배우고 나누고 배우고 정리하고

일단 Pyhton 에서 requests를 이용한 예제이기 때문에,

Pip Install Requests

To install Requests, simply run this simple command in your terminal of choice:

$ pip install requests

설치가 완료되었습니다. 예제 실행화면입니다.

아래에 추가 글 남기겠습니다.

웹 페이지를 긁어 내려면 먼저 페이지를 다운로드해야합니다.

라이브러리를 활용하기 위하여 Requests를 먼저 설치 한 것입니다.

 Python requests 라이브러리를 사용하여 페이지를 다운로드 할 수 있습니다. 웹 서버에 GET 요청을 보내고, 

웹 서버는 주어진 웹 페이지의 HTML 콘텐츠를 다운로드합니다. 

라이브러리를사용하여 만들 수있는 여러 가지 유형의 요청이 있으며 그 중 GET은 하나뿐입니다. 자세한 내용은 API를 확인하십시오.

API확인 경로는 : https://www.dataquest.io/blog/python-api-tutorial/              입니다.

외국 블로거의 github입니다. ㅎㅎㅎ

간단한 샘플 웹 사이트 http://dataquestio.github.io/web-scraping-pages/simple.html을 다운로드 해 봅니다. 

먼저 request.get 메소드를 사용하여 다운로드해야합니다.

구글로 했다가.. content보이시죠?? 엄청 많은 것... 나중에 분석하면 수정해서 다시 올리겠습니다.. ㅎㅎㅎ

일단 Get하는 python 소스입니다.

Python 으로 먼저 진입하시고

import requests

page = requests.get("http://dataquestio.github.io/web-scraping-pages/simple.html")

실행 한 후 Response 객체를 얻습니다. 이 객체에는 페이지가 성공적으로 다운로드되었는지 나타내는 status_code 속성이 있습니다.

확인 명령어는

page.status_code

결과는 200이 나오면 정상입니다.

status_code가 200이면 페이지가 성공적으로 다운로드되었음을 의미합니다. 여기서는 상태 코드를 완전히 다루지는 않지만 2로 시작하는 상태 코드는 일반적으로 성공을 나타내고 4 또는 5로 시작하는 코드는 오류를 나타냅니다. (추후 발생하면 분석하고 수정 글 올리겠습니다.)

content 속성을 사용하여 페이지의 HTML 콘텐츠를 인쇄 할 수 있습니다.

확인 명령어는

page.content

소스 코드는 간단한 결과를 확인할 수 있습니다.

하지만 구글로 한다면??... 더 분석이 필요하게 됩니다.ㅎㅎ 

오늘은 일단 여기까지 하고 추후 글을 더 나누도록 하겠습니다.

일단 mariaDB로 작업을 하던 중...

워드프레스 등 기타 mysql로 방향을 바로 가맄는 것에 대해서.. 정확한 분석을 못한 결과

차라리 기존 의 mysql 로 재설치 하는 방법이 빠르다는 판단이 들었다..

그래서

혹시나 설치 잘 못 하시거나 삭제 후 재 설치하시는 분들을 위해

재설치하는 명령어를 올리겠습니다.

root권한이 아닌신분들은

명령어 앞에

sudo

를 붙여주세요.

apt-get autoremove

apt-get remove --purge mysql*

apt-get autoclean

deluser mysql

rm -rf /var/log/mysql

rm -rf /var/lib/mysql

rm -rf /etc/mysql

 마이에스큐엘 설치 방법입니다.

갑자기 영어가 깨지는 바람에... 한글로 ㅠㅠ mysql..마이에스큐엘 왜 이러지...ㅋㅋㅋ

·         sudo apt-get update

·          

·         sudo apt-get install mysql-server

구글의 인공지능 플로우, tensorflow를 활용하여 나도 인공지능을 만들어보자.

구글의 오픈소스인 tensorflow 알파고의 시작 점이라고 볼 수 있겠죠??

텐서플로우를 활용하기 위해 설치부터 하겠습니다.

제가 경험해본 그대로 올리기 때문에 부족한 점은 언제나 남겨주시면,

저도 다시 한번 해보고 말씀 드리겠습니다.

저는 리눅스 ubuntu 16.04 서버 버전 및 클라이언트 버전에서 설치를 해봤습니다.

물론 두가지 모두 설치 방법은 동일합니다.

가장 간단한 방법으로 설치하겠습니다.

tensorlfow.org 로 들어가면 여러가지 설치 방법이 나오지만 저는 pip설치 방법을 활용하겠습니다.

가상으로 설치하는 방법, 도커, 쿠다 등의 방법을 제시해주고 있지만, 개인적으로 pip설치가 가장 원활하고 쉽기 때문에 선택하였습니다.

지금부터 설명하겠습니다. 

1. 가장 먼저 업그레이드 부터 실시하겠습니다. 최신버전은 거의 대부분 오류 or 버그를 수정해서 나오기 때문입니다.ㅎㅎㅎㅎ 개인적인 소견 ㅋㅋㅋ

sudo apt-get install python-pip python-dev

pip version이 낮다고 경고문구가 나온 적이 있기 때문에, 방지하는 차원에서 최신버전으로 업그레이드 실시.

pip install –upgrade pip

2.  제 PC는 내장 그래픽 이기 때문에, 별도의 그래픽 카드가 없고, 사용하는 python이 2.7이기 때문에 첫 번째 명령어 사용

  3.0 일 경우에는 두번째 명령어를 실행해주시면 됩니다.

혹시! 좋은 그래픽 카드를 가지고 계신다면, 3 ,4 번째 명령어를 실행해주시면 됩니다.

$ pip install tensorflow      # Python 2.7; CPU support (no GPU support)

 $ pip3 install tensorflow     # Python 3.n; CPU support (no GPU support)

 $ pip install tensorflow-gpu  # Python 2.7;  GPU support

 $ pip3 install tensorflow-gpu # Python 3.n; GPU support

3. 끝.

설치는 항상 install 끝.인것처럼 별거없이 끝났습니다.

하지만 활용도는 너무 넓고 우수한 tensorflow 다음에 또 글을 남기겠지만, 저랑 함께 발전해 가보시죠.

다음글을 항상 기다려주세요. 감사합니다.

다시 본론으로 들어와서,

설치가 너무 간단하죠? 언제나 그렇듯 제대로 설치되어있는지 한번 확인해보고 싶으시죠?

Python 안으로 들어가, tensorflow를 호출 합니다.

python 3.0 버전이신 분들은

python 대신에 python3 아시죠??

$ python

>>> import tensorflow as tf

>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

>>> sess = tf.Session()

>>> print(sess.run(hello))

출력이 완료되었습니다. 결과로,

Hello, TensorFlow!

python을 배운적은 없지만, 모든 컴퓨터 언어가 그렇듯이, 각 언어의 따른 문법적 특징이 있는 것 같습니다. ㅎㅎ