키움증권 Open API - 차트 데이터 이어서 조회하기 (2)

지난 게시글에서는 특정 종목의 종목코드가 if_savepoint 데이터베이스 안에 저장되어 있는지를 판단하는 코드를 제작하였고, 이번 게시글에서 if문과 else문 아래 부분의 코드 제작을 마무리할 예정이다.

if문은 filtered_code 안에 있는 종목이 item_savepoint 데이터베이스 안에 있는 경우이고, else문은 반대로 filtered_code안에는 있지만 item_savepoint 데이터베이스 안에는 없는 종목이다.

 

해당 종목의 날짜 불러오기

일단 filtered_code() 안에 있는 종목이 item_savepoint 데이터베이스에 있는 경우에는 해당 종목 코드와 함께 저장된 저장 일자를 불러와야 한다. 그러기 위해서는 SELECT 명령어와 WHERE 명령어를 함께 사용해서 불러와야 한다. 따라서 이에 대한 함수를 따로 제작(select_data_where 함수)해준 후에, 코드를 제작하도록 하자.

def select_data_where(columns_name, db_name, table_name, wherecol_name, where_data):
	connect = mysql.connector.connect(user='root', password='a9985623', host='127.0.0.1', charset='utf8mb4')
	cur = connect.cursor()

	select_data = "SELECT " + columns_name + " FROM `" + db_name + "`.`" + table_name + "` WHERE `" + wherecol_name + "`='" + where_data + "'"
	cur.execute(select_data)
	result = cur.fetchall()
	return result

 

code_list = trade.filtered_code()
code_list_inDB = posting_mysql.codelist_inDB()
db_data = posting_mysql.select_data('*', 'item_savepoint', 'item_savepoint')

for code in code_list:
	print(code)

	if code in code_list_inDB:
		saved_date = posting_mysql.select_data_where('sv_day', 'item_savepoint', 'item_savepoint', 'code', code)

		print("종목코드:", code)
		print("저장일자:", saved_date[0][0])
		print("최신일자:", latest_date)

		if saved_date[0][0] == latest_date:
			print("종목코드:", code, " 데이터가 최신 데이터입니다.")
		else:
			print("종목코드:", code, " 데이터가 구식 데이터입니다.")
            
	else:
		print("안에 없음")

위 코드 내에서 보면 if code in code_list_inDB: 조건문이 print("안에 있음")을 출력했던 부분이다. 그렇기 때문에 WHERE 명령어가 곁들여 있는 select_data_where 함수에 관련 인자들을 전달해준 후에, 반환된 값을 saved_date에 저장하였다. 그 아래에 있는 세 줄의 print()문을 보면 알 수 있듯이, 현재 조회하고 있는 종목 코드는 code이고 그 종목 코드의 저장되어 있는 일자가 saved_date[0]이며, 현재 시각과 일자를 기준으로 가장 최신의 거래일자는 latest_date이다. 

이에 따라서 그 아래의 if문에서는 saved_date[0]의 값과 latest_date의 값을 비교해서 동일하다면 "최신 데이터"임을, 동일하지 않다면 "구식 데이터"임을 출력하도록 하였다. 그리고 해당 코드를 실행하면 아래와 같은 결과물을 얻을 수 있다.

WorkBench 내에서 확인해본 결과 001040까지는 20210608이 잘 입력되어 있으며 001060에서는 저장일자가 없기 때문에 데이터가 구식이라는 결과값이 출력된 것이다. 이처럼, 저장되어 있는 날짜와 현재 시점의 가장 최신 일자를 비교함으로써 "구식 데이터"라고 출력되는 부분에 한해서 업데이트를 진행하면 되는 것이다. 

 

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구식 데이터일 경우 차트 조회하기

일단 차트 조회를 하는 방법은 정말 단순하게도, 이전에 여러 번 서술했었다. 따라서 그냥 그 코드 내용들을 그대로 불러와서, 위에서 제작한 코드 중 "구식 데이터"라고 출력되는 부분의 하단부에 입력해주면 된다. 

if saved_date[0][0] == latest_date:
	print("종목코드:", code, " 데이터가 최신 데이터입니다.")
else:
	print("종목코드:", code, " 데이터가 구식 데이터입니다.")

	trade.rq_chart_data(code, latest_date, 1)
	df_day_data = pandas.DataFrame(trade.day_data, columns=['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'trade_volume'])
	print(df_day_data)
	df_day_data.to_sql(name="s" + code, con=engine_all, index=False, if_exists='replace')
	print("종목코드:", code, "  데이터베이스에 저장되었습니다.")

