project

+
+import numpy as np # linear algebra
+import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)
+from bs4 import BeautifulSoup
+import urllib
+from urllib import request
+import re
+import json
+from datetime import datetime
+
+import plotly.offline as py
+py.init_notebook_mode(connected=True)
+import plotly.graph_objs as go
+import plotly.tools as tls
+import matplotlib.pyplot as plt
+from random import shuffle
+import random
+#Setup
+#load dataset
+print("start read_csv")
+df = pd.read_csv("trendresult.csv")
+
+df = pd.DataFrame(df)
+
+fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=2)
+
+
+#df.plot(title = "Naver Trend - Stock-Daily", figsize = (20, 10), legend = False)
+
+print("start read_csv_1")
+df2 = pd.read_csv("finace_285130.csv")
+df2 = pd.DataFrame(df2)
+print(df2)
+df["SK케미칼"].plot(title = "SK-chemical", figsize = (20,10), legend = False,ax=axes[0,0])
+print(df["SK케미칼"])
+df2.plot(title = "SK-chemical - Stock-Daily", figsize = (20, 10), legend = False,ax=axes[0,1])
+
+df3 = pd.read_csv("finace_307070.csv")
+df3 = pd.DataFrame(df3)
+df["삼성머스트스팩3호"].plot(title = "삼성머스트스팩3호", figsize = (20,10), legend = False,ax=axes[1,0])
+print(df3)
+print(df["삼성머스트스팩3호"])
+df3.plot(title = "SK hos - Stock-Daily", figsize = (20, 10), legend = False,ax=axes[1,1])
+
+df4 = pd.read_csv("finace_309930.csv")
+df4 = pd.DataFrame(df4)
+df["SK4호스팩"].plot(title = "SK-호스팩", figsize = (20,10), legend = False,ax=axes[2,0])
+print(df4)
+print(df["SK4호스팩"])
+df4.plot(title = "samsung - Stock-Daily", figsize = (20, 10), legend = False,ax=axes[2,1])

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+      isCheckNone = None
+      if((page % 1) == 0):
+        time.sleep(0.1)
+
+      for i in range(1,len(srlists)-1): 
+   
+       if(srlists[i].span != isCheckNone):
+        srlists[i].td.text
+        date.append(srlists[i].find_all("td",align="center")[0].text)
+        finance.append(int(srlists[i].find_all("td",class_="num")[0].text.replace(',','')))
+    
+      if(page == mpNum):
+        date = np.array(date)
+        finance = np.array(finance)
+        df = pd.DataFrame(df)
+        df["finance"] = finance
+        df["date"] = date
+        df.set_index("date", inplace=True, drop=True)
+        print(df)
+        df.to_csv("finace_"+stockItem[k]+".csv",encoding = "utf-8")

