-- CMD에서 tensorflow 설치 유무 확인 

$ python -c "import os; import inspect; import tensorflow; print(os.path.dirname(inspect.getfile(tensorflow)))""

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Python socket programming

Python socket programming

1. Python : Socket Program Produced by Tae Young Lee

2. 클라이언트/서버 아키텍처 서버가 하나 이상의 클라이언트(사용자)에게 '서비스'를 제공 listen

3. Socket • 소켓은 '통신 종단점'이라는 개념을 구체화한 컴퓨터 네트 워크 데이터 구조 • 네트워크를 사용하는 애플리케이션은 통신을 시작하기 전 에 항상 소켓을 만들어야 함 • 소켓 없이는 통신을 시작할 수 없음 • 원래 소켓은 실행중인 프로그램(프로세스)이 같은 호스트 안에 실행 중인 다른 프로그램과 통신하기 위해 개발됨

4. Socket 유형 • 유닉스 소켓 – AF_UNIX 라는 '패밀리 이름' 을 가진다. AF는 주소 패밀리(Address family)를 의미. – 쉽게 클라이언트와 서버가 유닉스 환경의 동일한 컴퓨터에 존재해야 한다는 뜻. – 이 소켓은 파일 기반이다. 소켓의 기반 구조가 파일 시스템을 통해 지원됨 – 파일 시스템은 같은 호스트에서 실행 중인 프로세스 사이에 지속적으 로 공유되므로, 합리적인 방법이라고 할 수 있다. • 네트워크 기반 – 패밀리 이름은 AF_INET 이다. – 클라이언트와 서버가 인터넷 어디서든 존재할 수 있다는 의미를 갖는 다 • 파이썬은 AF_UNIX, AF_NETLINK, AF_TIPC, AF_INET{,6} 패 밀리를 지원

5. 연결 방식에 따른 분류 • 연결 지향 소켓(connection oriented) – 통신을 하기 전에 반드시 연결 돼 있어야 한다(전화를 거는 것과 유사) – 레코드 경계 없이 데이터를 순서대로 신뢰성 있게 중복없이 전 달. 각 메세지는 여러 조각으로 나뉘어서 반대편에 확실히 전달 된 다음에 다시 순서대로 한데 묶인 후 기다리는 애플리케이션 에 전달 – 연결 지향 소켓을 구현한 프로토콜(protocol)로는 전송 제어 프 로토콜(TCP, Trasmission Control Protocol) 이 있으며, 이 소켓을 만드려면 소켓 유형으로 SOCK_STREAM(스트림 소켓)을 지정 – 이 소켓은 네트워크상에서 IP를 호스트를 찾기 위해 사용하기 때 문에 두 프로토콜의 이름을 붙여 TCP/IP 라고 함.

6. • 비연결형 소켓(connectionless) – 스트림 소켓과 대비되는 데이터그램(Datagram) 유형의 비연결 – 통신 시 최초 연결하는 과정이 필요 없음 – 데이터 전달 과정에서 순서나 신뢰성 이나 중복 방지를 보장할 수 없음. 이는 메세지가 연결 지향 소켓처럼 조각으로 나뉘지 않 고 통째로 송신된다는 것을 의미(우편 서비스에 비유) – 연결 지향 소켓은 가상 회선을 맨 처음 만들고 유지하기 위해 상 당한 부가 비용이 발생 비연결 지향 소켓은 이런 부담이 덜하고 성능면에서 더 좋다. – 데이터그램 소켓을 구현한 프로토콜로는 (UDP, User Datagram Protocol)이 있고, UPD 소켓을 만들려면 SOCK_DGRAM을 소켓 유형으로 지정. – 이 소켓도 IP를 네트워크상에서 호스트를 찾기 위해 사용 UPD/IP라고도 부름

7. Socket의 동작 과정

8. conn.close() from socket import * svrsock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)

9. conn.close() from socket import * svrsock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) svrsock.bind(('127.0.0.1', 7799))

10. conn.close() from socket import * svrsock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) svrsock.bind(('127.0.0.1', 7799)) svrsock.listen(1)

11. conn.close() from socket import * svrsock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) svrsock.bind(('127.0.0.1', 7799)) svrsock.listen(1) conn, addr = svrsock.accept() addr ('127.0.0.1', 50933)

