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[구글핏] fitnees API 를 이용한 구글 스프레드시트로 데이터 가져오기

suritam92020.07.04 12:50조회 수 1020댓글 0

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https://ithoughthecamewithyou.com/post/export-google-fit-daily-steps-to-a-google-sheet

 

위 사이트를 참고해 진행한다.

 

1) 일단 코드를 다운로드 하고, API 콘솔을 이용해 https://console.cloud.google.com/apis 새로운 프로젝트를 만든다.(기존 프로젝트 이용 가능)

2) API 및 서비스 사용 설정에서 fitnees API 를 활성화 시킨다.

3) 사용자 인증정보에서 사용자 인증 정보 만들기를 선택한다.

4) OAuth 클라이언트 ID를 선택하고 애플리케이션 유형을 웹 애플리케이션으로 한다.

5) 이름을 "GF" 등으로 설정하고 승인된 리디렉션 URI 에 https://script.google.com/macros/d/{SCRIPTID}/usercallback 를 입력한다.

 

6) {SCRIPTID} 를 입력하기 위해 구글 드라이브에서 스프레드시트를 만들고, 스크립트 편집기를 열어 1)의 코드를 저장한 뒤, URL으 확인한다.

7) URL에 나온 스크립트 경로가 {SCRIPTID} 이다.

8) OAuth 클라이언트 ID 만들기를 선택하면 6)에서 저장한 코드에 Client ID, Client Secret을 입력할 수 있는 클라이언트 ID, 클라이언트 보안 비밀은 얻을 수 있다.

9) 저장이 끝나면 시트를 새로고침하여 OnOpen 함수가 자동 동작하도록 하여 Google Fit 메뉴를 확인한다.

10) Authorize...... 를 시작으로 시트이름을 "Metrics"{History}으로 수정하여 구글 피트니스에 저장된 데이터를 가져올 수 있다.

 

코드를 보면 사용하는 시트이름이 다음과 같다. 두 개의 시트를 생성하여 AppendRow null 오류를 방지한다.

 

function getMetrics() {

  getMetricsForDays(1, 1, 'Metrics');

}

 

function getHistory() {

  getMetricsForDays(1, 60, 'History');

}

 

fitnees.png

 

cd.png

 

 

suritam9
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[TF] 파이썬과 케라스를 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자 (by suritam9) [push챗봇] 구글 앱스 스크립트 X 행아웃 채트(구글 채트) (by suritam9)
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[notion] worker 캐시 삭제 및 chunk error
[원문보기]

브라우저 보안이 강화되어서 인지 어떤 오류인지 몰라도 js 로딩이 안되면서 도메인 연결한 페이지가 나오지 않는다.

 

addEventListener('fetch', event => {

    event.respondWith(handleRequest(event.request))

})

 

async function handleRequest(request) {

    // 캐시 삭제

    const cache = caches.default;

    await cache.delete(request);

 

    // 캐시 우회 후 새로운 데이터 가져오기

    const response = await fetch(request, {

        headers: {

            'Cache-Control': 'no-cache'

        }

    });

 

    // 새 데이터를 캐시에 저장

    cache.put(request, response.clone());

 

    return response;

}

 
다른 웹 브라우저와 OS에서 캐시 삭제로 계속 테스트 하며 강제 캐시 삭제 코드를 넣었는데 되는지는 모르겠다.
 
gpt 에서 알려준 try catch로 오류시 진행되도록 처리하면 되기는 하는 것 같은데 다른 사용자도 잘 되는지는 여러 환경에서 테스트 해 봐야 한다.
 
if (url.pathname.startsWith('/app') && url.pathname.endsWith('js')) {
try {
response = await fetch(url.toString());
let body = await response.text();
response = new Response(body.replace(/www.notion.so/g, MY_DOMAIN).replace(/notion.so/g, MY_DOMAIN), response);
response.headers.set('Content-Type', 'application/x-javascript');
return response;
} catch (error) {
// 예외 처리: fetch 실패 시 에러 메시지 반환
return new Response('JS 파일 처리 중 오류가 발생했습니다.', { status: 500 });
}
} else if (url.pathname.startsWith('/api')) {
try {
// Forward API
response = await fetch(url.toString(), {
body: url.pathname.startsWith('/api/v3/getPublicPageData') ? null : request.body,
headers: {
'content-type': 'application/json;charset=UTF-8',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36'
},
method: 'POST',
});
response = new Response(response.body, response);
response.headers.set('Access-Control-Allow-Origin', '*');
return response;
} catch (error) {
// 예외 처리: API 요청 실패 시 에러 메시지 반환
return new Response('API 요청을 처리하는 중 오류가 발생했습니다.', { status: 500 });
}
} else if (slugs.indexOf(url.pathname.slice(1)) > -1) {
try {
const pageId = SLUG_TO_PAGE[url.pathname.slice(1)];
return Response.redirect('https://' + MY_DOMAIN + '/' + pageId, 301);
} catch (error) {
// 예외 처리: 리디렉션 처리 중 오류 발생 시
return new Response('리디렉션 처리 중 오류가 발생했습니다.', { status: 500 });
}
} else {
try {
response = await fetch(url.toString(), {
body: request.body,
headers: request.headers,
method: request.method,
});
response = new Response(response.body, response);
response.headers.delete('Content-Security-Policy');
response.headers.delete('X-Content-Security-Policy');
return response;
} catch (error) {
// 예외 처리: 일반 요청 처리 중 오류 발생 시
return new Response('요청을 처리하는 중 오류가 발생했습니다.', { status: 500 });
}
}
 

[매핑] 퍼스널 트레이닝과 공격 기법을 매칭해 본다
[원문보기]

사이드 레터럴 레이즈 - 레터럴 무브먼트

 

마운틴 클라이머 - 프리빌리지 에스컬레이션

 

점핑 잭 - 디스커버리

 

플랭크 / 크런치 - 퍼시스턴스

 

버피테스트 - 스캐닝

 

스쿼트 - 크레덴셜 엑세스

 

니업 / 푸시업 - 이니셜 엑세스

 

레그 레이즈 - 임팩트

 

덤벨 킥백 - 디펜스 이베이전

 

[notion] 데이터베이스(페이지) 삭제(아카이빙)
[원문보기]
데이터베이스의 행(row)을 삭제하는 것을 찾아보면 archived 필드를 true로 변경하는 코드가 나온다.
클라우드플레어 노드 js로 계속 실패하여 포스트맨으로 테스해보고 문제 없는 코드임을 알았다.
content-type은 application/json으로 하고 method는 PATCH를 사용한다.
 
abc라는 변수는 데이터베이스의 pages id 에 해당한다.
이전 글의 데이터베이스 목록 출력시 나오는 id값을 사용하면 된다.
 
