라떼는 ... Python 버전이 2.x 인지 아니면 3.x 인지만 따지면 됐었는데,

요즘은 ... 3.6 이어도 충분한지 3.7 또는 3.8 호환인지도 따져야 하는 (더러운까지는 아니고) 아주 머리아픈 세상이다.

 

그래서 지금까지는 Ubuntu 환경으로 구축해놓은 개발PC 에서

기존에 JDK에서 사용하던 방식처럼 Python도 alternative 방식으로 원하는 버전을 선택해서 사용했었다.

 

  - https://www.whatwant.com/entry/update-alternatives-여러-버전의-패키지-관리하기

 

 

가볍게 사용하기에는 alternative 방식도 나름 괜찮은 방법이다.

하지만, Python에서는 JDK에서는 만나지 못했던 문제 상황이 발생한다.

작성한 프로그램에서 필요로 하는 패키지들이 있고, 서로간의 dependency까지 신경을 써줘야 한다.

 

패키지 관리에 대한 것은 다음 기회에 살펴보기로 하고,

지금은 일단 여러 버전의 Python을 편하게 사용할 수 있는 방법에 대해서 알아보도록 하겠다.

 

 

[ pyenv ]

  - https://github.com/pyenv/pyenv

 

pyenv

 

왜 이제서야 이 아이를 알게 되었을까!?

진작 알았더라면 훨씬 편하게 살 수 있었을 텐데...

 

이하 과정은 `Ubuntu 18.04` 운영체제에서 `zsh` 쉘환경을 기준으로 진행했다.

일부 차이가 나는 부분에 대해서는 pyenv 사이트에 나오는 가이드를 참고하면 된다.

 

 

1. Environment

 

Ubuntu 패키지로 제공되는 Python2, Python3 모두 설치되어 있으며,

버전 관리를 위해 update-alternatives 설정이 되어 있다.

❯ python --version
Python 3.6.9

❯ sudo update-alternatives --list python
/usr/bin/python2
/usr/bin/python3

❯ sudo update-alternatives --list pip   
/usr/bin/pip3

 

 

2. Prerequisites

 

① remove alternative

alternative가 설정된 상태에서 pyenv는 정상 동작하지 않기에 설정을 지워야 한다.

❯ sudo update-alternatives --remove python /usr/bin/python

❯ sudo update-alternatives --remove pip /usr/bin/pip

 

② install the Python build dependencies

Python build를 위해 필요한 의존성 패키지들을 설치해주자. 좀 많이 설치된다.

❯ sudo apt install make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \ 
                        libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \
                        libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev libffi-dev liblzma-dev

 

 

3. Basic GitHub Checkout

 

여러 설치 방법 중에서 가장 깔끔하고 무난한 방법이라서 선택했다.

 

① git clone

❯ git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv

 

② build

꼭 해야하는 과정은 아니지만, 성능 향상을 위해서 추천한다.

❯ cd ~/.pyenv && src/configure && make -C src
make: 디렉터리 '/home/chani/.pyenv/src' 들어감
gcc -fPIC     -c -o realpath.o realpath.c
gcc -shared -Wl,-soname,../libexec/pyenv-realpath.dylib  -o ../libexec/pyenv-realpath.dylib realpath.o 
make: 디렉터리 '/home/chani/.pyenv/src' 나감

 

③ Configure your shell's environment for Pyenv

여기에서는 zsh 환경에 대해서만 진행한다. 다른 쉘을 사용한다면 GitHub 사이트 방문해서 참고하면 되겠다.

아! MacOS의 zsh 환경에서는 .profile 부문만 빼고 진행하면 된다.

> echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.zprofile
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.zprofile
echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.zprofile

echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.profile
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.profile
echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.profile

echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrc

 

④ 재로그인 / 재부팅

로그아웃 후에 다시 로그인 하거나, 재부팅을 해야 이하 과정이 제대로 진행된다.

 

⑤ 확인

제대로 설치되었는지 확인해보자. 아래 결과가 나오지 않으면 위의 과정을 다시 한 번 점검해보기 바란다.

❯ pyenv versions
* system (set by /home/chani/.pyenv/version)

 

 

4. Python Install

 

이제 새로운 버전의 Python을 설치해보자.

현재 다운로드 받을 수 있는 버전들을 확인하고 싶으면 아래 사이트를 참고하기 바란다.

  - https://www.python.org/downloads/

 

① Python Install

❯ pyenv install 3.8.12
Downloading Python-3.8.12.tar.xz...
-> https://www.python.org/ftp/python/3.8.12/Python-3.8.12.tar.xz
Installing Python-3.8.12...
Installed Python-3.8.12 to /home/chani/.pyenv/versions/3.8.12

 

② 확인

방금 설치한 3.8.12 버전을 볼 수 있다. (하지만 현재 설정된 것은 system에 설치된 버전이다)

❯ pyenv versions
* system (set by /home/chani/.pyenv/version)
  3.8.12

 

③ 추가

3.9 버전도 추가로 설치해보자.

