기본 콘텐츠로 건너뛰기

CentOS에서 Flask 환경구축 (Anaconda, Apache, mod_wsgi)

CentOS에서 Flask 환경구축 (Anaconda, Apache, mod_wsgi)

순서

1. Apache (httpd) 설치 - 내 웹서버를 전세계에 뿌려줄 모듈

2. Flask 설치

3. mod_wsgi 설치 - Apache와 Flask를 연결시켜줄 모듈

4. 연결작업

5. 확인

1. Apache 설치

CentOS 를 설치하면 Apache는 기본적으로 설치되어있는 경우가 많다.

[root@localhost ~]# httpd -v Server version: Apache/2.2.15 (Unix) Server built: Jun 19 2018 15:47:03

APache eXtenSion (apxs) 도 설치되어있는지 확인한다.

설치되어있지 않은경우 yum install httpd httpd-devel

2. Flask 설치

독립적인 python 환경을 위해 anaconda 혹은 virtualenv 로 가상환경을 만들어 작업하기를 권장한다. 예전에는 virtualenv 를 이용하였으나 이번에는 anaconda 로 환경구축을 해보기로 했다.

anaconda 사용법 : http://chematdev.tistory.com/5

가상환경을 활성화 시킨후 pip install flask 로 설치한다.

3. mod_wsgi 설치

mod_wsgi 공식 홈페이지가서 소스코드 다운로드

https://pypi.org/project/mod_wsgi/

편하게 다운로드 링크를 복사하여 wget 한다. 그리고 압축해제한다.

[root@localhost Downloads]# wget https://files.pythonhosted.org/packages/9e/37/dd336068ece37c43957aa337f25c59a9a6afa98086e5507908a2d21ab807/mod_wsgi-4.6.4.tar.gz [root@localhost Downloads]# tar xzvf mod_wsgi-4.6.4.tar.gz [root@localhost Downloads]# cd mod_wsgi-4.6.4

configure 옵션에서 apxs 경로와 flask 에서 사용할 파이썬 경로를 설정한다. (기본 경로로 사용한다면 안써도 무방하다.)

향후 apache 가 구동될 때 여기서 설정해둔 파이썬 경로로 실행이 되기때문에 매우 중요한 부분이다.

[root@localhost mod_wsgi-4.6.4]# ./configure --with-apxs=/usr/sbin/apxs --with-checking for apxs2... no checking for apxs... /usr/sbin/apxs checking for gcc... gcc checking whether the C compiler works... yes checking for C compiler default output file name... a.out checking for suffix of executables... checking whether we are cross compiling... no checking for suffix of object files... o checking whether we are using the GNU C compiler... yes checking whether gcc accepts -g... yes checking for gcc option to accept ISO C89... none needed checking for prctl... yes checking Apache version... 2.2.15 configure: creating ./config.status config.status: creating Makefile

정상적으로 완료되었다면 설치한다.

[root@localhost mod_wsgi-4.6.4]# make && make install .. 생략 .. chmod 755 /usr/lib/httpd/modules/mod_wsgi.so

설치가 제대로 되었다면 아파치 경로에 mod_wsgi.so 파일이 생성된다. ( ls /etc/httpd/modules )

4. Apache와 mod_wsgi연결작업

Flask 를 구동시킬 디렉토리를 생성한다.

[root@localhost ~]# cd /var/www/ [root@localhost www]# mkdir FlaskHome [root@localhost www]# cd FlaskHome/ [root@localhost FlaskHome]# mkdir FlaskApp

이 위치에서 mod_wsgi 가 읽어들일 파일을 만들고 아래 내용을 추가한다. vi flaskapp.wsgi

첫번째 줄은 가상환경의 파이썬경로이므로 본인에 맞는 경로를 쓴다.

마지막줄의 from FlaskApp 은 앞서만든 Flask를 구동시킬 디렉토리이름이 되겠다.

