daily_info데이터베이스 내 테이블 생성

+import datetime
+from sqlalchemy import *
+import pandas as pd
+from pandas import DataFrame
+
+import config
+
+class DailyInfo():
+    def __init__(self):
+        self.date_setting()
+        self.engine_setting()
+        self.create_stocks()
+        self.create_daily_table()
+
+    # 날짜 정보 설정
+    def date_setting(self):
+        self.today=datetime.datetime.today().strftime("%Y%m%d")
+        self.start_date=config.start_buying
+
+    # 데이터베이스 엔진 설정
+    def engine_setting(self):
+        self.engine_daily=create_engine(
+            "mysql+pymysql://" + config.db_id + ":" + config.db_pw + "@" + config.db_ip + ":" + config.db_port +
+            "/daily_info", encoding='utf-8')
+        self.engine_stock=create_engine(
+            "mysql+pymysql://" + config.db_id + ":" + config.db_pw + "@" + config.db_ip + ":" + config.db_port +
+            "/stock_info", encoding='utf-8')
+
+    # date에 해당하는 이름을 가진 테이블이 daily_info 데이터베이스 안에 존재하는지 확인하는 함수
+    def is_date_table_exist(self,date):
+        query = "select 1 from information_schema.tables where table_schema ='daily_info' and table_name = '%s'"
+        result=self.engine_daily.execute(query%date).fetchall()
+        if len(result)==0:
+            return False
+        else:
+            return True
+
+    def create_daily_table(self):
+        print("setting daily_info database!!")
+        self.get_date_list()
+
+        for date in self.date_list:
+            if not self.is_date_table_exist(date):
+                print(date,"테이블이 존재하지 않습니다. 테이블을 생성합니다")
+
+                daily_list=list()
+
+                for i in range(len(self.all_list)):
+                    code_name=self.all_list.loc[i][0]
+                    code=self.all_list.loc[i][1]
+
+                    if self.is_stock_table_exist(code,code_name):
+                        query="select * from {} where date='{}' group by date"
+                        result=self.engine_stock.execute(query.format(code_name,date)).fetchall()
+                        daily_list+=result
+
+                # diff_rate :   전날대비 가격 상승/하락률
+                # close     :   종가
+                # open      :   시가
+                # high      :   고가
+                # low       :   저가
+                # volume    :   거래량
+                # avg5      :   5일 이동평균선
+                # ...
+                # prev_avg5 :   전날의 5일 이동평균선
+                # ...
+                # vol5      :   5일동안 거래량의 평균
+                # ...
+                if (len(daily_list)!=0):
+                    df=DataFrame(daily_list,
+                                 columns=['index', 'date', 'code', 'code_name', 'diff_rate',
+                                          'close', 'open', 'high', 'low', 'volume',
+                                          'avg5', 'avg10', 'avg20', 'avg60', 'avg120',
+                                          'prev_avg5', 'prev_avg10', 'prev_avg20', 'prev_avg60', 'prev_avg120',
+                                          'vol5', 'vol10', 'vol20', 'vol60', 'vol120'
+                                          ])
+                    df.to_sql(name=date,con=self.engine_daily,if_exists='replace')
+
+    # 지정한 날짜부터 현재까지의 날짜 리스트를 반환
+    # 모든 지정한 날짜에 대해 정확한 값을 반환하기 위해
+    # 한국에서 가장 오래된 상장기업 중 하나인 'CJ대한통운' 테이블을 활용한다
+    def get_date_list(self):
+        query="select date from 'CJ대한통운' where date>=%s group by date"
+        self.date_list=self.engine_stock.execute(query%self.start_date)
+        print(self.date_list)
+
+    # 코스피 주식 리스트 저장
+    def get_item_kospi(self):
+        print("get_item_kospi!!")
+        self.kospi_list = pd.read_html(
+            'http://kind.krx.co.kr/corpgeneral/corpList.do?method=download&searchType=13&marketType=stockMkt',
+            header=0)[0]
+
+        self.kospi_list.종목코드 = self.kospi_list.종목코드.map('{:06d}'.format)
+        self.kospi_list = self.kospi_list[['회사명', '종목코드']]
+        self.kospi_list = self.kospi_list.rename(columns={'회사명': 'code_name', '종목코드': 'code'})
+
+    # 코스닥 주식 리스트 저장
+    def get_item_kosdaq(self):
+        print("get_item_kosdaq!!")
+        self.kosdaq_list = pd.read_html(
+            'http://kind.krx.co.kr/corpgeneral/corpList.do?method=download&searchType=13&marketType=kosdaqMkt',
+            header=0)[0]
+
+        self.kosdaq_list.종목코드 = self.kosdaq_list.종목코드.map('{:06d}'.format)
+        self.kosdaq_list = self.kosdaq_list[['회사명', '종목코드']]
+        self.kosdaq_list = self.kosdaq_list.rename(columns={'회사명': 'code_name', '종목코드': 'code'})
+
+    # 코스피 테이블 생성
+    def create_kospi_table(self):
+        self.get_item_kospi()
+        table_kospi='stock_kospi'
+        query="select 1 from information_schema.tables where table_schema ='daily_info' and table_name = '%s'"
+        result=self.engine_daily.execute(query%table_kospi).fetchall()
+        if len(result)==0:
+            df=DataFrame(self.kospi_list)
+            df.to_sql(name=table_kospi,con=self.engine_daily,if_exists='replace')
+
+    # 코스닥 테이블 생성
+    def create_kosdaq_table(self):
+        self.get_item_kosdaq()
+        table_kosdaq="stock_kosdaq"
+        query = "select 1 from information_schema.tables where table_schema ='daily_info' and table_name = '%s'"
+        result=self.engine_daily.execute(query%table_kosdaq).fetchall()
+        if len(result)==0:
+            df=DataFrame(self.kosdaq_list)
+            df.to_sql(name=table_kosdaq,con=self.engine_daily,if_exists='replace')
+
+    # 코스피 + 코스닥 테이블 생성
+    def create_stock_all_table(self):
+        self.all_list=pd.concat([self.kospi_list,self.kosdaq_list],ignore_index=True)
+        table_all="stock_all"
+        query = "select 1 from information_schema.tables where table_schema ='daily_info' and table_name = '%s'"
+        result=self.engine_daily.execute(query%table_all).fetchall()
+        if len(result)==0:
+            self.all_list.to_sql(name=table_all,con=self.engine_daily,if_exists='replace')
+
+    # 주식 리스트 생성
+    def create_stocks(self):
+        self.create_kospi_table()
+        self.create_kosdaq_table()
+        self.create_stock_all_table()
+
+    # stock info 데이터베이스에 code_name 테이블이 존재하는지 확인하는 함수
+    def is_stock_table_exist(self,code,code_name):
+        query = "select 1 from information_schema.tables where table_schema ='stock_info' and table_name = '%s'"
+        result=self.engine_stock.execute(query%code_name).fetchall()
+        if len(result)==0:
+            return False
+        else:
+            return True
\ No newline at end of file