정상동작하면 메일로 API에 의해 수정되었다는 내용을 받을 수 있다.
archived 필드와 trashed 필드가 모두 true로 응답되면 정상 동작으로 확인할 수 있고, 재 요청시 에러가 발생한다.
"archived": false 를 보내서 복원할 수 있다.
 
async function handleRequest2(abc) {
const url2 = "https://api.notion.com/v1/pages/"+abc;
const body1 = {
"archived": true
}
const init = {
method: 'PATCH',
body: JSON.stringify(body1),
headers: {
'content-type': 'application/json;charset=UTF-8',
'Notion-Version': '2022-06-28',
'Authorization': 'Bearer secret_{}',
},
};
const response = await fetch(url2, init);
const results = await gatherResponse(response);
console.log(results);
let jsons = JSON.parse(results);
let res = jsons.archived;
if(res){
res="성공";
}
return new Response(res, init);
}

[notion] API를 사용하여 데이터베이스의 목록 출력
[원문보기]

여러 설명페이지에 데이터베이스 기본 정보를 출력하는 예제는 많으나, 목록을 출력하는 예제는 부족하다.

 

query라는 api를 이용하여 POST 방식으로 호출해야 한다.

 

데이터의 내용이 있을 경우 results의 배열로 리턴되며, 속성 중 column(여기서는 column)를 추가하여 존재하는 목록을 출력해 보았다.

 

/**
* Example someHost is set up to take in a JSON request
* Replace url with the host you wish to send requests to
* @param {string} someHost the host to send the request to
* @param {string} url the URL to send the request to
*/
const someHost = 'https://api.notion.com/v1/';
const url = someHost + 'databases/[키]/query';
 
/**
* gatherResponse awaits and returns a response body as a string.
* Use await gatherResponse(..) in an async function to get the response body
* @param {Response} response
*/
async function gatherResponse(response) {
const { headers } = response;
const contentType = headers.get('content-type') || '';
if (contentType.includes('application/json')) {
return JSON.stringify(await response.json());
} else if (contentType.includes('application/text')) {
return response.text();
} else if (contentType.includes('text/html')) {
return response.text();
} else {
return response.text();
}
}
 
async function handleRequest() {
const init = {
method: 'POST',
headers: {
'content-type': 'text/html;charset=UTF-8',
'Notion-Version': '2022-02-22',
'Authorization': 'Bearer secret_키',
},
};
const response = await fetch(url, init);
const results = await gatherResponse(response);
let jsons = JSON.parse(results);
let json = jsons.results[0];
let res = "<table>";
let res1="";
for (i=0;i<jsons.results.length;i++){
json = jsons.results[i];
res1=res1+"<tr><td>"+json.properties.column.rich_text[0].plain_text+"</td><td>"+json.id+"</td><td>"+json.url+"</td></tr>";
}
res = res + res1 + "</table>";
return new Response(res, init);
}
 
addEventListener('fetch', event => {
return event.respondWith(handleRequest());
});

[Workers] Cloudflare Workers로 서버리스 코딩
[원문보기]

Cloudflare 는 https를 쉽게 제공해주는 서비스로 출발하였다.

 

해당 기능은 라우팅이나 호스팅과 관련이 있는데, 마이크로 서비스를 사용할 수 있는 Workers를 제공한다.

 

현재는 nodejs 밖에 사용하지 못한다고 하나, aws에서 nodejs를 lambda로 사용해 봤기 때문에 조금은 수월하게 접근할 수 있었다.

 

간단한 예제들을 통해 실행, json 다루기, json을 html로 표현하기 등을 해보았다.

 

json 샘플에서는 header를 json으로 클라이언트에 전달하므로 html이 text로 나온다.

 

그래서 해당 부분만 수정하여 html 표가 그려질 수 있도록 수정했다.

 

추후에는 실제 API와 연결하여 활용해 보도록 해야겠다.

 

'content-type': 'application/json;charset=UTF-8',
==>

'content-type': 'text/html;charset=UTF-8',

 

/**
 * Example someHost is set up to take in a JSON request
 * Replace url with the host you wish to send requests to
 * @param {string} someHost the host to send the request to
 * @param {string} url the URL to send the request to
 */
const someHost = 'https://jsonplaceholder.typicode.com/';
const url = someHost + 'todos/1';
 
/**
 * gatherResponse awaits and returns a response body as a string.
 * Use await gatherResponse(..) in an async function to get the response body
 * @param {Response} response
 */
async function gatherResponse(response) {
  const { headers } = response;
  const contentType = headers.get('content-type') || '';
  if (contentType.includes('application/json')) {
    return JSON.stringify(await response.json());
  } else if (contentType.includes('application/text')) {
    return response.text();
  } else if (contentType.includes('text/html')) {
    return response.text();
  } else {
    return response.text();
  }
}
 
async function handleRequest() {
  const init = {
    headers: {
      'content-type': 'text/html;charset=UTF-8',
    },
  };
  const response = await fetch(url, init);
  const results = await gatherResponse(response);
  let json = JSON.parse(results);
  let res = "<table><tr><td>"+json.userId+"</td><td>"+json.title+"</td><td>"+json.completed+"</td></tr></table>";
  console.log(json.userId);
  console.log(json.id);
  console.log(json.title);
  console.log(json.completed);
  return new Response(res, init);
}
 
addEventListener('fetch', event => {
  return event.respondWith(handleRequest());
});

[nodejs] aws lambda 에서 httprequest with get param
[원문보기]

http api 형태로 하여 api gateway를 생성하였을 때,

 

https://api경로.execute-api.ap-northeast-2.amazonaws.com/default/api명?파라미터명=데이터

 

 

[index.js]

const http = require('https')

exports.handler = async (event) => {

    return httprequest(event).then((data) => {

        const response = {

            param: event,

            statusCode: 200,

            body: JSON.stringify(data),

        };

    return response;

