C Lang

Python으로 logging 배우기: 로그레벨 설정, 로그 포매팅, 로그 파일출력, 로그 ini파일, log config 파일

2021. 2. 23. 15:05

Pythonでロギングを学ぼう

学習履歴

■はじめに

python でテスト手法について色々と学んできたが、テストと合わせてログの出し方も
覚えておくと便利だ。

ここでは、ロギングの勉強をしよう。

■参考

この記事は、現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイルを参考にしています(すごく、おすすめです!)

[その他プログラム記事]

■環境

python3
pycharm
Anaconda

■ロギング

ロギングの方法を実際にコードを書きながら覚えていこう。

1.ログレベル

python のロギングには、5 つのレベルがある。

1.　CRITICAL
2.　ERROR
3.　WARNING
4.　INFO
5.　DEBUG

デフォルトでは、INFO, DEBUG は、出力されないようになっている。

logger_lesson.py

import logging

logging.critical('critical')
logging.error('error')
logging.warning('warning')
logging.info('info')
logging.debug('debug')

logger.実行結果

CRITICAL:root:critical
ERROR:root:error
WARNING:root:warning

ちなみに、出力結果に root とあるが、これはプログラムで最初に実行される
python ファイルを指していて、ここでは logger_lesson.py が root となる。

これからは、root が出力される処理を main 処理と呼ぶ。

2.ログレベルの変更

ログレベルは、basicConfig で変更することができる。

logger_lesson.py

import logging

# ログレベルを DEBUG に変更
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

logging.critical('critical')
logging.error('error')
logging.warning('warning')
logging.info('info')
logging.debug('debug')

logger.実行結果

CRITICAL:root:critical
ERROR:root:error
WARNING:root:warning
INFO:root:info
DEBUG:root:debug

3.ロギングのフォーマット

ログの出し方にひと工夫いれられると便利だ。

ロギングのフォーマットを変更してみよう。

logger_lesson.py

import logging

# ログレベルを DEBUG に変更
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

# 従来の出力
logging.info('error{}'.format('outputting error'))
logging.info('warning %s %s' % ('was', 'outputted'))
# logging のみの書き方
logging.info('info %s %s', 'test', 'test')

このようにフォーマットは、自由に書ける。
ただし、最後のフォーマットだけは、ロギングのみでできるらしい。

logger.実行結果

INFO:root:erroroutputting error
INFO:root:warning was outputted
INFO:root:info test test

4.ログをファイルに出力

ログはファイルに出力して管理するものだ。

basicConfig にファイルパスを指定して、ログを出力してみよう。

logger_lesson.py

import logging

# ログレベルを DEBUG に変更
logging.basicConfig(filename='logfile/logger.log', level=logging.DEBUG)

# 従来の出力
logging.info('error{}'.format('outputting error'))
logging.info('warning %s %s' % ('was', 'outputted'))
# logging のみの書き方
logging.info('info %s %s', 'test', 'test')

指定したログファイルがない場合は、自動的に作成されるはずだ。
※フォルダは自動作成されないので、自分で作成する必要がある

logger.log

INFO:root:erroroutputting error
INFO:root:warning was outputted
INFO:root:info test test

■ロギングフォーマッタ

フォーマットの変更

さっき勉強したフォーマットだが、もう少し掘り下げてみる。

basicConfig にフォーマット情報を渡すことができるんだ。

logger_lesson.py

import logging

# フォーマットを定義
formatter = '%(levelname)s : %(asctime)s : %(message)s'

# ログレベルを DEBUG に変更
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format=formatter)

logging.info('%s %s', 'test', 'test')

logger.実行結果

INFO : 2018-02-24 18:03:23,364 : test test

asctime は時間出力できる属性値だ。

他にも色々と種類があって、公式サイトで紹介されている。

C# とか PowerShell とかは、DateTime 的なオブジェクトを取ってきて、
フォーマットで整形してから出力しないといけないから、すごく便利だ。

■ロギングロガー

basicConfig でログレベルなどを設定できる。

ロガーはこの設定を引き継いで、特定の処理にだけログの設定を変更することが
できる仕組みだ。

1.ロガーの設定

logger_lesson.py

import logging

# ロギングの基本設定(infoレベルを指定)
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info('info')

# 現在のロギングの情報を取得(引数はファイル名)
logger = logging.getLogger(__name__)
# ロギングの設定を DEBUG に変更
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logger.debug('debug')

logger.実行結果

INFO:root:info
DEBUG:__main__:debug

2.別の python ファイルで、ロガーを扱う

logging.getLogger(name) の name は、処理を実行したファイル名を
出力してくれるので割と便利。

例えば、別の python ファイルを作ってみよう。

logger_lesson2.py

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

def do_something():
    logger.info('from logger_lesson2')

呼び出し元の logger_leesson.py から呼び出したいのでコードを修正する。

logger_lesson.py

import logging

import logger_lesson2

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

logging.info('info')

logger_lesson2.do_something()

logger.実行結果

INFO:root:info
INFO:logger_lesson2:from logger_lesson2

2 番目のログ出力に注目するとちゃんと実行ファイルの名前が確認できる。
これが、ロガーの基本的な使い方だ。

あとは、logger_lesson2.py だけログレベルを debug にしたい場合はこうする。

logger_lesson2.py

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)
# setLevel で変更
logger.setLevel(logging.DEBUG)


def do_something():
    logger.info('from logger_lesson2')
    logger.debug('from logger_lesson2_debug')

logger.実行結果

INFO:root:info
INFO:logger_lesson2:from logger_lesson2
DEBUG:logger_lesson2:from logger_lesson2_debug

基本的には、main 処理を記述したファイルに、basicConfig を設定し、
他のファイルは logger を設置して、個々のカスタマイズを加えていく開発が
主流のようだ。

■ロギングハンドラ

main 処理に記述する basiConfig の filename にログのパスを記述すれば、
ログが書き込まれることについては既に説明した。

main 処理以外のログ情報をファイルに出力する為には、ハンドラを使う必要がある。

1.ハンドラの使い方

ハンドラは、main 処理以外の python ファイルに書くので、logger_lesson2.pyに
書こう。

logger_lesson2.py

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)

##ハンドラ取得
get_handler = logging.FileHandler('logfile/logger.log')
logger.addHandler(get_handler)


def do_something():
    logger.info('from logger_lesson2')
    logger.info('from logger_lesson2_debug')

FileHandler にログの出力先パスを渡した状態で変数に格納後、
ハンドラのプロパティとして追加するとログが出力できるようになるらしい。

つまり、ファイルに書き込まれる情報は、常に logger を使う必要がある。

logger.log

from logger_lesson2
from logger_lesson2_debug

2. ハンドラの種類

ハンドラにも色々と種類がある。

詳しくは、公式ページを参照してほしい。

■ログのフィルタ

出力されるログをフィルタリングしたいときがある。
(例えばパスワードなどの情報)

python では、ログのフィルタも可能だ。

フィルタの設定

フィルタの設定手順は以下のようになる。

ログ専用クラスを作成し、logging.Filter の情報を継承させる
フィルタ条件を設定する
logger プロパティにフィルタ情報を追加する

logger_lesson.py

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)


