기본 콘텐츠로 건너뛰기

[Flask] Pycharm Community 에서 Flask 프로젝트 실행/디버그 설정하기

[Flask] Pycharm Community 에서 Flask 프로젝트 실행/디버그 설정하기

Pycharm Community 에서 Flask 프로젝트 실행/디버그 설정하기

0. 간단한 flask 프로젝트 생성

PS D:\DEVPROJECTS\PycharmProjects\flasko> tree DEXTR 볼륨에 대한 폴더 경로의 목록입니다. 볼륨 일련 번호는 1894-E5A9입니다. D:. └─flasko ├─static │ ├─content │ ├─fonts │ └─scripts └─templates PS D:\DEVPROJECTS\PycharmProjects\flasko> dir 디렉터리: D:\DEVPROJECTS\PycharmProjects\flasko Mode LastWriteTime Length Name ---- ------------- ------ ---- d----- 2019-11-14 오후 4:56 flasko -a---- 2019-11-14 오후 4:56 5580 flasko.pyproj -a---- 2019-11-14 오후 4:56 978 flasko.sln -a---- 2015-11-24 오전 11:04 9 requirements.txt -a---- 2019-11-14 오후 4:56 347 runserver.py -a---- 2019-11-14 오후 4:56 1669 web.config -a---- 2019-11-14 오후 4:56 1464 web.debug.config

flasko 라는 이름의 간단한 flask 프로젝트를 visual studio 를 이용하여 생성했다. 최상위 디렉토리의 runserver.py 를 실행하여 flask 가 실행되게 된다. 이 파일과 같은 위치에 있는 flasko 라는 이름의 디렉토리에는 실제 view와 로직이 들어가 있는 py 파일들과 템플릿 jinja html 파일등이 있다.

1. Pycharm Community 를 열어, 디렉토리를 프로젝트로 열기

pycharm community 에서 상위의 flasko 디렉토리를 지정하여 프로젝트를 연다. 프로젝트를 실행하기 위해서, 메인 실행파일인 runserver.py 를 지정하여 run 을 수행하여도 flask 웹이 동작하지 않는다. 실행을 위해 특별한 설정이 필요하다.

2. Run Configuration 편집

메뉴의 Run - Edit Configuration 을 클릭하여 실행 설정을 연다.

화면 왼쪽 가장 위의 + 아이콘을 클릭하여 나오는 드롭박스 선택중에서 Python 을 선택하여 새로운 실행 설정을 만든다. 이 실행 설정을 잘 편집하면 flask 프로젝트를 pycharm community 에서 실행시킬 수 있다.

Name 은 적당한 이름을 지정한다. flaskapp 으로 하겠다.

은 적당한 이름을 지정한다. flaskapp 으로 하겠다. Python Interpreter 에 flask 가 설치된 파이썬을 선택한다. 시스템에 기본으로 설치된 파이썬을 선택해도 될 것이고, virtualenv 또는 venv, 또는 conda env 로 가상환경을 설정하여 사용하는 경우 원하는 가상실행환경을 선택한다. 나는 미리 만들어 놓은 aicpu3664 라는 실행환경을 선택하겠다.

에 flask 가 설치된 파이썬을 선택한다. 시스템에 기본으로 설치된 파이썬을 선택해도 될 것이고, virtualenv 또는 venv, 또는 conda env 로 가상환경을 설정하여 사용하는 경우 원하는 가상실행환경을 선택한다. 나는 미리 만들어 놓은 aicpu3664 라는 실행환경을 선택하겠다. (윈도우의 경우) Script path 를 Module Name 으로 바꾸고, Module Name 에 flask 라고 써준다.

를 으로 바꾸고, Module Name 에 flask 라고 써준다. 그 아래 Parameters 에 run 이라고 써준다.

