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영상에서 잘못된 부분이 있습니다. pip install python-telegram-bot 이렇게 설치해야합니다. 죄송합니다.ㅠㅠ 저는 이미 설치가 되어있었고 착각해서 pip install telegram 이렇게 잘못설명했네요.
파이썬에서 telegram 모듈을 사용하여 텔레그램 봇을 만들어 보는 강의입니다.\r
먼저 텔레그램에서 봇을 만들고 그 봇을 사용하여 메세지를 보내는 방법까지 아주 기본적인 방법만 설명하는 강좌입니다.
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김플 스튜디오 블로그
https://kimflstudio.tistory.com
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Python으로 실시간 로그 파일 모니터링 코드 구현 – 삵 izz well
파이썬(Python)으로 실시간(real-time) 로그(log) 파일 모니터링(monitoring) 코드 구현 Python으로 프로그램을 구현할 때 계속해서 로그를 찍는 경우 …
Source: gentlesark.tistory.com
Date Published: 6/29/2021
View: 8963
Python으로 데이터 모니터링하는 대시보드 실행파일 만들기
실시간 센서데이터 모니터링을 위한 비전 … 1. Python으로 데이터 모니터링하 . … Python으로 데이터 모니터링하는 GUI 대시보드 실행파일 만들기.
Source: wikidocs.net
Date Published: 7/25/2022
View: 5188
D3 및 PYTHON을 사용한 실시간 데이터 시각화 – 블로그 – Quish
실시간 데이터 시각화는 실시간으로 빠르게 업데이트되는 데이터가 있고 애플리케이션이 ‘펄스’를 유지하고 데이터를 수동적으로 모니터링해야 할 때 적용할 수 …
Source: ko.quish.tv
Date Published: 10/29/2021
View: 1559
Python으로 실시간 로그 파일 모니터링 코드 구현
Employee computer monitoring software concept icon with text. Remote team management. PPT page vector template. Brochure, magazine.
Source: single.repabeachfsonsomoh.ml
Date Published: 6/6/2021
View: 5036
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주제에 대한 기사 평가 파이썬 실시간 모니터링
- Author: 프로그래머 김플 스튜디오
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- Date Published: 2019. 12. 10.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=yUVyUKsKQBs
Python으로 실시간 로그 파일 모니터링 코드 구현
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파이썬(Python)으로 실시간(real-time) 로그(log) 파일 모니터링(monitoring) 코드 구현
Python으로 프로그램을 구현할 때 계속해서 로그를 찍는 경우가 있다. 이 때 또 다른 프로그램은 찍히는 로그를 계속해서 모니터링하는 코드를 구현해야 할 때가 있다.
예를들어 고성능 HPC에서 작업을 돌리고 해당 PC에서 log파일을 출력하고 있는데, 클라이언트 장비인 내 컴퓨터에서 해당 log파일을 실시간으로 모니터링하는 코드를 작성하는 경우가 이런 경우가 되겠다.
먼저 로그파일을 찍는 예시코드이다.
logging.py
with open(“log.txt”, “w”) as f: for i in range(100): text = “I love sark. %d
” % i print(text, end=”) f.write(text) f.flush() # 출력이 메모리 버퍼가 가득 찰 때까지 출력하지 않기에 flush가 필요 sleep(0.1)
이렇게 하면 0.1초마다 ‘I love sark. {번호}’의 문장을 0부터 99까지 찍게 될 것이다. 여기서 중요한 점은 flush()함수를 호출하는 것이다. 메모리 버퍼에 가득차기 전에 파일에 실제로 출력이 되지 않기 때문에 매 줄마다 바로바로 써주기 위해서는 flush()함수를 호출해줘야 한다.
다음은 해당 로그파일을 모니터링하는 코드이다.
monitoring.py
from time import sleep delay_time = 0. # 지연 시간 기록 with open(“log.txt”,”r”) as f: while True: where = f.tell() line = f.readline().strip() if not line: sleep(0.1) delay_time += 0.1 f.seek(where) if delay_time > 10.0: # 10초 이상 지연되면 파일 출력이 끝난 것으로 간주 print(“Delay has been exceeded.”) break # print(‘대기중’) else: delay_time = 0. # reset delay time print(line) # already has newline
설명 없이는 조금 헷갈릴 수 있으니 파이썬 내장함수를 간단하게 설명하도록 하겠다.
file객체의 tell함수
파일의 현재 위치를 리턴
file객체의 seek(n)
파일의 n번째 바이트로 이동
모니터링에는 지연시간이 필요한데, 실제로 line이 다 쓰이지 않았다고 가정했을 때 if not line조건문에 걸리게 되고, 이 때 0.1초씩 기다리면서 마지막으로 읽힌 위치로 이동했다가 다시 읽기를 반복한다. 그럼에도 계속 해서 새로운 문장이 나타나지 않으면 종료가 되어야 한다.