❯ pyenv install 3.9.10
Downloading Python-3.9.10.tar.xz...
-> https://www.python.org/ftp/python/3.9.10/Python-3.9.10.tar.xz
Installing Python-3.9.10...
Installed Python-3.9.10 to /home/chani/.pyenv/versions/3.9.10

❯ pyenv versions
* system (set by /home/chani/.pyenv/version)
  3.8.12
  3.9.10

 

 

5. command

 

전체 명령어에 대한 가이드는 아래 링크를 참조하기 바란다.

  - https://github.com/pyenv/pyenv/blob/master/COMMANDS.md

 

주로 사용할 것은 local / global / shell 이지 않을까 싶다.

❯ cd /srv/workspace/pyenv-test

❯ pyenv versions
  system
* 3.8.12 (set by /home/chani/.pyenv/version)
  3.9.10

❯ ls -al
합계 8
drwxrwxr-x 2 chani chani 4096  3월 14 23:01 .
drwxr-xr-x 4 chani chani 4096  3월 14 23:00 ..

❯ pyenv local 3.9.10

❯ ls -al
합계 12
drwxrwxr-x 2 chani chani 4096  3월 14 23:03 .
drwxr-xr-x 4 chani chani 4096  3월 14 23:00 ..
-rw-rw-r-- 1 chani chani    7  3월 14 23:03 .python-version

❯ pyenv versions
  system
  3.8.12
* 3.9.10 (set by /srv/workspace/pyenv-test/.python-version)

❯ pyenv local --unset

❯ ls -al
합계 8
drwxrwxr-x 2 chani chani 4096  3월 14 23:04 .
drwxr-xr-x 4 chani chani 4096  3월 14 23:00 ..

❯ python --version
Python 3.8.12

❯ pyenv versions
  system
* 3.8.12 (set by /home/chani/.pyenv/version)
  3.9.10

 

이제 Python 버전의 괴로움에서 벗어나자~~~!!!

 

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개인적인 취향으로 Windows 환경에서

개발 비스무리한 것을 하는걸 별로 좋아하지 않지만

이번에 뭔가 해볼 일이 있어서... ^^

 

일단 Python 3.6 이상의 버전 설치가 필요하니 Go! Go! (여기에선 최신 버전은 3.9.7을 설치할 예정임!)

 

 

1. Download and Install

   - 아래 경로에 접속하면 알아서 현재 운영체제에 맞는 버전을 링크해준다.

   - https://www.python.org/downloads/

   - 다운로드 받은 후, 그냥 추천해주는대로 클릭 클릭 하면 설치 완료

 

 

2. PATH 설정

  - 설치가 완료되었지만, 제대로 사용하려면 PATH 설정을 해줘야 한다.

 

  ① 제어판

      - 시작 메뉴의 기어 모양 버튼을 통해 "제어판" 실행

 

   ② 고급 시스템 설정

      - 검색창에서 `고급 시스템 설정`을 타이핑 해서 나오는 결과를 클릭

 

   ③ 환경 변수

      - 속성창에서 `환경 변수` 선택

 

   ④ 시스템 변수 - PATH

      - 하단에 있는 `시스템 변수`에서 `PATH` 항목 찾으면 된다.

 

   ⑤ PATH - 새로만들기

      - `새로만들기`로 추가하면 된다.

      - 21-10-02 기준 Python 3.9.7 에서는 아래 경로였다. (2개 추가해야 한다)

      - 물론 사용자 명칭은 각자 환경에 따라서...

C:\Users\<사용자>\AppData\Local\Programs\Python\Python39\
C:\Users\<사용자>\AppData\Local\Programs\Python\Python39\Scripts

 

3. 동작 테스트

   - 잘 되었는지 테스트 해보자 ~

 

   - 시작 메뉴에서 `cmd`라고 타이핑을 한 뒤, `명령 프롬프트` 클릭

 

   - 명령어를 넣어보고 그림과 같은 결과가 나오면 성공이다.

> python --version

> pip --version

   - 위 2개 명령어만 잘되면 된다 ^^

 

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매번 귀찮게 찾는 것이 귀찮아서 정리하고자 포스팅 해본다.

 

 

1. Python3 설치하기

$ sudo apt install python3 python3-pip

 

2. update-alternative 설정하기

$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 1
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 2
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/pip pip /usr/bin/pip3 1

 

3. select

$ sudo update-alternatives --config python
$ sudo update-alternatives --config pip

 

아~ 속 시원하다~!!

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Python version.2 지원이 끝난다고 하니

이제는 Python version.3 환경을 기본으로 사용해야할 것 같다.


Ubuntu를 설치하면 기본적으로 셋팅되어 있는 Python은 version.2 이다.


이를 변경하여 Python version.3 환경으로 꾸며 보고자 한다.




0. 기본 환경


    - Ubuntu 설치가 된 깨끗한(?) 환경이다.