    });

};

function httprequest(event) {

     return new Promise((resolve, reject) => {

        const options = {

            host: '호스트명(url경로)',

            path: encodeURI('/[중간경로]?파라미터명='+event.queryStringParameters.파라미터명),

            port: 443,

            method: 'GET'

        };

        const req = http.request(options, (res) => {

          if (res.statusCode < 200 || res.statusCode >= 300) {

                return reject(new Error('statusCode=' + res.statusCode));

            }

            var body = [];

            res.on('data', function(chunk) {

                body.push(chunk);

            });

            res.on('end', function() {

                try {

                    body = JSON.parse(Buffer.concat(body).toString());

                } catch(e) {

                    reject(e);

                }

                resolve(body);

            });

        });

        req.on('error', (e) => {

          reject(e.message);

        });

        // send the request

       req.end();

    });

}

gzip request and non-gzip request
[원문보기]

// HTTP POST request

public String sendPost(String targetUrl, String parameters) throws Exception {

 

URL url = new URL(targetUrl);

disableSslVerification();

//HttpURLConnection con = (HttpURLConnection) url.openConnection();

HttpsURLConnection con = (HttpsURLConnection) url.openConnection();

con.setRequestMethod("POST");

con.setRequestProperty("charset", "UTF-8");

con.setRequestProperty("Content-Encoding", "gzip");//when gzip 

con.setRequestProperty("Accept-Encoding", "gzip");//when gzip 

con.setRequestProperty("content-type", "application/x-www-form-urlencoded");

con.setDoOutput(true);

 

DataOutputStream wr = new DataOutputStream(con.getOutputStream());

wr.write(compress(parameters));

wr.flush();

wr.close();

 

//non-gzip request

        /*OutputStreamWriter outStream = new OutputStreamWriter(con.getOutputStream(), "UTF-8");

        PrintWriter writer = new PrintWriter(outStream);

        writer.write(parameters.toString());

        writer.flush();*/

 

BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(new GZIPInputStream(con.getInputStream()), "UTF-8"));

String inputLine;

StringBuffer response = new StringBuffer();

 

while ((inputLine = in.readLine()) != null) {

response.append(inputLine);

}

in.close();

return response.toString();

}

[R] AWS에 도커로 Shiny server 설치 후 googleAuthR 을 이용
[원문보기]

AWS t2.micro 에서 R을 이용한 shiny 패키지 설치가 잘 되지 않는다.

 

그래서 shiny server를 설치하더라도 3838포트는 접속 되지만 shiny app 은 실행시킬 수 없다.

 

sudo snap install docker 

sudo docker pull rocker/shiny-verse

도커 설치 후 실행한 뒤 (여기까지는 https://wikidocs.net/66611 사이트 참고)

 

sudo docker container run -d -p 3838:3838 rocker/shiny-verse

sudo docker container ls

sudo docker exec -it 컨테이너명 or ID /bin/bash

 

쉘로 들어간 다음에

R 을 실행시키고 명령 프롬프트에서 install.packages("googleAuthR") 으로 googleAuthR 패키지를 설치한다.

 

그 후 home 폴더 하위에 디렉터리를 생성하고, app.R 파일을 만들어 소스를 저장한다.

 

기존 도커를 종료 시키고 저장한 앱을 실행시키면 추가 패키지로 인한 오류 때문에 실행되지 않은 앱들의 문제를 해결 할 수 있다.

 

sudo docker container stop 컨테이너명 or ID

sudo docker run --rm -d -p 3838:3838 -v /home/ubuntu/[폴더명]:/srv/shiny-server/[앱이름] rocker/shiny-verse

 

shiny-welcome.png

 

[Vision API] 구글 드라이브 이미지 파일 리사이징 후 Vision API 사용
[원문보기]

라이브러리 : 1B7FSrk5Zi6L1rSxxTDgDEUsPzlukDsi4KGuTMorsTQHhGBzBkMun4iDF 로 추가(OAuth2)

고급 구글 서비스 : Drive API

행아웃 채트 API 활성화

 

CLOUD VISION API 는 이미지를 식별해 주는데, 구글 드라이브에 업로드 된 파일은 경로 참조로 가져오기가 되지 않는다.

 

 base64로 변환 후 사용 가능하다.

 

function test(){//vision api 테스트

  var fileurl="구글 드라이브 이미지 파일 경로";

  var data1 = JSON.parse(makeRequest(fileurl)); 

  //data.responses[0].webDetection.bestGuessLabels[0].label, data.responses[0].webDetection.webEntities[0].description 을 추출하여 사용

  Logger.log(data1.responses[0].webDetection);

}

function buildJSONRequestImgBase64(val) {//base64 인코딩 및 json 메시지 생성

  var file = DriveApp.getFileById(val); 

  var data1 = Utilities.base64Encode(file.getBlob().getBytes());

  return JSON.stringify({

    requests: [{

      image: {

        content:data1

      },

      features: [{

        type: "WEB_DETECTION",

        maxResults: 1

      }]

    }]

  });

}

var APIKey = 'Your key';

function makeRequest(b64) {// Make a POST request to Vision API with a JSON payload.      

  var visionApiUrl = 'https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=' + APIKey;

  var JSON_REQ = buildJSONRequestImgBase64(b64);

  var options = {

    'method': 'post',

    'contentType': 'application/json',

    'payload': JSON_REQ

  };

  var response = UrlFetchApp.fetch(visionApiUrl, options);

  return response.getContentText();

}

 

 

//행아웃 채팅으로 봇이 받은 이미지를 리사이징하여 저장한다.

function uploadAttachmentToDrive(attachment, folderId, fileName){//행아웃 채팅으로 받은 이미지 파일 처리 구글 드라이브로 업로드 및 썸네일 생성

  var resourceName = attachment[0].attachmentDataRef.resourceName;

  var blob     = "";

  var url      = "https://chat.googleapis.com/v1/media/" + resourceName + "?alt=media"

  var service  = getOAuth2Service(); 

 

　var response = UrlFetchApp.fetch(url, {

    headers: {

      'Authorization': 'Bearer ' + service.getAccessToken(),

    },

    'muteHttpExceptions': true,

  });