@@ -24,6 +24,11 @@ class OpenApi(QAxWidget):
         self.account_no=None            # 계좌번호
         self.ohlcv = None               # 거래정보(시가,종가,고가,저가,거래량)
         self.remained_data=None         # 다음페이지 존재여부
+        self.simul_num=None             # 모의투자 번호
+        self.db_name=None               # 거래데이터를 담고 있는 AutoBot 데이터베이스
+
+        # engine list
+        self.engine_bot=None            # AutoBot데이터베이스에 접속하는 engine
 
         # screen number list
         self.screen_data_req="0101"     # 거래 데이터
@@ -32,17 +37,16 @@ class OpenApi(QAxWidget):
         self._signal_slots()
         self.comm_connect()             # 로그인
         self.get_account_info()         # 계좌정보 가져오기
-        self.variable_setting()
+        self.variable_setting()         # 데이터베이스 설정
 
+    # 데이터베이스 설정
     def variable_setting(self):
         print("============variable setting function===============")
-        # 모의투자
-        if self.account_no==config.test_account_no:
-            print("test investment!!!!!!")
-            self.simul_num=config.simul_num1
+        # 모의투자인 경우
+        if self.account_no == config.test_account_no:
+            self.simul_num = config.simul_num1
             self.db_name_setting(config.simul_name1)
 
-
     # AutoBot Database 생성
     def create_database(self,cursor):
         print("create database")
@@ -59,6 +63,7 @@ class OpenApi(QAxWidget):
         else:
             return False
 
+    # 데이터베이스 확인 및 생성
     def db_name_setting(self,db_name):
         self.db_name=db_name
         print("db_name  :   %s"%self.db_name)
@@ -77,6 +82,7 @@ class OpenApi(QAxWidget):
             db_name, encoding='utf-8')
         self.db_setting(cursor)
 
+    # AutoBot 이외에 필요한 데이터베이스를 생성
     def db_setting(self,cursor):
         # 생성해야 할 데이터베이스 리스트
         to_create=['stock_info','daily_info','minute_info']