$ lsb_release -a


No LSB modules are available.

Distributor ID: Ubuntu

Description:    Ubuntu 18.04.3 LTS

Release:        18.04

Codename:       bionic



$ python --version


Python 2.7.17




1. python3 상태 확인


    - 어?! 그런데, 살펴보면 python3도 이미 설치되어 있다.


$ python3 --version


Python 3.6.9


    - 뭐뭐가 있는지 한 번 보자


$ ls /usr/bin/ | grep python


dh_python2

python

python-config

python2

python2-config

python2.7

python2.7-config

python3

python3.6

python3.6m

python3m

x86_64-linux-gnu-python-config

x86_64-linux-gnu-python2.7-config




2. python 3.7 설치하기


    - 추가로 Python 3.7 버전을 설치해보자


$ sudo apt-get install python3.7


Reading package lists... Done

Building dependency tree

Reading state information... Done

The following additional packages will be installed:

  libpython3.7-minimal libpython3.7-stdlib python3.7-minimal

Suggested packages:

  python3.7-venv python3.7-doc binfmt-support

The following NEW packages will be installed:

  libpython3.7-minimal libpython3.7-stdlib python3.7 python3.7-minimal

0 upgraded, 4 newly installed, 0 to remove and 0 not upgraded.

Need to get 4,282 kB of archives.

After this operation, 22.5 MB of additional disk space will be used.

Do you want to continue? [Y/n]


    - 잘 설치되어 있는지 확인 !


$ python3.7 --version


Python 3.7.5



$ ls /usr/bin/ | grep python


dh_python2

python

python-config

python2

python2-config

python2.7

python2.7-config

python3

python3.6

python3.6m

python3.7

python3.7m

python3m

x86_64-linux-gnu-python-config

x86_64-linux-gnu-python2.7-config




3. Python 버전 등록


    - 기본적인 설정이 등록되어 있는지 확인하여 보자


$ sudo update-alternatives --config python


update-alternatives: error: no alternatives for python


    - 기본 정보를 차례대로 등록해보자


$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2.7 1


update-alternatives: using /usr/bin/python2.7 to provide /usr/bin/python (python) in auto mode



$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.6 2


update-alternatives: using /usr/bin/python3.6 to provide /usr/bin/python (python) in auto mode



$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.7 3


update-alternatives: using /usr/bin/python3.7 to provide /usr/bin/python (python) in auto mode




4. Python 버전 설정


    - 위에서 기본적으로 등록을 했으니... 실제 확인


$ sudo update-alternatives --config python


There are 3 choices for the alternative python (providing /usr/bin/python).


  Selection    Path                Priority   Status

------------------------------------------------------------

* 0            /usr/bin/python3.7   3         auto mode

  1            /usr/bin/python2.7   1         manual mode

  2            /usr/bin/python3.6   2         manual mode

  3            /usr/bin/python3.7   3         manual mode


Press <enter> to keep the current choice[*], or type selection number: 0



$ python --version


Python 3.7.5


    - 이제, "python" 이라는 이름으로 버전 확인을 하면 '3.7.5'가 나온다 !!!



그런데, 3.7 버전으로 했을 경우에.... 뭔가 신경써야할 것들이 많은 것 같다 !! (라이브러리 관리가 쉽지 않다는...)

Ubuntu에서는 현재 3.6 버전을 기본으로 제공하고 있으니 이를 따라서 3.6 버전으로 가는 것을 추천한다.



모두 수고하셨어욥~!!


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※ 아래 내용이 많은데.... 뭔가 해보려고 엎치락 뒷치락 하면서 작성한 내용이라 그렇다.

   비슷한 고민을, 공부를 해보시려는 분이면 조금 도움이 되지 않을까 해서 공개한다.



주말에 뭘할까 고민하다가 블로그를 뒤져봤는데... 뭔가 귀찮았다.

그래서 이걸 어떻게 하면 편하게 할 수 있을까 고민하다가... ^^


[ 목표 ]

1. 네이버 블로그에서 특정 키워드(동탄)를 검색해서

   맛집 포스팅인지 부동산 포스팅인지 구분하고

   동일한 식당이면 묶어서

   홍보 포스팅이면 제외시켜서

   GitHub 페이지로 결과를 보여주도록 하고 싶다.


2. 불량 포스팅이면 작성자를 기록해서

   다음부터는 해당 블로거 글은 무조건 걸러버리는 기능도 필요


3. 처리한 결과는 별도 로깅도 하고 레포팅도 한다.



[ 개발 환경 ]

    - GitHub에 repository를 생성해서 소스코드 관리

        . https://github.com/

    - Virtualbox를 이용해서 Ubuntu 18.04 LTS Server 설치

        . https://www.whatwant.com/entry/Ubuntu-Server-18042-LTS-64bit-Bionic-Beaver-Installation

    - Python

        . 일단 2.7 버전의 Python으로 해보고자 한다. "$ sudo apt-get install python"



[ 진행 #1 - Python module 설치 ]

    - 추가로 설치해야하는 Python module들을 설치하자

$$ sudo apt-get install python-beautifulsoup python-requests



[ 진행 #2 - Naver API 사용 준비 ]

    - Naver 블로그 검색을 API를 통해 해보고자 한다.