 

  if (response.getResponseCode() != 200) {

    return url;

  }

 

  blob = response.getBlob();

  

  var folder = DriveApp.getFolderById(folderId);

  var uploadFile = folder.createFile(blob);

 

  uploadFile.setName(fileName);

  

  var width = 800;

  

  var link = Drive.Files.get(uploadFile.getId()).thumbnailLink.replace(/\=s.+/, "=s" + width);

 

  var blob2 = UrlFetchApp.fetch(link).getBlob().setName(fileName+"_t");

  var file = folder.createFile(blob2);

  

  return file.getId();

}

function onMessage(event) {

  if(event.message.attachment != null){

    var fileurl = uploadAttachmentToDrive(event.message.attachment,"폴더명",Utilities.formatDate(dt, "GMT+9", "YYYY.MM.dd HH:mm:ss"));

}

function getOAuth2Service() {

  var serviceAccountPriveKey = '-----BEGIN PRIVATE KEY----------END PRIVATE KEY-----\n';

  var serviceAccountClientEmail = '~gserviceaccount.com'; 

  var scope = 'https://www.googleapis.com/auth/chat.bot';

  var service = OAuth2.createService('Vote bot')

      .setTokenUrl('https://accounts.google.com/o/oauth2/token')

      .setPrivateKey(serviceAccountPriveKey)

      .setClientId(serviceAccountClientEmail)

      .setScope(scope);

 

  if (!service.hasAccess()) {

    console.log('Authentication error: %s', service.getLastError());

    return;

  }

 

  return service;

}

[R] googleAuthR 을 이용한 oAuth 인증 및 로그인 아이디 얻기
[원문보기]

https://code.markedmondson.me/googleAuthR/articles/google-authentication-types.html

상기 경로로 구현해 보았다.

 

아래 코드로 이용 가능하며, 클라이언트 id 부분은 개발자 콘솔에서 사용자 인증 정보를 웹애플리케이션에 사용하는 것으로 만들어 활용하면 된다.

 

localhost는 잘 되지 않아, shinyapps.io 를 사용 경로로 등록해서 잘 동작하였다.

 

library(shiny)
library(googleAuthR)

options(googleAuthR.webapp.client_id = "###")

ui <- fluidPage(

    titlePanel("Sample Google Sign-In"),

    sidebarLayout(
      sidebarPanel(
        googleSignInUI("demo")
      ),

      mainPanel(
        with(tags, dl(dt("Name"), dd(textOutput("g_name")),
                      dt("Email"), dd(textOutput("g_email")),
                      dt("Image"), dd(uiOutput("g_image")) ))
      )
    )
  )

server <- function(input, output, session) {

  sign_ins <- shiny::callModule(googleSignIn, "demo")

  output$g_name = renderText({ sign_ins()$name })
  output$g_email = renderText({ sign_ins()$email })
  output$g_image = renderUI({ img(src=sign_ins()$image) })

}

# Run the application 
shinyApp(ui = ui, server = server)

[챗봇] 대화형 질의 응답 만들기
[원문보기]

대화형 챗봇을 통해 문자열 입력시 대답하도록 한다.

 

채팅방에서 실행하게 되면, @봇이름 대화 형식으로 하고, DM일 경우 문자열을 입력하기만 하면 응답한다.

 

 

https://cloud.google.com/blog/products/g-suite/building-a-google-hangouts-chatbot-using-apps-script

 

[채팅방]

at.png

[DM]

 

DM.png

 

https://github.com/gsuitedevs/hangouts-chat-samples/blob/master/apps-script/vote-text-bot/vote-text-bot.js

 

투표하기 코드를 조금 고쳐서 스프레드시트에 응답 결과를 저장하도록 했다.

클릭 횟수를 프로세스의 단위로 삼아 1번 질문, 2번 질문, ...  n번 질문 후 마지막에 앞으로 돌아가도록 했다.

 

이 설문의 문제는 스프레드시트 쓰기 권한이 oAuth 로 승인되어야 해서 스크립트를 실행하여 권한을 얻어야 하는 문제가 있다.

 

ar.png

 

배포된 스크립트로 하는게 아닌 메니페스토에서 배포라서 스크립트를 작성한 사용자의 권한을 대행하지 못하는 것 같다.

 

권한 문제가 있어 설문으로 활용할 방법에 대해 좀 더 고민해 봐야겠다.

 

또한 다른 도메인 사용자 일때도 안 되는 것 같다.

 

글로벌 권한이 있는 계정으로 다시 만들어 테스트 해봐야 겠다.

 

rs.png

 

 

[TF] 파이썬과 케라스를 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자
[원문보기]

도서 [파이썬과 케라스를 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자] 에 나온 예제를 실행해 봤다.

 

현재기준으로 아나콘다 3을 설치하면 python 3.8.x 가 설치되며, python path를 설정해야 제대로 실행 가능하다.

 

기존 2.7, 3.5 가 설치된 환경이라 여러 버전이 섞여서 다양한(?) 에러를 발생시켰다.

 

시스템 환경변수에 아래를 등록한다.

PYTHONPATH

c:\programdata\anaconda3;c:\programdata\anaconda3\Lib;c:\programdata\anaconda3\DLLs;c:\programdata\anaconda3\libs;c:\programdata\anaconda3\Scripts;c:\programdata\anaconda3\bin

 

알수 없는 오류 (set_session, get_default_graph())에 대해 대략 아래와 같이 수정하여 아웃풋을 얻었다.

 

[networks.py]

23 from tensorflow.keras.backend import set_session -> from tensorflow.keras.backend import clear_session

25 graph = tf.get_default_graph() -> graph = tf.compat.v1.get_default_graph()

 

시간이 지나면 각종 로그와 그림에 대해 이해하게 되겠지.

 

epoch_summary_003.png

 

 

[TF] 파이썬과 케라스를 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자
[원문보기]

도서 [파이썬과 케라스를 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자] 에 나온 예제를 실행해 봤다.

 

현재기준으로 아나콘다 3을 설치하면 python 3.8.x 가 설치되며, python path를 설정해야 제대로 실행 가능하다.

 

기존 2.7, 3.5 가 설치된 환경이라 여러 버전이 섞여서 다양한(?) 에러를 발생시켰다.

 

시스템 환경변수에 아래를 등록한다.