# ログ専用クラスを作成し、logging.Filter の情報を継承させる
class NoPassFilter(logging.Filter):
    # フィルタ条件を設定する
    def filter(self, record):
        log_message = record.getMessage()
        return 'password' not in log_message

logger = logging.getLogger(__name__)
# logger プロパティにフィルタ情報を追加する
logger.addFilter(NoPassFilter())
logger.info('from main')
logger.info('from main password = "test')

password という文字列が含まれていたらログ出力しないといった設定だ。
出力結果には、'from main password = "test' が出力されないはずだ。

logger.結果

INFO:__main__:from main

■ロギングコンフィグ

ロギング設定をまとめて管理できれば、大変便利だ。

作り方は、2 種類ある。

1.ini ファイルで作成

logging.ini ファイルに logger の情報を書き出す方法だ。

説明は、コメントに書いてあるので、コピペして実際に動かしてみてほしい。

logging.ini

;---大元の設定
;--ロガーの対象一覧
[loggers]
;logging.getLogger(logger name)のlogger nameに指定する名前
;root は、 mainで実行した時に自動的に取得できる名前
;outputLoggingのように独自のロガー名を追加できる
keys=root, outputLogging

;ハンドラの設定(customStreamHandlerは任意で付けた名前)
[handlers]
keys=customStreamHandler

;フォーマットの設定(customFormatは任意で付けた名前)
[formatters]
keys=customFormat

;---詳細の設定
;logger_[loggers の key 名] とし、詳細を記述していく
[logger_root]
level=WARNING
handlers=customStreamHandler

[logger_outputLogging]
level=DEBUG
handlers=customStreamHandler
qualname=outputLogging
propagate=0

;---詳細の設定に追加するためのオプション
;handler_[handlers の 名前]
[handler_customStreamHandler]
class=StreamHandler
level=DEBUG
formatter=customFormat
args=(sys.stderr,)

;---formatter_[formatter の 名前]
[formatter_customFormat]
format=%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s %(message)s

logger_lesson.py(main処理)

import logging.config

import logger_lesson2

# main 処理なので、__name__ には、root が入る
logging.config.fileConfig('logging.ini')
logger = logging.getLogger('__name__')

logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warning('warning message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')

logger_lesson2.do_something()

logger_lesson2.py

import logging


def do_something():
    # outputLogging を入れてみる
    logger = logging.getLogger('outputLogging')
    logger.debug('debug message')
    logger.info('info message')
    logger.warning('warning message')
    logger.error('error message')
    logger.critical('critical message')

logger.実行結果

2018-02-24 23:36:08,575 __name__     WARNING  warning message
2018-02-24 23:36:08,576 __name__     ERROR    error message
2018-02-24 23:36:08,576 __name__     CRITICAL critical message
2018-02-24 23:36:08,576 outputLogging DEBUG    debug message
2018-02-24 23:36:08,576 outputLogging INFO     info message
2018-02-24 23:36:08,576 outputLogging WARNING  warning message
2018-02-24 23:36:08,576 outputLogging ERROR    error message
2018-02-24 23:36:08,576 outputLogging CRITICAL critical message

2.dictConfigを使う方法

ロガーの dictConfig関数を使って同じようなことができる。

今度は、logger_lesson.py に書いてみる。

logger_lesson.py

import logging.config

import logger_lesson2

logging.config.dictConfig({
    'version': 1,

    # フォーマットの設定
    'formatters': {
        'customFormat': {
            'format': 'format=%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s %(message)s'
        },
    },
    # ハンドラの設定
    'handlers': {
        'customStreamHandler': {
            'class': 'logging.StreamHandler',
            'formatter': 'customFormat',
            'level': logging.DEBUG
        }
    },

    # ロガーの対象一覧
    'root': {
        'handlers': ['customStreamHandler'],
        'level': logging.WARNING,
    },
    'loggers': {
        'outputLogging': {
            'handlers': ['customStreamHandler'],
            'level': logging.DEBUG,
            'propagate': 0
        }
    }
})


logger = logging.getLogger('__name__')

logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warning('warning message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')

logger_lesson2.do_something()

logger_lesson2.py は変更なしだ。

logger.実行結果

format=2018-02-24 23:58:13,602 __name__     WARNING  warning message
format=2018-02-24 23:58:13,602 __name__     ERROR    error message
format=2018-02-24 23:58:13,603 __name__     CRITICAL critical message
format=2018-02-24 23:58:13,603 outputLogging DEBUG    debug message
format=2018-02-24 23:58:13,603 outputLogging INFO     info message
format=2018-02-24 23:58:13,603 outputLogging WARNING  warning message
format=2018-02-24 23:58:13,603 outputLogging ERROR    error message
format=2018-02-24 23:58:13,603 outputLogging CRITICAL critical message

どちらかやりやすい方法で試してみるといいかもしれない。
実際の開発現場だと、dictConfig の方がよくつかわれているらしい。

■まとめ

・ロギングの使用方法について学んだ。

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python Dict 클래스 커스터마이즈화 하기: index와 insert 메서드를 추가

2021. 2. 21. 20:59

CDict.py

from collections import OrderedDict

class CDict(dict):

    def __init__(self, dict={}):
        super().__init__(dict)
        self.orderedDict = OrderedDict(self)

    def __setitem__(self, key, value):
        super().__setitem__(key, value)
        self.orderedDict = OrderedDict(self)

    def __delitem__(self, key):
        super().__delitem__(key)
        self.orderedDict = OrderedDict(self)

    def clear(self):
        self.orderedDict = OrderedDict({})
        super().clear()

    def index(self, key):
        return list(self.orderedDict).index(key)

    def insert(self, index, key, value):
        l = list((self.orderedDict).items())
        l.insert(index, (key, value))

        self.clear()
        self.orderedDict = OrderedDict(l)

        self.update(dict(self.orderedDict))

