[n333]Flask(2/2)

■ Key words

  ㆍFlask-SQLAlchemy

  ㆍMigration

  ㆍFlask 구조

 

■ 주요내용

  ㆍApplication 구조

     - Flask 뼈구조

       · 프로젝트 구조 : config.py - 프로젝트에 대한 전반적인 설정 / flask_app - app 폴더를 독립 패키지로 관리

       · Application 구조 : 한 개의 파일로 관리할 수도 있지만, 여러 개의 파일로 나누어 관리하기 위해서는

                                 폴더로 만들고, __init__.py를 각 폴더에 넣어주어 폴더가 패키지로 인식되도록 한다.

           · __init__.py : Flask 어플리케이션 실행을 위한 초기 app 제공
           · models.py : 모델 정보, 데이터베이스 기능 등을 담는 파일
           · services : 어플리케이션에서 사용하는 서비스를 담는 파일
           · static : CSS 등의 정적 파일 등을 담음
           · templates : Flask에서 클라이언트에 전달할 수 있는 HTML 리소스를 담음
           · views : Flask 어플리케이션에서 사용되는 라우트들을 세분화해서 담고 있음

         - 모델 관리

         - 서비스 폴더 : app.과 서비스를 분리하면 상호의존적이지 않게 되어 더 편하고, 디버깅이 편리해져 관리의 효율성이 높아침

         - 라우트 관리 : app.의 복잡성이 높아질 수록(기능이 많고 라우트가 세분화될 수록) 구조 구성에 따른 관리 편이성이 달라짐 / 파일마다 라우트 관리 혹은 기능 위주로 파일 관리 가능

 

  ㆍFlask Database

     - Flask SQLAlchemy : Flask에서 SQLAlchemy를 사용하기 위한 패키지

       ⇒ ORM 방식으로 작동 가능 / table을 python class로 정의하여 접근 가능

     * 설치 : pip install flask-sqlalchemy

     - Database Model : python class로 model 생성 가능

     - Database 연결하기

       · 기본연결 : SQLAlchemy의 DB engine 설정과 같이 초기 설정 필요

         ⇒ db = SQLAlchemy(app)으로 인스턴스 생성

       · Flask-SQLAlchemy와 Application Factory 패턴 : Flask의 유연성으로 인해 db 등 객체 위치에 따라

         오류가 발생할 수 있음

       · Circular Import : App. Factory 패턴에서 DB 객체(object)를 import 할 때 발생할 수 있는 상황

         ⇒ 순환참조의 오류; 코드가 import에서 순환참조를 하며 아래로 내려갈 수 없음

       * 해결방안 : import하는 위치는 최상위가 아닌 필요한 해당 함수(def) 안으로 지정

     - Flask-Migrate : git과 같이 python에서 변경된 코드로 변화된 DB의 구조, 모델 등을 추적하고 기록해

                           DB에 저장할 수 있는 도구 / Alembic이라는 도구를 통해 작동

         ⇒ Flask의 SQLAlchemy를 활용한 DB의 Migration 담당

       * 설치 : pip install Flask-Migrate

       · 주요 기능 : library에서 자동으로 model의 변경사항 추적 가능 / downgrade로 update 취소도 가능

       · CLI 명령어 : db는 reset 보다는 update(upgrade)/migration을 많이 함; CLI를 통해 명령 가능

       · Application Factory 패턴 : 함수 밖에서 migrate 인스턴스 생성 후 함수 내부에서 init_app method를 통해 설정

  ㆍEmbedding API : text를 vector로 변경해주는 서비스 library. client/server 두 가지로 구성

     * 예시 : iris dataset을 이용하여 Logistic Regression 적용

     * 설치 : pip install embedding-as-service-client

     - 서버연결 : from embedding_as_service_client import EmbeddingClient

                     en = EmbeddingClient(host='<호스트 주소>', port=<포트번호>)

