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iOS에서 간결한 API 클라이언트 구현하기 (like Retrofit+GSON)

이 글은 안드로이드 개발에서 웹 서버 API 클라이언트를 간결하게 구현할 수 있도록 도와주는 강력한 오픈소스 라이브러리인 Retrofit과 GSON의 조합을 iOS 개발에서도 따라해보고 싶은 분들을 위해 작성되었습니다. Retrofit+GSON를 실제로 사용하는 좋은 예제는 다른 블로그 글에서도 찾아볼 수 있습니다.배경리디북스 서비스가 발전하면서 점점 복잡해지고, 자연히 앱의 기능도 다양해지기 시작했습니다. 기능이 다양해지면서 웹 서버와의 연동을 위한 API 종류도 늘어났고 앱 내에서 API 호출이 필요한 부분도 다양해지면서 관련된 중복 코드가 이곳 저곳에 산재하게 되었고 전체적인 코드 퀄리티 향상을 위해 이를 최소화하고 모듈화 할 필요성이 생겼습니다.안드로이드에서는 Pure Java로 작성되어 어노테이션을 통한 간결한 코드를 사용할 수 있게 해주는 Retrofit을 GSON과 연동하여 JSON 응답을 손쉽게 객체에 맵핑 하여 사용함으로써 이러한 문제를 성공적으로 해결할 수 있었습니다. 이후 iOS 개발을 진행하면서 비슷한 역할을 할 수 있는 도구가 있을까 찾아봤지만 마땅하지 않아 결국 사용 가능한 도구들을 이용해 비슷하게 따라해보기로 했습니다.목표Retrofit+GSON 조합을 최대한 따라해서 iOS 앱의 코드 퀄리티를 높이기 위한 작업을 진행하기는 하지만 모방하는 것 자체가 목적이 될 수는 없으므로, 구체적인 목적은 다음과 같은 것들로 상정해보았습니다.API 통신 부분을 모듈화하여 관련 중복 코드를 최소화하기NSArray, NSDictionary를 직접 사용하여 제어 했던 JSON 처리 부분을 추상화하여 모델 클래스를 정의, JSON 응답을 자동으로 객체에 맵핑 해서 사용할 수 있도록 하기필요한 것Retrofit과 GSON의 동작에 대한 이해AFNetworking비동기 HTTP 요청 처리에 용이하므로 기존에도 이미 API 호출을 위해서도 사용하고 있었습니다.이 글의 내용은 버전 2.6.3 기준입니다.Swift 언어와 그에 대한 이해사실 Objective-C를 사용해도 무방하지만, 작업 당시 Swift가 발표된 지 얼마 되지 않은 시점 이었기 때문에 시험 삼아 선택 되었으며 실제로 Swift가 Objective-C 대비 가진 장점들이 적지 않게 활용되었습니다.이 글의 내용은 버전 2.0 기준입니다.구조와 동작클래스 이름 앞에 붙어 있는 RB는 리디북스에서 사용하는 클래스 접두어 입니다.RBApiServiceAPI 통신을 담당하는 부분의 핵심은 중앙의 RBApiService 클래스를 포함한 상속 구조라고 할 수 있으며 상술하면 다음과 같습니다.AFNetworking에서, HTTP 요청 작업의 큐잉부터 시작과 종료까지 라이프 사이클 전반을 관리하는 역할을 하는 AFHTTPRequestOperationManager를 상속받는 RBApiService 클래스를 정의각 API들은 역할군에 따라 RBBookService(책 정보 관련 API), RBAccountService(사용자 계정/인증 관련 API) 등과 같은 RBApiService의 하위 클래스들의 메소드로 정의됨이 하위 클래스들이 AFHTTPRequestOperationManager의 역할을 그대로 이어받아 자신을 통해 이루어지는 API HTTP 요청 작업들을 관리이 설명에 따르면 웹 서버의 /api/foo/bar API를 요청하는 메소드는 RBFooService 클래스에 다음과 같이 정의될 것입니다.func bar(param1: String, param2: String, success: RBApiSuccessCallback, failure: RBApiFailureCallback) -> AFHTTPRequestOperation! { let paramters = ["param1": param1, "param2": param2] responseSerializer = RBJSONResponseSerializer(responseClass: RBFooBarResponse.class) return GET("/api/foo/bar", parameters: parameters, success: success, failure: failure) }RBApiSuccessCallback과 RBApiFailureCallback은 요청과 응답이 완료되고 각각 성공, 실패일 때 호출되는 람다 함수(Objective-C의 block에 대응되는 개념) 타입으로 다음과 같이 typealias를 통해 선언되어 있습니다. typealias RBApiSuccessCallback = ((operation: AFHTTPRequestOperation, responseObject: AnyObject) -> Void)? typealias RBApiFailureCallback = ((operation: AFHTTPRequestOperation?, error: NSError) -> Void)?GET 메소드는 AFHTTPRequestOperationManager의 메소드로 새로운 HTTP GET 요청 작업을 생성하고 큐에 넣은 뒤 그 인스턴스를 반환합니다. bar 메소드는 이렇게 반환된 인스턴스를 다시 그대로 반환하는데 API 호출을 의도한 측에서는 이 인스턴스를 통해 필요한 경우 요청 처리를 취소할 수 있습니다. API에 따라 GET 이외의 다른 방식의 요청이 필요하다면 POST, PUT, DELETE등의 메소드들 또한 사용할 수 있습니다.RBFooBarResponse 클래스는 이 API 호출의 JSON 응답을 맵핑하기 위한 모델 클래스입니다. 이 API 요청의 응답은 RBJSONResponseSerializer 클래스를 통해 사전에 정의된 규칙에 따라 적절히 RBFooBarResponse 인스턴스로 변환되고 이 모든 과정이 성공적으로 진행되면 RBApiSuccessCallback의 responseObject 인자로 전달됩니다.모델 클래스와 RBJSONResponseSerializer앞서 이야기했듯이 RBJSONResponseSerializer는 JSON 형태로 온 응답을 특정 모델 클래스의 인스턴스로 맵핑시키는 작업을 수행합니다(Retrofit+GSON 조합에서 GsonConverter의 역할에 대응한다고 볼 수 있습니다).iOS 개발에서 전통적으로 JSON을 다루는 방식은 Cocoa 프레임워크에서 기본적으로 제공하는 NSJSONSerialization 클래스를 이용하여 JSON Array->NSArray로, 그 외의 JSON Object는 NSDictionary로 변환하여 사용하는 방식입니다. 이러한 방식을 사용할 경우 별다른 가공이 필요 없다는 장점이 있는 대신 다음과 같은 문제들에 직면할 수 있습니다.데이터가 명시적으로 정의된 프로퍼티로 접근되지 않고 문자열 키 기반의 키-밸류 형태로만 접근되므로 데이터의 타입이 명시적이지 않아 타입 검사와 캐스팅이 난무하게 되어 가독성을 해침오타와 같은 개발자의 단순 실수로 인한 버그를 유발할 가능성도 커짐특히 오타로 인한 버그의 경우 명시적인 모델 클래스의 프로퍼티로 맵핑 해서 사용한다면 IDE가 에러를 검출해주거나 최소한 빌드 타임 에러가 발생할테니 미연에 방지할 수 있습니다. 이러한 문제는 사소한 실수로 인해 찾기 힘든 버그가 발생한다는 점과 코드 리뷰를 통해서도 발견하기가 힘들다는 점에서 지속적으로 개발자를 괴롭힐 수 있습니다.RBJSONResponseSerializer를 통한 인스턴스로의 변환은 이런 문제 의식에서 출발했고 Retrofit에 GSON을 연계하여 사용하기 위한 GsonConverter가 해결을 위한 힌트를 제공한 셈입니다.// AFJsonResponseSerializer는 NSJSONSerializer를 이용해 NSArray/NSDictionary로 변환하는 기본적인 작업을 해줌 class RBJSONResponseSerializer: AFJSONResponseSerializer { var responseClass: NSObject.Type! override init() { super.init() } required init(responseClass: NSObject.Type!) { self.responseClass = responseClass super.init() } required init(coder aDecoder: NSCoder) { fatalError("init(coder:) has not been implemented") } override func responseObjectForResponse(response: NSURLResponse?, data: NSData?, error: NSErrorPointer) -> AnyObject? { // 파서를 직접 구현하는 건 노력이 많이 필요하므로 우선 AFJSONResponseSerializer를 이용해 NSArray/NSDictionary로 변환 let responseObject: AnyObject! = super.responseObjectForResponse(response, data: data, error: error) if let dictionary = responseObject as? NSDictionary where responseClass != nil { // 변환 결과가 NSDictionary이면서 responseClass가 정의되어 있다면 변환 작업 시작 return responseClass.fromDictionary(dictionary, keyTranslator: PropertyKeyTranslator) } // NSArray라면 JSON이 top level array로 이루어졌다는 뜻이므로 변환 불가로 보고 그대로 반환 // 혹은 responseClass가 정의되어 있지 않아도 그대로 반환 return responseObject } }Key translatorfromDictionary 메소드 호출 시 함께 인자로 전달되는 keyTraslator는 JSON에서 사용되는 키로부터 모델 클래스의 프로퍼티 이름으로의 변환을 나타내는 람다 함수로 개발자가 원하는 규칙에 따라 정의하면 됩니다. 위의 코드에서 사용 중인 PropertyKeyTranslator는 리디북스 API에서 사용 중인 규칙 및 Swift의 네이밍 컨벤션에 따라 다음과 같이 언더스코어(_) 케이스로 된 이름을 카멜 케이스로 바꾸는 형태로 정의되었으며 이는 GSON의 FieldNamingPolicy 중 LOWERCASE_WITH_UNDERSCORES와 유사합니다.let PropertyKeyTranslator = { (keyName: String) -> String in let words = keyName.characters.split { $0 == "_" }.map { String($0) } var translation: String = words[0] for i in 1..NSObject.fromDictionary 메소드fromDictionary 메소드는 NSDictionary로 표현된 데이터를 실제 모델 클래스의 인스턴스로 변환하는 작업을 수행하며 NSObject의 extension(Objective-C의 category 개념과 유사합니다)으로 정의하여 원하는 모델 클래스가 어떤 것이든지 간에 공통적인 방법을 사용할 수 있게끔 했습니다.extension NSObject { class func fromDictionary(dictionary: NSDictionary) -> Self { // keyTranslator가 주어지지 않으면 디폴트 translator 사용 return fromDictionary(dictionary, keyTranslator: { $0 }) } class func fromDictionary(dictionary: NSDictionary, keyTranslator: (String) -> String) -> Self { let object = self.init() (object as NSObject).loadDictionary(dictionary, keyTranslator: keyTranslator) return object } func loadDictionary(dictionary: NSDictionary, keyTranslator: (String) -> String) { // 주어진 dictionary에 포함된 모든 키-밸류 쌍에 대해 작업 수행 for (key, value) in (dictionary as? [String: AnyObject]) ?? [:] { // keyTranslator를 이용해 키를 프로퍼티 이름으로 변환 let keyName = keyTranslator(key) // 프로퍼티 이름을 사용할 수 있는지 검사 if respondsToSelector(NSSelectorFromString(keyName)) { if let dictionary = value as? NSDictionary { // 밸류가 NSDictionary면 해당 프로퍼티의 타입에 대해 fromDictionary 메소드 호출 if let ecls = object_getElementTypeOfProperty(self, propertyName: keyName) as? NSObject.Type { setValue(ecls.fromDictionary(dictionary, keyTranslator: keyTranslator), forKey: keyName) } else { NSLog("NSObject.loadDictionary error: not found element type of property. (key: \(keyName), value: \(dictionary))") } continue } else if let array = value as? NSArray { var newArray = [NSObject]() // 밸류가 배열이면 각 요소별로 작업 수행 for object in array { if let dictionary = object as? NSDictionary { // 배열 요소가 NSDictionary면 프로퍼티의 배열 요소 타입에 대해 fromDictionary 메소드 호출한 뒤 배열에 추가 if let ecls = object_getElementTypeOfProperty(self, propertyName: keyName) as? NSObject.Type { newArray.append(ecls.fromDictionary(dictionary, keyTranslator: keyTranslator)) } else { NSLog("NSObject.loadDictionary error: not found element type of property. (key: \(keyName), value: \(dictionary))") } } else if let object = object as? NSObject { // NSDictionary가 아니면 그대로 배열에 추가 newArray.append(object) } else { NSLog("NSObject.loadDictionary error: can't cast element. (key: \(keyName), value: \(object))") } } setValue(newArray, forKey: keyName) continue } else if value is NSNull { continue } // NSDictionary, NSArray가 아니면서 null도 아니면 그대로 사용 setValue(value, forKey: keyName) } } } }주어진 dictionary에 존재하는 모든 키-밸류 쌍에 대해 밸류가 가진 타입과 이에 대응하는 프로퍼티의 타입에 따라 적절히 프로퍼티에 대응될 객체를 구한 다음 Cocoa 프레임워크에서 제공하는 KVC를 이용해 채워넣습니다.