#!/home/shared/anaconda3/envs/Flask/bin/python import sys sys.path.insert(0,"/var/www/FlaskHome/") from FlaskApp import app as application

아파치 설정

아파치 config 파일을 열어서 맨 아래에 virtual host 를 추가한다. vi /etc/httpd/conf/httpd.conf

DocumentRoot /var/www/FlaskHome/ LoadFile /opt/anaconda/envs/Flask/lib/libpython3.6m.so.1.0 LoadModule wsgi_module modules/mod_wsgi.so WSGIScriptAlias / /var/www/FlaskHome/flaskapp.wsgi WSGIScriptReloading On Order deny,allow Allow from all Order deny,allow Allow from all

위의 LoadFile 부분은 본인이 사용하는 파이썬경로에 있는 so 파일경로를 젛는다.

Flask 기본설정

향후 html 파일을 읽는 디렉토리인 templates 과 기타 파일들을 읽는 static 디렉토리를 행성하고 파이썬 init 파일을 만든다. ( __init__.py 는 이 파일이 존재하는 디렉토리 ( /var/www/FlaskHome/FlaskApp ) 을 파이썬으로 실행시킬경우 제일먼저 읽게되는 파일이라 생각하면 된다. 패키지나 앱 형태로 만들때 반드시 필요한 파일)

[root@localhost ~]# cd /var/www/FlaskHome/FlaskApp [root@localhost FlaskApp]# mkdir templates static [root@localhost FlaskApp]# vi __init__.py

from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route("/") def hello_world(): return "Hello World!" if __name__ == '__main__': app.run()

5. Apache 작동확인

[root@localhost ~]# service httpd start

만약 이러한 permission 관련 오류가 발생한다면

[root@localhost FlaskApp]# service httpd start Starting httpd: httpd: Syntax error on line 1015 of /etc/httpd/conf/httpd.conf: Cannot load /opt/anaconda/envs/Flask/lib/libpython3.6m.so.1.0 into server: /opt/anaconda/envs/Flas k/lib/libpython3.6m.so.1.0: cannot open shared object file: Permission denied [FAILED]

다음 명령어를 실행시킨다.

[root@localhost ~]# chcon -t textrel_shlib_t /opt/anaconda/envs/Flask/lib/libpython3.6m.so.1.0

SELinux 보안정책때문에 발생한다고 한다.

각종 권한문제는 SELinux 에서 발생한다고 생각하면된다. 나는 보안이 매우 중요한 서버가 아니기 때문에 SELinux 를 해제시켰다.

정상적으로 아파치가 실행되었다면 아이피를 통해 접속을 해본다. Internal Error 가 발생한다면 에러로그 파일을 확인한다 vi /etc/httpd/logs/error_log

from http://blog.chemdev.net/14 by ccl(A) rewrite - 2020-03-06 11:20:18

댓글

이 블로그의 인기 게시물

스프링 프레임워크(Spring Framework)란?

스프링 프레임워크(Spring Framework)란? "코드로 배우느 스프링 웹 프로젝트"책을 개인 공부 후 자료를 남기기 위한 목적이기에 내용 상에 오류가 있을 수 있습니다. '스프링 프레임워크'가 무엇인지 말 할 수 있고, 해당 프레임워크의 특징 및 장단점을 설명할 수 잇는 것을 목표로합니다. 1. 프레임워크란? 2. 스프링 프레임워크 "뼈대나 근간을 이루는 코드들의 묶음" Spring(Java의 웹 프레임워크), Django(Python의 웹 프레임워크), Flask(Python의 마이크로 웹 프레임워크), Ruby on rails(Ruby의 웹 프레임워크), .NET Framework, Node.js(Express.js 프레임워크) 등등. 프레임워 워크 종류 : 3. 개발 시간을 단축할 수 있다. 2. 일정한 품질이 보장된 결과물을 얻을 수 있다. 1. 실력이 부족한 개발자라 허다러도 반쯤 완성한 상태에서 필요한 부분을 조립하는 형태의 개발이 가능하다. 프레임워크를 사용하면 크게 다음 3가지의 장점 이 있습니다. 프레임워크 이용 한다는 의미 : 프로그램의 기본 흐름이나 구조를 정하고, 모든 팀원이 이 구조에 자신의 코드를 추가하는 방식으로 개발 한다. => 이러한 상황을 극복하기 위한 코드의 결과물이 '프레임워크' 입니다. 개발자는 각 개개인의 능력차이가 크고, 따라서 개발자 구성에 따라서 프로젝트의 결과 차이가 큽니다. 2. 스프링 프레임워크(Spring Framework) 자바 플랫폼을 위한 오픈 소스 애플리케이션 스프링의 다른 프레임워크와 가장 큰 차이점은 다른 프레임워크들의 포용 입니다. 이는 다시말해 기본 뼈대를 흔들지 않고, 여러 종류의 프레임워크를 혼용해서 사용할 수 있다는 점입니다. 대한민국 공공기관의 웹 서비스 개발 시 사용을 권장하고 있는 전자정부 표준프레임워크 이다. 여러 프레임워크들 중 자바(JAV...