PYTHONPATH

c:\programdata\anaconda3;c:\programdata\anaconda3\Lib;c:\programdata\anaconda3\DLLs;c:\programdata\anaconda3\libs;c:\programdata\anaconda3\Scripts;c:\programdata\anaconda3\bin

 

알수 없는 오류 (set_session, get_default_graph())에 대해 대략 아래와 같이 수정하여 아웃풋을 얻었다.

 

[networks.py]

23 from tensorflow.keras.backend import set_session -> from tensorflow.keras.backend import clear_session

25 graph = tf.get_default_graph() -> graph = tf.compat.v1.get_default_graph()

 

시간이 지나면 각종 로그와 그림에 대해 이해하게 되겠지.

 

epoch_summary_003.png

 

 

[push챗봇] 구글 앱스 스크립트 X 행아웃 채트(구글 채트)
[원문보기]

행아웃 채트가 구글채트로 이름이 변경되었다.

 

개별 도메인 사용자만 이용할 수 있는데, 무료 계정도 모바일은 가능하다.

(chat.google.com) 로 접속하면 PC에서도 이용 가능하고 대화방의 이름을 얻을 수 있기 때문에, 6의 예제 코드에 space.name 에 하드 코딩 가능하다.

 

https://suritam9.pe.kr/index.php?mid=imp&document_srl=1405 에서 이미 대화형 봇을 다뤘으며, 이번 건은 push형이다.

 

그동안은 integramat 이나 다른 수단을 이용했는데, 구글 앱스 스크립트로 바로 가능한 방법이 있어 시도해 봤다.

 

https://medium.com/@stephane.giron/send-push-message-to-hangouts-chat-with-apps-script-274ddadcbc55

 

1. 구글 클라우드 플랫폼 서비스 계정에서 계정 생성 및 키를 만든다.(JSON 형태 다운로드 파일 보관)

2. 앱스 스크립트 라이브러리에서 Oauth2 를 설치하는데, 1B7FSrk5Zi6L1rSxxTDgDEUsPzlukDsi4KGuTMorsTQHhGBzBkMun4iDF 로 검색한다.

3. 1에서 다운 받은 파일에 PRIVATE_KEY 와 CLIENT_EMAIL를 복사하고 서비스 생성 스크립트를 실행시킨다.

 

var PRIVATE_KEY = '-----BEGIN PRIVATE KEY-----\n...\n-----END PRIVATE KEY-----\n';
var CLIENT_EMAIL = '...';/**
* Configures the Chatbot service.
*/
function getChatbotService() {
return OAuth2.createService(‘MyChatBot’)
// Set the endpoint URL.
.setTokenUrl(‘https://accounts.google.com/o/oauth2/token')// Set the private key and issuer.
.setPrivateKey(PRIVATE_KEY)
.setIssuer(CLIENT_EMAIL)// Set the property store where authorized tokens should be persisted.
.setPropertyStore(PropertiesService.getScriptProperties())// Set the scope.
.setScope(‘https://www.googleapis.com/auth/chat.bot');
}

4. 토큰이 발행되는지 테스트 한다.

/**
* Test for getting access token
*/
function getAccessTokenTest() {
var service = getChatbotService();
if (service.hasAccess()) {
Logger.log(service.getAccessToken());
} else {
Logger.log(service.getLastError());
}
}

5. 참고 URL 에 빠져 있는 부분인데, 봇을 만들어 채팅방에 추가해야 한다. (봇 만들기는 다른 사이트를 검색하여 아이콘 등을 설정한다.)

권한은 도메인 내로 해야 head 배포 id 사용이 가능하다.

image.png

배포 id는 게시에 메니페스트에서 배포를 선택하여 lastesthead deployment 배포에서 getid 를 선택하여 확인한다.

0.png

 

 

6.  예제 코드를 이용해 해당 채팅방에 메시지를 보내본다.

 

/**
* Authorizes and makes a request to the Hangouts Chat API for :
* - Getting all spaces the bot is installed
* - Sending message when space is a Direct Message space
*/
function sendPushMessage() {
var service = getChatbotService();
if (service.hasAccess()) {
//WE retrieve all the spaces bot has been added
var url = 'https://chat.googleapis.com/v1/spaces';
var response = UrlFetchApp.fetch(url, {
headers: {
Authorization: 'Bearer ' + service.getAccessToken()
}
});
var rep = JSON.parse(response.getContentText());
if(rep.spaces && rep.spaces.length > 0){
for(var i = 0; i < rep.spaces.length; i++) {
var space = rep.spaces[i];
if(space.type == "DM"){
//We send message only to Direct Message room.
var url = 'https://chat.googleapis.com/v1/'+space.name+'/messages';

var options = {
method : 'POST',
contentType: 'application/json',
headers: {
Authorization: 'Bearer ' + service.getAccessToken()
},
payload : JSON.stringify({ text: "Hello world !" })
}

//We send message to the DM room
UrlFetchApp.fetch(url, options);
}else{
//If Type is 'ROOM' or 'TYPE_UNSPECIFIED' we don't send notification.
}
}
}else{
Logger.log('Bot is not added to any spaces');
}
} else {
Logger.log(service.getLastError());
}
}

 

7. 오류가 발생한다면 구글 개발자 콘솔에서 행아웃 채트 API 활성화를 누락했거나, 채팅방이 잘 확인되는지, space 에 대한 참여 멤버, 대화방 명 등을 확인해 보면 디버깅에 도움이 된다.

https://developers.google.com/hangouts/chat/reference/rest/v1/spaces

https://developers.google.com/hangouts/chat/reference/rest/v1/spaces.members

https://developers.google.com/hangouts/chat/reference/rest/v1/spaces.messages

 

[QT] 트레이아이콘(TrayIcon)사용하기
[원문보기]

 

http://browniz1004.blog.me/220956638885

 

qt 트레이 showMinimized() tray -> 나의 검색어

 

[헤더파일]

 

QSystemTrayIcon *TrayIcon;  //전역변수

QMenu *TrayIconMenu;

 

private slots:

void onSystemTryIconClicked(QSystemTrayIcon::ActivationReason); //트레이아이콘 클릭시 이벤트 설정

void on_actionExit_triggered(); //트레이아이콘 메뉴설정시 사용

 