	posting_mysql.update_data('item_savepoint', 'item_savepoint', 'sv_day', latest_date, 'code', code)

즉, 구식 데이터라고 출력된 경우에는 rq_chart_data라는 함수에 code와 latest_date, 1 이라는 세 개의 인자를 전달해주고 그로 인해 발생한 결과 데이터를 DataFrame으로 만들고, 그 DataFrame 형태의 차트 데이터를 to_sql을 통해 name=s000000과 같은 형태로 데이터베이스에 저장해주는 것이다. 그 후에 데이터베이스에 저장되었음을 출력하도록 한 후에는, update_data 함수를 통해 item_savepoint 데이터베이스의 sv_day 칼럼에 latest_date를 입력해주는 것이다.  

그러면 우리가 위에서 살펴본 결과값에 따르면, 이제 이 코드를 실행하게 되면 종목코드 001060이라는 종목에 대해 "구식 데이터"임이 출력되고 나서 차트 데이터를 조회하고, "종목코드:001060 데이터베이스에 저장되었습니다."라는 결과물이 출력되어야 할 것이다. 즉, 가장 최근에 저장한 종목 코드가 001040이므로 이제는 001060부터 차트 데이터 조회를 요청하는 것이다. 그러면 한 번 실행해보도록 하자.

종목코드: 001040
저장일자: 20210608
최신일자: 20210608
종목코드: 001040  데이터가 최신 데이터입니다.

종목코드: 001060
저장일자: None
최신일자: 20210608
종목코드: 001060  데이터가 구식 데이터입니다.
          date   open   high    low  close volume trade_volume
0     20210608  29000  29650  29000  29350  71907         2115
1     20210607  29050  29300  29050  29050  43400         1265
2     20210604  29050  29250  28900  29050  35218         1023
3     20210603  29150  29350  29000  29200  39710         1160
4     20210602  29300  29300  28800  29300  45501         1323
...        ...    ...    ...    ...    ...    ...          ...
9634  19850109   2146   2161   2146   2161   9980            1
9635  19850108   2208   2208   2111   2111   3447            0
9636  19850107   2208   2211   2208   2208   3928            0
9637  19850105   2246   2246   2246   2246      0            0
9638  19850104   2280   2280   2280   2280    922            0

[9639 rows x 7 columns]
종목코드: 001060   데이터베이스에 저장되었습니다.

종목코드: 001070
저장일자: None
최신일자: 20210608
종목코드: 001070  데이터가 구식 데이터입니다.

저장일자에 20210608이 없음이 확인되자 새롭게 데이터를 조회하는 모습을 확인할 수 있고, 데이터베이스에 저장되었다는 문구도 잘 출력된다는 것을 확인할 수 있다. 그렇다면 이제 WorkBench 내에서 해당 데이터를 확인해보도록 하자.

파이참 내에서 001200에 대한 처리가 완료되었다고 출력

 

WorkBench에서 확인해본 결과 일봉 데이터가 잘 저장되어 있고, 저장 일자가 20210608로 정확히 입력되어 있음

잘 조회되고 잘 저장되는 모습을 확인할 수 있다. 

else: 부분의 경우에는 해당 종목 코드가 item_savepoint 데이터베이스에는 없지만 filtered_code() 함수에는 있는 것으로 보아, 우리가 item_savepoint 데이터베이스를 만든 이후에 새롭게 상장된 종목이라는 것을 유추해낼 수 있다. 따라서 else:문 아래에는 앞서 제작했던 코드들을 참고해서 item_savepoint 데이터베이스에 해당 종목 코드를 입력해주고, 위에서 제작했던 것과 같이 일봉 차트 데이터를 조회하고, to_sql을 통해 저장하고, item_savepoint에는 저장 일자를 입력하는 방식으로 작성해주면 된다.

이제 차트 데이터를 이어서 조회하고 저장하는 방법에 대한 포스팅은 마무리해도 될 것 같다. 추가적으로 분봉 데이터를 조회한다거나 할 때에도 마찬가지로 item_savepoint 내에서 sv_day가 아닌 sv_3min 등과 같은 칼럼을 만들어주고, 이전에 제작해두었던 check_db 함수를 통해 day_data가 아닌 min3_data와 같은 데이터베이스를 생성해준 후에 해당 데이터베이스 내에는 3분봉 데이터를 저장하고 sv_3min에는 3분봉 데이터가 저장된 일자를 입력하는 등의 방식으로 제작하면 된다.

 

 

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