프로퍼티 타입 정보 가져오기모델 클래스가 반드시 Int, String, Float과 같은 기본적인 타입들로만 이루어져 있을 필요는 없고 다른 모델 클래스의 인스턴스나 배열을 포함하고 있어도 타입 정보를 런타임에 가져와 재귀적으로 데이터를 채워나가는 것이 가능합니다. 프로퍼티의 타입을 알아내는 과정은 다음과 같이 Swift에서 제공하는 Mirror 구조체를 통해 이루어지는데 이는 마치 (이름에서도 느낄 수 있듯이) Java의 리플렉션을 떠올리게 합니다.// 타입 이름에서 특정 접두어("Optional", "Array", "Dictionary" 등)를 찾아 제거 func encodeType_getUnwrappingType(encodeType: String, keyword: String) -> String { if encodeType.hasPrefix(keyword) { let removeRange = Range(start: encodeType.startIndex.advancedBy(keyword.length + 1), end: encodeType.endIndex.advancedBy(-1)) return encodeType.substringWithRange(removeRange) } else { return encodeType } } // object의 타입에서 propertyName의 이름을 갖는 프로퍼티의 타입 이름을 반환 func object_getEncodeType(object: AnyObject, propertyName name: String) -> String? { let mirror = Mirror(reflecting: object) let mirrorChildrenCollection = AnyRandomAccessCollection(mirror.children)! // object의 타입 구조 children 중에서 propertyName을 찾음 for (label, value) in mirrorChildrenCollection { if label == name { // Optional 타입인 경우 "Optional" 접두어를 제외 return encodeType_getUnwrappingType("\(value.dynamicType)", keyword: "Optional") } } return nil } // object의 타입에서 propertyName의 이름을 갖는 프로퍼티의 타입 인스턴스를 반환 func object_getElementTypeOfProperty(object: AnyObject, propertyName name: String) -> AnyClass? { // 타입의 이름을 가져옴 if var encodeType = object_getEncodeType(object, propertyName: name) { let array = "Array" // "Array" 접두어로 시작할 경우 (배열인 경우) if encodeType.hasPrefix(array) { // "Array" 에서 "Array" 제외하고 T를 반환 return NSClassFromString(encodeType_getUnwrappingType(encodeType, keyword: array)) } let dictionary = "Dictionary" if encodeType.hasPrefix(dictionary) { // "Dictionary" 에서 "Dictionary", "K"를 제외하고 V를 반환 encodeType = encodeType_getUnwrappingType(encodeType, keyword: dictionary) encodeType = encodeType.substringWithRange(Range(start: encodeType.rangeOfString(", ")!.endIndex.advancedBy(1), end: encodeType.endIndex)) return NSClassFromString(encodeType) } // 커스텀 클래스 접두어를 가지고 있다면 그 타입 그대로 반환 if encodeType.hasPrefix(RidibooksClassPrefix) { return NSClassFromString(encodeType) } } return nil }RidibooksClassPrefix는 커스텀 클래스들의 접두어를 나타내는 상수이며(리디북스의 경우 앞서 이야기했듯 “RB”), 이 접두어가 붙어있는 경우에만 모델 클래스로 간주해 해당 타입 인스턴스가 반환됩니다.예시앞서 정의한 PropertyKeyTranslator를 사용했을 때, 위에 예시로 사용했던 /foo/bar API 요청의 JSON 응답과 모델 클래스 및 생성되는 인스턴스 형태의 예를 들면 다음과 같을 것입니다.(Int, Bool, Float과 같은 기존 NSNumber 기반의 타입을 가지는 프로퍼티들은 아직 정확한 원인은 알 수 없으나 nil 이외의 값으로 초기화 해주지 않으면 프로퍼티가 존재하는지 확인하기 위해 사용하는 respondsToSelector 메소드가 false를 뱉게 되어 사용할 수 없으므로 클래스 선언시 적절한 초기값을 주어야 합니다.{ "success": true, "int_value": 1, "string_value": "Hello!", "float_value": null, "baz_qux": { "array_value": [1, 2, 3] } }class RBFooBarResponse : NSObject { var success = false // true var intValue = 0 // 1 var stringValue: String! // "Hello!" var floatValue: Float! = 0.0 // nil var bazQux: RBBazQux! } class RBBazQux : NSObject { var arrayValue: [Int]! // [1, 2, 3] }맺음말이런 작업들을 통해 당초 목표했던 두 가지, API 통신 관련 중복 코드를 최소화 하면서 JSON 응답을 가독성이 더 좋고 실수할 확률이 적은 모델 클래스의 인스턴스로 자동 변환 하도록 하는 것 모두 달성하는 데에 성공했습니다.다만 모든 것이 뜻대로 될 수는 없었는데 Retrofit+GSON과 비교했을 때 플랫폼 혹은 언어의 특성에 기인하는 다음과 같은 한계들 또한 존재했습니다.Retrofit에서는 Java 어노테이션을 이용해 API 메소드의 인터페이스만 정의하면 됐지만 iOS 구현에서는 GET, POST 등의 실제 요청 생성 메소드를 호출 하는 것 까지는 직접 구현해줘야 함키->프로퍼티 이름 변환 규칙에 예외 사항이 필요할 때 GSON에서는 @SerializedName 어노테이션을 통해 손쉽게 지정할 수 있지만 iOS 구현에서는 예외 허용을 위한 깔끔한 방법을 찾기가 힘듬 (다만, 예외가 필요한 경우가 특별히 많지는 않기 때문에 큰 문제는 되지 않음)향후에는 HTTP 통신을 위해 사용 중인 AFNetworking(Objective-C로 작성됨)을 온전히 Swift로만 작성된 Alamofire로 교체하는 것을 검토 중이며 기존에 비해 좀 더 간결한 코드를 사용할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 다만 Alamofire의 최신 버전이 iOS 8 이상을 지원하고 있어 iOS 7을 아직 지원 중인 리디북스인 관계로 언제 적용할 수 있을지는 아직 미지수입니다.#리디북스 #개발 #개발자 #iOS #iOS개발 #API #API클라이언트 #GSON #Retrofit #중복코드 #최소화 #API통신 #웹서버 
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시간을 줄여주는 CodeStar 사용 팁

편집자 주: 함께 보면 좋아요!애플리케이션 개발부터 배포까지, AWS CodeStarOverview: 작성 환경AWS CodeStar를 사용하면 애플리케이션의 서버, 언어 , 형상관리, 배포, 빌드까지 한꺼번에 관리할 수 있습니다. AWS를 사용하는 개발자라면 꼭 필요한 도구이기도 합니다. 이번 글에서는 CodeStar를 초기 설정할 때의 도움이 될 내용들을 소개하겠습니다.-서비스: AWS CodeStar-템플릿: Python Webservice, AWS Lambda목차파라미터 바인딩람다 환경변수 설정람다 레이어 설정xray 모니터링 설정람다 함수명 설정Global 섹션로컬 개발환경에서의 SAM 실행CodeStar 프로젝트 생성 후CodeStar로 프로젝트를 생성하면 소스코드와 배포를 위한 Code 시리즈 리소스들이 함께 만들어집니다. CodeCommit, CodeBuild, CodePipeline 등이 있습니다. 우선 기본으로 구축된 파이프라인부터 살펴보겠습니다.CodeCommit 리포지토리의 마스터 브랜치 코드를 변경하면 CodeBuild와 CloudFormaton 서비스를 통해 빌드, 테스트, 배포를 진행할 수 있게 설정되어 있습니다. 생성된 리포지토리의 template.yml 파일을 이용하면 프로젝트 리소스도 관리할 수 있는데, 특히 template.yml을 통해 CloudFormation으로 관리하는 리소스까지도 관리가 가능합니다.기본으로 생성된 template.yml 파일을 자세히 살펴보겠습니다.AWSTemplateFormatVersion: 2010-09-09 Transform: - AWS::Serverless-2016-10-31 - AWS::CodeStar Parameters: ProjectId: Type: String Description: CodeStar projectId used to associate new resources to team members CodeDeployRole: Type: String Description: IAM role to allow AWS CodeDeploy to manage deployment of AWS Lambda functions Stage: Type: String Description: The name for a project pipeline stage, such as Staging or Prod, for which resources are provisioned and deployed. Default: '' Globals: Function: AutoPublishAlias: live DeploymentPreference: Enabled: true Type: Canary10Percent5Minutes Role: !Ref CodeDeployRole Resources: HelloWorld: Type: AWS::Serverless::Function Properties: Handler: index.handler Runtime: python3.7 Role: Fn::GetAtt: - LambdaExecutionRole - Arn Events: GetEvent: Type: Api Properties: Path: / Method: get PostEvent: Type: Api Properties: Path: / Method: post LambdaExecutionRole: Description: Creating service role in IAM for AWS Lambda Type: AWS::IAM::Role Properties: RoleName: !Sub 'CodeStar-${ProjectId}-Execution${Stage}' AssumeRolePolicyDocument: Statement: - Effect: Allow Principal: Service: [lambda.amazonaws.com] Action: sts:AssumeRole Path: / ManagedPolicyArns: - arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSLambdaBasicExecutionRole PermissionsBoundary: !Sub 'arn:${AWS::Partition}:iam::${AWS::AccountId}:policy/CodeStar_${ProjectId}_PermissionsBoundary' 파라미터 바인딩Parameters 섹션에서는 ProjectId, CodeDeployRole, Stage 등 템플릿에서 사용할 파라미터를 지정할 수 있습니다. yml 파일 안에서는 ${ProjectId} 와 같이 사용할 수 있고, CodePipeline 환경에서 파라미터를 전달할 수 있습니다.CodePipeline → Deploy → GenerateChangeSet → Advanced → Parameter overrides람다 환경변수 설정람다 함수에서 사용할 환경변수를 설정할 수 있습니다. 아래와 같이 람다 환경변수 TZ(timezone)를 지정하면 실행 환경의 표준 시간대 설정이 가능합니다.Resources: HelloWorld: Type: AWS::Serverless::Function Properties: Environment: Variables: TZ: 'Asia/Seoul' 람다 레이어 설정람다 레이어를 적용하면 패키지 관리가 훨씬 편리해집니다. 함수의 패키지 크기가 3MB를 넘지 않으면 콘솔에서 코드를 직접 확인 및 수정할 수 있습니다. 람다 레이어는 zip 파일로 관리되고, /opt 폴더에 압축 해제되며 생성됩니다.람다는 250MB의 제한이 있습니다. 만약 레이어를 사용해 분리하더라도 람다함수패키지와 람다 레이어의 합으로 걸려있으므로 크기 제약에서 벗어날 수는 없습니다.Resources: HelloWorld: Type: AWS::Serverless::Function Properties: Layers: - arn:aws:lambda:{region}:{id}:layer:{layer-name}:{version} xray 모니터링 설정Tracing Property를 이용하면 람다 함수의 Enable active tracing 설정을 할 수 있습니다. CloudFormation 템플릿 메뉴얼엔 TracingConfig로 안내하고 있어도 빌드에 실패하여 확인해보니 SAM 템플릿의 AWS::Serverless::Function 의 스펙에선 Tracing으로 안내되고 있는 걸 볼 수 있었습니다.Resources: HelloWorld: Type: AWS::Serverless::Function Properties: Tracing: Active 람다 함수명 설정람다 함수는 기본적으로 아래와 같은 이름을 부여합니다.awscodestar-{brandi-test(프로젝트명)}-lambda-{HelloWorld(template함수ID)}-{NZ6YXLZ8XD0O(RANDOM_ID)}만약 함수 간의 호출이 필요할 때는 아래와 같이 함수 이름의 지정도 가능합니다.Resources: HelloWorld: Type: AWS::Serverless::Function Properties: FunctionName: !Sub '${ProjectId}-HelloWorld-${Stage}' Global 섹션Global 섹션을 이용하면 리소스마다 동일하게 적용할 항목들을 관리할 수 있습니다.Globals: Function: Runtime: python3.6 Environment: Variables: TZ: 'Asia/Seoul' VpcConfig: SubnetIds: - subnet-a1111111 - subnet-b2222222 SecurityGroupIds: - sg-c2222222 로컬 개발환경에서의 SAM 실행API Gateway 환경 실행sam local start-api 람다 함수 직접 실행echo ‘{}’ | sam local invoke —parameter-values=‘ParameterKey=ProjectId,ParameterValue=brandi-test’ HelloWorld Conclusion지금까지 CodeStar 초기 설정에 도움이 될 내용들을 살펴봤습니다. 강력한 기능들과 함께 업무를 진행한다면 조금이라도 더 나은 개발 환경을 구축할 수 있을 거라 생각합니다.글이상근 실장 | R&D DO실[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만
