개발자 울이 노트

Flask-sqlAlchemy (ORM Model) flask의 sqlalchemy 모듈을 사용해서 연결된 db의 orm model을 생성 해 보자 Flask sqlAlchemy install flask sqlalchemy $ pip3 install flask-sqlacodegen DB 구조 뜯어내기 사용법 $ flask-sqlacodegen "[sql_class]://[username]:[password]@[DB_IP]/[DB_NAME]" — flask 해당하는 db를 바로 파일로 변환하기 $ flask-sqlacodegen "[sql_class]://[username]:[password]@[DB_IP]/[DB_NAME]" — flask > model.py 예제 $ flask-sqlacodegen "m..

깃허브 주소는 https://github.com/paullee714/docker-db Docker - MongoDB .env file을 사용해서 컨테이너에 정보를 주도록 해보겠습니당 docker-compose.yml 작성 version: '3' services: mongodb: image: mongo ports: - "${MONGO_PORT}:27017" volumes: - /Users/wool/Dev/mongodb:/data/db container_name: "docker-mongodb" env_file: - .env .env file 작성 ## Mongodb MONGO_HOST=localhost MONGO_PORT=27017 MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=root MONGO_INIT..

깃허브 주소 https://github.com/paullee714/docker-db Docker-db Docker를 사용해서 db를 구축 하자. Docker를 사용하여 DB를 구축하는 과정이기 때문에, Docker, Docker-compose는 이미 설치되어있다는 가정 하에 작성 Docker - Mysql docker-compose.yml 작성 version: "3" services: db: image: mysql:latest container_name: docker-mysql ports: - "3306:3306" environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: 'qwerqwer123' command: - --character-set-server=utf8mb4 - --collation-ser..

ELK-flask - 로그 분석하기 💡ELK 스택을 이용해서 플라스크의 로그를 남기자 ELK logging with flask ELK란? ELK 는, Elastic search, Logstash, Kibana의 세가지 오픈소스 프로젝트의 약자이다 각 프로젝트가 연동되어 데이터 수집 및 분석 툴로 사용 할 수 있다 프로젝트 다운로드(선택) $ git clone https://github.com/paullee714/ELK-docker-python.git 프로젝트 구조 ELK-docker-python ├── README.md ├── docker-elk │ ├── LICENSE │ ├── README.md │ ├── docker-compose.yml │ ├── docker-stack.yml │ ├── elast..

Logger Logging Level DEBUG - 상세한 정보 INFO - 일반적인 정보 WARNING - 예상치 못하거나 가까운 미래에 발생할 문제 ERROR - 에러 로그. 심각한 문제 CRITICAL - 프로그램 자체가 실행되지 않을 수 있음 DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL 순서로 로깅 파이썬 로거 레벨 설정에 따라서 하위 레벨은 출력이 안된다. 기본 로거 레벨 세팅은 WARNING이기 때문에 설정 없이 INFO, DEBUG를 출력 할 수 없다. Python logger 기본 로깅 지금 서버가 시작되었습니다 서버 포트는 000번 입니다 함수가 호출되었습니다 어떤 데이터가 들어왔어요 등의 로깅 이력을 남기는 것이 좋다. #test_logger.py impo..

Docker - Nginx - uwsgi - Flask : with tiangolo's dockerfile Using Docker, Buidl Flask App Docker에 나의 Flask App 만들기 Set Up My Flask Project Docker에 올릴 Flask앱을 먼저 만든다 Project Structure project_root_dir ├── Dockerfile ├── app │ └── main.py ├── requirements.txt └── venv Activate Virtual Env $ virtualenv venv $ source venv/bin/activate Install Flask & freeze my python package $ python3 -m pip install..

Elastic Search field 와 field.keyword의 차이 Elastic search의 index pattern에는 여러가지가 있지만 인덱스를 생성하고 데이터를 집어 넣고 보면 같은 필드 이름에 keyword가 붙어있는 것을 볼 수 있다. Elasitc Search 5 버전 이후로 String은 text,keyword로 분리 되었다. Example Index { "인덱스_이름": { "mappings": { "properties": { "필드_이름_1": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "필드_이름_2": { "type": "text", "fields": { "ke..

Amazone Kinesis의 데이터 스트림에 데이터를 전달하고, 꺼내오는 일을 하게 되었습니다. 정말 간단한 얘기지만, 이렇게 저렇게 조사하고 서비스에 적용 했던 내용을 토대로 정리 해 보려고 합니다. 먼저, 글에서 얘기 할 producer, consumer 를 정리합니다. - producer : 데이터를 생성하는 친구입니다. - consumer : 데이터를 소비하는(가져오는) 친구입니다. AWS 에서 제공하는 boto3 의 credential 순서는 1. python 코드에 적용 된 credential 2. 로컬 내부 home( ~/ 위치)에 존재하는 .aws폴더의 내용 입니다. Python에서 Kinesis Datastream에 연동하여 데이터를 주고/받는 과정 Kinesis로 데이터를 전달할 때,..

안녕하세요~~ 회사 내부에서 장고를 사용하면서 공부하다가 정리 해 놓고 싶어서 간단하게 적어보겠습니다~ 프로젝트를 진행 하면서 하나 이상의 디비(Database)를 바라보아야 할 때가 있죠! 이렇게 저렇게 찾아보다가, 다들 적용하는 방법만 나와있고 실제로 사용 한 부분이 없어서 이해력이 부족한 저로서는 너무 어려운..... 그래서 적용하고 제가 정리 해 보았습니다! 프로젝트 구조 저의 프로젝트 구조는 다음과 같습니다!! 설명을 보실때 참고해서 보시면 도움이 되지 않을까요~~ Settings.py 우선 데이터 베이스를 적용하려면, 장고 settings.py에 DB정보를 적용 해 주어야겠죠~? # config/settings.py # 장고 세팅파일. 꼭 config일 필요는 없지만, 제 폴더가 config ..

안녕하세요, 이전포스팅에 이어서 bootstrap의 navbar를 적용 해 보도록 하겠습니다. Bootstrap으로 디자인을 다루는 내용이라, django의 다른 게시물을 원하는 분은, 결과 코드만 확인하고 넘어가셔도 무방합니다 :) [Dev/Django] - Django - tweetme 소셜서비스 구현해보기 (16) - Bootstrap Media Object 활용 Django - tweetme 소셜서비스 구현해보기 (16) - Bootstrap Media Object 활용(1) 이번 포스팅은 Bootstrap을 사용해서 간단하게 화면을 만들어 보도록 하겠습니다. Django에서 지원하는 빠르고 확장성이 있는 코드들을 사용 해 볼거고, 실제로 화면에 적용 해 보도록 하겠습니다. 이번 포스팅의.. wo..