__init__ method
내장함수인 dict 클래스를 상속한 CDict 클래스에서는 dict와 동시에 index와 insert메서드를 위한 orderedDict를 프로퍼티로써 항상 지니도록 입력해줍니다. 이때 dict와 orderdict의 정합성을 맞춰주는 것이 조금 귀찮습니다.
　
생성자에 파라미터로 dict를 넣으면 초기값이 되도록 super().__init__(dict)도 추가해줍시다.
__setitem__ method
dict객체를 idle에서 분석해보면 아래와 같은 내장 매서드를 갖고 있는 것을 확인할 수 있습니다.
```
> dir({"a":1})
> ['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', 
'__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', 
'__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', 
'__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', 
'__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 
'popitem', 'setdefault', 'update', 'values']
```
__init__ 에서도 언급했듯 dict와 orderedDict의 정합성을 맞춰주어야 하기 때문에, dict 내부의 데이터를 수정하는 메서드와 관련된 __delattr__ __delitem__ clear __setitem__ 등의 메서드에 orderedDict을 동시에 수정해주는 코드를 넣어 커스터마이징 해줍니다. 저는 귀찮아서 pop관련 함수는 커스터마이징 하지 않았지만, orderedDict의 정합성을 맞추기위해서는 반드시 커스터마이징 해주어야 합니다.
　
내장함수를 오버로드하면 되므로 super()을 사용해 기존 dict 클래스의 메서드는 그대로 사용하면서, orderedDict의 정합성을 맞추는 코드를 추가합니다.
insert method
파라미터로는 index와 새롭게 추가할 dict의 key와 value를 받는 것으로 해둡니다. 이때 ordereDict를 활용해 inserting을 하므로, 새로운 데이터가 추가된 ordereDict에 맞추어 기존의 dict의 정합성을 맞춰주어야 합니다. 이를 위해 dict를 clear -> dict에 ordereDict 업데이트 의 순서로 진행해줍니다.

test.py

from util.CDict import CDict

cd = CDict()
cd['a'] = 1
print(cd.orderedDict)
# OrderedDict[('a', 1)]

cd['b'] = 2
print(cd.orderedDict)
# OrderedDict[('a', 1), ('b', 2)]

cd['c'] = 3
print(cd.orderedDict)
# OrderedDict[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

cd.__delitem__('c')
print(cd.orderedDict)
# OrderedDict[('a', 1), ('b', 2)]

# index method 확인
index = cd.index('b')
print(cd.orderedDict)

# insert method 확인
cd.insert(index, 'd', 4)
print(cd.orderedDict)
# OrderedDict[('a', 1), ('d', 4), ('b', 2)]

cd.clear()
print(cd.orderedDict)
# OrderedDict()

참고

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Bandwidth(인터넷 속도) vs. latency(지연속도)

2021. 2. 21. 15:23

Bandwidth(인터넷 속도) vs. latency(지연속도)

Bandwidth(인터넷 속도)란 무엇인가?

밴드와이드가 너 높을수록(더 넓은수록) 더 좋다. 하지만 이게 정확히 의미하는게 뭘까? 많은 사람들은 밴드와이드를 인터넷 스피드를 나타내는 단어로만 생각한다. 이건 정확한 표현이 아니다. 밴드와이드는 얼마나 많은 데이터가 특정한 시간에 하나의 노드에서 다른 노드로 전송될 수 있는지에 대한 측정 단위다. 밴드와이드는 다운로드와 업로드가 존재한다.
　
우리가 인터넷 연결에 관해 이야기 할 때, 그건 얼마나 많은 양의 데이터가 서버로부터 당신의 디바이스에 다운로드 될 수 있는지에 대한 측정치가 된다. 예를 들어, 다운로드 속도가 50Mbps(Mega Bits Per Second)라면, 초당 서버에서 다운로드 할 수 있는 데이터의 양이 초당 50메가 라는 의미이다. 보통 당신의 실제 밴드와이드는 최대 밴드와이드보다 작을 것이다. 왜냐하면 인터넷 혼잡이나 그외 외부적인 요인 때문이다.

latency(지연속도)란 무엇인가?

지연속도가 낮으면 낮을 수록 좋다. 지연속도는 최종 서버에서 돌아는데까지 걸리는 시간을 의미한다. 이것을 테스트하기 위해서, 당신의 컴퓨터는 외부서버에 핑을 보내고, 시그널이 송신된후 착신될 때가지의 걸린 시간을 측정한다.
　
지연속도는 낮으면 낮을수록 좋은데, 이는 당신이 액션을 취하고 부터(클릭을 하든, 스크린을 내리든) 결과를 보기까지의 시간이 짧다는 의미이기 때문이다.
　
당신이 인터넷 연결에 요청을 날릴때마다, 그것은 서버에 신호를 보내게 되고 그 신호에 따라 서버로부터 레스폰스를 받아온다. 이것은 매우 짧은 간격으로 이루어지게 되며, 지연속도는 ms단위로 측정되게 된다.

latency(지연속도)에 영향을 미치는 요소들

전파 지연(propagation delay)
- i) 보내는 측에서부터 받는 측까지 메시지가 전달되는 데 필요한 시간의 양. 따라서 거리의 영향을 받는다.
- ii) 전파 속도(propagation speed)는 빛의 속도(약 3*10^8 m/s). 하지만 구리선 또는 광섬유(fiber-optic) 케이블을 통해서 패킷이 전달되므로 실제 속도는 더 느리다. 빛의 속도와 패킷이 전달되는 속도의 비율은 물질의 굴절률(refractive index)로 알려져 있다. 이 굴절률이 커질수록, 빛이 이동하는 속도는 느려진다.
- iii) 경험상 광섬유 케이블에서 빛의 속도는 약 200,000,000 m/s다. 이 경우 실질적으로 뉴욕과 시드니 사이의 왕복시간(RTT, Round Trip Time)은 200~~300 msec로 0.2~~0.3초 정도 소요된다.
- iv) 전파지연 = 거리 / 전파 속도
- v) 예제: (4,800 * 1,000) / (3 * 10^8) = 0.016 s
  - 빛의 속도를 계산하기 편하게 3*10^8로 가정, 거리 단위는 m
전송 지연(transmission delay)
- i) 링크로 모든 패킷의 비트를 넣는 데 필요한 시간의 양
- ii) 전송 속도(transmission rate)는 채널 용량(capacity of channel)이라고도 불린다.
- iii) 전송 지연 = 패킷의 길이 / 링크의 데이터율(*data rate)
  - 데이터율(Data Rate): 데이터 단위(비트,심볼,패킷 등)가 전송되는 속도(비트율 또는 심볼률 등)를 총칭, bps(초당 비트 수) = bits / seconds.
- iv) 예제: 1,000,000 / (64 * 1,000) = 15.625 s
- v) 예제2: 10Mb 파일을 1Mbps와 100Mbps 두 링크를 통해 전송한다고 가정
  - a. 1 Mbps 링크를 통할 경우 전체 파일을 전선에 올리는 데 10초가 걸릴 것이다
  - b. 100 Mbps 링크를 통할 경우 전체 파일을 전선에 올리는 데 0.1초가 걸릴 것이다.
처리 지연(processing delay)
- i) 패킷의 헤더를 처리, 비트 레벨의 에러 체크, 그리고 패킷의 도착지를 결정하는 데 필요한 시간.
- ii) 패킷 처리 지연: 라우터 등에서 전체 패킷을 받고 처리 전달하는데 걸리는 지연
- iii) 패킷 스위칭/
라우팅 지연: 패킷을 스위칭/라우팅하는데 드는 지연
대기 지연(queuing delay)
- i) 들어오는 패킷이 처리될 때까지 큐에서 대기하는 시간의 양

Bandwidth(인터넷 속도)와 latency(지연속도)의 차이는 무엇인가?