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AWS S3를 이용하여 Vue 배포하기

Vue를 처음 만났을 때, 이것으로 무엇을 할 수 있을지 궁금했다. 하지만 Vue로 데모 앱과 개발 가이드를 따라하면서 의문은 점점 풀렸다. 알다시피 Vue는 front-end 로 활용이 된다. 빌드가 없어도 되고, 빌드를 해서 배포할 수도 있다. Vue는 일반 CDN을 이용하여 페이지를 만드는 방법과 여러 프레임워크를 활용하여 배포하는 방법 외에 다양한 방법이 존재하는데, 무슨 방법을 쓰든 결과물은 html과 js, css 같은 static 파일로만 이루어져 있다.처음에는 일반적인 방법으로 테스트하면서 다양한 디렉티브와 손쉽게 DOM 처리를 하는 방법을 익혔다. 나중엔 프로젝트에 참여하면서 webpack 으로 빌드해 배포하도록 프로젝트를 구성했다. webpack을 이용한 배포방법은 여기 를 참고하면 된다. 참고로 webpack은 nodeJS로 실행되기 때문에 기본적인 환경을 세팅해야 한다.webpack build.js 일부위처럼 직접 스크립트를 만들어서 사용해도 되지만 Vue에서 제공하는 템플릿으로 프로젝트를 생성할 수도 있다. 단 Vue-CLI가 미리 설치되어 있어야 한다.터미널에서 vue init webpack 프로젝트명만 치면 세팅된 템플릿으로 폴더 및 스크립트들이 구성된다. 아래와 같이 프로젝트의 기본 속성들을 입력하자.프로젝트를 만들면 기본적인 파일들로 이루어진 폴더가 생성된다. 현재는 관련 라이브러리들이 없는 상태이므로 npm install 을 통해 설치한다. 설치 후 nom run dev 로 개발모드를 실행하면 브라우저로 화면을 볼 수 있다. 만약 설치하고 빌드 설정을 수정하지 않았다면 기본 8080 포트로 가동된다. 브라우저를 실행해 http://localhost:8080 으로 접속하면 아래와 같은 화면이 나온다.여기까지 하면 webpack 으로 배포할 수 있는 상태가 되었다. 이제 AWS로 가서 회원가입을 하고 S3를 생성한다. 생성 방법은 여기를 참고하면 된다. 버킷까지 생성되었다면 이제 빌드 후 업로드하자.위와 같이 nom run build 를 하면 빌드가 시작된다.빌드가 완료되면 해당 프로젝트 폴더에 dist 폴더가 생성된다. dist 폴더에는 index.html 과 js, css 와 같은 리소스들이 들어간다. 이제 S3로 가서 올리려는 버킷을 클릭하자.업로드 버튼을 클릭하고, dist 폴더에 있는 index.html 과 static 폴더를 업로드한다. 폴더가 업로드되면 아래와 같이 파일과 폴더들이 보인다.업로드가 완료되었다고 지금 바로 웹사이트처럼 접근할 수는 없다. 정적 웹사이트 호스팅 설정을 활성화해야 비로소 가능하다. 속성 탭을 클릭해 정적 웹사이트 호스팅을 활성화 상태로 만든다.위와 같이 활성화하고 인덱스 문서에만 index.html 을 입력한 후 저장 버튼을 클릭한다. 현재 보이는 엔드포인트 주소가 외부에서 접근할 수 있는 사이트 도메인이다. 그 후 엔드포인트 주소로 접속하면 아래와 같이 오류 페이지를 볼 수 있다.이게 무슨 오류란 말인가… index.html 파일도 있는데 403 오류라니..자세한 http 응답코드는 여기를 참고하면 된다. 위의 오류는 권한이 없어서 파일에 액세스할 수 없다는 페이지다. S3는 기본적으로 모두에게 공개하진 않는다. 그래서 특정 파일이나 특정 버킷만 공개형으로 변경해줘야 한다.이 문제를 해결하려면 권한 탭으로 이동해 버킷 정책을 설정해야 한다. 아래와 같이 설정해주면 누구에게나 공개되어 접근할 수 있다.위 내용을 아래와 같이 버킷 정책으로 설정한다.설정을 저장한 후 다시 엔드포인트로 접속하면 아래와 같이 로컬에서 보였던 페이지가 보인다.이렇게 보이면 성공!다음엔 Vue가 어떤식으로 동작을 하는지 알아보도록 하겠다.마치며Vue는 간결하면서도 강력한 기능을 가지고 있는 front-end 프레임워크다. 개념과 디렉티브, 이벤트 핸들링, 보안 등 궁금한 게 많았지만 신통방통한 놈인 건 확실하다. 아직 큰 프로젝트에 사용하는 건 힘들 수도 있으나 아래와 같이 장점이 많아 서버단과 클라이언트단 분리 개발, 외부 라이브러리와 사용하면 훌륭한 프레임워크가 될 거라는 생각이 든다.재사용 가능한 기능별 컴포넌트 개발훌륭한 라우터 탑재서버와 통신 가능한 ajax 모듈이 다양함 ( jQuery Ajax, Axios )다양한 호환 라이브러리를 활용하면 분명 훌륭한 프레임워크가 될 것!편집자 주) 함께 보면 좋아요!Vue, 어디까지 설치해봤니?PHP Codeigniter 환경에서 VUE 사용해보기JQuery 프로젝트에 VUE를 점진적으로 도입하기Vue와 Vuex, 컴포넌트간 통신과 상태 관리글장현준 팀장 | R&D 개발3팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만
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애플리케이션 개발부터 배포까지, AWS CodeStar

OverviewAWS CodeStar를 이용하면 애플리케이션의 개발-빌드-배포까지 빠르게 진행할 수 있습니다. CodeStar는 몇 가지 장점을 가지고 있는데요. 오늘은 간단한 Python App Service Tutorial을 통해 CodeStar를 사용하는 방법을 알아보겠습니다. CodeStar의 장점통합된 UI로 한 번에 여러 활동 관리 가능Continuous Delivery 도구 체인을 구성해 신속한 코드 배포 가능소유자, 기여자 및 최종 사용자 추가로 안전한 협업 가능Dashboard를 사용해 전체 개발 프로세스의 진행 상황 추적 가능CodeStar 사용하기1-1. 처음 CodeStar를 실행하면 나오는 화면입니다. ‘Start a Project’를 누르면 프로젝트 템플릿을 선택할 수 있습니다. 1-2. 이것은 아직 지원되지 않는 지역(Region)에서 노출되는 화면입니다. 2-1. ‘Start a Project’를 클릭하면 프로젝트 템플릿을 선택할 수 있습니다. 2-2. Python과 AWS Lambda를 이용해 Web service를 구현해보겠습니다. 3. Project Name을 지정하고 repository를 선택합니다. 여기서는 AWS CodeCommit으로 선택하여 진행해보겠습니다. CodeCommit의 경우 Repository name을 따로 지정할 수도 있습니다. Repository name까지 지정했다면 Next를 클릭합니다. 4. 아래의 화면은 프로젝트의 흐름입니다. CodeCommit에 소스가 저장되고 AWS CodeBuild를 통해서 Build와 Test가 진행됩니다. 그리고 AWS CloudFormation을 통해서 Deploy가 진행되며 Monitoring은 Amazon Cloud Watch를 통해 진행합니다. CodeStar의 경우 IAM 사용자에 AWSCodeStarFullAccess 관리형 정책을 적용합니다.1) 5. Create Project를 클릭하면 프로젝트가 생성되고, CodeStar 유저 설정을 할 수 있습니다. 6-1. 이제 editor를 선택해봅시다. Command line tools, Eclipse, Visual Studio 등을 고를 수 있습니다. 툴은 언제든지 바꿀 수 있으니 여기서는 Eclipse를 이용하여 프로젝트를 진행하겠습니다. 6-2. See Instructions를 클릭하면 Eclipse를 다운로드 받아 설정하는 방법을 볼 수 있습니다. 6-3. 이제 Eclipse를 설치하고 AWS Toolkit for Eclipse를 설치해보겠습니다. Eclipse의 종류는 Eclipse IDE for java EE Developers 에디션을 설치하겠습니다. 다른 버전은 AWS Toolkit 설치할 때 의존성 문제가 발생할 수 있습니다. 7. Eclipse를 설치하고 Eclipse Marketplace에서 AWS Toolkit for Eclipse 2.0를 설치합니다. 8-1. import를 클릭하고 8-2. AWS -> AWS CodeStar Project를 선택합니다. 8-3. 지역(Region)을 선택하면 해당 지역의 CodeStar 프로젝트를 import 할 수 있습니다. 이 때 CodeCommit의 HTTPS Git credentials를 입력해야 합니다. 9. IAM -> Users -> 사용 계정을 선택해 HTTPS Git credentials for AWS CodeCommit에 가면 User Name과 Password를 Generate 할 수 있습니다. (아래 이미지에 민감한 정보는 삭제했습니다.) 10. CodeStar에서 Project를 Eclipse에 import한 모습입니다. buildspec.yml, index.py, README.md, template.yml이 clone 된 것을 확인할 수 있습니다. 11. 브라우저의 Eclipse 설치 설명 화면에서 back을 클릭해 에디터 선택 화면으로 돌아갑니다. 12. 도쿄 지역에 아직 출시되지 않은 Cloud9은 선택을 마치면 자동으로 셋업이 완료됩니다. 그러나 Eclipse는 Skip을 클릭해야 CodeStar Dashboard로 이동할 수 있습니다. 13. CodeStar Dashboard에 진입하였습니다. IDE는 이미 설정이 끝났으므로 I have already done this를 선택합니다. 화면 하단에 파란색 직육면체가 계속 그려지면 deploy가 완료된 상태가 아니므로 조금 기다렸다가 refresh를 해줍니다. 14-1. deploy가 완료되면 위와 같이 Team wiki tile, Application endpoints, Commit history, Continuous deployment, Application activity등이 나타납니다. 14-2. JIRA를 연동해서 사용할 수도 있는데, 그 내용은 다음에 다루겠습니다. ???? 15. 우선 첫 deploy가 완료된 것을 자축하며 Application endpoints를 클릭합니다. 개발자들에게 굉장히 익숙한 “Hello World”가 나옵니다! 간편하게 소스를 deploy 하여 AWS Api-Gateway와 연결했습니다. 이제 각 파일의 용도에 대한 설명과 새로운 method를 추가하는 작업을 진행해보겠습니다. 16. 이미지처럼 sample.py 파일을 추가하고 아래 코드를 추가합니다. import json import datetime def handler(event, context):     data = {         'output': 'Sample! pathParameters test = ' + event["pathParameters"]["test"]     }     return {'statusCode': 200,             'body': json.dumps(data),             'headers': {'Content-Type': 'application/json'}} 17. 그리고 template.yml에는 아래 내용을 추가합니다. — template.yml —  Sample:     Type: AWS::Serverless::Function     Properties:       Handler: sample.handler       Runtime: python3.6       Role:         Fn::ImportValue:           !Join ['-', [!Ref 'ProjectId', !Ref 'AWS::Region', 'LambdaTrustRole']]       Events:         GetEvent:           Type: Api           Properties:             Path: /sample/{test}             Method: get — 18-1. 이제 수정한 내용을 CodeStar에 반영해보겠습니다. 프로젝트에서 오른쪽 클릭을 해 Team -> Commit을 선택하고 Commit합니다. 18-2. 수정한 파일을 Commit하고 Push합니다. 18-3. Dashboard를 보면 Commit history에 Commit 내용이 반영되었습니다. 19-1. Dashboard에 Continuous deployment를 보면 Source -> Build -> Deploy를 통해서 수정한 내용이 반영되는 것을 실시간으로 확인할 수 있습니다. 이 작업은 생각보다 시간이 많이 소요됩니다. Deploy까지 Succeeded로 완료가 되면 새로 만들어진 URL을 클릭합니다. 19-2. 아래와 같이 pathParameters가 정상적으로 출력되는 것을 확인할 수 있습니다. 20. 이어서 새로 만든 API에 단위테스트를 추가해보겠습니다. sample_test.py라는 파일을 만들고 아래 코드를 추가합니다. — sample_test.py — from sample import handler   def test_sample_handler():         event = {         'pathParameters': {             'test': 'testMessage'         }     }         context = {}         expected = {         'body' : '{"output": "Sample! pathParameters test = testMessage"}'         ,'headers': {             'Content-Type': 'application/json'         },         'statusCode': 200     }         assert handler(event, context) == expected  — 21. 그리고 buildspec.yml 파일을 아래와 같이 수정합니다. — buildspec.yml —  version: 0.2 phases:    install:     commands:       - pip install pytest    pre_build:     commands:       - pytest    build:     commands:       - pip install --upgrade awscli       - aws cloudformation package --template template.yml --s3-bucket $S3_BUCKET --output-template template-export.yml artifacts:   type: zip   files:     - template-export.yml  — 22-1. Commit을 진행합니다. 그리고 다시 Source -> Build -> Deploy 를 거쳐서 Succeeded가 되면 Build 부분의 CodeBuild로 들어가서 Build 결과를 확인합니다. 22-2. 맨 마지막에 Build 결과를 클릭하면 Build 상세 내역을 확인하실 수 있습니다. 22-3. Build logs부분을 보면 sample_test.py를 이용한 단위테스트가 정상적으로 진행된 것을 확인할 수 있습니다. Conclusion지금까지 CodeStar를 이용한 간단한 튜토리얼을 진행했습니다. 다음 화에서는 다양한 방법으로 CodeStar를 활용할 수 있는 방법을 소개하겠습니다. CodeStar에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요. 참고 1) AWS CodeStar 설정글윤석호 이사 | 브랜디 [email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유 #CTO
