Matplotlib Tutorials : 8 getting data from the internet (youtube sentdex)

## 온라인에는 정보 소스가 많은데,, quandl yahoo wikipedia google 모두 api를 가지고 있다.. 데이터를 가져오는 것이다.
## api를 거져오는 방법인듯 싶다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import urllib  #url과 웹 요청에 관련된 모듈들
import matplotlib.dates as mdates



## 9 converting date from the internet
def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'): # fmt는 fromat을 의미하는데,, 아래의%Y%m%d따위를 의미하는 듯 싶다,
    strconverter = mdates.strpdate2num(fmt)
    def bytesconverter(b):
        s = b.decode(encoding)
        return strconverter(s)
    return bytesconverter

## 8 getting data from the internet
def graph_data(stock):
    stock_price_url ='https://pythonprogramming.net/yahoo_finance_replacement'

    source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode() #Sentex가 말했는데, decode()는 필요없을 가능성이 높지만, 혹시모르니까 놓는다고 햇다

    stock_data = []  #empty list
    split_source = source_code.split('\n') #변수에 split을 쓰는 이유는, 이 자료들을 정리 하고 나누기 위해서 제목을 이렇게 지은것이다... junk들을 버리고
                                            #.split()은 문자열을 분할하는 속성
    for line in split_source[1:]:   # 문서에 컴마가 나오는데 그걸 통해서 무엇이 있고 나누고 junk는 버리는 작업
        split_line = line.split(',')
        if len(split_line) == 7:   #항목이 7개라는 말이다
            if 'values' not in line:
                stock_data.append(line)

    date, closep, highp, lowp, openp, adj_closep, volume = np.loadtxt(stock_data,  #tsla테슬라에 있는 항목들이다. 7개
                                                          delimiter=',',
                                                          unpack=True,
                                                          # %y = full year. 2015
                                                          # %y = partial year 15
                                                          # %m = number month
                                                          # %d = number day
                                                          # %H = hours
                                                          # %M = minutes
                                                          # %S = seconds
                                                          # 12-06-2014
                                                          # %m-%d-%Y
                                                          converters={0: bytespdate2num('%Y-%m-%d')})


    plt.plot_date(date, closep,'-', label='Price')



    plt.xlabel('Date') #x축
    plt.ylabel('Price') #y축
    plt.title('Interesting Graph\n check it out')  #title
    plt.legend()  #옆에 label 붙이는 것
    plt.show() #실행

graph_data('TSLA')