 

private: //프로그램종료시, 프로그램 숨김시 이벤트설정

void closeEvent(QCloseEvent *event);

void hideEvent(QHideEvent *event); 

 

 

[소스파일]

TrayIcon = new QSystemTrayIcon(this);

 

TrayIconMenu = new QMenu(this);

 

TrayIconMenu->addAction(ui.actionExit);

TrayIconMenu->addSeparator();

TrayIcon->setContextMenu(TrayIconMenu);

QIcon Icon(":/appMain/Resources/icon_menu_01.png"); //아이콘은 기존 리소스 경로로 지정

TrayIcon->setIcon(Icon);

TrayIcon->show();

TrayIcon->setToolTip(tr("DFC")); //트레이아이콘에 마우스 움직였을때 문구

TrayIcon->showMessage(tr("DFC"), tr("DFC."), QSystemTrayIcon::Information, 5000); //트레이아이콘 처음 적용시 설명

connect(TrayIcon, SIGNAL(activated(QSystemTrayIcon::ActivationReason)), this, SLOT(onSystemTryIconClicked(QSystemTrayIcon::ActivationReason)));

 

 

함수 선언부

void appMain::onSystemTryIconClicked(QSystemTrayIcon::ActivationReason reason)

{

switch (reason)

{

case QSystemTrayIcon::Trigger:

case QSystemTrayIcon::DoubleClick:

this->setWindowState(Qt::WindowActive);

this->show();

break;

}

}

 

void appMain::hideEvent(QHideEvent *event)

{

if (isMinimized())

{

this->hide();

}

QWidget::hideEvent(event);

}

void appMain::closeEvent(QCloseEvent *event)

{

if (TrayIcon->isVisible())

{

TrayIcon->hide();

}

}

void appMain::on_actionExit_triggered()

{

this->hide();

this->close();

}

[R] 구글 플레이스토어 리뷰 별점까지 수집
[원문보기]

도커에 타임존을 변경해서 실행한다.

 

sudo docker run -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro -p 4445:4444 selenium/standalone-chrome &

sudo docker ps -a

sudo docker exec -it 911cca8e9f44 /bin/bash

seluser@911cca8e9f44:/$ date

Fri Apr 19 11:31:47 KST 2019

 

Rscript로 실행할 때는 library를 주석처리하고

Rscript --default-packages=methods,utils,httr,stringr,rvest,RSelenium 파일명.r

으로 실행한다.

 

library(rvest)

library(RSelenium)

library(httr)

library(stringr)

 

remDr <- remoteDriver(port = 4445L, browserName = "chrome")

remDr$open() #크롬 Open

 

remDr$navigate("https://play.google.com/store/apps/details?id={패키지명}&showAllReviews=true&hl=ko") #설정 URL로 이동

 

webElemButton <- remDr$findElements(using = "xpath", "/html/body/div[1]/div[4]/c-wiz/div/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[2]/c-wiz/div/div/div[1]/div[1]/div[3]/content")

 

remDr$mouseMoveToLocation(webElement = webElemButton[[1]]) #정렬 방법 리스트 확장

 

remDr$click()

 

Sys.sleep(1)

 

webElemButton <- remDr$findElements(using = "xpath", "/html/body/div[1]/div[4]/c-wiz/div/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[2]/c-wiz/div/div/div[2]/div[1]")

 

remDr$mouseMoveToLocation(webElement = webElemButton[[1]]) #최신순 선택

 

remDr$click()

 

Sys.sleep(10)

 

 

frontPage <- remDr$getPageSource() #페이지 전체 소스 가져오기

 

reviewNames <- read_html(frontPage[[1]]) %>% html_nodes('.bAhLNe.kx8XBd') %>% html_nodes('.X43Kjb') %>%  html_text() #페이지 전체 소스에서 리뷰 정보(이름, 날짜) 부분 추출하기 

 

reviewDates <- read_html(frontPage[[1]]) %>% html_nodes('.bAhLNe.kx8XBd') %>% html_nodes('.p2TkOb') %>%  html_text() #페이지 전체 소스에서 리뷰 정보(이름, 날짜) 부분 추출하기 

 

reviewComments <- read_html(frontPage[[1]]) %>% html_nodes('.UD7Dzf') %>%  html_text() #페이지 전체 소스에서 리뷰 정보(이름, 날짜) 부분 추출하기

 

reviewStars <- read_html(frontPage[[1]]) %>% html_nodes('.nt2C1d') %>% html_nodes('.pf5lIe') %>% html_children() %>% html_attr("aria-label") #페이지 전체 소스에서 리뷰 정보(이름, 날짜) 부분 추출하기

 

reviewData <- data.frame(name=reviewNames, date=reviewDates, comment=reviewComments, stars=reviewStars)

 

 

write.csv(reviewData, "sh.csv")

 

 

remDr$close()

stars.png

 

 

 

 

https://stat4701.github.io/edav/2015/04/02/rvest_tutorial/

 

[R] 우분투 16.04에 RStudio 설치
[원문보기]

아마존 t2.micro에 RStudio를 설치해서 원격으로 접속해 본다.

 

터미널보다 실행 속도가 더 빠르다니 의아하다.

 

http://download2.rstudio.org/ 에서 rstudio-server-1.1.463을 설치했다.

 

http://infondgndg91.blogspot.com/2016/09/1604-lts-rstudio.html 등에서는 rstudio-0.99.896-amd64.deb 를 받으라고 하는데,

 

Package 'libssl0.9.8' has no installation candidate 에러가 발생하여 상위 버전으로 설치했다.

 

 

  422  wget http://download2.rstudio.org/rstudio-server-1.1.463-amd64.deb

  423  sudo gdebi rstudio-server-1.1.463-amd64.deb

 

 

이상 없으면 아래와 같이 출력되며, 자동 실행된다.

 

Reading package lists... Done

Building dependency tree

Reading state information... Done

This package is uninstallable

Wrong architecture 'i386'

ubuntu@ip-172-31-29-250:~$ wget http://download2.rstudio.org/rstudio-server-1.1.463-amd64.deb

--2019-04-10 00:12:20--  http://download2.rstudio.org/rstudio-server-1.1.463-amd64.deb

Resolving download2.rstudio.org (download2.rstudio.org)... 54.239.186.77, 54.239.186.152, 54.239.186.198, ...