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[인터뷰] Humans of MEME, 그 마지막 주인공을 만나다. - 긍정의 힘을 지닌 듀크의 이야기

여러분 안녕하세요.미미박서의 평범하지만 특별한 이야기를 담아왔던 모뜨입니당!오홍 벌써 프로젝트의 마지막 이야기가 다가왔네요.Humans of MEME 의 마지막 주인공은바로 Global SCM 팀의 듀크입니다 !듀크의 솔직하고 담백한 이야기를들어보실까요 ?Q. 듀크가 담당하시는 업무인 SAP는 사내에서도 어렵다고 소문이 났는데요(쥬륵). SAP를 간략하게 소개해주신다면, 무엇인가요?A. 미미박스라는 회사가 원활하게 운영될 수 있도록 도와주는 시스템이 ERP(Enterprise Resource Planning : 전사적 자원 관리)이고 그 ERP 안에 여러가지 툴 중의 하나가 SAP이에요. 또 SAP에는 많은 프로그램들이 있는데, 그 프로그램을 개발하는 것이 abap 개발을 담당하고 있어요. 저는 컴퓨터를 전공하여 대학교 때부터 계속 컴퓨터만 해왔어요. SAP는 거의 대학교 과정에 없는 내용이라, 우연찮게 첫 직장에 들어가면서 처음 접했어요. 실무를 접하게 되면서 여러가지 상황에 대응하는 능력을 배우면서 적성에도 맞고 차차 젖어든 것 같아요. 전공에 따라 직업이 선택되기도 하지만 둘 사이의 직접적인 관련보다는 직업을 선택하는 것에 있어서 여러가지 경험 중의 한 단계인 것 같아요. 저도 컴퓨터가 전공이었지만 기획하고 여러가지 활동적인 일들도 하고 싶어서 찾아보기도 했었어요. 2가지 사이의 직접적인 연관은 없지만, 전공은 직업을 선택하는 데에 있어서 토대를 마련해주는 경험의 일종이라고 생각해요.  Q. 미미박스를 어떻게 만나게 되셨나요?A. 이전 직장 동료의 추천으로 미미박스에 합류하게 되었어요. 이전 직장의 동료들이 현재 미미박스의 동료들이기도 합니다(웃음). 저는 물론 하고 있는 업무도 중요하지만 동료와의 관계가 회사 생활의 50%를 차지한다고 생각해요. 동료와의 관계가 좋아야지 같이 시너지 효과를 내면서 분명히 업무 또한 잘 할 수 있는 것 같아요. 일도 마음도 잘 맞는 동료들과 함께 일을 하다보면 즐거운 일도 같이 공유하고 속상한 일이 있어도 서로 그때그때 풀 수 있어요. Q. 삶에서 도전적인 경험을 하신 적이 있으세요?A. 저는 늘 여린 외모때문에 주변 분들에게 약해보인다, 여려보인다 등 이런 얘기를 들은 적이 많아요. 그래서 그런지 몰라도 자꾸 무모한 도전을 해보려고 했던 과거 시절이 있었어요. 그 중의 하나로 대학교를 휴학한 후 자전거로 전국 일주를 다녀왔어요. 남들이 해보지 않은 경험을 해보고 싶었고 스스로 강해지고 싶다는 욕구도 있었어요. 저를 포함해서 친구들 3명과 같이 일주를 했어요. 저는 3이라는 숫자를 좋아해요. 2명이라면 싸울 수도 있는데 3명이라면 싸워도 2:1 이 되기 때문에 늘 그 자리에서 결론이 나거든요(웃음).서울에서 출발해서 미시령을 넘고, 강원도에서 부산으로 내려와, 부산에서 배를 타고 제주도를 갔어요. 제주도 한바퀴를 돌고 다시 배를 타고 목포에 도착했어요. 그렇게 목포에서 서울로 다시 올라왔습니다. 그렇게 총 한달 정도 걸렸어요.자전거로 한달 동안 전국을 돌면서 많은 사람들도 만났고 위험한 일도 많이 겪었어요. 무모하게 시작했던 것이지만 지금 돌이켜보면 가장 기억에 남고 제 자신의 한계를 시험해볼 수 있었던 것 같아요.자전거 전국일주를 하던 2002년의 듀크(좌)! WOWOWQ. 요즘 느끼시는 소소한 행복이 있으신가요?A. 최근에 아내가 아이를 출산했어요. 태어난지 현재 4개월 째가 되었는데 아이를 보는 낙에 살아가고 있어요. 제가 눈썹만 움직여도 아이는 꺄르르 웃으며 자지러지는데, 아이가 웃으며 결국 저도 웃거든요!저는 예전에는 운동하는 것이 특기이자 취미였어요. 이전에는 다른 즐거움이 분명히 있었는데 세월이 흐르다 보면서 또다른 즐거움을 맞이하고 있어요. 아내와 아이를 보면서 살아가는 데서 행복을 느끼고 에너지를 받는 것 같아요. Q. 듀크는 스스로 어떤 사람이고 싶으세요?A. 저는 늘 마음에 품고 있는 말이 있어요. 바로 ‘긍정의 힘’ 이라는 말이에요. 상황을 부정하고 의심하기보다 어려운 상황 속에서도 긍정적인 요소를 찾아낼 수 있어야 해요.먼저 긍정적인 마인드는 스스로를 변화시킬 수 있어요. 또한 저의 긍정적인 마인드를 통해 주변 사람들 또한 변화시킬 수 있는 것 같아요. 제가 긍정적인 에너지를 줌으로써 옆에 계신분들에게도 웃음을 전달할 수 있고 기쁜 순간들을 같이 할 수 있을 때 뿌듯해요. 앞으로도 저는 스스로에게도 긍정적으로, 주변 사람들에게도 긍정의 힘을 전파할 수 있는 사람이고 싶어요.듀크가 말한 긍정적인 마인드가 자신을 변화시키고나아가 주변 사람들도 변화시킬 수 있다는 힘과짧은 시간이나마 인터뷰를 진행하며 듀크의 긍정적인 기운을 느낄 수 있었어요 :)매일 행복할 수는 없지만행복한 일은 매일 있다는 말이 있듯이 여러분도 긍정의 힘을 믿어보시는 것은 어떠세요 !?이렇게 7번째 주인공 듀크를 마지막으로Humans of MEME 프로젝트가 끝나게 되었습니다.실화인가요?실화입니다.흫 여러분들은 이야기를 보며 어떠셨나요?저 모뜨는 인터뷰를 통해개인적으로나 회사의 속한 구성원으로서나새로운 자극을 받기도 하고 많이 성장할 수 있었던 시간이였습니다!판교 미미박스 본사 10층 플레이미미Humans of MEME 프로젝트는블로그에 올라오는 이야기 뿐만 아니라 미미박스 사내의 카페테리아에 매주마다 주인공들의 포스터가 붙여졌었답니다! (매주 포스터 구경하는 재미가 쏠쏠했다구여)Humans of MEME 는미미박서분들이 가장 많이 찾는 공간인 10층 플레이미미에서서로서로를 알아갈 수 있었던좋은 커뮤니케이션의 채널로서도 자리잡았었는데요!아쉽게도 프로젝트가 끝이 나게 되지만,미미박서 FOREVER 얍얍얍 미미박스 FOREVER 얍얍얍앞으로도 더 멋진 미미박서와 미미박스의 이야기로꾸준히 찾아오도록 하겠습니다 !안녕히계세요 !
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파이썬 코딩 컨벤션

스포카 개발팀 문성원입니다. 저희는 (익히 아시다시피) 서버를 개발하는데 파이썬(Python)을 사용하고 있는데, 오늘은 이러한 파이썬 코드를 작성할 때 기준이 되는 코딩 컨벤션(Coding Convention)에 대해서 알아보겠습니다.Coding Convention코딩 컨벤션이란 개념에 대해 생소하신 분들도 계실 테니 이를 먼저 알아보죠. 코딩 컨벤션은 프로그램 코드를 작성할 때 사용되는 일종의 기준입니다. 이를테면 들여쓰기(Indentation)는 공백으로 할거냐 탭으로 할거냐. 부터 var a = 3; 과 같은 코드에서 a와 =를 붙이느냐 마느냐라던지를 정해주는 것이죠. 알고 계시는 것처럼 이러한 차이는 특별히 실행 결과의 영향을 주지 않습니다. 다르게 이야기하자면 “실행 결과에 별 차이가 없는 선택지들”이기 때문에 일관성이 있는 기준을 두어 통일하자는 것이지요.그렇다면 왜 이런 선택지를 통일해야 할까요? 불행히도 우리가 작성한 코드는 많은 사람들이 보게 됩니다. 같이 일하는 동료, 이바지하고 있는 프로젝트의 리뷰어, 심지어 내일의 자기 자신까지도 말이죠. 그런데 이런 많은 사람들이 우리가 코드를 작성할 때 했던 선택지를 일일이 추론해서 이해하는 건 굉장히 피곤하고 짜증 나는 일입니다. 그래서 우리는 사소한 것부터 일종의 규칙을 정해서 이런 짜증과 불편함을 줄이려는 겁니다. 또한, 일반적으로 좋은 기준에는 훌륭한 프로그래머들의 좋은 습관이 배어있기 때문에 더 나은 품질의 코드를 작성하는 데에도 많은 도움이 됩니다.이런 코딩 컨벤션은 극단적으로 이야기하면 프로젝트마다 하나씩 존재한다고 볼 수도 있지만, 일반적으로 그 언어문화를 공유하는 공동체에서 인정하는 컨벤션은 대부분 통일되어 있습니다. 파이썬은 지금부터 살펴볼 PEP 8이 대표적입니다.PEP?PEP(Python Enhance Proposal)이란 이름대로 본디 파이썬을 개선하기 위한 개선 제안서를 뜻합니다. 이러한 제안서는 새로운 기능이나 구현을 제안하는 Standard Track, (구현을 포함하지 않는) 파이썬의 디자인 이슈나 일반적인 지침, 혹은 커뮤니티에의 정보를 제안하는 Informational, 그리고 파이썬 개발 과정의 개선을 제안하는 Process의 3가지로 구분할 수 있습니다. (좀 더 자세한 사항은 PEP에 대해 다루고 있는 PEP인 PEP 1을 참고하세요.) 파이썬은 언어의 컨벤션을 이러한 제안서(Process)로 나타내고 있는데 이것이 바로 PEP 8입니다.Laplace’s Box기본적으로 가이드라인이니만큼 규칙만 빽빽할 것 같지만, PEP 8는 서두부터 예외를 언급한 섹션이 있습니다.A style guide is about consistency. Consistency with this style guide is important. Consistency within a project is more important. Consistency within one module or function is most important.스타일 가이드는 일관성(consistency)에 관한 것입니다. 이 스타일 가이드의 일관성은 중요하죠. 하지만 프로젝트의 일관성은 더욱 중요하며, 하나의 모듈이나 함수의 일관성은 더더욱 중요합니다.But most importantly: know when to be inconsistent – sometimes the style guide just doesn’t apply. When in doubt, use your best judgment. Look at other examples and decide what looks best. And don’t hesitate to ask!하지만 가장 중요한 건 언제 이것을 어길지 아는 것입니다. – 때때로 스타일 가이드는 적용되지 않습니다. 의심이 들 때는 여러분의 최선의 판단을 따르세요. 다른 예제를 보고 어느 게 제일 나은지 골라야 합니다. 질문을 주저하지 마세요!Two good reasons to break a particular rule:When applying the rule would make the code less readable, even for someone who is used to reading code that follows the rules.To be consistent with surrounding code that also breaks it (maybe for historic reasons) – although this is also an opportunity to clean up someone else’s mess (in true XP style).다음은 규칙들을 어기는 2가지 좋은 예외 사항입니다.규칙을 적용한 코드가 (규칙을 숙지한 사람 눈에도) 읽기 어려운 경우일관성을 지키려고 한 수정이 다른 규칙을 어기는 경우(아마도 역사적인 이유겠죠.)아직 아무것도 안나왔는데 좀 이르다구요?It’s all about common sense예외 규정을 보여주며 시작하는 PEP 8이지만 얼개는 그리 복잡하지도 않고 크게 난해하지도 않습니다. 여기서는 대표적인 몇 가지만 추려서 소개하겠습니다.Code lay-out들여쓰기는 공백 4칸을 권장합니다.한 줄은 최대 79자까지최상위(top-level) 함수와 클래스 정의는 2줄씩 띄어 씁니다.클래스 내의 메소드 정의는 1줄씩 띄어 씁니다.Whitespace in Expressions and Statements다음과 같은 곳의 불필요한 공백은 피합니다.대괄호([])와 소괄호(())안쉼표(,), 쌍점(:)과 쌍반점(;) 앞키워드 인자(keyword argument)와 인자의 기본값(default parameter value)의 = 는 붙여 씁니다.Comments코드와 모순되는 주석은 없느니만 못합니다. 항상 코드에 따라 갱신해야 합니다.불필요한 주석은 달지 마세요.한 줄 주석은 신중히 다세요.문서화 문자열(Docstring)에 대한 컨벤션은 PEP 257을 참고하세요.Naming Conventions변수명에서 _(밑줄)은 위치에 따라 다음과 같은 의미가 있습니다._single_leading_underscore: 내부적으로 사용되는 변수를 일컫습니다.single_trailing_underscore_: 파이썬 기본 키워드와 충돌을 피하려고 사용합니다.__double_leading_underscore: 클래스 속성으로 사용되면 그 이름을 변경합니다. (ex. FooBar에 정의된 __boo는 _FooBar__boo로 바뀝니다.)__double_leading_and_trailing_underscore__: 마술(magic)을 부리는 용도로 사용되거나 사용자가 조정할 수 있는 네임스페이스 안의 속성을 뜻합니다. 이런 이름을 새로 만들지 마시고 오직 문서대로만 사용하세요.소문자 L, 대문자 O, 대문자 I는 변수명으로 사용하지 마세요. 어떤 폰트에서는 가독성이 굉장히 안 좋습니다.모듈(Module) 명은 짧은 소문자로 구성되며 필요하다면 밑줄로 나눕니다.모듈은 파이썬 파일(.py)에 대응하기 때문에 파일 시스템의 영향을 받으니 주의하세요.C/C++ 확장 모듈은 밑줄로 시작합니다.클래스 명은 카멜케이스(CamelCase)로 작성합니다.내부적으로 쓰이면 밑줄을 앞에 붙입니다.예외(Exception)는 실제로 에러인 경우엔 “Error”를 뒤에 붙입니다.함수명은 소문자로 구성하되 필요하면 밑줄로 나눕니다.대소문자 혼용은 이미 흔하게 사용되는 부분에 대해서만 하위호환을 위해 허용합니다.인스턴스 메소드의 첫 번째 인자는 언제나 self입니다.클래스 메소드의 첫 번째 인자는 언제나 cls입니다.메소드명은 함수명과 같으나 비공개(non-public) 메소드, 혹은 변수면 밑줄을 앞에 붙입니다.서브 클래스(sub-class)의 이름충돌을 막기 위해서는 밑줄 2개를 앞에 붙입니다.상수(Constant)는 모듈 단위에서만 정의하며 모두 대문자에 필요하다면 밑줄로 나눕니다.Programming Recommendations코드는 될 수 있으면 어떤 구현(PyPy, Jython, IronPython등)에서도 불이익이 없게끔 작성되어야 합니다.None을 비교할때는 is나 is not만 사용합니다.클래스 기반의 예외를 사용하세요.모듈이나 패키지에 자기 도메인에 특화된(domain-specific)한 기반 예외 클래스(base exception class)를 빌트인(built-in)된 예외를 서브클래싱해 정의하는게 좋습니다. 이 때 클래스는 항상 문서화 문자열을 포함해야 합니다.class MessageError(Exception): """Base class for errors in the email package."""raise ValueError('message')가 (예전에 쓰이던) raise ValueError, 'message'보다 낫습니다.예외를 except:로 잡기보단 명확히 예외를 명시합니다.(ex. except ImportError:try: 블록의 코드는 필요한 것만 최소한으로 작성합니다.string 모듈보다는 string 메소드를 사용합니다. 메소드는 모듈보다 더 빠르고, 유니코드 문자열에 대해 같은 API를 공유합니다.접두사나 접미사를 검사할 때는 startswith()와 endwith()를 사용합니다.객체의 타입을 비교할 때는 isinstance()를 사용합니다.빈 시퀀스(문자열, 리스트(list), 튜플(tuple))는 조건문에서 거짓(false)입니다.불린형(boolean)의 값을 조건문에서 ==를 통해 비교하지 마세요.Give me a reason하지만 몇몇 규칙은 그 자체만으론 명확한 이유를 찾기 어려운 것도 있습니다. 가령 예를 들면 이런 규칙이 있습니다.More than one space around an assignment (or other) operator to align it with another.Yes:x = 1 y = 2 long_variable = 3No:x = 1 y = 2 long_variable = 3보통 저런 식으로 공백을 통해 =를 맞추는 건 보기에도 좋아 보입니다. 하지만 변수가 추가되는 경우에는 어떨까요. 변수가 추가 될때마다 공백을 유지하기 위해 불필요한 변경이 생깁니다. 이는 소스를 병합(merge)할 때 혼란을 일으키기 쉽습니다.언뜻 보면 잘 이해가 안 가는 규칙은 이런 것도 있습니다.Imports should usually be on separate lines, e.g.:Yes: import os import sys No: import sys, os굳이 한 줄씩 내려쓰면 길어지기만 하고 보기 안 좋지 않을까요? 하지만 이 역시 대부분의 변경 추적 도구가 행 기반임을 고려하면 그렇지 않습니다.#스포카 #개발 #파이썬 #개발자 #Python #컨벤션 #이벤트참여 #이벤트후기 #후기
