def dividends_conomy(ticker: str):
"""Возвращает Series с дивидендами упорядоченными по возрастанию даты закрытия реестра
Parameters
----------
ticker
Тикер
Returns
-------
pandas.Series
Строки - даты закрытия реестра упорядоченные по возрастанию
Значения - дивиденды
"""
table = parser.HTMLTableParser(get_html(ticker), TABLE_INDEX)
columns = [DATE_COLUMN]
if is_common(ticker):
columns.append(COMMON_COLUMN)
else:
columns.append(PREFERRED_COLUMN)
df = table.make_df(columns, HEADER_SIZE)
df.dropna(inplace=True)
df.columns = [DATE, ticker]
df.set_index(DATE, inplace=True)
df.sort_index(inplace=True)
return df[ticker]
def test_make_df_validate():
table = parser.HTMLTableParser(HTML, 1)
columns = [
parser.DataColumn(i, {0: RESULT1[0][i]}, parser.div_parser)
for i in range(5)
]
df = pd.DataFrame(DF_DATA[1:])
assert df.equals(table.make_df(columns, 1))
def dividends_smart_lab():
"""
Возвращает ожидаемые дивиденды с сайта https://smart-lab.ru/
Returns
-------
pandas.DataFrame
Строки - тикеры
столбцы - даты закрытия и дивиденды
"""
html = dohod_ru.get_html(URL)
table = parser.HTMLTableParser(html, TABLE_INDEX)
columns = [TICKER_COLUMN, DATE_COLUMN, DIVIDENDS_COLUMN]
df = table.make_df(columns, HEADER_SIZE, FOOTER_SIZE)
df.columns = [TICKER, DATE, DIVIDENDS]
return df.set_index(DATE)
def dividends_dohod(ticker: str) -> pd.Series:
"""Возвращает Series с дивидендами упорядоченными по возрастанию даты закрытия реестра
Parameters
----------
ticker
Тикер
Returns
-------
pandas.Series
Строки - даты закрытия реестра упорядоченные по возрастанию
Значения - дивиденды
"""
url = make_url(ticker)
html = get_html(url)
table = parser.HTMLTableParser(html, TABLE_INDEX)
columns = [DATE_COLUMN, DIVIDENDS_COLUMN]
df = table.make_df(columns, HEADER_SIZE)
df.columns = [DATE, ticker]
df.set_index(DATE, inplace=True)
df.sort_index(inplace=True)
return df[ticker]
def test_make_df_with_parsed_data():
table = parser.HTMLTableParser(HTML, 1)
columns = [parser.DataColumn(i, {}, parser.div_parser) for i in range(5)]
df = pd.DataFrame(DF_DATA)
assert df.equals(table.make_df(columns))
def test_make_df():
table = parser.HTMLTableParser(HTML, 1)
columns = [parser.DataColumn(i, {}, lambda x: x) for i in range(5)]
df = pd.DataFrame(RESULT1)
assert df.equals(table.make_df(columns))
def test_fast_second_parse():
table = parser.HTMLTableParser(HTML, 1)
assert table.parsed_table == RESULT1
assert table.parsed_table == RESULT1
def test_no_table():
with pytest.raises(IndexError) as error:
parser.HTMLTableParser(HTML, 2)
assert error.value == 'На странице нет таблицы 2'
def test_parse_no_tbody():
table = parser.HTMLTableParser(HTML, 1)
assert table.parsed_table == RESULT1
def test_make_df_fail_validate():
table = parser.HTMLTableParser(HTML, 1)
columns = [parser.DataColumn(1, {0: '2.2', 1: 'test'}, lambda x: x)]
with pytest.raises(ValueError) as error:
table.make_df(columns)
assert error.value == 'Значение в таблице "5.55 (сов)" - должно быть "test"'
def test_make_df_drop():
table = parser.HTMLTableParser(HTML, 1)
columns = [parser.DataColumn(i, {}, parser.div_parser) for i in range(5)]
df = pd.DataFrame(DF_DATA[1:2])
assert df.equals(table.make_df(columns, 1, 1))