12. conn.close() from socket import * svrsock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) svrsock.bind(('127.0.0.1', 7799)) svrsock.listen(1) conn, addr = svrsock.accept() addr ('127.0.0.1', 50933) conn.recv(1024)

13. conn.close() from socket import * svrsock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) svrsock.bind(('127.0.0.1', 7799)) svrsock.listen(1) conn, addr = svrsock.accept() addr ('127.0.0.1', 50933) conn.recv(1024) conn.close()

14. conn.close() from socket import * clientsock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)

15. conn.close() from socket import * clientsock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) clientsock.connect(('127.0.0.1',7799))

16. conn.close() from socket import * clientsock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) clientsock.connect(('127.0.0.1',7799)) clientsock.send('Hi, it is me.')

17. Blocking & Non-Blocking • blocking 모드일 때 accept, recv, send 호출할 때 연결하려 고 하는 client 가 없을 때 무한정 기다리는 것 • non-blocking 모드일 때는 위와 같은 상황에서 일정한 시 간을 기다려도 응답이 없을 때 예외가 발생

18. • https://pl.python.org/docs/lib/socket-objects.html • setblocking(flag) Set blocking or non-blocking mode of the socket: if flag is 0, the socket is set to non- blocking, else to blocking mode. Initially all sockets are in blocking mode. In non- blocking mode, if a recv() call doesn't find any data, or if a send() call can't immediately dispose of the data, a error exception is raised; in blocking mode, the calls block until they can proceed. s.setblocking(0) is equivalent to s.settimeout(0); s.setblocking(1) is equivalent to s.settimeout(None). • settimeout(value)Set a timeout on blocking socket operations. The value argument can be a nonnegative float expressing seconds, or None. If a float is given, subsequent socket operations will raise an timeout exception if the timeout period value has elapsed before the operation has completed. Setting a timeout of None disables timeouts on socket operations. s.settimeout(0.0) is equivalent tos.setblocking(0); s.settimeout(None) is equivalent to s.setblocking(1). New in version 2.3. • gettimeout()Return the timeout in floating seconds associated with socket operations, or None if no timeout is set. This reflects the last call tosetblocking() or settimeout(). New in version 2.3. 위와 같이 기본적으로는 blocking 모드이다. non-blocking mode를 이용하려면 setblocking(flag)을 이용해 non- blocking mode 로 가거나 아니면 settimeout 을 이용해 non-blocking mode 로 전환하면 된다.

19. 위와 같이 socket 객체를 생성하고 gettimeout을 하면 처음에 아무 것도 볼 수 없음 blocking mode (default) 이므로 값이 무한대임을 의미 그 다음에 setblocking() 을 이용해 non-blocking mode로 변환한 후 gettimeout을 호출하면 0.0 이 나옴 non-blocking mode의 default time out value는 0.0 임

20. 위의 상황에서 생성된 socket 객체를 제거하고 다시 socket을 생성하면 default 이므로 blocking mode 임을 확인 (gettimeout) 여기서 setblocking 을 이용하지 않고 바로 settimeout 을 이용해도 원하는 timeout을 시간을 가진 non-blocking mode 로 변환되는 것을 확인

21. Example • 다음은 blocking mode 의 간단한 예제이다. Server 측 : localhost connection 이고 8000 port 를 binding 한 후 accept 함수를 호출해 client 와의 connection을 기다리고 있다.

22. • Client 측 : non-blocking mode 이고 timeout 이 3.5 초이 다. connect 을 통해 서버와 연결 된 후 non-blocking mode로 변환되고, recv 를 통해 3.5 초간 서버로부터의 데 이터 전송을 기다리다가 예외를 발생시킨다.

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텐서플로(Tensorflow) 시작하기

https://gist.github.com/haje01/202ac276bace4b25dd3f

소개

텐서플로우(TensorFlow)는 기계 학습과 딥러닝을 위해 구글에서 만든 오픈소스 라이브러리입니다. 데이터 플로우 그래프(Data Flow Graph) 방식을 사용하였습니다.

데이터 플로우 그래프

데이터 플로우 그래프는 수학 계산과 데이터의 흐름을 노드(Node)와 엣지(Edge)를 사용한 방향 그래프(Directed Graph)로 표현합니다.