그런데 이 종료를 알 수 있는 방법은 없다. 프로그램에 문제가 있어서 무한 루프에 빠져 log가 찍히지 않고 있을 수도 있고, 중간에 종료되어 더 이상 log가 찍히지 않을 수도 있다. 그런데 출력된 파일의 형태만 가지고는 이를 알 수가 없다. 그래서 종료 조건이 필요하고, 그것이 바로 지연 시간 한계를 두는 것이다.
위 코드에서는 지연 시간의 한계를 10초로 설정해두었다. 10초 이상 새로운 line이 들어오지 않으면 loop문을 빠져나오고 프로그램은 종료된다.
별 것 아닌 기능이지만 직접 구현하려고 하니 제법 헷갈렸다. 누군가 비슷한 고민을 하는 분에게 도움이 되었기를 바라며 마친다.
* 광고 클릭은 블로그 유지에 큰 도움이 됩니다. 항상 감사드립니다.
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D3 및 Python을 사용한 실시간 데이터 시각화
대부분의 데이터 시각화는 사용자 요청에 따라 가져오는 정적 데이터 집합으로 구성됩니다. 따라서 사용자가 새로 고칠 때만 데이터가 업데이트됩니다. 이것은 요청-응답 패턴입니다: 사용자가 정보를 요청하고, 서버가 데이터로 응답하고, 클라이언트 측 시각화가 채워집니다.
실시간 데이터 시각화는 실시간으로 빠르게 업데이트되는 데이터가 있고 애플리케이션이 ‘펄스’를 유지하고 데이터를 수동적으로 모니터링해야 할 때 적용할 수 있습니다. 즉, 브라우저를 열어 놓는 동안 자동으로 업데이트되는 차트가 있습니다. 실시간 데이터 비주얼리제이션이 필요한 몇 가지 예에는 다음이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.
주식/금융상품 분석
임베디드 시스템
웹 트래픽 또는 서버 데이터
보안 시스템
지리 공간 / GPS 모니터링 (우버를 생각
비즈니스 인텔리전스
마케팅 인텔리전스
산업 또는 제조
사물인터넷 기기
실시간 모니터링이 필요한 기타 사항
이 튜토리얼은 매우 기본적인 실시간 데이터 시각화 구현의 구성 요소를 이해하려는 사람들을 도울 것입니다.
우리가 사용하는 것
언어:
Python — 서버 측 데이터
Javascript — 클라이언트 측 차트 렌더링
JS 라이브러리:
d3.js
crossfilter.js
dc.js : d3 및 크로스필터가 원활하게 작동하도록 합니다.
웹 소켓, ioloop 및 웹을 위한 파이썬의 토네이도 라이브러리
우리는 이러한 도구를 사용하여 매초 일부 모의 데이터를 게시하는 웹 소켓 서버를 구축할 것입니다. 그런 다음 d3, crossfilter 및 dc.js를 사용하여 정적 대화형 차트를 작성합니다.
마지막으로 d3 차트를 websocket 서버에 연결하고 차트 업데이트가 실시간으로 발생합니다.
시작 및 설정하기 전에
이 연습에서는 python 2.7을 사용하고 있습니다.
파이썬 다운로드 여기 . 설치한 다음 cmd 또는 터미널을 열고 python을 입력하여 적절한 설정을 확인합니다. 명령 프롬프트가 표시되면 모든 것이 정상일 것입니다.
python 설치에 문제나 오류가 있는 경우 여기에서 시간보다 더 나은 도움을 줄 수 있는 많은 리소스가 stackoverflow에 있습니다.
다음:
핍 설치
텍스트 편집을 위해 Sublime Text를 받으세요. 또는 원하는 텍스트 편집기를 사용하십시오.
‘rt-data-viz’라는 새 폴더를 만듭니다.
Python으로 간단한 Websocket 서버 구축하기
먼저 데이터 소스를 빌드합니다. 이 튜토리얼에서는 주기적으로 새로운 데이터를 보내는 간단한 웹 소켓 서버를 구축합니다.