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Single Layer Perceptron

Single Layer Perceptron이번 포스팅에서는 모든 인공신경망의 기초가 되는 perceptron의 개념에 대해서 배워보고, 이를 이용한 단층 퍼셉트론 구조를 구현해보도록 하겠습니다.퍼셉트론은 여러분이 고등학교 과학시간에 한 번쯤은 들어보았을 인간의 신경망, 뉴런으로부터 고안되었습니다. 퍼셉트론은 여러 개의 신호를 입력받으면, 하나의 신호를 출력합니다. 이 때 퍼셉트론이 출력하는 신호는 전달 혹은 차단이라는 1 또는 0의 값을 갖게됩니다. 직관적인 예시를 들어보도록 하죠. 여러분이 매달 초 용돈, 아르바이트비를 받거나(1) 받지 않는다(0)고 가정해보겠습니다. 여러분의 통장에 입금된 이 두 가지 수익을 input(입력) 신호라고 합니다. 이 때 여러분은 두 개의 수익이 합쳐진 통장 잔고를 확인하고 전부터 갖고 싶던 옷을 살지(1) 혹은 사지 않을지(0)를 결정합니다. 이렇게 여러분이 내리는 결정이 output(출력) 신호가 되는 것입니다.하지만 여러분의 의사결정은 이것보다는 복잡할 것입니다. 용돈은 거의 생활비로만 사용하고, 아르바이트비를 주로 취미생활에 사용한다고 가정해보죠. 그럼 여러분이 옷을 살지 여부를 결정할 때에는 아르바이트비가 들어왔는지가 좀더 중요할 것입니다. 따라서 우리는 각 input(입력) 신호를 그대로 사용하지 않고, 각각에 가중치(weight)를 주어 output(출력) 신호를 결정하게 됩니다. 이것을 도식으로 나타내면 다음과 같습니다. 이처럼 input에 weight가 곱해진 형태가 정해진(혹은 학습된) 임계치를 넘을 경우 1을 출력하고 그렇지 않을 경우 0을 출력하게 하는 것이 퍼셉트론의 동작 원리입니다. 정말 간단하죠! 이는 아래 수식과 같습니다.하지만 임계치를 그때그때 바꿔주는 것은 조금 직관적이지 않습니다(저만 그런가요). 그래서 우리는 아래 형태로 식을 바꾸게 되며, 이 때 추가된 b를 bias 혹은 절편이라고 말합니다. 위 식은 여러분이 중고등학교 수학 수업을 잘 들었다면 굉장히 익숙한 형태일 것입니다. 바로 2차원 좌표축을 그리고 직선을 그었을 때, 그 직선을 기준으로 나뉘는 두 개의 공간을 표현한 식입니다. 역시 말보다는 그림이 이해하기 쉬울테니, 아래에 그림을 그려보도록 하겠습니다.위처럼 공간을 올곧은 직선으로 나누는 것을 선형으로 나눴다고 말합니다. 하지만 직선만으로 공간을 나누는 것은 유연하지 않습니다. 위와 같은 방식으로는 OR, AND, NAND 문제는 해결할 수 있지만, XOR 문제는 해결할 수 없습니다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 층을 하나 더 쌓고, 공간을 단순한 선형이 아닌 곡선으로 분리해내어 좀더 유연한 적용이 가능해져야합니다.(사실 XOR은 선형만으로도 층을 하나 더 쌓으면 해결이 가능합니다). 이에 따라 multi layer perceptron(MLP) 의 개념이 등장하고, activation function(활성함수) 의 개념이 등장하게 됩니다. 후에 활성함수의 개념을 배우게 되면, 지금 배운 단순 퍼셉트론은 활성함수로 계단함수를 가진 것과 동일하다는 것을 알게 되실겁니다.정리단층 퍼셉트론은 모든 딥러닝 공부의 시작이다.단층 퍼셉트론은 입력 신호를 받으면 임계치에 따라 0 또는 1의 값을 출력한다.이러한 단층 퍼셉트론은 결국 공간을 선형으로 잘라서 구분하는 것과 동일하다.
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빠른 프로토타이핑을 위한 도구 소개

새로운 아이디어를 검증하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 비슷한 도구들을 사용하면서 간접체험을 해보기도 하고, 종이, 혹은 목업 도구를 활용한 프로토타입을 만들어보기도 합니다.스포카 팀은 새로운 아이디어를 검증하기 위해 더욱 직접적인 프로토타입을 만들어야 했습니다. 매장에서의 오프라인 경험에서부터 Facebook, Twitter 등의 온라인 경험까지 이어지는 총체적인 경험 선을 시험하기 위해선 실제로 어느 정도 동작하는 프로토타입을 만드는 것이 제일 확실하였기 때문이죠.하지만 막상 그럴싸하게 동작하는 프로토타입을 만드는 것은 생각보다 시간이 오래 걸리는 일입니다. 최소의 UI 디자인, 빠른 기능 개발, 배포 환경이 제대로 준비되어있지 않다면 실제로 유효한 수준까지 만드는 것이 많은 시간이 필요하게 될 것입니다.스포카 팀은 아이디어가 떠오를 때 어떻게 하면 그것을 빠르게 구현해서 확인할 수 있을지에 대해 많이 고민하였습니다. 그러면서도 해당 아이디어가 좋을 때 제대로 된 서비스로 확장하거나 기존 기능에 통합하는 것도 수월하게 가능하다면 더 좋겠지요. 이번 글에서는 제대로 작동하면서 확장성도 고려한 고 수준의 프로토타이핑을 빠르게 할 수 있게 도와주는 도구들을 모두 소개해보고자 합니다.어떤 언어를 고를까?특별히 교육의 목적이 있는 것이 아니라면 언어는 자신이 가장 잘 활용할 수 있게 미리 교육된 언어가 효과적입니다. 새로운 언어를 공부하면서 프로토타이핑을 한다면 지엽적이고 모르는 문제에 부딪혀 시간을 허비하는 상황이 많아 프로토타이핑 속도가 지연되기 쉽기 때문입니다. 다만 컴파일 가능한 언어와 불가능한 언어 중 선택해야 한다면 대부분 컴파일 과정이 필요없는 언어를 선택하는 것이 큰 효과를 경험하실 수 있습니다.스포카 팀은 서버 개발에 Python을 주 언어로 활용하며, 그 외에 Ruby나 Node.js 같은 언어도 추천합니다.마이크로 프레임워크를 활용하자규모가 커지면 구조에 손을 대야 하지만, 다양한 기능을 빨리 구현해서 넣고자 할 때 마이크로 프레임워크로 시작하는 것이 좋습니다. 간편하면서도 초기 구조를 아주 간결하게 들고 갈 수 있기 때문입니다.웹 서비스나 앱 서비스의 서버로 이용할 HTTP 프로토콜 서버를 구축한다면 Sinatra 스타일의 마이크로 프레임워크를 활용하는 것이 효과적입니다.아래는 주요 언어에서 볼 수 있는 마이크로 프레임워크입니다. 이 외에도 Sinatra style microframework을 검색해보시면 여러 언어에서 비슷한 형태로 구현된 마이크로 프레임워크를 보실 수 있습니다.Sinatra (Ruby)Flask (Python)Express (Node.js)스포카팀에서는 Flask를 즐겨쓰고 있습니다. Flask에 관심이 있으시다면 지난 기술 블로그의 소개글을 참조해주세요.디자인을 빠르게 하는 툴킷들기본적인 기능들을 빠르게 구현하였다면 이를 활용할 사용자 인터페이스를 만들어야 합니다. 하지만 웹 서비스나 웹뷰를 기반으로 하는 서비스를 만든다면 HTML/CSS/JS 기반의 디자인을 하는 일도 상당히 시간이 많이 필요한 일입니다. 이 때, 각 목적에 맞는 툴킷들을 이용한다면 디자인을 크게 고민하지 않으면서도 보기 좋은 서비스를 만들어 볼 수 있습니다.Bootstrap from Twitter는 디자인에 대한 여러 가지 기초적인 고민을 상당히 잘 흡수해주는 훌륭한 툴킷입니다. 크로스 브라우징을 지원하며, 우리가 쓰는 컴포넌트 대부분에 대해 심미적으로, 기능적으로 우수한 디자인을 제공합니다. 그리드 인터페이스를 제공해서 레이아웃도 간편하게 잡을 수 있으며, 곧 출시 예정인 2.0에선 반응형 디자인도 정식으로 지원하고 있습니다.Bootstrap은 LESS로도 제공해주기 때문에, 디자인 튜닝이 간편하고 Mixin을 활용해 의미적인 HTML 마크업을 하면서 디자인을 적용할 수도 있습니다.위의 툴킷과 같은 인터페이스를 가지고 디자인만 Facebook 형태로 바꾼 Fbootstrapp도 있습니다. Facebook 앱을 만든다면 이쪽을 쓰시는 편이 더 좋을 것 같습니다.터치 환경에 한정한 서비스를 디자인 중이라면 범용성이 조금 떨어지지만 jQuery Mobile을 추천합니다. 여러 기기의 웹뷰 환경을 지원하는 다양한 컴포넌트를 제공하고 있습니다.서비스를 최대한 쓰기모든 기능을 직접 전부 구현할 필요는 없습니다. 여러 회사에서 한 두 줄의 추가만으로 사용할 수 있는 서비스를 제공하고 있습니다. Google은 특히 Maps API, Chart Tools, QR Code, Font API 등 개발에 도움이 되는 수많은 기능들을 간단한 API로 쓸 수 있게끔 공개하고 있으며, Facebook 또한 소셜 플러그인으로 다양한 소셜 도구들(Like Button, Comments, Registration 등)을 제공하고 있습니다. 이런 서비스들을 잘 알고 있다면 가끔은 단지 여러 서비스 기능을 연결하는 것만으로 새로운 서비스를 만들 수 있기도 합니다.서비스 배포는 Platform as a Service(PaaS)를 활용하자위 도구의 협력으로 서비스를 만들었다면 이제 배포를 해야 합니다. 어디서나 접근할 수 있는 공용 서버에 서비스를 올리고, 서버를 세팅하고, 도메인을 연결해야 합니다. 이 과정들 또한 시간을 많이 필요로 하는 일들입니다.최근 Heroku를 시작으로 미국에서 Amazon Web Service를 기반으로 한 많은 Platform as a Service가 출시되고 있습니다. 이 서비스들은 대체로 Failover System, 쉬운 서비스 규모 스케일링, 잘 설계된 서버 스택, 편리한 배포환경을 강점으로 내세우고 있으며, 특히 처음 사용자가 가입부터 서비스 배포까지 아주 간편하고 빠른 속도로 진행할 수 있게끔 도구를 제공하고 있습니다. 게다가, 대부분 무료 플랜이 존재하기 때문에 비용 부담이 없다는 장점도 가지고 있습니다.Heroku의 서비스 배포 과정을 보시면 그 과정이 얼마나 편리한지 쉽게 알 수 있습니다.$ heroku createCreated sushi.herokuapp.com | [email protected]:sushi.git$ git push heroku master-----> Heroku receiving push-----> Rails app detected-----> Compiled slug size is 8.0MB-----> Launching... done, v1http://sushi.herokuapp.com deployed to Herokuview rawgistfile1.sh hosted with ❤ by GitHub단 두 줄로 git에 의해 관리되는 애플리케이션을 서버에 배포하고 접근 URL을 받았습니다.아래는 다양한 플랫폼에서 쉽게 이용 가능한 PaaS 목록입니다.저장소 이용아무리 빠르게 하고 싶다고 해도 저장소는 두고 하세요. 개인이 작업하는 것이라면 로컬에서도 저장소 관리가 가능한 분산형 버전관리 시스템 (git, mercurial)로 바로 이용하시고, 2명 이상이 동시에 작업한다면 반드시 저장소 호스팅 서비스를 이용해서 작업하시기 바랍니다. 변경사항을 공유하는 방법에 대해 버전관리 시스템보다 빠르고 깔끔한 방법은 아직까진 없기 때문입니다.저장소 호스팅은 많은 곳에서 제공해주고 있지만, 돈을 조금 투자해서 Github를 쓰시는 것을 추천해 드립니다. 저장소뿐만이 아닌 훌륭한 협업 플랫폼을 제공해주고 있기 때문입니다. 당장은 무료로 시작해야 한다면 Bitbucket의 무료 비공개 저장소를 이용하는 것도 좋은 방법니다.실제 케이스아래는 최근 사내에서 이루어진 아이디어 서비스 프로토타이핑이 이루어진 과정을 나열해보았습니다.Github에 저장소 생성. 팀원들에게 전달한 명은 Flask로 서버 사이드 개발QR코드 생성이 필요한 부분을 Google API로 해결한 명은 Bootstrap from Twitter로 뷰 작업을 진행작업이 되는대로 Github, Heroku에 배포개발에 필요한 시간은 약 5시간 정도였으며, 사실 이 기간은 그 이전에 해당 아이디어의 가치에 대해 토론하는 데 쓴 시간과 비슷한 시간이었습니다. 토론에선 답이 나오지 않은 채로 끝났지만, 프로토타입을 이용해보고 답을 내는 것은 그리 오랜 시간이 걸리지 않았습니다.마치며실용 가능한 프로토타이핑은 앱의 첫인상과 인터페이스 전반에 대한 이해를 넘어 아이디어의 가치평가를 확신할 수 있는 좋은 방법입니다. 우리가 토론에서 의견이 많이 갈리는 이유는 사실 보지 못한 것에 관해 이야기하기 때문인 경우가 많아서, 만약 토론하는 시간보다 더 짧은 시간 안에 말하는 것을 볼 수 있다면 의사 결정을 더 빠르고 정확하게 할 수 있습니다. 이 글은 그 방법에 대해 구체적으로 설명하였습니다.이번에 소개한 도구와 방법은 단지 돌아가는 것을 확인하는 것을 넘어 장기적인 확장성도 갖추고 있습니다. 언급한 언어들 모두 대형 서비스에서 실제 이용 중인 언어들이며, 마이크로 프레임워크들도 모두 커지는 구조에 대한 대응법을 준비하고 있습니다. 디자인은 Bootstrap의 일부 코드를 재작성하거나 튜닝하는 것으로 서비스에 최적화시킬 수 있으며, PaaS는 애초에 Fast scaling이 주요 강점이기 때문에 손쉽게 커지는 서비스의 사용량에 유연하게 대처할 수 있습니다.새로운 아이디어를 준비하고 계신다면, 이 글에서 소개한 도구들을 십분 활용하여 빠르게 실용할 수 있고, 확장 가능한 프로토타입을 반복해서 만들어 보시는 것을 적극 추천해 드립니다.#스포카 #개발 #개발자 #꿀팁 #스킬스택 #스택소개 #조언
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안드로이드 클라이언트 Reflection 극복기 - VCNC Engineering Blog