        . https://www.whatwant.com/entry/Naver-API-사용-준비하기

    - 기본적인 활용은 아래 링크에서 확인할 수 있다.

        . https://developers.naver.com/docs/search/blog/



[ 진행 #3 - 기본 코드 작성하기 ]

    - 이제 준비는 모두 끝났다. 뭔가 동작하도록 해보자!!!


#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf8 -*-


import urllib2

import requests



naver_client_id = "XXXX"

naver_client_secret = "XXXX"


search_blog_keyword = "동탄"

query = urllib2.quote(search_blog_keyword)


display = 10


start = 1


sort = "date"


url = "https://openapi.naver.com/v1/search/blog.json?query=%s&display=%s&start=%s&sort=%s" % (query, display, start, sort)



request = urllib2.Request(url)

request.add_header("X-Naver-Client-Id", naver_client_id)

request.add_header("X-Naver-Client-Secret", naver_client_secret)



response = urllib2.urlopen(request)

rescode = response.getcode()



if( rescode == 200 ):

    response_body = response.read().decode('utf-8')


    print response_body


exit()


    - 위와 같이 작성 후 실행하면, 뭔가 값을 가져온 것을 확인할 수 있을 것이다. 뭔가 다 된 것만 같은 착각이~~~ 든다.

    - 정말로 뭔가 가져온다~ ^^



[ 진행 #4 - NLP 사용하기 (KoNLPy) ]

    - 한국어 분석을 해보기 위해 알아보니, 가장 유명한 NLP 모듈이 KoNLPy 인 것 같다.

        . Reference: http://konlpy.org/ko/latest/


    - 필요한 패키지 미리 설치하기

        . 공식 홈피에는 openjdk-7-jdk로 되어있고, python3-dev도 기재되어 있지만,

          Ubuntu 18.04 환경에서 현재 openjdk-7-jdk는 사라졌고, 필자는 python2.7 환경에서만 사용할 것이기에 아래와 같이...


$ sudo apt-get install g++ openjdk-8-jdk python-dev


    - KoNLPy 설치하기


$ sudo apt-get install python-pip

$ sudo -H pip install konlpy


    - 샘플 코드는 다음과 같다.

    - 과거 Twitter가 이름을 Okt로 바꿨단다.


from konlpy.tag import Okt

from konlpy.utils import pprint



...

        blog_content = ... (위의 블로그 긁어오기 응용)

        okt = Okt()

        pprint( okt.nouns( blog_content ) )



[ 진행 #5 - 단어 카운트하기 ]

    - 블로그 본문 얻기 → 형태소 분석해서 noun 얻기 → 각 단어가 몇개인지 갯수를 얻어야겠다!!!!

    - 예전에는 for 구문 돌려서 하나씩 갯수를 더해가면서 분석을 했는데, 좀 더 편한 방법을 찾아봤다.


from collections import Counter


...


    ... (블로그 본문 얻기)


        okt = Okt()

        nouns = okt.nouns( blog_content )


        tags = Counter( nouns )


        pprint( tags )


    - Counter() 함수 하나로 해결?!



[ 진행 #6 - 한글 폰트 설치하기 ]

    - 단어 구하고 몇 개씩인지 카운트까지 했으면, 당연히 wordcloud 한 번 해봐야할 것 같아서 ... 미리 필요한 한글 폰트부터 설치해봤다.


$ sudo apt-get install fonts-nanum fonts-nanum-coding fonts-nanum-extra


    - 설치된 폰트를 확인해보자.


$ ll /usr/share/fonts/truetype/nanum/



[ 진행 #7 - wordcloud 설치하기 ]

    - 최근 Python을 통해서 이러한 분석작업을 하는 것이 엄청 유행을 하고 있는데,

      ML과 함께 하는 것이 유행하면서 Jupyter Notebook 환경에서 작업한 코드들이 대부분이다보니 필자가 원하는 내용을 찾기가 쉽지 않았다.

    - 뭐, 결국은 필자의 지식과 노력과 실력이 부족한 탓이겠지 ㅠㅠ


$ sudo -H pip install wordcloud

$ sudo -H pip install matplotlib

$ sudo apt-get install python-tk



[ 진행 #8 - wordcloud 만들어보기 ]

    - 앞에서 형태소 분석한 단어가 각 몇 개씩인지까지 분석했으니... 그걸 가지고 WordCloud를 만들어보자.


from wordcloud import WordCloud


... (블라블라)


        ... (블로그 본문 읽어와서)

        ... (KoNLPy 이용해서 형태소 쪼개고)

        tags = (Count 이용해서 단어별로 갯수 카운트하고)


        font_path = '/usr/share/fonts/truetype/nanum/NanumMyeongjoBold.ttf'

        wc = WordCloud(font_path=font_path, background_color='white', width=800, height=600)


        cloud = wc.generate_from_frequencies( tags )

        cloud.to_file( "wordcloud.png" )


    - 그러면 아래와 같은 그림이 만들어진다. (폰트는 바꿔서 만들었다 ^^)




[ 진행 #9 - GitHub Pages Theme 고르기 ]

    - 이미지 파일까지 만들었는데... 이걸 어떻게 보여줄까 고민하다가 생각한 GitHub Pages ...