‘rt-data-viz’ 폴더에서 새 파일을 만들고 websocket_server.py라는 이름으로 저장합니다.
|_+_|를 설치해야 합니다. websockets와 ioloop을 실행하기 위한 패키지:
터미널/콘솔에서 실행 |_+_|
websocket_server.py에서 지금 코딩을 시작할 수 있습니다.
먼저 필요한 모든 패키지를 가져옵니다.
tornado
토네이도의 웹 소켓을 사용하여 핸들러 클래스를 빌드해야 합니다. 다음에 채울 몇 가지 빈 함수를 추가하고 있습니다.
pip install tornado
empty_handler.py
이제 웹 소켓 핸들러를 작성합니다. 우리에게 가장 중요한 기능은 |_+_|입니다. 그것은 우리가 임의의 데이터의 json 객체를 만들고 |__+_|를 통해 보내는 곳입니다.
메시지를 보낸 후 ioLoop를 사용하여 주기적으로 데이터를 보낼 타임아웃을 생성합니다. 마지막으로 websocket 웹 앱 인스턴스를 만들고 포트 8001에서 수신 대기하도록 설정한 다음 ioloop 인스턴스를 시작합니다. 완성된 websocket_server.py:
import time import random import json import datetime from tornado import websocket, web, ioloop from datetime import timedelta from random import randint
handler_complete.py
rt-data-viz 폴더의 명령 프롬프트로 이동하고 |_+_|를 입력하여 이 서버를 시작할 수 있습니다. 아무 일도 일어나지 않을 것입니다.
소켓이 활성화되기 위해서는 클라이언트 측 코드가 해당 포트에서 연결을 열도록 해야 합니다. 다음에 클라이언트 측 코드를 만들고 실행한 후에 이것을 볼 수 있습니다.
D3 및 Crossfilter로 차트 작성
사용할 것입니다 |_+_| 그리고 |_+_| 동일한 데이터를 공유하는 두 개의 차트를 생성합니다.
|_+_| 데이터 및 그룹 변형을 기반으로 차원을 생성할 수 있는 함수로 다변수 데이터 세트를 탐색하는 데 도움이 됩니다. |_+_| 라이브러리는 d3.js와 crossfilter.js를 함께 결합하므로 사용자 상호 작용 시 실제 차트 자체를 사용하여 데이터를 필터링할 수 있습니다.
자세한 내용은 웹사이트를 방문하세요. d3.js , crossfilter.js , dc.js
한 세트의 들어오는 데이터를 사용하여 두 개의 차트를 만들 것입니다.
연도별 지출 금액을 표시하는 1개의 원형 차트
한 사람이 지출한 돈을 보여주는 1개의 막대 차트. 다음과 같이 표시됩니다.
사용자가 차트의 일부를 클릭하면 클릭한 차트가 모두 필터링되고 다른 차트에도 데이터 변경 사항이 반영됩니다.
여기에서 차트에서 2014년을 클릭하면 데이터가 2014년만 반영하는 것을 볼 수 있으며 Aziz와 Jarrod에는 지금까지 데이터가 없습니다.
이것을 만들려면|_+_|를 추가하세요. 당신의 |_+_| 폴더. 다음은 필요한 라이브러리가 있는 기본 템플릿입니다.
class WebSocketHandler(websocket.WebSocketHandler): def open(self): print ‘Connection established.’ #close connection def on_close(self): print ‘Connection closed.’ # Our function to send new (random) data for charts def send_data(self): print ‘Sending Data’
datavis-tempate.html
우리 몸 안에 각각의 차트와 데이터를 담기 위해 두 개의 div를 생성해야 합니다.
send_data()
self.write_message()
그런 다음 d3/crossfilter 작업을 시작하겠습니다. 다음과 같은 모의 데이터로 json 객체의 정적 배열을 만듭니다.
