[자산관리 day-4.1.1] Django로 주식 관련 Investing.com의 API 설정(Chat gpt)

Django 로 프로젝트를 만들때 이미 AsStock 라는 앱을 만들어 해당 폴더안에서 작업을 하기로 마음을 먹었다.

일단 가장 기본적인 주식 순위를 가져오기 위해 시가 총액 상위를 가져오기 위해 Chat gpt에게 다음과 같은 질문던졌다.

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Investing.com에서 코스피 시가총액 상위 데이터를 가져오는 작업을 장고에서 설계할 때, 다음 두 가지 방법 중 어떤 작업을 먼저 해야 할지 결정하려면 목표와 설계 방식에 따라 접근해야 합니다.

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1. API 설정을 먼저 해야 할 경우

• 상황: 데이터의 구조와 응답 형식을 알아야 모델 설계가 가능한 경우.
  • Investing.com API의 응답(JSON/XML 포맷 등)을 확인하여, 반환되는 데이터의 필드(예: 종목명, 시가총액, 종가, 거래량 등)를 기반으로 데이터베이스 모델을 설계.
• 장점:
  • 모델을 설계할 때 불필요한 필드 생성이나 구조 변경을 줄임.
  • API에서 제공하지 않는 데이터를 모델에서 제외.
• 실행 순서:
  1. Investing.com API 연결 및 테스트: Postman이나 Python의 requests 라이브러리를 사용해 데이터 가져오기.
  2. 응답 데이터 분석: JSON 또는 XML 구조를 확인하여 필요한 데이터를 식별.
  3. Django 모델 설계: 확인한 데이터에 맞춰 모델 필드를 정의.

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2. Django 모델을 먼저 설계해야 할 경우

• 상황: 모델의 구조가 이미 정의되어 있거나 명확한 요구사항이 있는 경우.
  • 예: 코스피 시가총액 상위 데이터를 보여줄 테이블 필드가 확실히 정해져 있다면, 데이터를 수집하기 전에 모델을 먼저 정의 가능.
• 장점:
  • 데이터 구조를 명확히 정의한 후, API를 통해 데이터를 가져오는 작업을 진행 가능.
  • 데이터를 저장하고 사용할 목적에 따라 데이터베이스 구조를 맞출 수 있음.
• 실행 순서:
  1. 모델 설계: 예상되는 데이터 필드를 기준으로 Django 모델을 정의(예: name, market_cap, price, volume 등).
  2. API 데이터 매핑: 모델 필드와 API 응답 데이터를 매핑.
  3. API 호출 및 저장 로직 작성: Django ORM을 사용해 데이터를 저장.

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권장 접근 방식

• 혼합된 접근법: API를 먼저 테스트하면서 필요한 데이터를 확인하고, 그 데이터를 기반으로 Django 모델을 설계.
  • 이 방법은 데이터가 어떻게 제공되는지 이해하면서, 모델 구조를 더 정확히 정의할 수 있음.

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구체적인 설계 및 구현 예시

1. API 설정 및 테스트:

import requests

API_URL = "https://api.investing.com/api_url_here"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

response = requests.get(API_URL, headers=HEADERS)
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print(data)  # 응답 데이터 확인
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")

 

 

2.Django 모델 설계:

from django.db import models

class Stock(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)  # 종목명
    market_cap = models.BigIntegerField()   # 시가총액
    price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)  # 현재가
    volume = models.BigIntegerField()      # 거래량
    date_fetched = models.DateTimeField(auto_now_add=True)  # 데이터 가져온 시간

 

 

3.API 데이터 저장:

from .models import Stock

def save_stock_data():
    response = requests.get(API_URL, headers=HEADERS)
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        for item in data['results']:  # 응답 데이터 키 확인 필요
            Stock.objects.create(
                name=item['name'],
                market_cap=item['market_cap'],
                price=item['price'],
                volume=item['volume']
            )

 

 

주기적 데이터 업데이트:

• Celery 또는 Django-Q를 사용하여 주기적으로 데이터를 업데이트하도록 설정.

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요약

1. API에서 제공하는 데이터의 형식을 먼저 확인: 모델을 효율적으로 설계.
2. Django 모델 설계 후 데이터를 매핑: 더 명확한 데이터 구조를 확보.
3. API 호출 및 저장 구현: 데이터를 수집하고 저장하는 로직 작성.

이 방식으로 진행하면 데이터 수집과 모델 설계 모두 효율적으로 수행할 수 있습니다. 😊

 

 

 

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물론 나는 아직 감부터 익혀야 되기 때문에 섯부른 Model 을 접근하지는 않고 일단 Investing.com의 api 부터 설정을 해야겠다.

• 실행 순서:
  1. Investing.com API 연결 및 테스트: Postman이나 Python의 requests 라이브러리를 사용해 데이터 가져오기.
  2. 응답 데이터 분석: JSON 또는 XML 구조를 확인하여 필요한 데이터를 식별.
  3. Django 모델 설계: 확인한 데이터에 맞춰 모델 필드를 정의.

그럼.. 이거 부터 시작 해야겠지...............

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Investing.com API 연결 및 테스트: Postman이나 Python의 requests 라이브러리를 사용해 데이터 가져오기.

 

라고 생각했으나 ㅠㅠ 아뿔싸........... Chat gpt 로 찾아본결과 한국 주식은 Investing.com 에서 알아보는거는 쉽지 않다는걸 깨달았다..