 비트윈 팀은 비트윈 안드로이드 클라이언트(이하 안드로이드 클라이언트)를 가볍고 반응성 좋은 애플리케이션으로 만들기 위해 노력하고 있습니다. 이 글에서는 간결하고 유지보수하기 쉬운 코드를 작성하기 위해 Reflection을 사용했었고 그로 인해 성능 이슈가 발생했던 것을 소개합니다. 또한 그 과정에서 발생한 Reflection 성능저하를 해결하기 위해 시도했던 여러 방법을 공유하도록 하겠습니다.다양한 형태의 데이터Java를 이용해 서비스를 개발하는 경우 POJO로 서비스에 필요한 다양한 모델 클래스들을 만들어 사용하곤 합니다. 안드로이드 클라이언트 역시 모델을 클래스 정의해 사용하고 있습니다. 하지만 서비스 내에서 데이터는 정의된 클래스 이외에도 다양한 형태로 존재합니다. 안드로이드 클라이언트에서 하나의 데이터는 아래와 같은 형태로 존재합니다.JSON: 비트윈 서비스에서 HTTP API는 JSON 형태로 요청과 응답을 주고 받고 있습니다.Thrift: TCP를 이용한 채팅 API는 Thrift를 이용하여 프로토콜을 정의해 서버와 통신을 합니다.ContentValues: 안드로이드에서는 Database 에 데이터를 저장할 때, 해당 정보는 ContentValues 형태로 변환돼야 합니다.Cursor: Database에 저장된 정보는 Cursor 형태로 접근가능 합니다.POJO: 변수와 Getter/Setter로 구성된 클래스 입니다. 비지니스 로직에서 사용됩니다.코드 전반에서 다양한 형태의 데이터가 주는 혼란을 줄이기 위해 항상 POJO로 변환한 뒤 코드를 작성하기로 했습니다.다양한 데이터를 어떻게 상호 변환할 것 인가?JSON 같은 경우는 Parsing 후 Object로 변환해 주는 라이브러리(Gson, Jackson JSON)가 존재하지만 다른 형태(Thrift, Cursor..)들은 만족스러운 라이브러리가 존재하지 않았습니다. 그렇다고 모든 형태에 대해 변환하는 코드를 직접 작성하면 필요한 경우 아래와 같은 코드를 매번 작성해줘야 합니다. 이와 같이 작성하는 경우 Cursor에서 원하는 데이터를 일일이 가져와야 합니다.@Override public void bindView(View view, Context context, Cursor cursor) { final ViewHolder holder = getViewHolder(view); final String author = cursor.getString("author"); final String content = cursor.getString("content"); final Long timeMills = cursor.getLong("time"); final ReadStatus readStatus = ReadStatus.fromValue(cursor.getString("readStatus")); final CAttachment attachment = JSONUtils.parseAttachment(cursor.getLong("createdTime")); holder.authorTextView.setText(author); holder.contentTextView.setText(content); holder.readStatusView.setReadStatus(readStatus); ... } 하지만 각 형태의 필드명(Key)이 서로 같도록 맞춰주면 각각의 Getter와 Setter를 호출해 형태를 변환해주는 Utility Class를 제작할 수 있습니다.@Override public void bindView(View view, Context context, Cursor cursor) { final ViewHolder holder = getViewHolder(view); Message message = ReflectionUtils.fromCursor(cursor, Message.class); holder.authorTextView.setText(message.getAuthor()); holder.contentTextView.setText(message.getContent()); holder.readStatusView.setReadStatus(message.getReadStatus()); ... } 이런 식으로 코드를 작성하면 이해하기 쉽고, 모델이 변경되는 경우에도 유지보수가 비교적 편하다는 장점이 있습니다. 따라서 필요한 데이터를 POJO로 작성하고 다양한 형태의 데이터를 POJO로 변환하기로 했습니다. 서버로부터 받은 JSON 혹은 Thrift객체는 자동으로 POJO로 변환되고 POJO는 다시 ContentValues 형태로 DB에 저장됩니다. DB에 있는 데이터를 화면에 보여줄때는 Cursor로부터 데이터를 가져와서 POJO로 변환 후 적절한 가공을 하여 View에 보여주게 됩니다.POJO 형태로 여러 데이터 변환필요Reflection 사용과 성능저하처음에는 Reflection을 이용해 여러 데이터를 POJO로 만들거나 POJO를 다른 형태로 변환하도록 구현했습니다. 대상 Class의 newInstance/getMethod/invoke 함수를 이용해 객체 인스턴스를 생성하고 Getter/Setter를 호출하여 값을 세팅하거나 가져오도록 했습니다. 앞서 설명한 ReflectionUtils.fromCursor(cursor, Message.class)를 예를 들면 아래와 같습니다.public T fromCursor(Cursor cursor, Class clazz) { T instance = (T) clazz.newInstance(); for (int i=0; i Reflection을 이용하면 동적으로 Class의 정보(필드, 메서드)를 조회하고 호출할 수 있기 때문에 코드를 손쉽게 작성할 수 있습니다. 하지만 Reflection은 튜토리얼 문서에서 설명된 것처럼 성능저하 문제가 있습니다. 한두 번의 Relfection 호출로 인한 성능저하는 무시할 수 있다고 해도, 필드가 많거나 필드로 Collection을 가진 클래스의 경우에는 수십 번이 넘는 Reflection이 호출될 수 있습니다. 실제로 이 때문에 안드로이드 클라이언트에서 종종 반응성이 떨어지는 경우가 발생했습니다. 특히 CursorAdapter에서 Cursor를 POJO로 변환하는 코드 때문에 ListView에서의 스크롤이 버벅이기도 했습니다. Bytecode 생성 Reflection 성능저하를 해결하려고 처음으로 선택한 방식은 Bytecode 생성입니다. Google Guice 등의 다양한 자바 프로젝트에서도 Bytecode를 생성하는 방식으로 성능 문제를 해결합니다. 다만 안드로이드의 Dalvik VM의 경우 일반적인 JVM의 Bytecode와는 스펙이 다릅니다. 이 때문에 기존의 자바 프로젝트에서 Bytecode 생성에 사용되는 CGLib 같은 라이브러리 대신 Dexmaker를 이용하여야 했습니다. CGLib CGLib는 Bytecode를 직접 생성하는 대신 FastClass, FastMethod 등 펀리한 클래스를 이용할 수 있습니다. FastClass나 FastMethod를 이용하면 내부적으로 알맞게 Bytecode를 만들거나 이미 생성된 Bytecode를 이용해 비교적 빠른 속도로 객체를 만들거나 함수를 호출 할 수 있습니다. public T create() { return (T) fastClazz.newInstance(); } public Object get(Object target) { result = fastMethod.invoke(target, (Object[]) null); } public void set(Object target, Object value) { Object[] params = { value }; fastMethod.invoke(target, params); }  Dexmaker 하지만 Dexmaker는 Bytecode 생성 자체에 초점이 맞춰진 라이브러리라서 FastClass나 FastMethod 같은 편리한 클래스가 존재하지 않습니다. 결국, 다음과 같이 Bytecode 생성하는 코드를 직접 한땀 한땀 작성해야 합니다. public DexMethod generateClasses(Class<?> clazz, String clazzName){ dexMaker.declare(declaringType, ..., Modifier.PUBLIC, TypeId.OBJECT, ...); TypeId<?> targetClassTypeId = TypeId.get(clazz); MethodId invokeId = declaringType.getMethod(TypeId.OBJECT, "invoke", TypeId.OBJECT, TypeId.OBJECT); Code code = dexMaker.declare(invokeId, Modifier.PUBLIC); if (isGetter == true) { Local<Object> insertedInstance = code.getParameter(0, TypeId.OBJECT); Local instance = code.newLocal(targetClassTypeId); Local returnValue = code.newLocal(TypeId.get(method.getReturnType())); Local value = code.newLocal(TypeId.OBJECT); code.cast(instance, insertedInstance); MethodId executeId = ... code.invokeVirtual(executeId, returnValue, instance); code.cast(value, returnValue); code.returnValue(value); } else { ... } // constructor Code constructor = dexMaker.declare(declaringType.getConstructor(), Modifier.PUBLIC); Local<?> thisRef = constructor.getThis(declaringType); constructor.invokeDirect(TypeId.OBJECT.getConstructor(), null, thisRef); constructor.returnVoid(); }  Dexmaker를 이용한 방식을 구현하여 동작까지 확인했으나, 다음과 같은 이유로 실제 적용은 하지 못했습니다. Bytecode를 메모리에 저장하는 경우, 프로세스가 종료된 이후 실행 시 Bytecode를 다시 생성해 애플리케이션의 처음 실행성능이 떨어진다.Bytecode를 스토리지에 저장하는 경우, 원본 클래스가 변경됐는지를 매번 검사하거나 업데이트마다 해당 스토리지를 지워야 한다.더 좋은 방법이 생각났다. Annotation Processor 최종적으로 저희가 선택한 방식은 컴파일 시점에 형태변환 코드를 자동으로 생성하는 것입니다. Reflection으로 접근하지 않아 속도도 빠르고, Java코드가 미리 작성돼 관리하기도 편하기 때문입니다. POJO 클래스에 알맞은 Annotation을 달아두고, APT를 이용해 Annotation이 달린 모델 클래스에 대해 형태변환 코드를 자동으로 생성했습니다. 형태 변환이 필요한 클래스에 Annotation(@GenerateAccessor)을 표시합니다. @GenerateAccessor public class Message { private Integer id; private String content; public Integer getId() { return id; } ... }  javac에서 APT 사용 옵션과 Processor를 지정합니다. 그러면 Annotation이 표시된 클래스에 대해 Processor의 작업이 수행됩니다. Processor에서 코드를 생성할 때에는 StringBuilder 등으로 실제 코드를 일일이 작성하는 것이 아니라 Velocity라는 template 라이브러리를 이용합니다. Processor는 아래와 같은 소스코드를 생성합니다. public class Message$$Accessor implements Accessor { public kr.co.vcnc.binding.performance.Message create() { return new kr.co.vcnc.binding.performance.Message(); } public Object get(Object target, String fieldName) throws IllegalArgumentException { kr.co.vcnc.binding.performance.Message source = (kr.co.vcnc.binding.performance.Message) target; switch(fieldName.hashCode()) { case 3355: { return source.getId(); } case -1724546052: { return source.getContent(); } ... default: throw new IllegalArgumentException(...); } } public void set(Object target, String fieldName, Object value) throws IllegalArgumentException { kr.co.vcnc.binding.performance.Message source = (kr.co.vcnc.binding.performance.Message) target; switch(fieldName.hashCode()) { case 3355: { source.setId( (java.lang.Integer) value); return; } case -1724546052: { source.setContent( (java.lang.String) value); return; } ... default: throw new IllegalArgumentException(...); } } }  여기서 저희가 정의한 Accessor는 객체를 만들거나 특정 필드의 값을 가져오거나 세팅하는 인터페이스로, 객체의 형태를 변환할 때 이용됩니다. get,set 메서드는 필드 이름의 hashCode 값을 이용해 해당하는 getter,setter를 호출합니다. hashCode를 이용해 switch-case문을 사용한 이유는 Map을 이용하는 것보다 성능상 이득이 있기 때문입니다. 단순 메모리 접근이 Java에서 제공하는 HashMap과 같은 자료구조 사용보다 훨씬 빠릅니다. APT를 이용해 변환코드를 자동으로 생성하면 여러 장점이 있습니다. Reflection을 사용하지 않고 Method를 직접 수행해서 빠르다.Bytecode 생성과 달리 애플리케이션 처음 실행될 때 코드 생성이 필요 없고 만들어진 코드가 APK에 포함된다.Compile 시점에 코드가 생성돼서 Model 변화가 바로 반영된다. APT를 이용한 Code생성으로 Reflection 속도저하를 해결할 수 있습니다. 이 방식은 애플리케이션 반응성이 중요하고 상대적으로 Reflection 속도저하가 큰 안드로이드 라이브러리에서 최근 많이 사용하고 있습니다. (AndroidAnnotations, ButterKnife, Dagger) 성능 비교 다음은 Reflection, Dexmaker, Code Generating(APT)를 이용해 JSONObject를 Object로 변환하는 작업을 50번 수행한 결과입니다.성능 비교 결과 이처럼 최신 OS 버전일수록 Reflection의 성능저하가 다른 방법에 비해 상대적으로 더 큽니다. 반대로 Dexmaker의 생성 속도는 빨라져 APT 방식과의 성능격차는 점점 작아집니다. 하지만 역시 APT를 통한 Code 생성이 모든 환경에서 가장 좋은 성능을 보입니다. 마치며 서비스 모델을 반복적으로 정의하지 않으면서 변환하는 방법을 알아봤습니다. 그 과정에서 Reflection 의 속도저하, Dexmaker 의 단점도 설명해 드렸고 결국 APT가 좋은 해결책이라고 판단했습니다. 저희는 이 글에서 설명해 드린 방식을 추상화해 Binding이라는 라이브러리를 만들어 사용하고 있습니다. Binding은 POJO를 다양한 JSON, Cursor, ContentValues등 다양한 형태로 변환해주는 라이브러리입니다. 뛰어난 확장성으로 다양한 형태의 데이터로 변경하는 플러그인을 만들어서 사용할 수 있습니다. Message message = Bindings.for(Message.class).bind().from(AndroidSources.cursor(cursor)); Message message = Bindings.for(Message.class).bind().from(JSONSources.jsonString(jsonString)); String jsonString = Bindings.for(Message.class).bind(message).to(JSONTargets.jsonString());  위와 같이 Java상에 존재할 수 있는 다양한 타입의 객체에 대해 일종의 데이터 Binding 기능을 수행합니다. Binding 라이브러리도 기회가 되면 소개해드리겠습니다. 윗글에서 궁금하신 점이 있으시거나 잘못된 부분이 있으면 답글을 달아주시기 바랍니다. 감사합니다. 