노드는 수학적 계산, 데이터 입/출력, 그리고 데이터의 읽기/저장 등의 작업을 수행합니다. 엣지는 노드들 간 데이터의 입출력 관계를 나타냅니다.

엣지는 동적 사이즈의 다차원 데이터 배열(=텐서)을 실어나르는데, 여기에서 텐서플로우라는 이름이 지어졌습니다.

텐서(Tensor)는 과학과 공학 등 다양한 분야에서 이전부터 쓰이던 개념입니다. 수학에서는 임의의 기하 구조를 좌표 독립적으로 표현하기 위한 표기법으로 알려져 있지만, 분야마다 조금씩 다른 의미로 사용됩니다. 여기에서는 학습 데이터가 저장되는 다차원 배열 정도로 이해하시면 되겠습니다.

특징

텐서플로우는 다음과 같은 특징을 가집니다:

• 데이터 플로우 그래프를 통한 풍부한 표현력
• 코드 수정 없이 CPU/GPU 모드로 동작
• 아이디어 테스트에서 서비스 단계까지 이용 가능
• 계산 구조와 목표 함수만 정의하면 자동으로 미분 계산을 처리
• Python/C++를 지원하며, SWIG를 통해 다양한 언어 지원 가능

이후의 설명은 Python을 중심으로 진행하겠습니다. (pip를 통한 Python3설치는 개발 중으로, Python2 기반으로 하겠습니다.)

"구글이 텐서플로우를 오픈소스로 한 것은, 기계 학습이 앞으로 제품과 기술을 혁신하는데 가장 필수적인 요소라고 믿기 때문입니다." - Google Brain Team

설치

텐서플로우는 설치가 비교적 쉬운 편입니다만, 다음과 같은 제약이 있습니다:

• Unix계열 OS(Linux/Mac OSX)만 지원합니다.
• GPU 버전은 Linux만 지원합니다.

Linux / Mac OSX

Unix 계열 OS를 사용하시는 분들은 공식 페이지의 설치 문서를 참고하시면 쉽게 설치할 수 있습니다.

윈도우

윈도우 사용자 분들은 가상 머신을 이용하거나, 도커 툴박스 설치 후 진행하시기 바랍니다.

이미지를 받고 컨테이너 실행

텐서플로우의 도커 이미지는 소스코드, 예제, 툴도 포함되어 있기에 풀 버전을 받는 것을 권합니다.

Linux / Mac OSX

Unix 계열 OS에서는 아래의 명령을 실행하면 이미지를 받고 컨테이너가 실행됩니다. 컨테이너 실행 후 자동으로 컨테이너 안의 쉘 환경으로 들어가게 됩니다.

docker run -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow-full

컨테이너 안의 /tensorflow 폴더에 소스가 설치되어 있습니다. (주의: 이 폴더에서 모듈을 import 하시면 에러가 발생합니다. )

윈도우

윈도우의 경우 Docker QuickStart Terminal 실행 후(이때 고래 그림 아래의 IP를 기억해 둡니다) 아래와 같이 실행하시기 바랍니다.

winpty docker run -it -p 8888:8888 b.gcr.io/tensorflow/tensorflow-full

이미지를 받은 후 컨테이너가 실행되면, Jupyter 노트북 서버가 자동으로 시작된 상태입니다. 웹브라우저에서 '위의IP:8888'을 입력하면 Jupyter Notebook 환경에 접속됩니다. 여기에서 tensorflow를 사용하실 수 있습니다.

동작 확인

설치가 잘 되었는지 다음의 코드로 확인해봅니다.

$ python

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print sess.run(hello)
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print sess.run(a+b)
42
>>>

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문자열을 반복하여 붙이는 3가지 코딩 방법 및 수행 시간 비교

윈도우즈에 파이썬 개발 환경 구축 참고 자료 

Python Korea 2014년 6월 세미나 - Windows 환경에서 Python 개발환경 세팅하기

http://www.slideshare.net/JoongiKim/python-korea-20140628-windows-python

처음에 윈도우즈에서 개발환경을 구축할 때 도움이 될 만한 자료입니다.

[turtle 모듈 활용하기]