에 run 이라고 써준다. Environment variables 에 PYTHONBUFFERED=1 이라고 쓰여 있는데, 여기에 FLASK 관련 환경변수를 추가해 주어야 한다. 여기가 핵심이다. 환경변수 FLASK_APP 에 본 flask 프로젝트의 메인 실행 파일명을 적어준다. 이번 예의 경우 즉, FLASK_APP=runserver.py 를 적어준다.적을 땐 기존 것 옆에 ; (세미콜론) 으로 구분하여 적어준다. 환경변수 FLASK_ENV 도 delevopment 로 설정해 주어야 한다. 즉, ;FLASK_ENV=development 을 더 써준다. 이 변수가 설정되어 있으면, 현재 실행환경이 실서비스가 아닌 개발환경이라는 뜻이다. 개발하는 웹을 실행시키고, 소스를 변경하여 저장하면, 알아서 웹 프로젝트를 다시 시작해 준다.

에 PYTHONBUFFERED=1 이라고 쓰여 있는데, 여기에 FLASK 관련 환경변수를 추가해 주어야 한다. 여기가 핵심이다. Working directory 에 프로젝트 최상위 폴더를 찾아 지정해 준다. 이 예의 경우 상위에 있는 flasko 디렉토리를 지정하면 될 것이다.

그리고 마지막으로 File - Settings - Project: [proj name] - Project Interpreter 를 열어 파이썬 인터프리터를 위 설정에서 지정한 인터프리터와 동일하게 맞춰준다.

3. 실행해 보기

이렇게 설정을 마치고, Run - Run (flaskapp) 을 실행해보면, 다음과 같이 메시지가 나오면서, 실행이 된다.

D:\PyEnvs\aicpu3664\Scripts\python.exe -m flask run * Serving Flask app "runserver.py" * Environment: production WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead. * Debug mode: off * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)

visual studio 의 경우에는 실행하면 자동으로 웹브라우저를 띄워주지만, 여긴 그런 것 없다. 다만 접속해야 하는 주소가 하이퍼링크로 나오니까 메시지에서 url 을 클릭하여 웹브라우저를 실행하여 확인한다.

from http://daewonyoon.tistory.com/295 by ccl(S)

댓글

이 블로그의 인기 게시물

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...

[ubuntu] FLASK_APP

[ubuntu] FLASK_APP Development/Debugging 🐞 FLASK_ENV=development FLASK_APP = app.py flask run zsh: command not found: FLASK_APP ✔️ FLASK_ENV=development FLASK_APP=app.py flask run 띄어쓰기를 해서 저런 오류를 출력할수도 있구나 😲 참고 : 108p에서 FLASK가 FKAS로 오타나있다. from http://hee-stories.tistory.com/18 by ccl(A) rewrite - 2020-03-24 17:20:11

[GCP] Argo로 Workflow 만들기

[GCP] Argo로 Workflow 만들기 사실 Production 레벨로 가지 않으면, ML개발에 Workflow를 사용할 일은 많지 않다. 대부분 샘플데이터로 전처리 한후 그 데이터를 공유해서 각자 모델을 개발하게 되는데, Production Level에서는 계속 새로운 데이터가 발생하기 때문에 데이터 수집부터 배포까지 하나의 파이프라인으로 관리해야할 필요성이 생긴다. Argo는 컨테이너 기반으르 파이프라인을 구성해주는 도구로 Kubeflow에서도 Workflow Orchestration은 Argo를 사용한다. Kubeflow Pipeline Overview Argo 설치 curl -sSL -o /usr/local/bin/argo https://github.com/argoproj/argo/releases/download/v2.2.1/argo-linux-amd64 chmod +x /usr/local/bin/argo Argo를 위와 같이 다운로드 받고, Controller와 UI를 kubectl을 통해 설치한다. GCP에서 kubectl의 설치는 아래를 따르면 된다. 터미널에서 Kubectl 사용하기 kubectl create ns argo kubectl apply -n argo -f https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo/v2.2.1/manifests/install.yaml Argo를 통해 간단한 'Hello World'예제를 실행해보자. 사용법은 아래와 같이 간단하다. submit은 지정된 yaml 파일을 workflow 만드는데 사용한다는 것이고 watch 파라미터는 외부의 yaml을 가져올 때 사용한다. argo submit --watch https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo/master/examples/hello-world.yaml 'argo list' 명령으로 실행되고 있는 argo wor...