Python + Flask - 사용자와 대화하는 방법(Database 연동).

사용자가 누구인지 알아야 그에 필요한 정보를 보내줄 수 있다.

웹 서비스의 기본이라고 할 수 있다.

이번에는 사용자에게 받은 정보를 파이썬 Flask 서버에서 처리하고

그 정보를 Database와 연동하는 법을 알아본다.

내가 사용하는 Databse는 여러가지가 있지만

이번 실습에서는 Elasticsearch 를 이용해 보려고 한다.

기대해도 좋다.

우서 Elasticsearch는 내 블로그에서 환경설정에 관한 설명을 해놓았다.

설치가 완료되었다는 가정하에 시작한다.

간단하게 파이썬 Flask 서버에서 데이터를 가지고 와서 ... 1)

사용자에게 보여주는 것 ...2)

까지 해보겠다.

내가 만든 route 는 '/facebook' 이다.

미리 facebook 에서 crawling 한 데이터가 Elasticsearch 에 존재한다.

이 데이터를 가지고 화면에 보여주는 로직이다.

@app.route('/facebook', methods=['post', 'get'])
def facebook_data():
    es = Elasticsearch();
    #data = es.search(index='facebook', doc_type='fb')
    sizes = 20 #data['hits']['total']
    data = es.search(index='facebook', size=sizes)
   
    g_list=[]   
    for hit in data['hits']['hits']:
        g_list.append({'message':hit['_source']['message'], 'created_time':hit['_source']['created_time']})
       
    return render_template('facebook.html', content = g_list)

매우 간단해 보이지만 이것은 Elasticsearch 와 연동을 통한 데이터 획득이다.

사용한 모듈은 아래와 같다.

경축! 아무것도 안하여 에스천사게임즈가 새로운 모습으로 재오픈 하였습니다.
어린이용이며, 설치가 필요없는 브라우저 게임입니다.
https://s1004games.com

from elasticsearch import Elasticsearch

HTML 파일에서 사용한 로직화면이다.

이 또한 너무... 간단해서 실망하지 않았으면 좋겠다.

이제 위의 URL로 접속 했을때, 가져온 데이터를 보여주겠다.

참고로 데이터는 Facebook 에 '대나무숲' 이라는 커뮤니티에 올라온 글이다.

내용은 알 필요가 없을것 같다.

위와 같이 table 형식에 데이터가 들어와 있는 것을 확인 할 수 있었다.

다른 관계형 데이터베이스(e.g MySQL, PostgreSQL, Oracle, etc,.) 와는 조금 다른

NoSQL을 사용하는 이유는 바로 빅데이터 처리와 관련이 있다.

어떻게 NoSQL에 필요한 정보를 가져오고 집어넣을 수 있는지는 차차 알아가자.

그럼 이제 어느정도 감이 온다.

사용자가 보낸 데이터(From form data)를 파이썬 Flask 서버에서 Database 와 연동을 통해

필요한 데이터를 가져올 수 있다.

이제 진짜 사용자에게 로그인을 허락해보자.