import time import random import json import datetime from tornado import websocket, web, ioloop from datetime import timedelta from random import randint paymentTypes = [‘cash’, ‘tab’, ‘visa’,’mastercard’,’bitcoin’] namesArray = [‘Ben’, ‘Jarrod’, ‘Vijay’, ‘Aziz’] class WebSocketHandler(websocket.WebSocketHandler): #on open of this socket def open(self): print ‘Connection established.’ #ioloop to wait for 3 seconds before starting to send data ioloop.IOLoop.instance().add_timeout(datetime. timedelta(seconds=3), self.send_data) #close connection def on_close(self): print ‘Connection closed.’ # Our function to send new (random) data for charts def send_data(self): print ‘Sending Data’ #create a bunch of random data for various dimensions we want qty = random.randrange(1,4) total = random.randrange(30,1000) tip = random.randrange(10, 100) payType = paymentTypes[random.randrange(0,4)] name = namesArray[random.randrange(0,4)] spent = random.randrange(1,150); year = random.randrange(2012,2016) #create a new data point point_data = { ‘quantity’: qty, ‘total’ : total, ‘tip’: tip, ‘payType’: payType, ‘Name’: name, ‘Spent’: spent, ‘Year’ : year, ‘x’: time.time() } print point_data #write the json object to the socket self.write_message(json.dumps(point_data)) #create new ioloop instance to intermittently publish data ioloop.IOLoop.instance().add_timeout(datetime.timedelta(seconds=1), self.send_data) if __name__ == ‘__main__’: #create new web app w/ websocket endpoint available at /websocket print ‘Starting websocket server program. Awaiting client requests to open websocket …’ application = web.Application([(r’/websocket’, WebSocketHandler)]) application.listen(8001) ioloop.IOLoop.instance().start()
그런 다음 최종적으로 ‘교차 필터링된’ 데이터를 저장할 변수를 만듭니다. |_+_|
이 데이터로 이제 교차 필터의 |_+_|를 사용하여 차원을 만들 수 있습니다. 기능. 이 예에 사용할 3개의 차원이 있습니다: Name, Year 및 Spent:
python websocket_server.py
이러한 차원이 설정되면 이제 그룹화할 수 있습니다. 조금 단순화하기 위해 그룹은 기본적으로 각 차트를 채우는 최종 결과입니다. 위의 이미지에서 원형 차트는 각 연도를 보여주고 각 원형 조각의 크기는 해당 연도에 지출한 금액을 나타냅니다. 따라서 그룹을 지출PerYear라고 하고 차트에서 사용합니다. 다음과 같습니다.
d3.js
그리고 두 번째 차트는 1인당 지출 금액(또는 json 객체의 Name)을 보여줍니다.
crossfilter.js
지금까지의 코드는 다음과 같습니다.
crossfilter
data-setup-crossfilter-d3.html
이제 데이터, 차원 및 그룹 설정이 완료되었습니다. 다음으로 차트를 렌더링합니다.
차트 렌더링
렌더링 기능을 만들어 봅시다. 우리는 그것을 |_+_|라고 부를 것입니다. dc.js의 |__+_|로 차트를 렌더링합니다. 기능:
dc.js
내부 |_+_| 우리는 |_+_| 우리가 이전에 만든 div. 원형 차트에서 우리는 연도 차원과 지출당년 그룹화를 사용하고 있습니다. 또한 파이 차트에 특정한 너비, 높이 및 innerRadius 속성을 설정합니다.
index.html file
rowChart/막대 차트의 경우 비슷하게 설정합니다.
rt-data-viz
탄력적인 차트 만들기
이 막대 차트에 더 많은 데이터를 추가할 예정이므로 더 큰 데이터 세트에 ‘맞도록’ 동적으로 크기를 조정해야 합니다. ElasticX를 true로 설정하여 이를 수행합니다.
Dimensional Charting
dc-js-render-function.js
이제 작동하는 차트 코드를 볼 수 있습니다. render_plot() 함수를 호출하는 최종 d3.js + crossfilter.js + dc.js가 있습니다.
datavis-static.html
멋지네요. 실제로 보고 싶을 것입니다. 로컬 웹 서버를 실행하고 파일을 가리켜야 합니다. cmd 프롬프트/터미널에서 rt-data-viz 폴더를 열고 다음을 입력합니다.
var data1 = [ {Name: ‘Ben’, Spent: 330, Year: 2014, ‘total’:1}, {Name: ‘Aziz’, Spent: 1350, Year: 2012, ‘total’:2}, {Name: ‘Vijay’, Spent: 440, Year: 2014, ‘total’:2}, {Name: ‘Jarrod’, Spent: 555, Year: 2015, ‘total’:1},];
|_+_| 모듈이 |__+_|에 병합되었습니다. 파이썬 3.0에서. 2to3 도구는 소스를 3.0으로 변환할 때 자동으로 가져오기를 조정합니다. 따라서 python 3의 경우 명령은 다음과 같습니다. py -m http.server 3000
터미널을 열어두고 선택한 웹 브라우저에서 탭을 엽니다. 주소로 이동 http://localhost:3000/ 그것을 라이브로 보려면.