위의 정의에도 불구하고 이해가 쉽지 않다면, 다음의 예로 이해해보자. 네트워크를 강으로 비유할 수 있는데, 강의 폭이 bandwidth라면, 상류에서 하류까지 물이 흘러가는 속도를 latency라고 비유할 수 있다. 강의 폭이 넓고 깊을 수록 일정시간에 흘려보낼 수 있는 물의 양은 더 많다. 또한, 강이 굽이 지거나, 흐름을 방해하는 요소가 없을 수록 하류까지 더 빨리 다다를 수 있을 것이다.

인터넷속도와 지연속도는 당신에게 어떤 영향을 미치는가?

Gaming

대부분의 게임은 매우 빠른 인터넷 속도를 요구하지는 않는다. 따라서 밴드와이드가 게임에 미치는 영향은 미미하다.(동시에 여러사람이 같은 bandwidth로 동시에 접속한 상황이 아니라면). 보통 게임은 당신의 컴퓨터와 콘솔에 인스톨되어 있어서 asset을 로컬에 갖고 있기 때문에, 게임을 하는 동안 서버와 당신의 로컬이 정보를 공유해야하는 상황은 그리 많지 않다. 오직 당신의 로컬 디바이스와 서버의 싱크를 맞추는 데만 인터넷 속도가 영향을 미친다.
　
하지만 지역속도는 실시간 온라인 게임에서는 가장 중요한 요인이다. 높은 지연속도는 게임에서 랙을 유발하고 당신의 캐릭터의 액션과 당신의 클릭 사이에 긴 간격을 유발한다. 쉽게말하면 당신이 총을 발사하기 전에 이미 죽어있을 수도 있다는 것이다. 하지만 당신은 서버에서 신호가 당신의 로컬에 도착할때까지 당신의 캐릭터가 죽어있는지 조차 모를 것이다.

Streaming

스트리밍은 서버에서 컨텐츠를 리얼타임으로 다운로드 받아오기 때문에, bandwitdth는 당신의 스트리밍 영상을 보는데 가장 주요한 영향을 미치는 요인이다. 왜냐하면 스트리밍은 모든걸 다운로드 받은 상태에서 영상을 보여주는 것이 아니라, 최소한만 다운로드 한 상태에서 다운로드를 진행하면서 영상을 플레이 시켜주기 때문이다.
　
낮은 bandwidth는 2가지 방식으로 영향을 미친다. 먼저 끔찍할 정도로 자주 그리고 긴 버퍼링을 요구하거나 낮은 데이터 퀄리티를 야기하게 된다.

Video chat

페이스타임이나 스카이프와 같은 피디오 채팅은 bandwidth와 latency의 영향을 동시에 받는다. 낮은 bandwidth는 비디오 채팅의 퀄리티에 영향을 미치고, 화질을 선명하지 않게 한다. Latency은 싱크 이슈나 영상이 움직이지 않고 멈춰있는 현상을 야기한다.

Browsing

당신의 웹 브라우징 경험은 형편없는 인터넷 연결의 영향에 취약하다. 낮은 bandwidth은 페이지 이동시 매우 느린 이동을 야기시킨다. 그리고 높은 latency는 페이지의 로딩자체에는 영향을 미치지 않겠지만 페이지 이동시 렉을 유발하는 요소다.

참고

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다이어그램의 종류와 개념: 유스케이스, 클래스, 엑티비티, 시퀀스, 유저 다이어그럼

2021. 2. 13. 21:44

UML과 방법론의 차이

UML의 구성을 알아보기에 앞서 먼저 UML과 방법론의 차이를 알아야 한다. 필자는 UML을 공부하는 초기에 UML을 하나의 방법론으로 착각하는 오류를 하였다. 물론 똑똑한 독자는 이러한 오류를 범하지 않으리라 생각하지만 혹시나 하는 마음에 먼저 언급하려고 한다.
　
방법론이란 말그대로 어떠한 작업을 할 때 이러저러한 절차를 가지고 작업을 하면 된다라고 하는 것을 이론적으로 정립을 하여놓은 것이다. 소프트웨어공학에서 많은 방법론이 있어왔고 현재도 수많은 방법론이 존재한다. 사실 프로그램을 하는 모든 사람은 나름대로의 방법론을 가지고 있다. 그러한 나름의 방법론이 작업을 얼마만큼 효과적으로 만드는지에 따라 좋은 방법론인지 아닌지 결정 날 것이다. 　
　
그럼 UML은 무엇인가? UML은 이러한 방법론을 적용할 때의 결과물을 나타내기 위한 도구이다. 예를 들면 모든 소프트웨어를 설계 할 때 어떠한 표준적인 규칙을 가지고 설계도를 그려야한다. 이때 설계의 표준이 되는 것이 UML이다. 건축도면에서 나오는 건물 내부의 여러가지 표준적인 표기라 보면 될 것이다. 즉 각자 다양한 방법론을 자기의 프로젝트에 적용하더라도 UML을 공통적으로 적용할 수 있다.

UML의 구성

이제 UML이 어떻게 구성되어있는지 알아보도록 하겠다. 전체 UML은 8가지 다이어그램으로 나타난다. 시스템의 정적인 면을 나타내는 클래스 다이어그램(Class Diagram)이 있고 동적인 면을 나타내는 콜레버레이션 다이어그램(Collaboration Diagram), 시퀸스 다이어그램(Sequence Diagram), 상태 다이어그램(Statechart Diagram), 액티비티 다이어그램(Activity Diagram), 디플로이먼트 다이어그램(Deployment Diagram), 컴포넌트 다이어그램(Component Diagram)으로 구성되어져 있다.
　
이외로 유스케이스 다이어그램(Usecase Diagram)이 존재한다. 유스케이스 다이어그램을 두 부류로 나누지 않은 이유는 다른 모든 다이어그램을 그리기 위해 기반이 되는 다이어그램이기 때문이다.이제 각 다이어그램이 시스템의 어떠한 면을 반영하는지 간단하게 알아보도록 하자.

(1) 유스케이스 다이어그램 (Usecase Diagram)

유스케이스 다이어그램은 유스케이스를 그려놓은 다이어그램이다. 여기서 유스케이스란 말 그대로 컴퓨터 시스템과 사용자가 상호작용을 하는 하나의 경우이다. 예를들어 보험처리 프로그램의 경우에 "고객이 보험증권에 sign한다.", "보험 판매원이 판매통계량을 종합한다." 등이 use case가 된다. 이러한 유스케이스 다이어그램은 시스템 구축의 초기에 이 시스템이 어떠한 일을 하는지에 대한 부분을 사용자 입장에서 이해할 수 있을 정도로 기술을 하여야 한다. 이러한 유스케이스 다이어그램은 사용자와의 대화수단으로 그리고 앞으로 구축해 나갈 때의 밑바탕이 되는 것이다.

