1. 스택으로 밑에 깔릴 이미지와 버튼아이콘 추가

2. positioned로 배경이미지 위에 올릴 아이콘 위치 고정

Stack(
  children: [
    SizedBox(
      width: 65,
      height: 65,
      child: ClipRRect(
        borderRadius: BorderRadius.circular(32.5),
        child: Image.network(
          'https://placeimg.com/200/100/people',
          fit: BoxFit.cover,
        ),
      ),
    ),
    Positioned(
      bottom: 0,
      right: 0,
      child: Container(
        width: 20,
        height: 20,
        decoration: BoxDecoration(
          borderRadius: BorderRadius.circular(15),
          color: Colors.grey[100],
        ),
        child: Icon(
          Icons.camera_alt_outlined,
          size: 15,
        ),
      ),
    ),
  ],
)

배포 진행 순서

1. docker swarm init 초기화

2. django에서 보안 사항들을 docker secrets에 저장

3. docker secrets에 저장한 보안 사항들을 배포할때 django project로 불러오기

4. docker image를 만들기위한 Dockerfile 생성

4-1. portainer에서 docker image 생성

5. docker stack를 위한 docker-compose.yml 생성

6. docker stack 생성 및 실행

1. docker swarm init 초기화

https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/swarm_init/

docker swarm init

2. django에서 보안 사항들을 docker secrets에 저장

portainer -> secrets -> add secrets

아래와 같이 django secret key 등 생성

3. docker secrets에 저장한 보안 사항들을 배포할때 django project로 불러오기

django secrets 에 저장한 내용은 /run/secrets/ 위치에 저장됨

settings.py 나 deploy.py 등 배포에 사용할 환경파일에서 파일을 읽어 사용

# docker secrets의 파일 읽어오기

def read_secret(secret_name):
    file = open("/run/secrets/" + secret_name)
    secret = file.read()
    secret = secret.rstrip().lstrip()
    file.close()

    return secret

# 실제 사용
SECRET_KEY = read_secret("DJANGO_SECRET_KEY")

4. docker image를 만들기위한 Dockerfile 생성

- 파이썬 3.9 버전 위에서

FROM python:3.9.0

- /home 폴더 위치로 이동하여 (없으면 생성)

WORKDIR /home/

- github에서 프로젝트 소스코드를 가져와서 다운

RUN git clone [https://github.com/{user}/{project}.git](https://github.com/mugon-dev/django-pinterest.git)

- 다운받은 폴더로 이동하여

WORKDIR /home/[project](https://github.com/mugon-dev/django-pinterest.git)/

- 라이브러리를 설치하고

RUN pip install -r requirements.txt

- container에 8000번 포트를 열어주고

EXPOSE 8000

- 배포 환경으로 실행하는데 static파일들을 한 곳에 모으고, migrate하고 8000번 포트에 bind해서 실행

CMD ["bash", "-c", "python manage.py collectstatic --noinput --settings=config.settings.deploy && python manage.py migrate --settings=config.settings.deploy && gunicorn --env DJANGO_SETTINGS_MODULE=config.settings.deploy config.wsgi --bind 0.0.0.0:8000"]