    - 기본으로 주어진 테마 중에는 마음에 드는 것이 없어서 다른 테마들은 없을까 찾아보았다.

        . https://jekyllthemes.io/github-pages-themes



    - 유료도 있지만, 무료도 있으니 잘 찾아보길... ^^



[ 진행 #10 - GitHub Pages Theme 가져오기 ]

    - 필자가 고른 Theme는 "flexible-jekyll"

        . Repo: https://github.com/artemsheludko/flexible-jekyll

    - 해당 Theme를 다룰 다양할 방법이 있지만, 필자가 택한 방법은 "/docs" 디렉토리에 넣어서 사용하기!


    ① 내가 사용하는 Repo를 다운로드 받은 뒤, 내 Repo 디렉토리로 이동하자

    ② 위 Theme를 clone 받은 뒤, .git 디렉토리를 지우자.


$ git clone https://github.com/artemsheludko/flexible-jekyll.git ./docs

$ rm -rf ./docs/.git


    ③ 그렇게 하고 push 하자. /docs 디렉토리가 있어야 뒤에서 할 settings 설정을 진행할 수 있다.


    ④ GitHub에서 Pages 기능을 활성화 시키자. 해당 Repository의 settings 메뉴에서 GitHub Pages 항목을 살펴보자.



    ⑤ Source 선택 時 /docs folder로 골라주면 된다. (/docs 디렉토리가 있어야 해당 옵션을 선택할 수 있다)



[ 진행 #11 - GitHub Pages Theme 설정하기 ]

    - 간단한 config를 설정해야 한다.



    - 입맛에 맞게 수정한 후 commit 반영하자.



[ 진행 #12 - GitHub Pages Post 반영하기 ]

    - 검색 결과를 얻어와서 분석하고, 이미지까지 만든 것을 post로 만들어 보자.

    - 아래 코드는 필자가 테스트로 작성했던 것을 샘플로 기재한 것이다.


... (앞에서 작업한 것들)


    for content in CONTENTS:

        post_filepath = "docs/_posts/%s-%s.markdown" % ( datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"), content['id'] )


        temps = [ "---", "layout: post" ]

        temps.append( "title: %s" % content['title'] )

        temps.append( "date: %s" % content['postdate'] )

        temps.append( "description: %s" % content['description'] )

        temps.append( "img: %s" % content['img'] )

        temps.append( "fig-caption: # Add figcaption (optional)" )

        temps.append( "tags: [ %s ]" % ','.join(content['nouns']) )

        temps.append( "---" )

        temps.append( "[%s](%s)" % (content['title'], content['link']) )


        with open( post_filepath, 'w') as outfile:

            outfile.write( "\n".join( temps ) )



여기까지 진행해서 얻게된 결과는 다음 이미지와 같다.




아직도 해볼만한 것이 엄청 많지만,

힘들어서 여기까지만 작성한 내용으로 한 번 선 긋고자 한다. 헥헥 ...



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주말이 되어서 가족 외식을 하려다가

오늘은 새로운 것을 먹어보려고

네이버 검색을 하다가...

갑자기 떠오른 생각 ...

 

"우리 동네에 새로운 맛집이 생기면

자동으로 알려줬으면 좋겠다!"

 

 

그러면, 네이버로 검색을 던져서

나온 결과를 HTML을 Parsing해서

원하는 결과를 뽑으면 되겠군.....?!

 

 

이라고 생각을 하다가...

굳이 HTML을 직접 Parsing하지 말고

API로 던져서 깔끔하게 받을 방법은 없을까?!

라는 고민을 해봤다.

 

 

그러고 보니...

네이버도 API를 제공해주지 않나!?

라는 생각까지 진행...

 

구글링을 해봤더니

(네이버 API 지원 여부를 구글을 통해서 검색을 하다니... ^^)

있다!!!

 

 

 

네이버 개발자 사이트~

https://developers.naver.com/products/search/

 

 

"오픈 API 이용 신청"

 

이용 약관에 동의하고~

 

휴대폰 인증하고...

회사 이름은 적당히 넣어주고...

 

애플리케이션 이름 적당히 넣어주고...

사용 API에는 "검색"을 골라주고...

환경 추가는 "WEB"으로 해서

웹 서비스 URL 적당히 넣어주고...

 

이제 우리가 사용할 수 있는 "Client ID", "Client Secret"이 발급되었다 !!!

