#下載資料套件
import urllib3
from bs4 import BeautifulSoup

#資料處理套件
import pandas as pd
from datetime import datetime, date, timedelta

#畫圖套件
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

def date_range(start_year, start_month, start_day, end_year, end_month, end_day):
    # 將開始日跟結束日轉為時間型態
    start_date = date(start_year, start_month, start_day)
    end_date = date(end_year, end_month, end_day)
    
    # 在開始日與結束日區間內 以每30天為單位切分 不含結束日
    date_list = pd.date_range(start_date, end_date, freq='30D').tolist()
    
    # 加上結束日 
    if date_list[-1] != end_date:
        date_list.append(end_date)
    
    return date_list

def pc_ratio(date_list):
    # 設定urllib物件,下載網址,儲存資料的df
    http = urllib3.PoolManager()
    url = "https://www.taifex.com.tw/cht/3/pcRatio"
    df = pd.DataFrame()
    
    # 下載期交所P/C比的迴圈
    for idx in range(len(date_list) - 1):
        # 設定下載資料的起始日 queryStartDate & queryEndDate
        if idx == 0:
            start_date = date_list[idx].strftime("%Y/%m/%d")
        else:
            start_date = (date_list[idx] + timedelta(days = 1)).strftime("%Y/%m/%d")
        end_date = date_list[idx + 1].strftime("%Y/%m/%d")
        print("迴圈索引值: ", idx, "; 下載時間區間: ", start_date, "-",end_date)
        
        # 從期交所下載資料
        res = http.request(
             'POST',
              url,
              fields={
                 'queryStartDate': start_date,
                 'queryEndDate': end_date
              }
         )
        html_doc = res.data
        table = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser').table
        pc_ratio_df = pd.read_html(str(table))[3]
        df = df.append(pc_ratio_df, ignore_index = True)
    
    # 日期欄位資料型態從文字轉為時間
    for row in range(df.shape[0]):
        date2 = df.iloc[row,0].split('/')
        df.iloc[row, 0] = datetime(int(date2[0]), int(date2[1]), int(date2[2]))
    
    # dataframe 按照日期排序
    df.sort_values("日期", inplace=True, ignore_index = True)
    
    # 設定 dataframe 的欄位名稱
    df.columns = ['日期', '賣權成交量', '買權成交量', '買賣權成交量比率%', '賣權未平倉量', '買權未平倉量', '買賣權未平倉量比率%']
    return df