関数1で定義した変数を関数2で使いたい

Question

前提・実現したいこと

test2のperfect_order_USDJPY()の中の変数ema_10, ema_20, ema_40, ema_80, ema_320をperfect_order_classifier()でも使いたい

発生している問題・エラーメッセージ

name 'ema_10' is not defined

該当のソースコード

from test2 import perfect_order_USDJPY
def perfect_order_classifier():
    perfect_order_USDJPY()
    #10分前がパーフェクトオーダーじゃない場合今がパーフェクトオーダーかどうか計算する
    if not ema_10.iat[-2, -1] < ema_20.iat[-2, -1] < ema_40.iat[-2, -1] < ema_80.iat[-2, -1] < ema_320.iat[-2, -1] \
        and not ema_10.iat[-2, -1] > ema_20.iat[-2, -1] > ema_40.iat[-2, -1] > ema_80.iat[-2, -1] > ema_320.iat[-2, -1]:
        
        #下降トレンド
        if ema_10.iat[-1, -1] < ema_20.iat[-1, -1] < ema_40.iat[-1, -1] < ema_80.iat[-1, -1] < ema_320.iat[-1, -1]:
            print("Perfect Order Now")
        #上昇トレンド    
        elif ema_10.iat[-1, -1] > ema_20.iat[-1, -1] > ema_40.iat[-1, -1] > ema_80.iat[-1, -1] > ema_320.iat[-1, -1]:
            print("Perfect Order Now")
        #パーフェクトオーダーじゃない
        else:
            print("Not Perfect Order")
    else:
        print('Success')

perfect_order_classifier()

#import library
import pandas as pd
import numpy as np
from oandapyV20 import API
from oandapyV20.exceptions import V20Error
from oandapyV20.endpoints.pricing import PricingStream
import oandapyV20.endpoints.instruments as instruments


accountID = "101-009-11131969-001"
access_token = "cf9f9c77b65c27b549c6ad08a4865159-a8a8d0f1a562744a7bf27705e89996d0"


def perfect_order_USDJPY():
    api = API(access_token=access_token, environment="practice")

    #15分足2000個
    params = {
            "count": 2000,
            "granularity": "M15"
            }
    #ドル円ローソク足データ取得
    r = instruments.InstrumentsCandles(instrument="USD_JPY", params=params)
    api.request(r)
    # ストリーミングの最初の1件目のデータを確認
    r.response['candles'][0]

    rate = pd.DataFrame.from_dict({r.response['candles'][i]['time']: r.response['candles'][i]['mid']
                               for i in range(0,len(r.response['candles']))
                               for j in r.response['candles'][i]['mid'].keys()},
                           orient='index',
                           )
    
    rate.index = pd.to_datetime(rate.index)

    #EMAを求める
    ema = pd.DataFrame()
    ema['ema_10'] = rate['c'].ewm(span=10).mean()
    ema['ema_20'] = rate['c'].ewm(span=20).mean()
    ema['ema_40'] = rate['c'].ewm(span=40).mean()
    ema['ema_80'] = rate['c'].ewm(span=80).mean()
    ema['ema_320'] = rate['c'].ewm(span=320).mean()

    #計算したデータはseries型なのでデータフレームにする。そうしないとエラーが出るから。
    ema_10 = pd.DataFrame(ema['ema_10']).reset_index()
    ema_20 = pd.DataFrame(ema['ema_20']).reset_index()
    ema_40 = pd.DataFrame(ema['ema_40']).reset_index()
    ema_80 = pd.DataFrame(ema['ema_80']).reset_index()
    ema_320 = pd.DataFrame(ema['ema_320']).reset_index()
    
    return ema_10, ema_20, ema_40, ema_80, ema_320

試したこと

関数の引数に関数を入れれば良いのかもしれないけど、調べてもピンときませんでした。
perfect_order_classifier(perfect_order_USDJPY)みたいな感じで一応試してみたものの
TypeError: perfect_order_classifier() missing 1 required positional argument: 'perfect_order_USDJPY'
となりました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

戻り値を受け取ればよいだけでは？

def perfect_order_classifier():
    ema_10, ema_20, ema_40, ema_80, ema_320 = perfect_order_USDJPY()

Comments

[yuudai]

解決しました。とても簡単なことでした。一度試した気になってました。ありがとうございました。