개발자 울이 노트

파이썬으로 개발하다보면 여러가지 가상환경 매니징 패키지를 마주하게 된다. virtualenv, pipenv … 이런 친구들이 있었는데 패키지의 버전까지 관리 해 주는 새로운 친구인 poetry를 도입 해 보려고 한다. Poetry를 사용하자 우선 사용하기 위해서는 Poetry를 설치하자 설치 poetry는 파이썬 패키지로도 설치 할 수 있고, 맥의 설치패키지인 brew로도 설치 할 수 있다. 설치 방법 - brew brew install poetry 설치 방법 - pip pip install poetry 패키지 Init poetry를 사용해서 파이썬을 개발 하려면 init 이라는 명령어로 해당 파일에 선언 해 주어야 한다. poetry init 그럼, init에 필요한 여러가지들을 물어보는데 해당하는 파..

Flask 스마트하게 구조 만들기! Github Link - https://github.com/paullee714/flask-projects/tree/develop/flask-smart-structure 전에는 Spring, Django를 사용해서 프로젝트를 구축했다. 개발을 시작하기 전에 세팅 해야 할 것, 그리고 환경설정과 지원하는 서비스의 파악 등, 실제로 작업을 하는데 까지 걸리는 시간이 오래 걸렸다. 플라스크는 미니멀하게 프로젝트를 시작 할 수 있어서, 초기 진입 시에 세팅과 공부 할 것들이 비교적 적은 편이라고 생각했다. 플라스크로 현업에서, 그리고 사이드 프로젝트로 개발을 진행 하다 보니 미니멀하게 금방 작업 하는 것에는 도움이 되었지만, Django나 Spring처럼 구조화를 하기는 조금 ..

Graphql 스키마 확장하기 Github Code paullee714/graphql-study Schema 확장하기 우리가 가진 Schema, Resolver type Query{ name: String! } // resolve query const resolvers = { Query : { name: () => "wool" } }; export default resolvers 위의 Query와 Resolver는 name : String 을 돌려주는 형태이다 여러 데이터들을 담고 읽기 위해서 Schema를 확장 해 보자 schema.graphql schema를 확장해 준다. type Person { id:Int! name: String! age: Int! gender: String! } type Que..

Query & Schema Query 이전에 정리 했듯이, Query는 데이터를 받을 때만 사용 하는 것이다. Query로 데이터를 읽고, Mutation은 데이터를 변형하고 입력하는 것이다. Schema 스키마는 무엇을 받을지, 무엇을 줄 지에 대한 데이터에 관한 설명이다 Schema & Resolvers graphql을 사용하기 위해서, 어떤 데이터의 형태를 사용 할 것인지 설명 해 주는 schema를 작성 해 준다 데이터의 형태를 schema에서 지정 해 주고 지정 해 준 형태를 사용 하는 resolver를 작성 해 준다. schema.graphql Query에서 name을 요청하면 String을 돌려주는 쿼리이다 type Query{ name: String! } resolvers.js resolv..

GraphQL 설치 및 기본 세팅 GITHUB paullee714/graphql-study 프로젝트 세팅 & 설치 프로젝트 파일 초기화하기 프로젝트 세팅을 원하는 폴더에 들어가서 실행 해 준다. $ yarn init . graphql, nodemon,babel-node 설치하기 $ yarn add graphql-yoga $ yarn global add nodemon $ yarn add bable-node --dev $ yarn add babel-cli babel-preset-env babel-preset-stage-3 --dev graphql-yoga는 nodejs에서 graphql을 쉽게 사용 할 수 있게 해준다 nodemon은 설정한 기준 파일을 트랙킹하여, 수정이 있을 경우 바로 반영 해 준다 ba..

graphQL 이란 GraphQL graphQL를 써봅시다! overfetching과 underfetching overFetching : 요청 후에 돌아오는 응답에, 필요 이상의 데이터들이 들어 있는 것을 의미한다 overFetching이 일어나면, 데이터를 찾아 사용하기 쉽지만, 필요없는 리소스를 불러오기 때문에 낭비가 발생 undefetching : 요청과 매칭되는 정보가 너무 한정적이기 때문에 돌아오는 데이터가 별로 없다 underfetching이 일어나면, 요구하는 데이터가 많을수록 서버에 요청을 여러번 보내야 한다. 마찬가지로 낭비가 발생 이런 문제들이 graphQL 을 사용하면 쉽게 해결 할 수가 있고, 쿼리 때문에 고생하는 수고를 덜 수 있다고 한다!! 한번 사용 해 봅시다 😆 핵심 기능- ..

서버 부하테스트 하기 - artillery.io 서버가 부하를 얼마나 잘 견디는지 테스트 하는 것은 중요 한 것 같다. 실 서버 배포를 하기 전 내가 만든 서버가 얼마나 잘 견디는지 확인 하기에 artillery.io 가 좋은 툴 같다. 잘 견디는 서버 작성이 목적이 아니라, 서버 테스트 방법이 목적이기 때문에 빠르게 서버를 작성 할 수 있는 방법으로 작성했다. 나는 Spring Boot를 사용했지만 각자가 만들기가 편한 서버 혹은 직접 사용하는 서버가 있다면 그 서버를 사용하면 좋을 것 같다. 테스트 환경 Google VM Instance를 사용하였고, 서버는 Spring Boot 그리고 macOS에서 작업을 진행했다. 로컬에서 해도 상관 없지만, 배포할 서버를 테스트 할 것이면 로컬말고 GCP나 AW..

GITHUB paullee714/Flask-Vue-ELK-Mongo-Docker Structure 아래와 같은 구조로 진행하고 있다. 오늘 작업 할 내용은 docker-compose.yml의 수정과 web/front/front.Dockerfile을 만들어 줄 것이고 동작 확인을 위해 back-front연동을 해 보려고 한다. ├── ELK │ ├── elasticsearch │ │ ├── config │ │ ├── data │ │ └── elastic.Dockerfile │ ├── kibana │ │ ├── config │ │ └── kibana.Dockerfile │ └── logstash │ ├── config │ ├── logstash.Dockerfile │ └── pipeline ├── READM..

GITHUB paullee714/Flask-Vue-ELK-Mongo-Docker Vue 설정 및 초기화 yarn 나는 npm보다는 yarn을 선호한다. (npm으로 진행하면 뭔가 좀 더 설치하는 느낌....) 로컬에 yarn이 설치 되어 있는지 확인한 후에 없다면 설치 해준다. 확인 방법은 아래의 방법으로 진행하면 된다. $ yarn --version Vue - yarn global add Vue CLI Vue CLI 3.0 사용하기 yarn으로 vue를 설치 해 준다 $ yarn global add @vue/cli Vue Project init PROJECT ROOT ├── ELK │ ├── elasticsearch │ ├── kibana │ └── logstash ├── README.md ├── do..

GITHUB paullee714/Flask-Vue-ELK-Mongo-Docker 프로젝트 세팅.. 이전 글에서는 ELK 스택을 docker화 하기 위한 confg, Dockerfile 들을 작성하였다. 이번 글에서는 ELK스택으로 분석할 로그가 있는 flask서버를 작성하고, docker-compose에 추가 해 줄 것이다 Flask-Vue-ELK-Mongo-Docker ├── ELK │ ├── elasticsearch │ ├── kibana │ └── logstash ├── README.md ├── docker-compose.yml └── web └── back 6 directories, 2 files web - 플라스크 서버 web 구조 front / back을 나누어서 작업하려고 한다. 현재는 fr..