(2) 클래스 다이어그램 (Class Diagram)

클래스 다이어그램의 경우 시스템 내부에 존재하는 클래스들을 선별하여 나타내고 각 클래스들의 속성(Attribute)과 행위(Behavior)를 기입한다. 여기서 클래스들 사이에 여러가지 관계(Relationship)를 가질수 있다. 예를 들어 연관관계(Association)은 클래스와 클래스가 어떠한 연관을 가지고 있음을 나타내고 여기서 세부적으로 복합연관(Composition)과 집합 연관관계 (Aggregation) 등으로 나뉘어 질 수 있다. 이외에 상속관계(Generalization), 의존관계(Dependency)가 나타날 수 있다. 클래스 다이어그램을 그리고자 할 때 항상 추상화 단계를 고려하여서 그리도록 하여야 할 것이다. 추상화의 단계가 높은 경우 대충의 속성과 행위를 기입하고 대충의 관계를 기입하여도 충분할 것이다. 이 단계에서 너무 상세한 내용을 찾고 기입하다 보면 클래스 다이어그램 내부에서 구현의 단계에서 이루어져야 할 일이 이루어지는 오류를 범하게 된다. 이러한 오류는 실제 구현 단계에서 커다란 위험의 요소를 내재하게 된다.

(3) 시퀸스 다이어그램 (Sequence Diagram)

시퀸스 다이어그램은 콜레버레이션 다이어그램과 함께 시스템의 동적인 면을 나타내는 대표적인 다이어그램이다. 시스템이 실행시 생성되고 소멸되는 객체를 표기하고 객체들 사이에 주고 받는 메시지를 나타내게 된다. 콜레버레이션 다이어그램 또한 메시지의 흐름을 나타내지만 시퀸스 다이어그램 만의 특징이라면 횡축을 시간축으로 하여 시간의 흐름을 나타내어 메시지의 순서에 역점을 두고있다.

(4) 콜레버레이션 다이어그램 (Collaboration Diagram)

콜레버레이션 다이어그램 또한 시퀸스 다이어그램과 함께 메시지의 흐름을 나타낸다. 하지만 콜레버레이션 다어그램은 객체와 객체들 사이의 관계 또한 표기하게 된다. 실제 UML에서 클래스의 인스턴스인 객체를 표기하는 다이어그램이 명시적으로 존재하지 않는다. 이러한 객체들 사이의 관계를 나타내기 위해 별도로 오브젝트 다이어그램(Object Diagram)을 사용하여도 되지만 오브젝트 다이어그램은 클래스 다이어그램과 크게 차이점이 없는 관계로 UML의 표준에는 포함되어있지 않다. 갑자기 이러한 오브젝트 다이어그램을 여기서 언급하는 이유는 객체들 사이의 관계를 표기하기 위해 클래스 다이어그램과 거의 동일한 오브젝트 다이어그램을 그리기 보다는 특별히 클래스 다이어그램과 차이점이 되는 부분을 여기 콜레버레이션 다이어그램에 기입하는 것이 좋을 것이다.

(5) 상태 다이어그램 (Statechart Diagram)

상태 다이어그램은 한 객체의 상태 변화를 다이어그램으로 나타낸 것이다. 시스템의 실행시 객체의 상태는 메시지를 주고 받음으로써 또한 어떠한 이벤트를 받음으로써 많은 변화가 있을 수 있다. 실제 시스템에서 실행시 많은 객체가 생성되고 소멸된다. 이렇게 무수한 객체의 상태 전부를 모두 다이어그램으로 나타내는 것은 불가능하다. 결국 상태 다이어그램은 특별히 관심을 가져야 할 객체에 관하여 그리고 특정 조건에 만족하는 기간동안의 상태를 표시하여야 한다.

(6) 액티비티 다이어그램 (Activity Diagram)

액티비티 다이어그램은 플로우챠트가 UML에 접목이 되었다면 가장 이해가 빠를 것이다. 시스템 내부에 존재하는 여러가지 행위들 그리고 각 행위의 분기, 분기되는 조건 등을 모두 포함 하게 된다. 이러한 액티비티 다이어그램에서 기존 플로우 챠트와 다른 점은 어떠한 행위에 따라 객체의 상태를 표기할 수 있다는 것이다. 이러한 점을 제외하고 기존 플로우챠트와 표기법과 의미가 약간씩 달라질 뿐 크게 다르지 않다라고 보아도 좋다.

(7) (8) 디플로이먼트 다이어그램 (Deployment Diagram) 과 컴포넌트 다이어그램 (Component Diagram)

이 두 다이어그램은 시스템의 물리적인 부분의 구성을 나타낸다. 디플로이먼트 다이어그램은 실제 하드웨어적인 배치와 연결상태를 나타낸다. 그리고 컴포넌트 다이어그램은 소프트웨어의 물리적 단위(Exe, dll 등 기타 library)의 구성과 연결상태를 나타내게 된다.

출처

https://sfeg.tistory.com/339 [즐거운]

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파이선 Selenium으로 스크래핑 기초

2021. 1. 21. 22:41

PythonでSeleniumを使ってスクレイピング (基礎)

Python Selenium scraping selenium-webdriver

https://qiita.com/kinpira/items/383b0fbee6bf229ea03d

スクレイピングを勉強しようと思い立って、Selenium を使ってでブラウザを操作してみたので、軽くまとめておこうと思います。

使用したもの

Selenium
- 自動でブラウザを操作する為のライブラリ
Chrome
- ブラウザ

ブラウザに合わせたドライバーを用意する

ブラウザを操作するには、各ブラウザに合わせてドライバーを用意する必要があります。
今回は Chrome を使用するので公式サイトから ChromeDriver をダウンロードします。

Selenium をインストール

pip で selenium をインストール

pip install selenium

webページを開いてみる

ブラウザを開く
webdriver.Chrome(driver_path)

webページを開く
driver.get(URL)

webページを閉じる
driver.close()

ブラウザを終了 (全てのウィンドウを閉じる)
driver.quit()

from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome(driver_path)
driver.get(URL)
driver.close()
driver.quit()

要素にアクセスしてみる

HTMLの要素にアクセスする為に id、class、name 等から要素を指定して取得する事ができます。

参考資料

id で取得
driver.find_element_by_id('ID')

class で取得
driver.find_element_by_class_name('CLASS_NAME')

name で取得
driver.find_element_by_name('NAME')

link textで取得
driver.find_elements_by_link_text('LINK_TEXT')

ネストされた要素は path を指定して取得
driver.find_elements_by_xpath(".//a")

アクション

取得した要素に対して、アクションを起こす事でwebページを操作します。

参考資料

ボタンをクリックする
driver.find_element_by_id('Btn').click()

Form に文字を入力する
driver.find_element_by_name('From').send_keys("text")

待機する

よくあるのが、画面のロードが完了する前に、処理が走ってしまいエラーになる。
これに対処する為に必要な要素が準備できるまで、数秒待機する事ができます。

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.common.by import By

WebDriverWait(driver, WAIT_SECOND).until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'Btn')))