Connecting to download2.rstudio.org (download2.rstudio.org)|54.239.186.77|:80... connected.

HTTP request sent, awaiting response... 200 OK

Length: 63566904 (61M) [application/x-deb]

Saving to: ‘rstudio-server-1.1.463-amd64.deb’

 

rstudio-server-1.1.463-amd64.deb        100%[=============================================================================>]  60.62M  13.8MB/s    in 5.6s

 

2019-04-10 00:12:26 (10.7 MB/s) - ‘rstudio-server-1.1.463-amd64.deb’ saved [63566904/63566904]

 

ubuntu@ip-172-31-29-250:~$ sudo gdebi rstudio-server-1.1.463-amd64.deb

Reading package lists... Done

Building dependency tree

Reading state information... Done

Reading state information... Done

 

RStudio Server

 RStudio is a set of integrated tools designed to help you be more productive with R. It includes a console, syntax-highlighting editor that supports direct code execution, as well as tools for plotting, history, and workspace management.

Do you want to install the software package? [y/N]:y

Selecting previously unselected package rstudio-server.

(Reading database ... 106368 files and directories currently installed.)

Preparing to unpack rstudio-server-1.1.463-amd64.deb ...

Unpacking rstudio-server (1.1.463) ...

Setting up rstudio-server (1.1.463) ...

groupadd: group 'rstudio-server' already exists

rsession: no process found

Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/rstudio-server.service to /etc/systemd/system/rstudio-server.service.

● rstudio-server.service - RStudio Server

   Loaded: loaded (/etc/systemd/system/rstudio-server.service; enabled; vendor preset: enabled)

   Active: active (running) since Wed 2019-04-10 00:12:41 UTC; 1s ago

  Process: 25430 ExecStart=/usr/lib/rstudio-server/bin/rserver (code=exited, status=0/SUCCESS)

 Main PID: 25434 (rserver)

    Tasks: 3

   Memory: 14.3M

      CPU: 387ms

   CGroup: /system.slice/rstudio-server.service

           └─25434 /usr/lib/rstudio-server/bin/rserver

 

Apr 10 00:12:41 ip-172-31-29-250 systemd[1]: Starting RStudio Server...

Apr 10 00:12:41 ip-172-31-29-250 systemd[1]: Started RStudio Server.

 

 

8787 포트를 방화벽에서 허용하여 접속하면, 윈도우에 설치한 RStudio와 동일하게 사용가능 하다.

 

 

 

[R] 도커를 이용한 가상 크롬으로 우분투에서 RSelenium 사용
[원문보기]

윈도우에서만 가능할 것으로 여겨졌던 크롤링이 우분투를 이용해서 가능하다.

 

https://lareale.tistory.com/292

 

위를 참조하여 도커에 크롬이 설치된 컨테이너 서버를 설치하고, 실행시킨다.

 

   13  wget -q -O - https://dl-ssl.google.com/linux/linux_signing_key.pub | sudo apt-key add - $ sudo sh -c 'echo "deb http://dl.google.com/linux/chrome/deb/ stable main" >> /etc/apt/sources.list.d/google-chrome.list'

   14  wget -q -O - https://dl-ssl.google.com/linux/linux_signing_key.pub | sudo apt-key add -

   15  sudo sh -c 'echo "deb http://dl.google.com/linux/chrome/deb/ stable main" >> /etc/apt/sources.list.d/google-chrome.list'

   16  ls

   17  sudo apt-get update

   18  sudo apt-get install google-chrome-stable

   19  wget -N http://chromedriver.storage.googleapis.com/2.10/chromedriver_linux64.zip -P ~/Downloads

   21  sudo apt-get install unzip

   22  unzip ~/Downloads/chromedriver_linux64.zip

   59  sudo ln -s /usr/local/share/chromedriver /usr/local/bin/chromedriver

   60  sudo ln -s /usr/local/share/chromedriver /usr/bin/chromedriver

   68  sudo apt-get install libcurl

   69  sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev

   70  sudo apt-get install libssl-dev

   71  sudo apt-get install libxml2-dev

   72  sudo apt-get install xml2

   73  sudo R

   74  sudo echo "deb http://cran.rstudio.com/bin/linux/ubuntu xenial/" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list

   75  gpg --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-key E084DAB9

   76  gpg -a --export E084DAB9 | sudo apt-key add -

   77  sudo apt-get update

   78  sudo apt-get install r-base r-base-dev

   79  R --version

 

$ sudo docker run -p 4445:4444 selenium/standalone-chrome &

 

 

아래 소스는 아직 테스트하지 못했고, aws t2.micro 에서 안된다.

(용량 문제로 dplyr 패키지를 설치할 수 없다.)

https://hjpco.wordpress.com/2017/05/31/aws-r%EC%97%90-devtools-package-%EC%84%A4%EC%B9%98%ED%95%98%EA%B8%B0/

 

테스트 한 것은 cvs로 만드는 소스가 테스트 되었고, 최신순 선택은 실패했다.

 

MS 윈도우 서버가 정지되는 바람에 시도하게 되었는데, 결국 성공하지 못하여 아래 소스를 위해 되살렸다.(정지된 구독을 종량제로 전환하기 위해 영어로 통화를 26분이나 하였다. T.T)

 

library(rvest)

library(RSelenium)

library(httr)

library(stringr)

library(googlesheets)

library(tidyverse)

 

ch=wdman::chrome(port=4445L) #크롬드라이버를 포트

remDr <- remoteDriver(remoteServerAddr = "localhost", port = 4445L, browserName = "chrome")

remDr$open() #크롬 Open

remDr$navigate("https://play.google.com/store/apps/details?id=패키지명&showAllReviews=true&hl=ko") #설정 URL로 이동(한국 스토어 기준으로 하려면 반드시 &hl=ko를 해야한다. 그렇지 않으면 &hl=en 으로 기본 설정되어 서버 IP에 해당하는 국가 리뷰가 나온다)

 

    webElemButton <- remDr$findElements(using = "xpath", "/html/body/div[1]/div[4]/c-wiz/div/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[2]/c-wiz/div[1]/div/div[1]/div[2]/span")

    remDr$mouseMoveToLocation(webElement = webElemButton[[1]]) #정렬 방법 리스트 확장

    remDr$click()