Websocket 서버에서 실시간 업데이트로 D3 차트 업데이트
이제 매초마다 새로운 데이터를 게시하는 웹 소켓 서버가 있고 d3 및 교차 필터 기능을 노출하는 정적 차트가 있습니다. 우리는 그들이 지금 말하게 해야 합니다.
이제 웹 소켓에 연결하고 웹 소켓의 데이터를 처리하고 실시간으로 차트 솔루션을 올바르게 업데이트하도록 차트 코드를 수정해야 합니다.
인덱스 파일의 자바스크립트에서 포트 8001에서 실행 중인 websocket_server.py에 연결하는 새 웹 소켓 연결을 생성해야 합니다. 다음과 같이 새 웹 소켓을 생성하여 수행합니다.
var xfilter = crossfilter(data1);
그런 다음 websocket이 업데이트를 게시할 때마다 차트를 업데이트하는 함수가 필요합니다. Websocket의 |_+_| 기능:
dimension()
var yearDim = xfilter.dimension(function(d) {return +d.Year;}); var spendDim = xfilter.dimension(function(d) {return Math.floor(d.Spent/10);}); var nameDim = xfilter.dimension(function(d) {return d.Name;});
var spendPerYear = yearDim.group().reduceSum(function(d) {return +d.Spent;});
var spendPerName = nameDim.group().reduceSum(function(d) {return +d.Spent;});
Dimensional Charting var yearRingChart = dc.pieChart(‘#chart-ring-year’), spenderRowChart = dc.rowChart(‘#chart-row-spenders’); var data1 = [ {Name: ‘Ben’, Spent: 330, Year: 2014, ‘total’:1}, {Name: ‘Aziz’, Spent: 1350, Year: 2012, ‘total’:2}, {Name: ‘Vijay’, Spent: 440, Year: 2014, ‘total’:2}, {Name: ‘Jarrod’, Spent: 555, Year: 2015, ‘total’:1}, ]; // set crossfilter with first dataset var xfilter = crossfilter(data1), yearDim = xfilter.dimension(function(d) {return +d.Year;}), spendDim = xfilter.dimension(function(d) {return Math.floor(d.Spent/10);}), nameDim = xfilter.dimension(function(d) {return d.Name;}), spendPerYear = yearDim.group().reduceSum(function(d) {return +d.Spent;}), spendPerName = nameDim.group().reduceSum(function(d) {return +d.Spent;}),
코드의 기능은 다음과 같습니다.
render_plots()
연결-onmessage.js
다음은 웹 소켓 서버와 함께 작동하여 게시된 데이터를 검색하는 전체 index.html입니다.
renderAll()
datavis-full.html
그래서 어떻게 이 모든 것을 하나로 모을 수 있습니까? websocket_server와 클라이언트 측 코드를 각각 실행하기 위해 두 대의 서버를 가동해야 합니다.
아직 파악하지 못했다면 서버를 먼저 시작한 다음 클라이언트를 시작합니다. rt-data-viz 폴더에서 명령 프롬프트를 열고 웹 소켓을 시작합니다.
function render_plots(){ #chart plots go here soon #render all the charts dc.renderAll() }
그런 다음 다른 프롬프트를 열고 클라이언트를 실행합니다.
render_plots()
|_+_| 모듈이 |__+_|에 병합되었습니다. 파이썬 3.0에서. 2to3 도구는 소스를 3.0으로 변환할 때 자동으로 가져오기를 조정합니다. 따라서 python 3의 경우 명령은 다음과 같습니다. py -m http.server 3000
브라우저에서 localhost:3000을 열면 몇 초 후에 차트가 업데이트되는 것을 볼 수 있을 것입니다! 웹 소켓 서버의 새 데이터로 업데이트할 뿐만 아니라 차트를 클릭하면 서로 교차 필터링됩니다.
우리의 최종 제품은 이 YouTube 비디오에 묘사된 것처럼 보일 것입니다.
결론
우리는 websockets, d3, crossfilter 및 dcjs를 다루었습니다. 바라건대 당신은 여기에서 나의 노력에서 많은 가치를 얻었습니다! 당신이 무슨 생각을하는지 제게 알려주세요. 트윗해줘 @benjaminmbrown 가장 빠른 응답을 위해.
모든 코드는 내 github 튜토리얼 리포지토리에서 사용할 수 있습니다.
https://github.com/benjaminmbrown/real-time-data-viz-d3-crossfilter-websocket-tutorial
#파이썬 #D3 #프로그래밍
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