ブラウザの操作

では上記をふまえて軽く操作してみます。

ボタンをクリックしてみる

例えば、某サイトの購入ボタンを押したい場合

<画面>

<ソース>

from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome(driver_path)
driver.get(URL)
driver.find_element_by_class_name('new_addToCart').click()
driver.quit()

こんな感じで find_element_by_class_name() で要素を取得して click() でクリックアクションを起こします。

テキスト入力してみる

検索ボックスに検索キーワードを入力して、検索ボタンを押してみます。

<画面>

<ソース>

from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome(driver_path)
driver.get(URL)
driver.find_element_by_id('searchWords').send_keys("search text")
driver.find_element_by_id('searchBtn').click()

これで検索ボックスに自動で "search text" が入力され検索されます。

まとめ

ボタンを押したり、テキスト入力をしたりの基本動作を覚えると、だいたいの操作が簡単に出来る印象です。
やはり、ブラウザ操作をプログラムで行う事で、並列処理が出来る事の恩恵は大きいですね。
ただ、ブラウザをたくさん立ち上げると PC がめちゃくちゃ重くなるので、そこは気をつけないといけませんね。

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ESlint설치, 실행법, webstrom에서 ESlint적용

2020. 7. 10. 13:03

What is ESlint ?

ES ( EcmaScript ) + Lint ( 에러 코드 표식 )

코드에 특정 스타일과 규칙을 적용해서 문제를 사전에 찾고 패턴을 적용시킬 수 있는 정적 분석 툴입니다.
airbnb 등 미리 스타일과 규칙이 정해진 rule 을 적용시킬 수도 있습니다.

개발자가 자신만의 스타일과 규칙을 유동적으로 정해서 적용할 수 있습니다.
Tip* ( airbnb 와 airbnb-base 의 차이는, airbnb-base 에는 리액트 관련 규칙이 들어있지 않습니다. )

Why use ESlint ?

다양한 플러그인을 사용해서 새로운 규칙을 추가하고 커스텀할 수 있습니다.

즉 뛰어난 확장성을 바탕으로 다른 사람들과 같은 환경에서 개발을 진행할 수 있습니다.

A씨의 test.js파일

 import {util} from "../nbUtil"

const LalaLand = () => {
    console.log('this is test');
 }

B씨의 test.js파일

import { util } from '../nbUtil';

const LalaLand = () => {  
console.log('this is test');  
}

위처럼 누구는 인덴트에 spacing을 2개 주고, 누구는 4개 준다던가, {}사이에 spacing을 준다던가, 싱글 쿼테이션 대신 더블 쿼테이션을 쓴다던가 하는 부정합이 발생하면 코드를 머지할때도 상당히 불편하고 일관성을 보장하기 어렵습니다.

How to Start ?

이번 포스트에서는 많은 개발자들이 사용하는 airbnb 룰 설치 https://www.npmjs.com/package/eslint를 예로 들어볼게요.

eslint 설치

$ npm install -g eslint eslint-config-airbnb-base eslint-plugin-import  
$ cd  
$ npm init -y  
$ npm install eslint --save-dev

.eslintrc.js 설정파일 생성
.eslintrc.js 파일을 생성하고 정해진 rule 혹은 자신만의 rule 을 적용할 수 있습니다.
ESLint 의 세부 설정은 package.json 파일의 eslintConfig 부분에서 설정하거나 또는
.eslintrc.js 파일에서 rule 을 json 형식으로 설정할 수 있습니다.

.eslintrc.js


module.exports = {  
env: {  
node: true,  
es6: true  
},  
extends: \[  
'fbjs',  
'react-app',  
'airbnb',  
'airbnb/hooks',  
'eslint:recommended',  
'plugin:jsx-a11y/recommended',  
'plugin:react/recommended',  
'plugin:import/recommended',  
'plugin:flowtype/recommended',  
'plugin:relay/recommended'  
\],  
globals: {  
Atomics: 'readonly',  
SharedArrayBuffer: 'readonly'  
},  
parserOptions: {  
ecmaFeatures: {  
jsx: true  
},  
ecmaVersion: 2018,  
sourceType: 'module'  
},  
plugins: \[  
'jsx-a11y',  
'react',  
'import',  
'babel',  
'flowtype',  
'relay',  
\],  
rules: {  
indent: \[  
'error',  
2,  
{  
SwitchCase: 1  
}  
\],  
// 'prefer-const': 'error',  
'linebreak-style': \[  
'off',  
'unix'  
\],  
quotes: \[  
'error',  
'single',  
{  
avoidEscape: true  
}  
\],  
semi: \[  
'warn',  
'always'  
\],  
'react/jsx-filename-extension': \[  
'error',  
{  
extensions: \[  
'.js',  
'.jsx'  
\]  
}  
\],  
'comma-dangle': \['off', 'never'\],  
'object-shorthand': 'off',  
'max-len': \[  
'error',  
{  
'code': 400,  
'ignoreComments': true,  
'ignoreTrailingComments': true,  
'ignoreUrls': true,  
'ignoreStrings': true,  
'ignoreTemplateLiterals': true,  
'ignoreRegExpLiterals': true  
}  
\]  
},  
settings: {  
react: {  
createClass: 'createReactClass', // Regex for Component Factory to use,  
// default to 'createReactClass'  
pragma: 'React', // Pragma to use, default to 'React'  
version: 'detect', // React version. 'detect' automatically picks the version you have installed.  
// You can also use `16.0`, `16.3`, etc, if you want to override the detected value.  
// default to latest and warns if missing  
// It will default to 'detect' in the future  
flowVersion: '0.53' // Flow version  
},  
propWrapperFunctions: \[  
// The names of any function used to wrap propTypes, e.g. `forbidExtraProps`. If this isn't set, any propTypes wrapped in a function will be skipped.  
'forbidExtraProps',  
{ 'property': 'freeze', 'object': 'Object' },  
{ 'property': 'myFavoriteWrapper' }  
\],  
linkComponents: \[  
// Components used as alternatives to for linking, eg. <Link to={ url } />  
'Hyperlink',  
{  
'name': 'Link',  
'linkAttribute': 'to'  
}  
\]  
}

};

.stylelintrc.js


module.exports = {  
plugins: ['stylelint-scss'\],  
extends: [  
'stylelint-config-standard',  
],  
rules: {  
'at-rule-no-unknown': null,  
'scss/at-rule-no-unknown': true,  
}  
};

Tip* ( ESLint 검사에서 제외할 파일들을 설정할 때는 .eslintignore 파일을 만듭니다. )
.eslintignore / Ex: node_modules

webstorm에서 eslint사용하기

https://www.jetbrains.com/help/webstorm/eslint.html#ws_js_eslint_activate

In the Settings/Preferences dialog Ctrl+Alt+S, go to Languages and Frameworks | JavaScript | Code Quality Tools | ESLint.
Select the Manual Configuration option to use a custom ESLint package and configuration.
In the Node Interpreter field, specify the path to Node.js. If you followed the standard installation procedure, WebStorm detects the path and fills in the field itself.
In the ESLint Package field, specify the location of the eslint or standard package.
Choose the configuration to use.
- With Automatic search, WebStorm looks for a .eslintrc file or tries to detect a configuration defined under eslintConfig in a package.json. WebStorm first looks for a .eslintrc or package.json in the folder with the file to be linted, then in its parent folder, and so on up to the project root.

