initial commit
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,137 @@
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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Created on 2025-06-30
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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_time_indexchartprice import inquire_time_indexchartprice
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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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# [해외주식] 기본시세 > 해외지수분봉조회[v1_해외주식-031]
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COLUMN_MAPPING = {
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'ovrs_nmix_prdy_vrss': '해외 지수 전일 대비',
|
||||
'prdy_vrss_sign': '전일 대비 부호',
|
||||
'hts_kor_isnm': 'HTS 한글 종목명',
|
||||
'prdy_ctrt': '전일 대비율',
|
||||
'ovrs_nmix_prdy_clpr': '해외 지수 전일 종가',
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||||
'acml_vol': '누적 거래량',
|
||||
'ovrs_nmix_prpr': '해외 지수 현재가',
|
||||
'stck_shrn_iscd': '주식 단축 종목코드',
|
||||
'ovrs_prod_oprc': '해외 상품 시가2',
|
||||
'ovrs_prod_hgpr': '해외 상품 최고가',
|
||||
'ovrs_prod_lwpr': '해외 상품 최저가',
|
||||
'stck_bsop_date': '주식 영업 일자',
|
||||
'stck_cntg_hour': '주식 체결 시간',
|
||||
'optn_prpr': '옵션 현재가',
|
||||
'optn_oprc': '옵션 시가2',
|
||||
'optn_hgpr': '옵션 최고가',
|
||||
'optn_lwpr': '옵션 최저가',
|
||||
'cntg_vol': '체결 거래량'
|
||||
}
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||||
NUMERIC_COLUMNS = ['해외 지수 전일 대비', '전일 대비율', '해외 지수 전일 종가', '누적 거래량', '해외 지수 현재가', '해외 상품 시가2', '해외 상품 최고가', '해외 상품 최저가',
|
||||
'체결 거래량', '옵션 현재가', '옵션 시가2', '옵션 최고가', '옵션 최저가']
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||||
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def main():
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"""
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[해외주식] 기본시세
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해외지수분봉조회[v1_해외주식-031]
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해외지수분봉조회 테스트 함수
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Parameters:
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||||
- fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 (N 해외지수 X 환율 KX 원화환율)
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||||
- fid_input_iscd (str): 입력 종목코드 (종목번호(ex. TSLA))
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||||
- fid_hour_cls_code (str): 시간 구분 코드 (0: 정규장, 1: 시간외)
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||||
- fid_pw_data_incu_yn (str): 과거 데이터 포함 여부 (Y/N)
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||||
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||||
Returns:
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||||
- DataFrame: 해외지수분봉조회 결과
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Example:
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>>> df1, df2 = inquire_time_indexchartprice(fid_cond_mrkt_div_code="N", fid_input_iscd="TSLA", fid_hour_cls_code="0", fid_pw_data_incu_yn="Y")
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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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||||
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||||
# 해외지수분봉조회 파라미터 설정
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||||
logger.info("API 파라미터 설정 중...")
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||||
fid_cond_mrkt_div_code = "N" # 조건 시장 분류 코드
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||||
fid_input_iscd = "SPX" # 입력 종목코드
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||||
fid_hour_cls_code = "0" # 시간 구분 코드
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||||
fid_pw_data_incu_yn = "Y" # 과거 데이터 포함 여부
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||||
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||||
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||||
# API 호출
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||||
logger.info("API 호출 시작: 해외지수분봉조회")
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||||
result1, result2 = inquire_time_indexchartprice(
|
||||
fid_cond_mrkt_div_code = "N",
|
||||
fid_input_iscd = "SPX",
|
||||
fid_hour_cls_code = "0",
|
||||
fid_pw_data_incu_yn = "Y",
|
||||
)
|
||||
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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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||||
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||||
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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())
|
||||
|
||||
# 통합 컬럼명 한글 변환 (필요한 컬럼만 자동 매핑됨)
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||||
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:
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||||
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.")
|
||||
|
||||
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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 +1,157 @@
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||||
# -*- coding: utf-8 -*-
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||||
"""
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||||
Created on 2025-06-30
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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, Tuple
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||||
import sys
|
||||
|
||||
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__)
|
||||
|
||||
##############################################################################################
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||||
# [해외주식] 기본시세 > 해외지수분봉조회[v1_해외주식-031]
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# 상수 정의
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API_URL = "/uapi/overseas-price/v1/quotations/inquire-time-indexchartprice"
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||||
def inquire_time_indexchartprice(
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||||
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
||||
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
||||
fid_hour_cls_code: str, # 시간 구분 코드
|
||||
fid_pw_data_incu_yn: str, # 과거 데이터 포함 여부
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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 = "",
|
||||
depth: int = 0,
|
||||
max_depth: int = 10
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||||
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
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||||
"""
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||||
[해외주식] 기본시세
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||||
해외지수분봉조회[v1_해외주식-031]
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||||
해외지수분봉조회 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
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||||
Args:
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||||
fid_cond_mrkt_div_code (str): N 해외지수 X 환율 KX 원화환율
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||||
fid_input_iscd (str): 종목번호(ex. TSLA)
|
||||
fid_hour_cls_code (str): 0: 정규장, 1: 시간외
|
||||
fid_pw_data_incu_yn (str): Y/N
|
||||
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
|
||||
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
|
||||
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]: 해외지수분봉조회 데이터
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||||
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||||
Example:
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||||
>>> df1, df2 = inquire_time_indexchartprice(
|
||||
... fid_cond_mrkt_div_code="N",
|
||||
... fid_input_iscd="SPX",
|
||||
... fid_hour_cls_code="0",
|
||||
... fid_pw_data_incu_yn="Y"
|
||||
... )
|
||||
>>> print(df1)
|
||||
>>> print(df2)
|
||||
"""
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||||
# [필수 파라미터 검증]
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||||
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
||||
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'N')")
|
||||
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'N')")
|
||||
if not fid_input_iscd:
|
||||
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. 'SPX')")
|
||||
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. 'SPX')")
|
||||
if not fid_hour_cls_code:
|
||||
logger.error("fid_hour_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
||||
raise ValueError("fid_hour_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
||||
if not fid_pw_data_incu_yn:
|
||||
logger.error("fid_pw_data_incu_yn is required. (e.g. 'Y')")
|
||||
raise ValueError("fid_pw_data_incu_yn is required. (e.g. 'Y')")
|
||||
|
||||
# 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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||||
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||||
tr_id = "FHKST03030200"
|
||||
|
||||
params = {
|
||||
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
||||
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
||||
"FID_HOUR_CLS_CODE": fid_hour_cls_code,
|
||||
"FID_PW_DATA_INCU_YN": fid_pw_data_incu_yn,
|
||||
}
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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:
|
||||
if isinstance(output_data, list):
|
||||
current_data1 = pd.DataFrame(output_data)
|
||||
else:
|
||||
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:
|
||||
if isinstance(output_data, list):
|
||||
current_data2 = pd.DataFrame(output_data)
|
||||
else:
|
||||
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 inquire_time_indexchartprice(
|
||||
fid_cond_mrkt_div_code,
|
||||
fid_input_iscd,
|
||||
fid_hour_cls_code,
|
||||
fid_pw_data_incu_yn,
|
||||
"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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