NSE 파생상품 실시간 추적 라이브러리 개발 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

• Python 기초 지식을 가진 개발자
• 금융 데이터 크롤링에 관심 있는 사용자
• 실시간 시장 데이터 모니터링 필요자
• 난이도: 중급 (requests, pandas, colorama 사용)

핵심 요약

• NSE 파생상품 실시간 데이터 추적
• requests.Session() + Retry 기반의 자동 재시도 메커니즘으로 안정적인 네트워크 처리
• 사용자 친화적 인터페이스
• colorama 라이브러리로 변동률 색상 구분 (녹색=상승, 빨강=하락)
• pandas를 활용한 데이터 프레임 기반의 간결한 출력
• 자동 갱신 기능
• time.sleep() + random.uniform(60, 90)을 통한 1~1.5분 간격의 자동 업데이트

섹션별 세부 요약

1. 초기 설정 및 세션 구성

• setup_session() 메서드에서 HTTPAdapter와 Retry를 사용해 3회 재시도 기능 구현
• User-Agent 헤더 설정으로 NSE 서버의 스팸 방지 기능 회피
• self.limit 변수로 5,10,15,20개 계약물 선택 가능

2. 데이터 수집 및 처리

• fetch() 메서드에서 requests.get()을 통해 NSE 공식 API 호출
• pandas.DataFrame()으로 JSON 데이터 변환 및 필터링
• 데이터 형식 변환:
• strikePrice → Strike
• lastPrice → LTP
• volume → M 단위 표시 (ex: 1,000,000 → 1.0M)

3. 출력 형식 및 색상 지정

• header() 메서드로 화면 클리어 및 실시간 마켓 상태 표시
• color() 메서드로 변동률에 따른 색상 지정
• change% > 5% → Back.GREEN
• change% < -5% → Back.RED

4. 자동 갱신 및 종료 처리

• run() 메서드에서 무한 루프 + 랜덤 지연 시간으로 자동 갱신
• KeyboardInterrupt 캐치로 사용자 종료 기능 지원
• os.system('cls')로 터미널 화면 지우기

결론

• NSE 파생상품 실시간 모니터링을 위해 requests, pandas, colorama 라이브러리 활용
• 자동 재시도 및 색상 기반의 데이터 시각화로 사용자 친화적 인터페이스 구현
• 주의사항: NSE API 사용 시 과도한 요청 방지를 위해 random.uniform(60, 90)으로 요청 간격 조정 필요
• nse_tracker.py 파일 생성 후 python nse_tracker.py 명령어로 실행 가능