  Sys.sleep(10)

 

    webElemButton <- remDr$findElements(using = "xpath", "/html/body/div[1]/div[4]/c-wiz/div/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[2]/c-wiz/div[1]/div/div[2]/div[1]")

    remDr$mouseMoveToLocation(webElement = webElemButton[[1]]) #최신순 선택

    remDr$click()

  Sys.sleep(10)

 

 

frontPage <- remDr$getPageSource() #페이지 전체 소스 가져오기

reviewNames <- read_html(frontPage[[1]]) %>% html_nodes('.bAhLNe.kx8XBd') %>% html_nodes('.X43Kjb') %>%  html_text() #페이지 전체 소스에서 리뷰 정보(이름, 날짜) 부분 추출하기 

reviewDates <- read_html(frontPage[[1]]) %>% html_nodes('.bAhLNe.kx8XBd') %>% html_nodes('.p2TkOb') %>%  html_text() #페이지 전체 소스에서 리뷰 정보(이름, 날짜) 부분 추출하기 

reviewComments <- read_html(frontPage[[1]]) %>% html_nodes('.UD7Dzf') %>%  html_text() #페이지 전체 소스에서 리뷰 정보(이름, 날짜) 부분 추출하기 

reviewData <- data.frame(name=reviewNames, date=reviewDates, comment=reviewComments)

 

df_new <- gs_new(title = "패키지명", 

                 input = reviewData, 

                 trim = TRUE)

 

remDr$close()

위키백과 QA API X AWS lambda X API Gateway X SLACK
[원문보기]

공공 인공지능 오픈 API·DATA 서비스 포털의 위키백과 QA API를 aws 람다로 node.js 를 이용해 slack에서 받을 수 있도록 처리했습니다.

 

전체적인 내용은 https://blog.aliencube.org/ko/2016/05/15/slack-github-integration-with-aws-lambda/ 를 참고하였습니다.

http://www.usefulparadigm.com/2016/04/06/creating-a-slack-bot-with-aws-lambda-and-api-gateway/

https://gist.github.com/sjoonk/20ae13e5cd8be88e9824e3bad11b2859

 

http://aiopen.etri.re.kr/service_list.php 

 

s.png

 

 

exports.handler = (event, context) => {

    // Sets request options

    var options = {

        host: 'aiopen.etri.re.kr',

        port: '8000',

        path: '/WikiQA',

        method: 'POST',

        headers: {

          'Content-Type': 'application/json'

        }

    };

    var access_key = '발급받은키';

    var type = 'irqa';

    // Sets the request body    

    var data = {

        'access_key': access_key,

        'argument': {

            'question': event.text,

            'type': type

        }

    };

    var request = require('http');

    var req = request.request(options, function (res) {

      var chunks = [];

    

      res.on("data", function (chunk) {

        chunks.push(chunk);

      });

    

      res.on("end", function () {

        var body = Buffer.concat(chunks);

        console.log(body.toString());

        body = JSON.parse(body);

        console.log(body.result);

        if(body.result==0){

          var text = body.return_object.WiKiInfo.IRInfo[0].sent;

          var ans = body.return_object.WiKiInfo.AnswerInfo[0].answer;

        }else{

          var text = "없음";

          var ans = event.text;

        }

          context.succeed({

            "response_type": "in_channel",

            "text": "ETRI 위키백과 QA API 결과 : " + ans,

            "attachments": [

                {

                    "text": "https://ko.wikipedia.org/wiki/" + encodeURI(ans) + "\n" + text,

                    "color": "#7CD197"

                }

            ]

          });

      });

    });

    req.write(JSON.stringify(data));

    req.end();

};

 

 

aws gateway 에서 매핑템플릿에 application/x-www-form-urlencoded 를 추가하지 않으면, json 요청 값을 처리할 수 없으니, 꼭 추가하자.

(event undefined)

## convert HTML POST data to JSON
 
## get the raw post data from the AWS built-in variable and give it a nicer name
#set($rawAPIData = $input.path('$'))

## first we get the number of "&" in the string, this tells us if there is more than one key value pair
#set($countAmpersands = $rawAPIData.length() - $rawAPIData.replace("&", "").length())
 
## if there are no "&" at all then we have only one key value pair.
## we append an ampersand to the string so that we can tokenise it the same way as multiple kv pairs.
## the "empty" kv pair to the right of the ampersand will be ignored anyway.
#if ($countAmpersands == 0)
 #set($rawPostData = $rawAPIData + "&")
#end
 
## now we tokenise using the ampersand(s)
#set($tokenisedAmpersand = $rawAPIData.split("&"))
 
## we set up a variable to hold the valid key value pairs
#set($tokenisedEquals = [])
 
## now we set up a loop to find the valid key value pairs, which must contain only one "="
#foreach( $kvPair in $tokenisedAmpersand )
 #set($countEquals = $kvPair.length() - $kvPair.replace("=", "").length())
 #if ($countEquals == 1)
  #set($kvTokenised = $kvPair.split("="))
  #if ($kvTokenised[0].length() > 0)
   ## we found a valid key value pair. add it to the list.
   #set($devNull = $tokenisedEquals.add($kvPair))
  #end
 #end
#end
 
## next we set up our loop inside the output structure "{" and "}"
{
#foreach( $kvPair in $tokenisedEquals )
  ## finally we output the JSON for this pair and append a comma if this isn't the last pair
  #set($kvTokenised = $kvPair.split("="))
 "$util.urlDecode($kvTokenised[0])" : #if($kvTokenised[1].length() > 0)"$util.urlDecode($kvTokenised[1])"#{else}""#end#if( $foreach.hasNext ),#end
#end
}

[이클립스] tomcat 404, spring, web API
[원문보기]

스프링 기반으로 개발하여, 디스패처 서블릿을 WEBXML 에 MVC 방식으로 매핑하여 개발하였을 때, 많은 복잡성이 발생한다.

 

톰캣의 배포된 실행 패키지를 정상 종료 시키지 않고 삭제하면, LOCK 이 걸려 재 컴파일해서 RUN 하더라도 쉽게 원하는 패키지가 실행되지 않는다.

 

그 때는 아예, 톰캣 서버를 완전히 지우고, 새로 서버를 만들어 실행한다.

 

api.png

 

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