[GCP] Flask로 TF 2.0 MNIST 모델 서빙하기

[GCP] Flask로 TF 2.0 MNIST 모델 서빙하기 Google Cloud Platform 우선 TensorFlow 2.0을 설치하자. 머신에 직접 설치하거나 도커를 다운받아 사용, 혹은 구글 colab을 활용( https://www.tensorflow.org/install)하면 되는데, TensorFlow에서 권장하는대로 머신에 VirtualEnv를 활용해서 설치하자 ( https://www.tensorflow.org/install/pip). 설치하는 김에 Flask도 같이 설치해보자. Compute Machine 하나를 생성(크게 부담 없는 예제라 g1 instance)하고, SSH를 연결하여 실행하면 된다. $ sudo apt update $ sudo apt install python3-dev python3-pip $ sudo pip3 install -U virtualenv # 굳이 system-wide로 flask를 설치할 필요는 없지만 그렇게 했다. $ sudo pip3 install flask $ sudo pip3 install flask-restful # virtualenv 환경에서 tensorflow 2.0 설치 $ virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv $ source ./venv/bin/activate # sh, bash, ksh, or zsh (venv) $ pip install --upgrade pip (venv) $ pip install --upgrade tensorflow 모든 환경이 마련되었으니, 우선 MNIST 모델을 TF 2.0으로 Training하여 모델을 Save 해 두자(tf_mnist_train.py). 대략 99% 이상 정확도가 나온다! import tensorflow as tf import numpy as np # 학습 데이터 load ((train_data, train_label), (eval_data, eval_label)) = tf....

Coupang CS Systems 채용 정보: 쿠팡 운용 관리 시스템을 구축 하고...

Coupang CS Systems 채용 정보: 쿠팡 운용 관리 시스템을 구축 하고... Global Operation Technology는 상품을 고객에게 지연 없이 전달 될 수 있도록 하는 조직입니다. 1997년, 초창기 아마존에 입사한다고 상상해보세요. 그 당시 누구도 e-commerce 산업이, 아마존이라는 회사가 지금처럼 성장하리라고는 생각하지 못했을 것입니다. 하지만, 그 당시 아마존을 선택한 사람들은 e-commerce 산업을 개척했고, 아마존을 세계적인 회사로 성장시켰습니다. 2016년 '아시아의 아마존'으로 성장하고 있는 쿠팡, 당신에게 매력적인 선택이 아닐까요? Global Operation Technology: eCommerce에서 주문을 한 뒤 벌어지는 상황에 대해서 호기심을 가져보신 적이 있나요? Global Operation Technology는 상품을 고객에게 지연 없이 전달 될 수 있도록 하는 조직입니다. 매일 최첨단 소프트웨어 기술을 이용해 고객의 주문을 받고 상품을 어느 창고에서 출고 시킬지, 포장을 하나의 박스 또는 여러 개로 나눌 것인지, 어떤 배송 루트를 선택하고 어떻게 고객에게 배송 상태를 보여줄지 결정하는 시스템과 서비스를 개발 합니다. What Global Operations Technology does: CS and C-Returns System 적극적 고객서비스를 바탕으로 고객의 목소리를 통해 끊임없이 고객 에게 서비스를 제공하고 Andon 메커니즘을 통해 고객의 목소리를 회사 전체와 공유합니다. 그리고 고객 문제 해결과 구매 이후 벌어질 수 있는 고객 문제를 사전에 예방하기 위한 시스템 개발을 통해 미래의 상황을 예측 합니다. Tranportation System TSP (Traveling Salesman Problem) 와 같은 CS 최적화 관리 문제를 다룹니다.배송 물품의 실시간 추적, 3P 하드웨어와 소프트웨어를 통합, 각 배송 루트에 할당되는 물량 예측하고 T...