 

일단 여기까지만~ 활용은 다음 포스팅으로~

 

 

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컴퓨터 공학을 전공하긴 했지만,

사실 컴퓨터 잘알못에다가 겉멋만 든 실속없는 불량 프로그래머... 아니 불량 컴오타쿠인 글쓴이인데...


겉멋만 들었기에 한동안은 집에 있는 컴퓨터들도 전부 리눅스 환경이었었다.

물론 지금은 편한 것을 추구하기에 결국은 Windows7...


하지만,

회사에서 사용하는 컴퓨터의 Host OS는 Ubuntu 이다.

회사 시스템 접속을 위해서 VirtualBox에다가 Windows7 Guest OS도 사용한다.


집에서도 서버 구성은 최대한 리눅스 환경으로 구축하고자 노력은하는데...




이런 겉멋만 든 불량 컴오타쿠이기에 Python 코딩을 할 때엔 별도의 IDE를 사용하지 않고 있다.


차마 vi / vim 을 사용하기에는 너무 귀차니즘 아니 불편함이 많아서 (죄송합니다 vi 매니아 분들...)

nano editor를 이용하고 있다.






그러다가 최근에 Machine Learning 관련 교육을 받다가

정말 놀라운 신세계를 만나게 되었다.



Anaconda 라는 "Python Data Science Platform"이다.

데이터 사이언스에 필요한 라이브러리가 포함된 Python 배포판(?)인데,

그 안에 정말 멋진 에디터도 포함되어 있었던 것이다.


"Jupyter Notebook"이라는 이름인데...

실행하면 localhost로 웹서버(?)를 띄우고... 웹브라우져를 통해서 Python 코딩을 할 수 있게 해주는 에디터이다.

부분적인 실행도 가능하고, 다양한 단축키를 지원하며, 추천 기능도 아주 훌륭하다.

특히, 학습용으로 정말 훌륭하고 다른 사람들에게 내가 만든 코드를 설명하기에도 정말 훌륭한 수단이다.




개인적으로 정말 충격이었다.

아~ 세상은 내가 알지 못하는 것이 정말 많구나.... 컴퓨터 세상에서도...




하지만, 이것을 나의 Python Editor로 낙점하기에는 적합하지 않은 부분이 있었다.

웹브라우져 기반의 에디터라는 것이 장점이기도 하지만 단점이기도 하고...

속도(성능)도 좀 문제가 되었고

기본적인 파일 형태가 python 순수 코드가 아닌, 쥬피터 노트북 형식의 파일 타입이라는 것도...




그래서, Python Editor 인기 순위를 알아보았다.

최근 1년 내에 포스팅된 것들을 뒤져보니 대강 아래와 같았다.


 

www.slant.co

jaxenter.com

www.theindianwire.com 

www.it4nextgen.com 

 1

PyCharm 

PyCharm 

PyCharm 

Eclipse + PyDev 

 2

Vim 

Spyder 

Eclipse + PyDev 

PyScripter 

 3

VS Code 

Eclipse + PyDev 

Wing IDE 

Eric Python IDE 

 4

Sublime Text 

IDLE (and IdleX) 

Komodo IDE 

 PyCharm

 5

Spacemacs 

Atom 

Spyder 

 Wing IDE


흐음... PyCharm이 짱이군!!!




그런데, 일반적인 오픈소스 프로젝트는 아닌 듯 보인다.

jetbrains 라는 회사에서 만들고 있는 아이인가보다.



다행히, Community 버전을 배포해주고 있다.

아싸~~~~!!!



https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows



그냥 설치하면 된다~~~~ Go Go~




내가 작성한 코드에서 사용하지 않는 것들도 알려주네 !?

(import 중에서 회색으로 된 부분~)




PyCharm 사용법은 뭐 아직 나도 잘 모르니....


최소한.... 타이핑을 하다보면 알아서 추천해주는 기능만으로도 충분히 만족한다.



PyCharm 이야기 쓰면서 정작 PyCharm 이야기는 별로 없는 이번 포스팅은 여기까지~

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웹서핑을 하다가 무심코 알게된 왕 저렴한 호스팅 서비스...

    - https://www.clien.net/service/board/use/12730123?od=T31&po=2&category=&groupCd=



엄청난 지연 속도로 솔직히 우리나라에서 사용하기에 어려움이 많은 호스팅 서비스이지만,

뜬금없는 서비스 사용 장애를 보이기도 한다고는 하지만,

저렴한 맛에 공인 IP를 갖고 있는 리눅스 머신을 하나 갖고 싶다는 욕심에 과감히 질렀는데....



서버 하나 만들어서 Ubuntu 16.04 하나 올리고... locale 잡아주고 환경 설정 좀 해줬는데...


   "그런데, 이젠 뭘하지?"




그러다가 문득... 챗봇 하나 만들어볼까?!


예전에 텔레그램 챗봇 만든다고 AWS에서 lambda 서비스 같은거 가지고 장난해봤는데...