Choose Configuration File to use a custom file and specify the file location in the Path field.

Learn more about configuring ESLint from the ESLint official website.

To fix all detected problems automatically when your project files are saved, select the Run eslint --fix on save checkbox.
- With this option on, ESLint will fix the problems every time your changes are saved either manually, with Ctrl+S, or automatically, when you launch a run/debug configuration, or close WebStorm, or perform version control actions, see Autosave for details.
Optionally:
- In the Extra ESLint Options field, specify additional command-line options to run ESLint with, use spaces as separators.
Learn more about ESLint CLI options from the ESLint official website.
- In the Additional Rules Directory field, specify the location of the files with additional code verification rules. These rules will be applied after the rules from .eslintrc or the above specified custom configuration file and accordingly will override them.
See the ESLint official website for more information about ESLint configuration files and adding rules.

webstorm에서 autofix적용하기

Run eslint --fix on save 클릭해줍니다.

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애자일 방법론이란 무엇인가? 애자일 방법론의 핵심은 무엇인가?

2020. 6. 2. 00:06

애자일 방법론이란 무엇인가? 애자일 방법론의 핵심은 무엇인가?
https://gmlwjd9405.github.io/2018/05/26/what-is-agile.html

Goal

역사적인 맥락을 통한 애자일의 등장 배경

애자일(Agile)이란 무엇인가

애자일의 핵심은 무엇인가

애자일의 등장 배경

초기 SW의 개발 방법은 계획 중심의 프로세스(SW 개발의 역사)

초기에 SW을 주로 개발했던 분야는 ‘군사’ 쪽의 대형 프로젝트이다.
즉, 계획 중심의 프로세스 로 SW 개발이 진행됐다.
- 이 계획 중심의 프로세스는 ‘건축(도시 계획)’에서의 방법을 본딴 것이다.
당시에는 이런 프로세스를 하는 것이 적합해보이는 프로젝트가 대부분이었다.

하지만, 지금은 달라졌다. 높아진 SW 개발의 불확실성

90년대를 지나면서 SW분야가 넓어지고 SW의 사용자(end user)들이 ‘일반 대중들’로 바뀌기 시작했다.
또한 비지니스 사이클이 짧아지면서 사람들의 욕구와 트렌드도 빨리 바뀌게 되었다.
- Q. 비지니스 사이클?
  - 제품이 나오고, 사용하고, 또 다른 제품으로 넘어가서 사용하고, 또 새로운 제품이 나오는 식의 사이클. 예를 들어 사용하는 핸드폰의 수명이 1~2년 정도로 바뀐 것.
이러한 변화에 따라 SW 개발의 불확실성이 높아졌다.

새로운 SW 개발 방법의 등장

SW 개발의 불확실성이 높아짐에 따라 예전의 전통적인 개발 방법이 맞지 않다는 것을 느낀 사람들은 각자 자신만의 SW 개발 방법을 만들어서 사용하고 있었다.
- Q. 왜 전통적인 개발 방법이 맞지 않다는 것을 느꼈나?
  - ‘창의성’이나 ‘혁신’을 계획하는 것이 이상하다고 생각했다.
  - 예를 들어, 보수적인 회사에서 자기들이 생각하기에 미리 계획한 혁신적인 일이 다른 사람들이 보기에는 ‘뻔히 예상가는, 그냥 그 회사같은 것을 해놨네.’ 라고 생각이 든다. 왜냐하면 혁신은 계획에서 나오는 것이 아니기 때문이다.
즉, ‘경량 방법론 주의자(lightweight methodologies)’ 들은 해보면서 고쳐나가는 방식의 방법론을 사용하게 되었다.
- 규칙이 적고 가볍게 대응을 잘하는 방법
- Q. 그렇다면 이 방법은 주먹구구식과 뭐가 다른가?
  - 밑에서 더 자세히 설명하겠지만, 이 방법을 아주 잘하는 단계에 이르면 겉에서 보기엔 미리 큰 그림을 만들어놓고 하는 것처럼 보인다.
  - 예를 들어, 즉흥연기를 잘하는 단계에 이르면 겉에서 보기엔 대본대로 하는 것이 아니냐는 생각을 한다.

새로운 SW 개발 방법의 선언

2001년도에 경량 방법론 주의자 17명이 만났다.
- 17명 각각이 방법론을 만들어 쓰고 있었다.
- 각각의 방법론에서 서로 간에 추구하는 관점의 공통점을 추려서 ‘애자일 SW 개발 선언문’ (A4로 한 장 정도)을 만들었다.
  - http://agilemanifesto.org/를 참고하자.
- 이 사람들의 뿌리는 스몰토크(Smalltalk)라는 객체 지향 프로그래밍 언어라는 프로그래밍 언어의 문화에서 나왔다. (c언어의 문화와는 다르다.)
  - Q. 스몰토크(Smalltalk)?
    - 동적 형, 반영을 지원하는 객체 지향 프로그래밍 언어
- 이때부터 애자일이라는 용어에 의미가 생겼다.

애자일(Agile)이란?

1. 사전적인 정의

‘애자일 SW 개발 선언문’에 나와있는 것이 사전적인 정의의 전부다.
- 시중에 파는 애자일 관련 책들은 ‘애자일 SW 개발 선언문’의 해석 이 대부분이다.
이 선언문의 나열식 내용을 느낌대로 나름의 정리를 하자면, “협력”과 “피드백”이라는 두 단어로 정리를 할 수 있다.
즉, 한 마디로 "협력과 피드백을 자주! 일찍! 더 잘하는 것!" 이다.

2. 현실적인 정의

추가 작성 계획

애자일의 핵심(협력과 피드백)

애자일의 핵심 1. “협력”

SW 프로젝트가 망하는 경우는 기술 외적인 것도 크다. 따라서 특히 SW 개발의 불확실성이 높을 때는 “협력”을 잘 해야한다.