4-1. portainer 에서 docker image 만들기

portainer -> images -> build a new image

upload 탭에서 위에서 만든 Dockerfile 불러와 생성

5. docker stack를 위한 docker-compose.yml 생성

# docer compose 버전
version: "3.7"
# docker service 생성
services:
# nginx container 생성
  nginx:
  # nginx image 불러오기
    image: nginx:1.19.5
    # nginx가 속할 network
    networks:
      - network
    # voluems 정의
    volumes:
    # 내가 올린 nginx.conf를 nginx폴더의 nginx.conf와 연결
      - /home/django_course/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
      # volumes에 저장할 파일들의 경로
      - static-volume:/data/static
      - media-volume:/data/media
    # nginx가 사용할 ports
    ports:
      - 80:80
  # django container 생성
  # container name은 nginx.conf에서 hostname과 동일하게 작성
  django_container_gunicorn:
    # 위에서 만든 image 불러오기
    image: django_test_image:5
    # 장고가 속할 네트워크
    networks:
      - network
    # volumes에 저장할 파일들의 경로
    volumes:
      - static-volume:/home/django-pinterest/staticfiles
      - media-volume:/home/django-pinterest/media
    # 위에서 저장한 django secrets에서 가져올 파일
    secrets:
      - MYSQL_PASSWORD
      - DJANGO_SECRET_KEY
  # mariadb container 생성
  # container name은 djago settings의 host명과 동일하게 작성
  mariadb:
      # 사용할 이미지
    image: mariadb:10.5
    # 사용할 네트워크
    networks:
      - network
    # volumes에 저장할 db 데이터
    volumes:
      - maria-database:/var/lib/mysql
    # 위에서 저장한 django secrets에서 가져올 파일
    secrets:
      - MYSQL_PASSWORD
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD
    # maria db의 환경변수
    # docker secrets에서 패스워드 가져오기
    environment:
      MYSQL_DATABASE: django
      MYSQL_USER: django
      MYSQL_PASSWORD_FILE: /run/secrets/MYSQL_PASSWORD
      MYSQL_ROOT_PASSWORD_FILE: /run/secrets/MYSQL_ROOT_PASSWORD

# 사용할 네트워크
networks:
  network:

# 사용할 volume
volumes:
  static-volume:
  media-volume:
  maria-database:

# 사용할 secrets
secrets:
  DJANGO_SECRET_KEY:
    external: true
  MYSQL_PASSWORD:
    external: true
  MYSQL_ROOT_PASSWORD:
    external: true

6. docker stack 생성 및 실행

portainer -> stack -> add stack

upload 탭에서 위에서 만든 docker-compose.yml 불러와서 생성

7. 확인

portainer -> swarm -> go to cluster visulizer

DFS Depth-First Search

깊이 우선 탐색
그래프에서 깊은 부분을 우선적으로 탐색하는 알고리즘

그래프 기본 구조

• 노드(node) 간선(edge)로 구성그래프 탐색

• 하나의 노드를 시작으로 다수의 노드를 방문하는 것

• 두 노드가 간선으로 연결되어 있다면 두 노드는 인접하다고 표현그래프 표현

• 인접행렬

  • 2차원 배열로 그래프의 연결 관계를 표현하는 방식

  • 연결되어 있지 않은 노드끼리는 무한의 비용으로 작성

    INF = 99999999999 # 무한의 비용 선언
    graph = [
      [0,7,5],
      [7,0,INF],
      [5,INF,0]
    ]

• 인접 리스트

  • 리스트로 그래프의 연결 관계를 표현하는 방식

  • 모든 노드에 연결된 노드에 대한 정보를 차례대로 연결하여 저장

    #행(row)이 3개인 2차원 리스트로 인접 리스트 표현
    graph =[[] for _ in range(3)]
    #노드 0에 연결된 노드 정보 저장 (노드,거리)
    graph[0].append((1,7))
    graph[0].append((2,5))
    #노드 1에 연결된 노드 정보 저장 (노드,거리)
    graph[1].append((0,7))
    #노드 2에 연결된 노드 정보 저장 (노드,거리)
    graph[2].append((0,5))

DFS 알고리즘

특정한 경로로 탐색하다가 특정한 상황에서 최대한 깊숙이 들어가서 노드를 방문한 후 다시 돌아가 다른 경로로 탐색하는 알고리즘

동작 과정

1. 탐색 시작 노드를 스택에 삽입하고 방문 처리
2. 스택의 최상단 노드에 방문하지 않은 인접 노드가 있으면 그 인접 노드를 스택에 넣고 방문 처리한다. 방문하지 않은 인접 노드가 없으면 스택에서 최상단 노드를 꺼낸다.
3. 1,2번의 과정을 더 이상 수행할 수 없을 때까지 반복