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iOS 개발을 위한 11가지 노하우

Overview기고 제안을 받자마자 iOS 개발을 시작했을 때가 떠올랐습니다. 신대륙을 마주한 것 같았던 그때의 기분을 아직도 잊지 못하기 때문입니다. 당시까지만 해도 Android 개발만 했기 때문에 iOS는 그야말로 미지의 영역이었습니다. 게다가 개발을 시작하려고 조심스럽게 첫 발을 내딛은 순간, 입이 떡 벌어질 수밖에 없었죠.“이렇게 느린 IDE가 있다니…““개발자 프로그램이 뭐 이렇게 비싸?”XCodeXCode는 그동안 접했던 IDE 중에서도 가장 최악이었고, 개발자 프로그램 등록은 13만 원 상당의 비용을 지불해야 했습니다. 가장 중요한 건 맥 컴퓨터(Macintosh)를 보유해야만 했죠. 처음 개발을 시작하려니 넘어야 할 산이 매우 많았습니다. 맞습니다. 팜므파탈의 대명사 마타하리(Mata Hari)처럼 iOS 개발은 밀당과도 같습니다. 분명 매력적인 일이지만 XCode와 개발자 프로그램 등록은 빙산의 일각이기 때문입니다. iOS는 곳곳에 구덩이를 파고 초보 개발자들을 집어삼킬 준비를 하고있습니다. (예를 들면 리소스를 묶어놓은 R.java 파일 같은 레퍼런스가 없습니다. 흑.)그래서 준비했습니다. 수많은 초보 개발자들이 iOS의 구덩이를 피해갈 수 있는 팁을 말이죠.iOS의 구덩이를 피하는 11가지 방법1.비싼 맥(Macintosh)을 사세요.iOS 개발자에게 MacOS는 필수입니다. XCode가 MacOS만 지원하기 때문입니다. 오픈 소스로 공개된 Swift에는 제약이 없지만 XCode는 MacOS에서만 동작하는 제약이 있습니다. 따라서 맥은 iOS 개발자에게 가장 필요한 준비물입니다. 게다가 하드웨어 리소스를 많이 사용하는 XCode 탓에 더 크고, 더 비싸고, 더 아름다운 맥을 구매하셔야 합니다. Macbook이나 Macbook Air 모두 추천하지 않습니다. 15형 Macbook Pro 모델을 비롯해, Mac Pro나 iMac Pro 등의 고급 모델을 사용하면.. 개발이 잘 됩니다.2.돈을 내세요.iOS를 개발하려면 가장 먼저 Apple Developer Portal에서 연 129,000원의 개발자 프로그램에 등록해야 합니다. XCode를 사용해서 코드만 볼 것이라면 문제가 되지 않지만, 디바이스에 앱을 설치하고, 테스트하며, AppStore에 배포할 거라면 반드시 구매해야 합니다. 이 계정은 앞서 말한 것처럼 1년이 지나면 다시 구매해야 합니다. 만약 기업 개발자로 등록하려면 Enterprise Program이 따로 준비되어 있습니다. 기업을 위해 특화된 In-House 배포 등의 이점이 있습니다. 구매해야할 것이 꽤 많죠? 이제 익숙해져야 합니다.3.XCode를 설치하세요.XCode는 Mac App Store에서 설치할 수 있습니다. 용량이 크기 때문에 설치하기 전에 하드디스크 저장공간부터 확인하는 것이 좋습니다. 처음 실행하면 추가 컴포넌트를 다운로드하는 과정이 실행되고, 그 이후에 XCode를 사용할 수 있습니다. XCode와 관련된 자세한 내용은 아래에서 자세하게 다루겠습니다.4.어려운 것에 대비하세요.1)인증서‘들’XCode 설치 이후에도 몇 가지를 발급 받고, 셋업해야 합니다. 방 탈출 게임처럼 한 단계 한 단계 거치는 과정이 필요합니다. 첫 번째로 인증서‘들’을 발급받아야 합니다. 애플을 대신해 앱을 설치하고, 배포할 수 있는 권한을 위임 받는 과정입니다. 이 인증서들은 Apple Developer Portal의 ‘Certificates, IDS & Profiles’ 항목에서 발급 받을 수 있으며, MacOS의 키체인 앱을 이용해 개인 키를 생성하는 방식으로도 방식으로 발급 받을 수 있습니다. 2)디바이스 등록디바이스-iOS-에 개발한 앱을 설치하려면 애플 개발자 계정에 개발용 디바이스를 등록해야 합니다. 이 과정은 XCode에 신규 디바이스를 연결하고, 빌드 및 배포를 할 때 XCode가 알아서 합니다. 만약 디바이스를 보유하고 있지 않은 상황이라면 해당 디바이스의 UUID를 받아서 개발자 포털에 직접 등록할 수도 있습니다. 3)Bundle IDBundle ID는, 앱의 고유한 ID입니다. iOS가 앱을 식별할 때 사용하는 식별자이며, 보통 ‘com.companyname.appname’ 의 형식으로 회사나 개인의 도메인을 거꾸로 쓰는 것이 보편적입니다. 하지만 Bundle ID는 어디까지나 개발자가 결정하는 영역이므로 인스턴스 이름 지정하듯이 자신만의 고유한 방법을 사용해서 Bundle ID를 지정해도 문제가 없습니다. 4)Provisioning ProfileProvisioning Profile은 디바이스 정보와 앱 정보, 인증서 정보를 매핑해주는 Profile입니다. 최신 XCode에서는 이 Provisioning Profile을 자동으로 관리해주기 때문에 따로 신경쓰지 않아도 좋습니다.5.개발자 포럼에 질문하거나, StackOverflow에 질문하거나!질문하는 사람은 아름답습니다. 궁금하거나, 잘 안 풀리는 코드는 개발자 포럼에서 질문할 수 있습니다. 대신 영어 실력이 좋아야 합니다.크게 기대는 하지 않는 것이 좋습니다. 등록된 discussion에 대한 답글들이 ‘나도 같은 상황이다’, ‘나도 궁금한 점이다’ 등의 다른 개발자들의 답변 정도가 일반적이기 때문이죠.그들의 답변...저는 개발자 포럼보다 StackOverflow를 더 선호합니다. 참여하는 개발자 규모가 다르기 때문에 보다 양질의 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다. (하지만 허위 정보도 존재합니다.) Vote 시스템으로 신뢰 높은 정보를 필터링할 수 있으나, 어떤 정보를 선택할지는 당신의 몫입니다.6. iTunesConnect와 친하게 지내세요.앱을 개발했다면, iTunesConnect를 통해 앱을 전 세계의 사용자들에게 배포할 수 있습니다. iTunesConnect는 iOS용으로 개발된 바이너리를 배포하는 등 앱 배포/테스트와 관련된 전반적인 사항들을 관리할 수 있는 포털입니다. AppStore에서 앱을 판매하려면 이 iTunesConnect를 통해 애플과 계약을 해야만 가능합니다. 출시할 앱을 등록하기도 하고, 앱의 사용자들이 어떤 경향을 보이는지 Trend Analysis를 확인할 수도 있습니다.iTunesConnectiTunesConnect에는 다양한 메뉴들이 있고, 앱을 배포하고 관리하는데 필요한 여러 툴이 있으므로 개발 중에 시선을 환기하고자 한다면 iTunesConnect를 한 바퀴 둘러보는 것도 좋습니다. 언젠가는 다 사용하게 될 테니까요.7.앱 개발을 마쳐도 XCode를 사용하세요.앱을 개발하고 iTunesConnect에 업로드하려면, XCode를 통해 간접적으로 바이너리를 업로드하게 됩니다. 서드파티 앱을 사용할 수도 있지만, 제가 주로 많이 사용하는 방식은 XCode입니다. 소스코드가 준비되었다면, XCode 메뉴의 Product > Archive 메뉴를 선택해 XCode가 배포용 앱을 빌드합니다. 빌드가 완료되면, 자동으로 Organizer 창이 열리면서 앱을 업로드할 수 있게 되죠. 이 때 미리 구매한 개발자 계정의 인증서가 준비되어 있어야 합니다. 모든 준비가 완료되고 아카이빙이 완료되면, Organizer의 Archives 탭에서 우측단의 ‘Upload to App Store…’ 버튼으로 바이너리 업로드를 진행할 수 있습니다.8.배포 전에 시험비행을 해봅시다.앱을 개발했다면, 테스트플라이트(TestFlight)를 통해 실제로 앱을 배포하기 전 ‘시험비행’을 할 수 있습니다. iTunesConnect에 관련 테스터들을 등록하고, 등록된 사용자들을 대상으로 미리 앱을 테스트할 수 있도록 요청하는 것이죠. 이 테스트플라이트에 배포된 바이너리를 그대로 AppStore에 배포하게 되므로, 테스트용으로 유용합니다.TestFlight테스트플라이트는 원래 iOS 배포 관리 솔루션을 제공하는 업체였지만 지금은 애플이 인수해 iTunesConnect에서 관리하도록 제공하고 있습니다.9.앱이 죽는다면 Organizer로 확인하세요.iOS는 충돌보고 Crash Report를 Organizer를 통해 오류를 확인합니다. 앱을 설치한 사용자가 동의하면 XCode는 iOS가 앱을 실행하면서 발생한 Crash Report를 애플에 자동으로 업로드합니다. 업로드된 Crash Report들은 XCode의 Organizer를 통해 다운로드하고, 확인할 수 있습니다. Organizer는 XCode > Window > Organizer 항목에서 실행하세요.Organizer와 Crash ReportCrash Report는 Organizer의 상단 Crashes 탭에서 확인이 가능합니다. 또 현재 보고 있는 Crash Report의 어느 부분에서 오류가 발생했는지 알고 싶다면 우측단의 ‘Open in Porject…’ 버튼을 눌러보면 됩니다.10.내 친구 XCode최근 XCode는 메이저 업데이트를 통해 사용성과 퍼포먼스를 향상시켰습니다. 하지만 이만큼 무겁고 느린 통합개발툴 IDE는 이클립스(Eclipse) 이후에 처음입니다. 안드로이드의 경우 IntelliJ 기반의 Android Studio로 쾌적한 개발환경을 제공하고 있는 반면, XCode의 업데이트는 퍼포먼스나 사용성 개선보다는 Swift의 메이저 버전 반영에 더 급급한 느낌입니다. (업데이트 때마다 속지만 ‘혹시 이번에는..’하고 또 속아 넘어갑니다.) XCode 사용을 위한 네 가지 팁을 소개합니다.1)XCode는 모노로그입니다.XCode는 로그를 따로 ‘예쁘게’ 볼 수 없습니다. 검은 화면에 흰 로그가 정리되지 않은 상태로 마구마구 출력됩니다. 개발자들에게는 쥐약같은 상황이죠. 이런 불편한 로그 출력 방식 때문에 저는 별도의 GlobalLogger 모듈을 작성해서 다음과 같은 스타일로 로그를 출력하도록 하고 있습니다.$$ BrandiLogger Error Log ##MESSAGE: Initial Parameter is not exist. ##LOCATION: BRLogPringer.swift @Line: 122 2)iOS개발자를 위한 휴식시간, 빌드 타임XCode의 빌드 타임은 개발자에겐 기나긴 휴식 시간입니다. 소스가 비대해질수록 퍼포먼스는 떨어지며, 담배 한 대를 태우고, 화장실에서 손을 씻고 들어와도 빌드가 절반도 안 된 상황을 마주할 겁니다. 빌드 타임을 줄이고자 구글링을 하면 몇 가지 팁을 발견할 수 있는데, 특히 빌드 타임을 가장 많이 단축할 수 있는 방법이 있습니다.짜잔! 공개합니다!먼저, 프로젝트 셋팅의 ‘Build Settings’ 항목에서 ‘Optimization Level’을 검색합니다. ‘Swift Compiler - Code Generation’ 항목을 찾을 수 있는데요. 여기서 Optimization Level의 Debug 항목을 ‘None’으로 설정하면, 빌드시간이 엄청나게 줄어든 것을 확인할 수 있습니다. Brandi iOS 버전의 소스코드는 원래 컴파일에 7분 이상이 소요되었지만, Optimization Level을 변경한 후 1분 내외로 단축되었습니다. Optimization Setting을 변경할 때는 꼭 Debug 항목만 변경하고, Release 버전은 기존 설정을 유지하는 것이 좋습니다. 그래야 빌드 과정에서의 버그를 막을 수 있기 때문이죠. 만약 이 설정으로 개발하던 도중 소스가 충돌되면 Command+Shift+K 단축키를 눌러 소스를 한 번 클린하고, 재빌드하세요. 충돌이 사라지는 경우가 많습니다. 빠른 빌드를 위해 종종 감수해야 하는 부분이기도 합니다. 3)Derived Data빌드가 자꾸 안되고 꼬일 때는 Derived Data 폴더를 삭제 해 보세요. Derived Data 폴더는 XCode > File > Project Settings(Workspace Settings) 항목에서 ‘Derived Data’ 항목 아래의 폴더 경로에서 접근할 수 있습니다. Derived Data 접근 경로Derived Data 폴더를 삭제하면 거짓말처럼 빌드 오류가 사라지는 기적을 만날 수 있습니다. 4)CocoaPods‘바퀴를 두 번 발명할 필요는 없다’는 격언이 있습니다. 이것을 개발에 적용하면 ‘잘 만들어진 라이브러리를 사용하라’ 정도가 되겠습니다. 