이번엔 "카카오톡"을 대상으로 하나 만들어보자! 라는 생각이 불끈(?) !!!




그런데... 자료를 찾다보니...

    - https://github.com/plusfriend/auto_reply



API형 스마트채팅 신규 등록을 2018년 11월 30일부터 중단한단다... 이런!

뭐 그래도 그 안에 등록을 하면 2019년까지는 사용할 수 있다니

지금 발견(?)한 것이 다행이다~!!! 1년간 재미있게 사용하면 된거지 뭐~!!







만들어보고자 하는 채팅 봇의 개발/운영 환경은 다음과 같다.


    - 채팅 봇이 위치할 곳은 "공인IP를 갖고 있는 Ubuntu 16.04 LTS 환경"

    - 채팅 봇은 Python 2.7.x 버전으로 구현

    - 가능한 기본 라이브러리로만 구현




이제 하나씩 해보자.





1. 플러스친구 앱 생성


    - 채팅 봇이라는 것이 결국은 한 명의 사람 역할을 하는 것이니만큼, 별도의 계정이 필요하다.

    - 그래서 카카오에서는 플러스친구라는 것을 제공해준다. 아래 링크에서 신규로 등록하자.


        . https://center-pf.kakao.com/


    - 내 비즈니스(?)를 위한 방을 하나 만들고, 그 안에서 실제 일을 할 플러스친구를 하나 만드는 것이다.



    - 음... 과금문제가 궁금했는데... 무료로 메시지 1000건은 보낼 수 있다보다.

    - 그런데... 보다보니 내가 생각한 메시지가 아닌가보다. push로 보내는 광고같은 메시지가 1000건 제한인가보다.

    - 대화는 그냥 막해도 되나보다~ 으음?! 좋은데?! 그런데, 카카오톡의 지명도에 비해 채팅 봇은 조용하지?!





2. 채팅 봇 등록 맛보기


    - 카카오톡에서는 "앱"이라는 이름으로 지칭하는 것 같은데, 난 내마음대로 "채팅 봇"이라고 지칭할거다!


    - 플러스친구 관리 페이지를 보면 왼쪽 메뉴 중에 "스마트채팅"이라는 것이 있다. 한 번 클릭해보자.



    - 우리는 대화형 "채팅 봇"을 만들 것이니 당연히 오른쪽의 "API형"으로 설정하면 된다.



    - 어!? 그런데... "앱 URL"엔 뭘 넣어야 하지?! "API테스트"는 또 뭐고?!


    - 상태를 보아하니.... 일단 뭘 만들고 난 이후에 여기에 등록을 해야할 것 같다. 친절하지 않은 카카오 !!!






3. 기본 코드 만들기


    - "앱 등록"을 위한 기본적인 python 코드를 만들어보자.


#!/usr/bin/env python

#-*-coding: utf-8-*-


import os

from flask import Flask, request, jsonify


app = Flask(__name__)


@app.route('/keyboard')

def Keyboard():


    contents = {

        "type"     : "buttons",

        "buttons" : [ "살아있어" ]

    }


    return jsonify( contents )



if __name__ == "__main__":

    app.run( host = '0.0.0.0', port = 7000 )


    - 위 코드를 저장한 다음에 실행을 하고자 하면 에러가 나올 수도 있다.


Traceback (most recent call last):

  File "./whatwant.py", line 5, in <module>

    from flask import Flask, request, jsonify

ImportError: No module named flask 


    - 귀찮더라도 추가 패키지 설치를 해주자.


$ sudo apt-get install python-flask


    - "채팅 봇"을 운영하기 위해서는, 웹서버 역할을 할 아이가 필요하다.

    - 별도로 웹서버를 띄우면 번거로우니, flask로 간단히 해결하고자 하는 것이다.






4. 앱 등록하기


    - 이제 등록하자 !!!


    - 위에 만든 코드를 일단 실행하자.


$ chmod +x ./whatwant.py


$ ./whatwant.py

 * Running on http://0.0.0.0:7000/ (Press CTRL+C to quit)


    - "앱 URL"에 python이 실행되고 있는 서버의 주소를 써주고선 "API 테스트"를 클릭해보자.



    - 제대로 값이 리턴된 것을 확인할 수 있다. 앗싸~!!!

    - 일단 등록까지는 마쳤다!!!








5. 스마트채팅 시작하기


    - 실제 카카오톡에서 정상적으로 동작하기 위해서는 등록된 앱을 시작시켜줘야 한다.



    - 오른쪽에 있는 API형을 시작하면 된다.

    - 카카오톡에서 등록된 플러스친구를 찾아 1:1 채팅을 하면 뭔가 나오는 것을 볼 수 있을 것이다.









6. 미세먼지 정보를 얻어오기 위해서


    - 음... 개인적인 목적으로 우리 동네의 미세먼지 정보를 불러오는 아이를 만들고 싶었다.

    - 그래서 찾아본 미세먼지 정보 API를 제공해줄 수 있는 곳...