예시

• 노드 1을 시작 노드로 설정하여 DFS를 이용해 탐색 진행인접한 노드 중에서 방문하지 않은 노드가 여러 개 있으면 번호가 낮은 순서부터 처리

1.시작 노드인 1을 스택에 삽입하고 방문 처리
2.노드 1에 인접 노드 2,3,8이 있다. 이 중 가장 작은 노드인 2를 스택 삽입
3.노드 2의 인접 노드 7 스택 삽입
4.노드 7의 인접 노드 8,6 중 작은 노드인 6 스택 삽입
5.노드 6의 인접 노드가 없으므로 스택에서 노드 6을 꺼냄
6.노드 7에서 방문하지 않은 인접 노드 8을 스택에 삽입
7.노드 8의 인접 노드가 없으므로 노드 8을 스택에서 꺼냄
8.노드 7의 인접 노드가 없으므로 노드 7을 스택에서 꺼냄
9.위와 동일 노드 2 꺼냄
10.노드 1의 인접 노드 3을 스택에 삽입
11.노드 3의 인접 노드 4,5 중 작은 4를 스택에 삽입
12.노드 4의 인접노드가 없으므로 노드 4를 스택에서 꺼냄
13.노드 3의 인접 노드 5를 스택에 삽입
14. 남아 있는 노드에 방문하지 않은 인접 노드가 없다. 따라서 모든 노드를 차래대로 꺼낸다.

결과 : 노드의 탐색 순서(스택에 들어간 순서)

1 -> 2 -> 7 -> 6 -> 8 -> 3 -> 4 -> 5

구현

#DFS 메서드 정의
def dfs(graph, v, visited):
        # 현재 노드를 방문 처리
        visited[v] = True
        print(v end=' ')
        # 현재 노드와 연결된 다른 노드를 재귀적으로 방문
        for i in graph[v]:
            if not visited[i]:
                dfs(graph, i, visited)
# 각 노드가 연결된 정보를 리스트 자료형으로 표현(2차원 리스트)
graph = [
    [],
    [2,3,8],
    [1,7],
    [1,4,5],
    [3,5],
    [3,4],
    [7],
    [2,6,8],
    [1,7]
]
# 각 노드가 방문된 정보를 리스트 자료형으로 표현 (1차원 리스트)
visited = [False] * 9

# 정의된 DFS 함수 호출
dfs(graph, 1, visited)
# 결과
# 1 2 7 6 8 3 4 5

BFS Breadth First Search

너비 우선 탐색

가까운 노드부터 탐색하는 알고리즘

인접한 노드를 반복적으로 큐에 넣도록 알고리즘을 작성하면 자연스럽게 먼저 들어온 것이 먼저 나가게 되어 가까운 노드부터 탐색을 진행하게 된다.

동작과정

1. 탐색 시작 노드를 큐에 삽입하고 방문 처리
2. 큐에서 노드를 꺼내 해당 노드의 인접 노드 중에서 방문하지 않은 노드를 모두 큐에 삽입하고 방문 처리
3. 1,2의 과정을 반복

예시

1. 시작 노드인 1을 큐에 삽입하고 방문처리
2. 큐에서 노드 1을 꺼내고 방문하지 않은 인접 노드 2, 3, 8을 모두 큐에 삽입하고 방문 처리
3. 큐에서 노드 2를 꺼내고 방문하지 않은 인접 노드 7을 큐에 삽입하고 방문 처리
4. 큐에서 노드 3을 꺼내고 방문하지 않은 인접 노드 4, 5를 모두 큐에 삽입하고 방문 처리
5. 큐에서 노드 8을 꺼내고 방문하지 않은 인접 노드가 없으므로 무시
6. 큐에서 노드 7을 꺼내고 방문하지 않은 인접 노드 6을 큐에 삽입하고 방문 처리
7. 남아 있는 노드에 방문하지 않은 인접 노드가 없으므로 모든 노드를 차례대로 꺼냄

