🗠재무제표 가공 자동화🤖 - 1

 !pip install dart-fss
import dart_fss as dart

# Open DART API KEY 설정
api_key='USER_API_KEY'
dart.set_api_key(api_key=api_key)

# DART 에 공시된 회사 리스트 불러오기
corp_list = dart.get_corp_list()

ckd = corp_list.find_by_corp_name('종근당', exactly=True)[0]
# 2023년부터 연간 연결재무제표 불러오기
ckd_fs = ckd.extract_fs(bgn_de='20240101',separate=True,report_tp=['annual'])
# 재무제표 검색 결과를 엑셀파일로 저장 ( 기본저장위치: 실행폴더/fsdata )
ckd_fs.save('ckd1.xlsx')

from google.colab import drive
import os
import time
import json

# Google Drive 마운트
drive.mount('/content/drive')

# 트리거 파일과 Colab 파일이 있는 Google Drive 폴더 경로 설정
folder_path = '/content/drive/My Drive/colab_folder_test'  # 실제 폴더 경로로 변경
trigger_file = os.path.join(folder_path, 'trigger.json')

# 트리거 파일 감지 및 실행 루프
while True:
    if os.path.exists(trigger_file):  # trigger.json 파일 존재 여부 확인
        print("Trigger file detected!")

        # trigger.json 파일 읽기
        with open(trigger_file, 'r') as f:
            data = json.load(f)
            print(f"Trigger data: {data}")

        # 트리거 데이터가 리스트인지 확인하고 처리
        if isinstance(data, list) and len(data) > 0:
            data = data[0]  # 리스트의 첫 번째 요소 가져오기

        # Colab 작업 수행
        a = data.get('a')
        b = data.get('b')
        print(f"Executing script with a={a} and b={b}")

        # 원하는 작업 수행
        # 예: 데이터 처리, 모델 학습 등
        print(f"The sum of a and b is {a + b}")

        # 트리거 파일 삭제
        os.remove(trigger_file)
        print("Trigger file processed and deleted.")
    else:
        print("Waiting for trigger file...")

    time.sleep(5)  # 5초 대기 후 다시 확인

       # Colab 작업 수행
        CORP_NAME = data.get('CORP_NAME')
        BGN_DE = data.get('BGN_DE')
        REPORT_TP = data.get('REPORT_TP')

ckd = corp_list.find_by_corp_name('종근당', exactly=True)[0]
# 2023년부터 연간 연결재무제표 불러오기
ckd_fs = ckd.extract_fs(bgn_de='20240101',separate=True,report_tp=['annual'])
# 재무제표 검색 결과를 엑셀파일로 저장 ( 기본저장위치: 실행폴더/fsdata )
ckd_fs.save('ckd2.xlsx')