        . https://www.data.go.kr


    - 아래와 같이 공공데이터포털의 오픈 API 부분을 보면 원하는 것을 찾을 수 있다.



    - 회원가입 후, 로그인을 하고...



    - 위와같이 대기오염정보 조회 서비스를 찾을 수 있다.



    - "활용신청"을 누르면 공짜로 즉시 승인되어 API를 사용할 수 있게 된다... 하지만...



    - Chrome에서 들어가려고하니... 위와 같이... 이런! 파일 다운로드는 하지 않을건데... 그럼에도... 결국은 IE에서...




    - 개발을 목적으로 하는 것과 운영을 목적으로 하는 것을 구분하는 것 같다. 개발용도로도 24개월간은 지원해준다.



    - 마이페이지를 통해서 등록된 서비스를 볼 수 있다. 즉시 승인이라고는 하는데...

    - 서버에 실제 등록되기까지에는 시간이 좀 걸리는 것 같다. (즉, 바로 사용이 안된다)



    - "일반 인증키" 발급 신청을 하면 위와 같이 일반 인증키가 나오는데, 이걸 이용해서 API를 사용할 수 있는 것이다.

    - 미리보기를 이용하면 샘플처럼 결과를 확인할 수 있는데, 필자 같은 경우 1시간 정도 후에 가능했다.





7. 뭔가 그럴듯한 코드 만들기


    - 미세먼지 정보를 얻어올 수 있는 API까지 확보를 했으니 코드를 만들어 보자.


    - 위에서 만든 코드 파일을 개선시켜보겠다.


#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-


import os

import requests

from flask import Flask, request, jsonify


app = Flask(__name__)



@app.route('/keyboard')

def Keyboard():


    return jsonify( {"type" : "text"} )





@app.route('/message', methods=['POST'])

def message():


    content = request.json['content']


    if( u"안녕" in content ):

        contents = { 'message': { 'text' : u"안녕하세요" } }


    elif( u"사랑" in content ):

        contents = { 'message': { 'text' : "저도 사랑해요" } }


    elif( u"뭐야" in content ):

        contents = { 'message': { 'text' : "저도 제가 뭔지 모르겠어요" } }


    elif( u"미세먼지" in content ):

        url  = "http://openapi.airkorea.or.kr/openapi/services/rest/"
        url += "ArpltnInforInqireSvc/getMsrstnAcctoRltmMesureDnsty"
        url += "?serviceKey=1234"
        url += "&numOfRows=10&pageSize=10&pageNo=1&startPage=1"
        url += "&dataTerm=DAILY&ver=1.3&_returnType=json"
        url += "&stationName=%EB%8F%99%ED%83%84"

        r = requests.get( url )

        contents = { 'message': { 'text' : "죄송합니다만, 미세먼지 정보를 확인하지 못했어요!" } }
        if( r.status_code == 200 ):

            items = r.json()
            if( 'list' in items.keys() ):

                item  = u"%s 측정된" % items['list'][0]['dataTime']
                item += u"\n동탄의 미세먼지는"
                item += u"\npm10=%s, pm25=%s 입니다" % (items['list'][0]['pm10Value'], items['list'][0]['pm25Value'])
                item += u"\n24시간 예측값은"
                item += u"\npm10=%s, pm25=%s 입니다" % (items['list'][0]['pm10Value24'], items['list'][0]['pm25Value24'])
                item += u"\n입니다."

                contents = { 'message': { 'text' :  item } }

    else:
        contents = { 'message': { 'text' : content + u"가 무슨 말이야?" } }

    return jsonify( contents )


if __name__ == "__main__":
    app.run( host = '0.0.0.0', port = 7000 )


    - button 등을 이용한 대화법도 있지만, 그냥 사람같은 대화를 원해서 위와 같이 해봤다.


    - 서버에 채팅 봇을 계속 띄워놓기 위해서는 다음과 같이 실행하면 된다.


$ ./whatwant.py &


    - 제대로 서비스 하려면 log도 남겨야 할 것 같고 뭐 기타 등등 해야할게 많을 것 같다.

    - 하지만, 지금은 그냥 그럴듯하게만 하면 되는게 목표니 여기까지만~^^






8. 테스트 하기


    - 스마트폰 화면 캡쳐가 귀찮아서.... 말로 떼우기.... ^^


    - "채팅 봇"을 껐다 켰다가 하면 카카오톡에서 대화할 때 대화를 계속 입력할 수 없을 수도 있다.

    - 이럴 때엔 대화방 나갔다가 다시 1:1 채팅걸면 된다.


    - flask를 이용해서 웹서버처럼 돌리다보니 python 에러메시지가 잘 나오지 않는다.

    - 가능하면 별도로 코드 테스트를 한 뒤에 채팅 봇에 코드 넣는 것이 좋다.

    - 아니면 중간에 계속 print 찍어야 할 수도....


    - 일단 위와 같이 하면 아래와 같이 잘 된다~ ^^


끝~ ^^


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