next page...")
+            ka.smart_sleep()  # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
+            return industry_price(
+                excd, auth, "N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
+            )
+        else:
+            logging.info("Data fetch complete.")
+            return dataframe1, dataframe2
+    else:
+        res.printError(url=API_URL)
+        return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()