     - 활용 : 서버연결 시 생성한 인스턴스(en) 활용

       · encode() : 서버에 texts라는 파라미터를 받아 처리해주는 기능

       · text_list : 서버에 보내게 될 list(최대 1,000개)

       · vecs : 서버로 보낸 데이터가 벡터화되어 돌아온 결과 저장(100개의 벡터로 구성된 list)

     - GloVe(Global Vectors for Word Representation) : twitter 글을 vector화 가능

     - 작업 흐름 : LogistcRegression을 활용한 예시

 

■ Session note

ㅁ 오전 session
  ㆍmodel.py에 다 넣지 못할 때 models 폴더를 만들고 __init__.py 파일을 만들어 여러 개 파일을 모듈로 관리할 수 있음
  ㆍroute가 너무 많은 때 blue print를 통해 세부 end point를 만드는 것
  ㆍmodel 클래스는 python
  ㆍFlask SQLAlchemy는 session이 계속 열려 있으면 메모리를 잡아먹기 때문에 자동으로 닫아줌
    ; 무게를 덜어주는 것
     - commit을 하게 되면 해당 객체(object)에 대한 관리가 필요 없어지기 떄문에 제거해줌
  ㆍembedding 사용 시 필요 module : numpy, zmq(flask와 비슷한 기능), 
     - python -m pip install embedding-as-service- client numpy, zmq
     - en = EmbeddingClient(host='13.124.31.20', port=8989)(AWS cloud computer address) 
       cf> flask는 port=5000 / 파일의 embedding_app.py 파일의 주소 수정 필요
     - en.encode(texts=['spongebob', 'patrick']
... ) : list 하나하나마다 벡터화 시킴
     - GloVe(논문) : vector화 설명 논문
     ⇒ twitter_100 model : twit에 특화되어 vector화를 100개를 해줌
  ㆍCircular Import : 순환하여 import를 계속함; 여러 파일에서 순환참조
   * code .로 vs code 실행 및 파일 추가하기  
     - FLASK_APP=flask_app flask run : __init__.py 실행
   * flask_app에서 import 할 경우 __init__.py에서 불러옴
   ⇒ 파일을 기억하지 않고 import를 할 때만 불러오기 때문에 db를 앞으로 꺼내놓고, import를 register 하기 전에 넣어줌(from flask_app import main_routes)
  ㆍflask_sqlalchemy에서 app.config는 sqlalchemy에서 엔진의 역할이 아니라 주소의 역할이다
     - 주소만 지정해주면 알아서 engine을 만들어 관리해줌(db.init_app(app))

ㅁ 오후 session
  ㆍBlueprint에서 동일하게 'user'로 객체 지정. main_route.py는 'main'으로 지정
    - 
  ㆍsimple flask : 아래쪽만 해결하면 됨(routing; end point 등록 연습 필요)
  * flask jsonify : json.dumps에서 추가적으로 다뤄야 할 것을 한 번에 처리를 해줌
    → dictionary를 json으로 바꿔줌
  * route 설정 : @app.route('/users/', dfaults={'user_order':1})
                 @app.route('/users/<user_order>') : 문자열
              → @app.route('/users/<int:user_order>') ; type 확인!!!
    ⇒ flask의 유연성이 없으므로, 둘 다 넣어줘야 함
  * csv 읽어오기 → list에 담기 → 경로 만들어주기/경로 알려주기/ return username_list[int(user_order)-1]
    ⇒ csv 읽어 오는 코드 외어두기
  * int() : type 변경 → 
   cf> flask endpoint int
  * port(5000)이 열려있으면 다른 포트로 열어야 한다
  cf> ctrl d : quit(logout)
      ctrl c : cancel
      ctrl z : suspend - 뒤에 process 숨겨주는 역할
  * from flask import request : query parameter를 가져올 때 flask에서 request를 가져와야 함
   → variable_name = request.args.get('username') ; request.args사용 가능

 

■ 주요함수

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■ Reference

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