   결과 : 노드의 탐색 순서(큐에 들어간 순서)
   
   1 -> 2 -> 3 -> 8 -> 7 -> 4 -> 5 -> 6

구현

from collections import deque
# BFS 메서드 정의
def bfs(graph, start, visited):
    # 큐 구현을 위해 deque 라이브러리 사용
    queue = deque([start])
    # 현재 노드를 방문 처리
    visited[start] = True
    # 큐가 빌 때까지 반복
    while queue:
        # 큐에서 하나의 원소를 뽑아 출력
        v = queue.popleft()
        print(v, end=' ')
        # 해당 원소와 연결된, 아직 방문하지 않은 원소들을 큐에 삽입
        for i in graph[v]:
            if not visited[i]:
                queue.append(i)
                visited[i] = True

# 각 노드가 연결된 정보를 리스트 자료형으로 표현 (2차원 리스트)
graph = [
    [],
    [2,3,8],
    [1,7],
    [1,4,5],
    [3,5],
    [3,4],
    [7],
    [2,6,8],
    [1,7]
]

# 각 ㄴ드가 방문된 정보를 리스트 자료형으로 표현 (1차원 리스트)
visited = [False] * 9

# 정의된 BFS 함수 호출
bfs(graph, 1, visited)

# 결과
# 1 2 3 8 7 4 5 6

정리

참고

이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬
저자 : 나동빈

자료 구조 기초

탐색

• 많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정

자료구조

• 데이터를 표현하고 관리하고 처리하기 위한 구조

스택 Stack

선입후출 or 후입선출 구조

• 아래에서부터 위로 차곡차곡 쌓기
• 아래 박스 치우기위해서는 위의 박스 먼저 치워야함

파이썬

• append()
  • 리스트의 가장 뒤쪽에 데이터 삽입
• pop()
  • 리스트의 가장 뒤쪽에서 데이터를 꺼내기

    예제

    #스택 선언
    stack = []
    #스택에 5 추가
    stack.append(5)
    #스택에 가장 최근에 추가된 항목 삭제
    stack.pop()

    
    
    

    큐 Queue

선입선출 구조

• 대기 줄에 비유
  • 먼저 온 사람이 먼저 들어가고 나중에 온 사람이 나중에 들어감

    라이브러리 사용하기

• collections 의 deque
  

  from collections import deque

  예제

  from collections import deque
  

#Queue 구현을 위해 deque 라이브러리 사용
queue = deque()
#삽입
queue.append(5)
#삭제 (먼저 삽입된 자료부터 삭제)
queue.popleft()

#먼저 삽입된 순서대로 출력
print(queue)
#다음 출력을 위해 역순으로 바꾸기
queue.reverse()
#나중에 들어온 원소부터 출력
print(queue)
#리스트 자료형으로 변환
list(queue)

<br/><br/>
# 재귀함수
> 자기자신을 다시 호출하는 함수
### 예시
```Python
def recursive_function():
    print('재귀함수를 호출합니다.')
    recursive_function()

recursive_function()

주의사항

• 재귀 함수가 언제 끝날지 종료 조건을 꼭 명시

참고

• 재귀 함수는 내부적으로 스택 자료 구조와 동일

팩토리얼을 통한 반복문과 재귀함수 비교

# 반복문
def factorial_iterative(n):
    result = 1
    # 1부터 n까지의 수를 차례대로 곱하기
    for i in range(1, n+1):
        result *= i
    return result

# 재귀적으로 구현
def factorial_recursive(n):
    # n이 1 이하인 경우 1을 반환
    if n <= 1:
        return 1
    # n! = n * (n-1)!를 그대로 코드로 작성
    return n * factorial_recursive(n-1)

참고

이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬
저자 : 나동빈