+import numpy as np
+import pandas as pd
+from bs4 import BeautifulSoup
+import urllib
+from urllib import request
+import re
+import json
+from datetime import datetime
+import os
+import boto3
+import time
+import sys
+import plotly.offline as py
+import plotly.graph_objs as go
+import plotly.tools as tls
+import matplotlib
+from random import shuffle
+
+py.init_notebook_mode(connected=True)
+
+
+def upload(s3, local_file_path, bucket, obj):
+    s3.upload_file(local_file_path,bucket,obj)
+
+def make_public_read(s3,bucket,key):
+    s3.put_object_acl(ACL="public-read",Bucket=bucket, Key=key)
+
+def download(s3,bucket, obj, local_file_path):
+    s3.download_file(bucket,obj, local_file_path)
+
+
+client_id = "sYcWggwUdtmXwGqUrzzN"
+client_secret = "oxUqDSa22I"
+
+link = "https://openapi.naver.com/v1/datalab/search"
+requested = request.Request(link)
+requested.add_header("X-Naver-Client-Id",client_id)
+requested.add_header("X-Naver-Client-Secret",client_secret)
+requested.add_header("Content-Type","application/json")
+
+df = pd.read_excel("index.xls")
+names = df.회사명.values
+
+now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
+body_dict = {"startDate":"2017-01-01", 
+               "endDate":"2020-05-07",
+               "timeUnit":"date"}
+v_list = [{"groupName" : i, "keywords" : [i]} for i in names]
+df["대표자명"] = df["대표자명"].apply(lambda x: re.sub(r'\(.*\)', '', x))
+df["대표자명"]  = df["대표자명"].apply(lambda x: [re.compile('[^ㄱ-ㅣ가-힣]+').sub("",x)] if len(re.compile('[^ㄱ-ㅣ가-힣]+').sub("",x)) < 5 else re.findall(r"[\w']+", x))
+
+for i in range(0, df.shape[0]):
+    for j in df["대표자명"].values[i]:
+        if "대표" not in j and j!= "":
+            v_list[i]["keywords"].append(j) 
+    
+shuffle(v_list)
+standard = v_list[0]
+standard_keyword = standard["groupName"]
+list_use = v_list[1:]
+
+split_list = [list_use[i:i+4] for i in range(0, len(list_use), 4)]
+
+for i in split_list:
+    i.append(standard)
+
+sample_body = body_dict
+sample_body["keywordGroups"] = split_list[0]
+sample_body = json.dumps(sample_body, ensure_ascii=False)
+sample_response = request.urlopen(requested, data=sample_body.encode("utf-8"))
+
+code = sample_response.getcode() 
+if code == 200: 
+    sample_response_body = sample_response.read()
+    sample_scraped = sample_response_body.decode("utf-8")
+else: 
+    print ("Error Code:", code)
+
+sample_result = json.loads(sample_scraped)
+
+for i in sample_result["results"] :
+    if i["title"] == standard_keyword:
+        sample_standard = i["data"]
+scale = sample_standard[0]["ratio"]
+
+df = {}
+
+df[standard_keyword] = np.array([i["ratio"] for i in sample_standard])
+length = len(df[standard_keyword])
+date = np.array([i["period"] for i in sample_standard])
+for i in split_list:
+
+    body_dict["keywordGroups"] = i
+    body = json.dumps(body_dict, ensure_ascii=False)
+    
+    print(i)
+    response = request.urlopen(requested, data=body.encode("utf-8"))
+    
+    code = response.getcode() 
+    if code == 200: 
+        response_body = response.read()
+        scraped = response_body.decode("utf-8")
+    else: 
+        print ("Error Code:", code)
+    
+    
+    
+    result = json.loads(scraped)
+    
+    for i in result["results"]:
+        if i["title"] == standard_keyword:
+            compare = i["data"]
+    compare = compare[0]["ratio"]
+    
+    scaling = scale/compare
+    
+    for i in result["results"]:
+        if i["title"]!=standard_keyword:
+            value = [j["ratio"]*scaling for j in i["data"]]
+            if len(value)!=length:
+                value+=np.abs(length-len(value)) * [value[-1]]
+            df[i["title"]] = np.array(value)
+
+df = pd.DataFrame(df)
+df["date"] = date
+df = df.set_index("date")
+df.to_csv("trend.xls", encoding = "utf-8")
+
+session = boto3.Session(profile_name = "class")
+s3 = session.client("s3")
+bucket = 'khu-big-data-ksh'
+path = sys.argv[1].replace('\\','/')
+filelist = os.listdir(path)
+date = time.localtime()
+if(path[len(path)-1] != '/'):
+    path +='/'
+year = str(date.tm_year)
+month = str(date.tm_mon)
+day = str(date.tm_mday)
+if(len(month) ==1):
+    month = '0'+month
+if(len(day) ==1):
+    day = '0'+day
+current_date = year+"/"+month+"-"+day
+try:
+    if(sys.argv[3] =='1'):
+            os.mkdir(path+'downloads/')
+except:
+    print("")
+        
+for element in filelist:
+    if(os.path.isdir(path+element)):
+        continue
+    upload(s3, path+element, bucket, current_date+"/"+element)
+    make_public_read(s3,bucket,current_date+"/"+element)
+
+df.plot(title = "Naver Trend - Stock-Daily", figsize = (20, 10), legend = False)
+