내부적 협력
- 내부적 협력: SW를 개발한 사람들 안에서의 협력을 말한다. 특히, 직무 역할을 넘어선 협력을 의미한다.
- 좋은 일은 곱하기!!
  - 1) 혼자 얻은 좋은 통찰을 협력을 통해 다른 사람도 같이 얻을 수 있다.
  - 2) 예상하지 못했던 기회를 잡을 수 있다.
  - 예를 들어, 어떤 사람이 개발을 하다가 2배의 속도로 개발할 수 있다는 것을 발견했다. 협력이 약한 문화에서는 그 사람만 좋은 보상과 칭찬을 받게 되고, 그 사람 코드가 다른 사람들의 코드와 너무 이질적이어서 시스템에 문제가 발생할 수도 있다. 하지만 협력이 강한 문화에서는 그것을 다른 사람들과 공유하여 모두 같이 빠르게 개발할 수 있고 더 나은 발전점을 찾을 수 있다. 즉, 팀 전체의 개선이 일어난다.
- 안 좋은 일은 나누기!!
  - 1) 문제가 되는 것을 찾기가 쉽다.
  - 2) 예상하지 못했던 문제를 협력이 막을 수 있다.
  - 예를 들어, 내가 생각지 못한 실수를 했는데 아무리 다시 봐도 모르겠거나 더 나은 방법이 생각나지 않을 때가 있다. 이때 나와 항상 같이 일하던 사람에게 물어봐도 나랑 비슷한 생각을 하고 있으므로 더 나은 대안을 제시하지 못하고 비슷한 얘기를 하게 된다. 즉, 서로 다른 사람들과 협력하는 것이 중요하다. 이를 통해 다른 사람이 쉽게 그 문제에 대해 찾을 수 있고 서로 같이 빠르게 해결할 수 있다.
외부적 협력
- 외부적 협력: 추가 작성 계획

애자일의 핵심 2. “피드백”

피드백은 학습의 가장 큰 전제조건이다. 내가 어떻게 했는가를 확인하면서 학습해야 한다.
또한, SW 개발의 불확실성이 높을수록 학습 이 중요해진다. 왜냐하면 모르는 것이 많기 때문에 더 빨리 배워나가야하기 때문이다.
일을 잘하는 사람은 feedback seeking 이 뛰어나다. 즉, 이런 사람들은 더 자주 더 많은 사람들에게 피드백을 구한다.

내부적 피드백
- 내부적 피드백: 내가 만든 것이 어떻게 됐는지 확인해보는 것
외부적 피드백
- 외부적 피드백: 내가 만든 것을 고객이나 다른 부서가 사용해보고 그것을 통해 또 다른 것을 배우는 것

SW 개발의 불확실성과 사업적 가치가 있는 프로젝트

SW 개발의 불확실성

애자일에서는 불확실성이 중요하다.
불확실성이 높을 때 일을 하면 ‘우리가 생각하던 것과는 다르네.’라는 상황이 오게 된다. 이때,
- 전통적인 방법론을 사용했을 때는 ‘그때 계획을 세울 때 더 잘 세울껄. 그때 이런 리스크까지 생각해놨어야 했는데.’라고 생각하면서도 계획대로 그냥 진행한다.
- 애자일 방법론을 사용했을 때는 ‘생각대로 안됐네. 계회이 틀어질 수 밖에 없는 게 정상이지. 그럼 지금 빨리 수정하자.’라고 생각하면서 계획을 변경한다.
비지니스 가치(사업적 가치)가 클수록 불확실성도 커진다.

사업적 가치가 있는 프로젝트란

이미 충분한 지식을 가지고 있고 가지고 있는 지식을 활용한 프로젝트의 경우는 대부분 사업적 가치가 떨어진다.
레드오션(Read Ocean)에 뛰어들면 그만큼 경쟁자가 많고 경쟁이 치열해진다.
- Q. 레드오션(Read Ocean)?
  - 이미 잘 알려져 있는 시장, 즉 현재 존재하는 모든 산업
그렇다면 사업적 가치가 있는 경우는 어떤 경우일까?
- 우리도 잘 모르는 부분이 있는 것을 하는 것, 즉 학습을 하면서 할 수 있는 것이 사업적으로 가치가 크다.
- 예를 들어, 카카오뱅크도 이미 다 아는 것을 가지고 하지 않았을 것이다. 분명히 새로운 시도를 했고 이 때문에 가치가 있는 것이다.
- 따라서 사업적으로 가치 있기 위해서는 배우면서 해야한다.(학습)

학습이란

우리가 생각하는 학습은 너무 정형화되어 있다.
책을 읽는다(독서한다.) = 공부한다. ???
학습에 있어서 독서는 몇 퍼센트를 차지할까를 생각해보자.
학습은 실험, 질문, 검색 등이 모두 포함된다.

References

애자일 키워드 - 김창준, 강재영 진행

http://agilemanifesto.org/

http://www.agilesherpas.com/what-is-agile-marketing/

https://triad-city-beat.com/the-weekender-4/

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Agile manifesto(애자일 선언문)

2020. 6. 2. 00:04

Manifesto for Agile Software Development

We are uncovering better ways of developing
software by doing it and helping others do it.
Through this work we have come to value:
　
Individuals and interactions over processes and tools
Working software over comprehensive documentation
Customer collaboration over contract negotiation
Responding to change over following a plan
　
That is, while there is value in the items on
the right, we value the items on the left more.

Twelve Principles of Agile Software

We follow these principles: 　

Our highest priority is to satisfy the customer through early and continuous delivery of valuable software.
Welcome changing requirements, even late in development. Agile processes harness change for the customer's competitive advantage.
Deliver working software frequently, from a couple of weeks to a couple of months, with a preference to the shorter timescale.
Business people and developers must work together daily throughout the project.
Build projects around motivated individuals. Give them the environment and support they need, and trust them to get the job done.
The most efficient and effective method of conveying information to and within a development team is face-to-face conversation.
Working software is the primary measure of progress.
Agile processes promote sustainable development. The sponsors, developers, and users should be able to maintain a constant pace indefinitely.
Continuous attention to technical excellence and good design enhances agility.
Simplicity--the art of maximizing the amount of work not done--is essential.
The best architectures, requirements, and designs emerge from self-organizing teams.
At regular intervals, the team reflects on how to become more effective, then tunes and adjusts its behavior accordingly.

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Pythonでロギングを学ぼう

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■ロギング

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2.ログレベルの変更

3.ロギングのフォーマット

4.ログをファイルに出力

■ロギングフォーマッタ

フォーマットの変更

■ロギング ロガー

1.ロガーの設定

2.別の python ファイルで、ロガーを扱う

■ロギング ハンドラ

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2. ハンドラの種類

■ログのフィルタ

フィルタの設定

■ロギングコンフィグ

1.ini ファイルで作成

2.dictConfigを使う方法

■まとめ

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출처

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使用したもの

ブラウザに合わせたドライバーを用意する

Selenium をインストール

webページを開いてみる

要素にアクセスしてみる

アクション

待機する

ブラウザの操作

ボタンをクリックしてみる

テキスト入力してみる

まとめ

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Goal

애자일의 등장 배경

초기 SW의 개발 방법은 계획 중심의 프로세스(SW 개발의 역사)

하지만, 지금은 달라졌다. 높아진 SW 개발의 불확실성

새로운 SW 개발 방법의 등장

새로운 SW 개발 방법의 선언

애자일(Agile)이란?

1. 사전적인 정의

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■ロギングハンドラ

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