개발자의 개발 시간을 현저하게 단축시키는 오픈소스 라이브러리. 이것들을 간편하게 사용하는 방식이 iOS에도 존재하는데, 바로 CocoaPods입니다. 프로젝트 Root 폴더에 Podfile을 생성하고, 원하는 오픈소스 라이브러리들을 명시한 후에 ‘pod install’ 명령어를 입력해주면….CocoaPods오픈소스 라이브러리가 설치되었습니다. 귀찮은 소스 다운로드와 임포트 과정을 거치지 않아도 됩니다. CocoaPods 설치와 사용에 관한 글은 구글링으로 쉽게 찾을 수 있습니다. 꼭 사용하길 권합니다.Mac App Store에서의 XCode 평점XCode는 느리고 불편합니다. 숨겨진 편의기능도 많지만 고질적인 빌드 문제와 사용성 문제를 마주하면 높은 평점을 줄 수가 없습니다. 그런데, 저만 그렇게 생각하진 않더라고요.(위 스크린샷 참조) XCode의 사용법은 기회가 되면 따로 정리하겠습니다.11.어떤 경우에도 대응할 수 있는 화면 구성을 원한다면, AutoLayoutiOS를 사용하면서, 금융권이나 쇼핑 앱들을 사용하다 보면 이런 상황이 발생합니다. 금융권 앱. 화면에 꽉 차지 않는 레이아웃 혹은 비정상적으로 커진 글씨본래 iOS는 단일 디바이스를 지향하는 플랫폼이었습니다. 아이폰 시리즈도 해상도가 변하지 않았기 때문에, 디바이스 종류가 많은 안드로이드처럼 다양한 스크린 사이즈를 지원할 필요가 없었습니다. 하지만 이제는 iPhone SE, iPhone 8, iPhone 8 Plus의 해상도에 iPhone X의 해상도까지 더해지면서 그야말로 ‘해상도 춘추전국시대’가 되었습니다.이런 다양한 해상도를 모두 지원하는 레이아웃을 구성하려면, iOS에서는 AutoLayout을 사용해야 합니다. AutoLayout은 Xib Editor에서 AutoLayout을 활성화하는 방식으로 사용할 수 있습니다. 거기에 한 가지 덧붙이면 Layout Constraints라는 개념도 있습니다. 레이아웃에 조건을 주는 방식입니다. 예를 들어 ‘어떤 해상도에서든 이 컴포넌트는 왼쪽 끝으로부터 10Point의 여백을 가지도록 한다’ 라는 식이죠. AutoLayout, Layout Constraint이 Layout Constraint를 이용하면 짧은 시간 안에 다양한 해상도를 지원하는 레이아웃을 쉽게 만들 수 있습니다. 가히 AutoLayout의 꽃입니다.ConclusionXCode/iOS 개발과 관련된 팁은 대부분 구글링으로 찾을 수 있습니다. 다룰 내용이 많지만 초보 iOS개발자들이 당황할 수 있는 내용을 중심으로 글을 썼습니다. 소소한 이야기지만, 분명 도움을 받을 수 있을 겁니다.글이정환 과장 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #iOS #개발기 #업무환경 #인사이트 #경험공유 
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AWS, Kubernetes 그리고 WAF

모니터링을 지속적으로 강화하다 보니 사용자 약관에 어긋나게 행동하는 주체가 눈에 띄기 시작한다. 특정 시간대에 판매 목록을 긁어가려고 시도하는 크롤러가 대표적이다. 비정상적인 서비스 이용을 탐지한 건 좋은데 이를 어떻게 차단할지가 또 고민이다. 차단 방법이야 많지만 가급적유지보수가 쉽고현재 서비스 구조에 살짝 얹기만 하면 되는그런 멋진 구조가 없을까 잠시 조사를 해보았다. 결론적으로는 현재 우리의 구조에선 1시간만 작업하고 펑펑 놀아도 되는 그런 방법은 없었다. 하지만 조금만 더 참고 기다리면 꽤 괜찮은 접근방법이 있을 것도 같더라. 우선 현 상황을 보자면 우리의 인프라는 주로Kubernetes가 서비스의 90% 이상을 통제하며웹 서비스는 주로 AWS ELB를 통해 인터넷 망에 노출한다.그러니 이론상으로는 AWS의 WAF, 그러니까 Web Application Firewall을 이용하면 손 안대고 코 풀기가 딱이다. 하지만 문제가 하나 있으니!!!AWS WAF는 ELBv2 그러니까 Application Load Balancer만 지원하는데 Kubernetes 1.5.x는 ELBv1만 지원한다. AWS WAF가 L4 로드밸런서인 ELBv1을 지원하던가 Kubernetes가 AWS ELBv2도 External Load Balancer로 선택가능하게 지원하던가 해야 Kubernetes + AWS ELB + WAF를 조합할 수 있다. 이 문제만 해결되면 금방 적용가능한 구성이라 매우 땡긴다. 설사 Kubernetes이 ELBv2는 지원하되 WAF 연동을 지원하지 않더라도 이를 수행하는 Kubernetes 플러그인을 개발하는 건 이틀이면 충분하지 싶다.왜 WAF인가?그러고 보니 여태 왜 이런 구성이 제일 낫다고 생각하는지 설명하지 않았다. 웹애플리케이션 방화벽을 구현하는 방법이야 AWS WAF 말고도 많지만 이러한 구성에는 분명한 장점이 있는데IP 평판 목록을 수집해서 한데 정리하는 서비스를 AWS가 제공하기 때문에 내가 이걸 구현한다고 시간낭비할 필요 없고매우 간단한 구조라서 처음 설치하고 설정하는데 30분에서 1시간이면 족하고Classless Inter-Domain Routing (CIDR) 표기법을 지원하므로 특정 아이피 대역을 막는 건 일도 아니며무엇보다 내가 관리하는 평판 목록도 쉽게 추가할 수 있다.이러니 “굳이 다른 솔루션을 찾아서 생고생해야 하나?”라는 생각이 들 수밖에 없다.다른 읽을꺼리How to Import IP Address Reputation Lists to Automatically Update AWS WAF IP Blacklists: AWS WAF의 구조와 WAF를 CloudFront에 적용하는 방법을 설명한다.AWS WAFがALB(Application Load Balancer)で利用出来るようになりました: AWS WAF를 ELBv2에 적용하는 방법을 설명한다.Akamai — Protect your organization with a web application firewall.Originally published at Andromeda Rabbit.#데일리 #데일리호텔 #개발 #개발자 #개발팀 #인사이트
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[인공지능 in IT] 네가 내 마음을 알아?

지난 2018년 3월, 고용노동부는 10월부터 발효되는 '감정노동자 보호법 개정안'을 통과시켰다. 해당 개정안은 고객의 폭언이나 폭력으로부터 스트레스를 받는 감정노동자의 인권과 업무의 질을 개선시킬 사업주 조치를 의무화하는 내용을 담고 있다. 감정노동이란, 고객을 응대하며 자신의 본래 감정과는 상관없이, 업무상 정해진 감정 표현을 연기하는 것을 일상적으로 수행하는 노동을 말한다. 예로 콜센터, 백화점 안내, 텔레마케터 등이 있다.< 감정노동자 보호를 위한 5개 금융업법 개정안 주요 내용, 출처: 동아닷컴 >이제 정부는 감정노동자의 '적응 장애'와 '우울증' 등을 업무상 질병으로 인정한다. 세계보건기구(WHO)에서 정의한 건강은 '육체적, 정신적, 사회적, 영적으로 안녕한 상태'다. 즉, 감정노동자들은 육체뿐만 아니라 정신적, 사회적으로 고통받을 수 있다는 것이다. 그들은 자동으로 저장된 말을 내뱉는 음성 안내기가 아니고, 일반 사람들처럼 똑같이 울고 웃는 사람이다. 그렇지만, 아직까지 국내에서 심리상담에 대한 정서적인 장벽은 높고, 상담 받을 수 있는 인프라도 잘 갖춰지지 않다. 감정노동자들이 실질적인 상담 도움을 받기는 어렵다는 의미다.감정노동 소식 뒤, 국내 인공지능 기술 업체 중 한 곳이 심리상담 서비스를 출시했다는 기사를 접했다. 전문 심리 상담사들이 축적한 수많은 상담 시나리오 데이터를 수집하고 구축해, 개별적이고 정확한 서비스를 제공한다는 것이 취지다. 또한, 통화 목소리를 기반으로 이를 감정 데이터로 변환시켜 정신 건강에 대한 정보와 스트레스 관리 등을 위한 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 것이 목적이다. 정확도는 알 수 없지만, 인공지능이 인간의 감정을 인지하고 생활에 도움을 줄 수 있다는 사실만으로도 큰 의미가 있다고 생각한다.사실 필자는 몇 년 전까지 매 순간 변하는 복잡한 인간의 감정은, 인간 고유의 것이라고 생각했다. 인간은 자신의 감정을 알지 못할 때도 있고, 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 주체하지 못하기도 한다. 아직 우리 스스로 감정에 대해 확실하게 정의할 수 없고, 통제할 수 없다. 하지만, 그럼에도 불구하고, (앞서 언급한) 심리상담 서비스처럼 여러 분야에서 기계가 인간의 감정을 이해하고, 심지어 감정 표현을 돕는 연구는 거듭되고 있다.기계와 감정의 접목은 2000년대 이전부터 시작되었다. 1995년 MIT의 피카드(Rosalind Picard) 박사가 처음으로 감성컴퓨팅이라는 용어를 사용하며, 인간의 감성을 분석하고 해석하는 기술 개발을 시작했다. 감성 컴퓨팅은 인간이 느끼는 바를 인지, 해석, 처리할 수 있는 시스템을 설계하기 위한 인공지능 기술을 연구하고 개발하는 분야다. 감정 인식은 상상 이상으로 복잡하고, 아직까지 정확하게 구현하기 힘든 어려운 기술이지만, 조금씩 그 영역을 확장하며 다양한 분야에서 사용되고 있다.아무래도 사람의 감정을 드러내는 표면적인 수단 중 가장 눈에 띄는 것이 표정일 것이다. 얼굴에 드러나는 인간의 감정은 안면 근육의 움직임을 통해 여러 표정으로 나타나기 때문이다. 여기에 영상 처리 기술을 활용하면, 기계가 인간의 감정을 분류할 수 있다. 이를 기반으로 한 감정인식은 다음의 과정으로 이루어진다.먼저 영상이나 이미지 안에서 얼굴 영역을 찾는다. 일반적으로 스마트폰 카메라 앱에서 많이 볼 수 있듯, 네모 박스 형태로 얼굴을 인식한다. 그리고 해당 박스 안에서 눈, 코, 입 등 랜드마크라고 불리는 특징점들을 찾는다. 이어서 각 특징점을 바탕으로 각각의 위치나 배치를 파악하는 프로세스를 거친다. 마지막으로 학습을 거쳐 사람의 표정을 인식할 수 있다.일반적으로 감정 쪽을 연구하고 기술을 개발하는 업체 대다수는 이러한 딥러닝 방식을 적용한다. 그리고 미리 지정한 각각의 감정 메트릭에 사용자의 표정을 맵핑하는 식으로 결과값을 도출한다. 하나 주의해야 할 점은 표정과 비교하는 감정이라는 결과값을 '확률(%)'로 산출한다. 예를 들어, 눈썹을 찌푸리고 눈이 커지면서 입을 벌리고 있으면, 감정은 '화남 95%, 놀람 20%, 슬픔 5%...' 등으로 표현하는 방식이다.< EMOTION>이외에도 톤, 크기, 템포 등 감정 변화에 따라 변하는 목소리를 분석하는 음성 인식 기술이나 몸의 특정 움직임을 분석해 감정 상태를 인지하는 동작 인식 기술 등이 있다. 특히, 음성 인식은 CS(고객 응대) 영역에서 빛을 발할 수 있다. 실시간으로 고객의 감정을 분석해 소통방식을 바꾸거나, 그들의 구매 패턴을 예측하는 데 도움을 준다.최근에는 페퍼를 비롯한 가정용 휴머노이드 로봇이 여럿 출시되면서, 감정인식 기술의 적용사례를 쉽게 찾아볼 수 있다. 이들 로봇들은 인간과 대화할 때 억양이나 표정을 인식하며, 심지어 때로는 인간의 감정을 예측하고 묻기도 한다. 물론, 아직까지 우리의 머리 속에는 기계라는 생각 때문에 상호간 자연스러운 대화나 감정을 전달하기 어렵다. 하지만 문자, 음성, 시각 등 현재도 여러 영역에서 인공지능 기술은 발전을 거듭하고 있다.< 핸슨로보틱스(hansonrobotics)의 휴머노이드 로봇 소피아(Sopjia), 출처: 핸슨로보틱스 >인간의 감정이라는 것은 하나의 영적인 매개체가 아닌, 복합적인 것이다. 결국 각 영역별 인공지능 기술이 고도화될수록 감정 인식에 적용할 수 있는 기술 또한 정교해진다는 것을 의미한다. 언젠가는 기계가 인간의 말상대가 되어주고, 함께 어려운 문제에 대해 의논할 수 있는 단계까지 이르지 않을까? 감정 노동자의 마음을 어르고 달래는 로봇이 등장할지도 모를 일이다.이호진, 스켈터랩스 마케팅 매니저조원규 전 구글코리아 R&D총괄 사장을 주축으로 구글, 삼성, 카이스트 AI 랩 출신들로 구성된 인공지능 기술 기업 스켈터랩스에서 마케팅을 담당하고 있다#스켈터랩스 #기업문화 #인사이트 #경험공유 #조직문화 #인공지능기업 #기술기업

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