Dash 설치

우선 Dash를 설치 해주자. 다음의 코드를 사용하여 dash 모듈을 설치 해준다.

$ pip3 install dash

APP

이제 test를 위해 간단하게 dash app을 만들어주자. app.py라는 파일을 생성하고 그 안에는 간략한 시각화 코드를 넣어 주었다.

# -*- coding: utf-8 -*-
# Run this app with `python app.py` and
# visit http://127.0.0.1:8050/ in your web browser.

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import plotly.express as px
import pandas as pd

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
# assume you have a "long-form" data frame
# see https://plotly.com/python/px-arguments/ for more options

df = pd.DataFrame({
    "Fruit": ["Apples", "Oranges", "Bananas", "Apples", "Oranges", "Bananas"],
    "Amount": [4, 1, 2, 2, 4, 5],
    "City": ["SF", "SF", "SF", "Montreal", "Montreal", "Montreal"] })

fig = px.bar(df, x="Fruit", y="Amount", color="City", barmode="group")

app.layout = html.Div(children=[
    html.H1(children='Hello Dash'),
    html.Div(children=''' Dash: A web application framework for Python. '''),
    dcc.Graph( id='example-graph', figure=fig ) ])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(host='0.0.0.0', port=8050, debug=True)

APP 실행 (테스트)

위에서 만들어 놓은 app.py를 통해 실행을 통해 잘 만들어져있는지 테스트를 해보자. 실행을 해주면 다음과 같은 메시지를 확인할 수 있다. 이를 확인하기 위해서는 {EC2 IP}:8050을 웹에 넣어 주면 된다. 이렇게 설치가 확인되었으면, Docker를 통해 웹앱을 알아보자.

$ python3 app.py

Dash is running on http://0.0.0.0:8050/

 * Serving Flask app 'app' (lazy loading)
 * Environment: production
   WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
   Use a production WSGI server instead.
 * Debug mode: on

Docker 설치

도커를 설치 해주자. Ubuntu에서는 다음의 코드를 통해 Docker 설치를 위한 기반을 다져준다.

$ sudo apt update
$ sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
$ sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu bionic stable"
$ sudo apt update
$ apt-cache policy docker-ce

그리고 다음의 명령어를 통해 Docker를 설치 해준다.

$ sudo apt install docker-ce

설치 확인

그리고 다음을 통해 Docker가 정상적으로 실행중인지 확인해보자.

$ sudo systemctl status docker

다음의 방법을 통해 설치를 확인할 수도 있다.

$ docker -v
Docker version 20.10.6, build 370c289

Docker 시작

이제 Docker service를 시작 한다.

$ sudo service docker start

사용자 추가

docker에 사용자를 추가하자. 다음의 코드에서 {username} 부분에 넣어주면 된다. 이때 username은 Ubuntu의 계정명이다. 이렇게 계정을 추가해주고 나면 재부팅을 꼭 해주어야 한다.

$ sudo usermod -aG docker {username}

Dockerfile 생성

이제 Dash를 실행할 Dockerfile을 만들어주자. touch 명령어로 dockerfile를 만들고 vi편집기로 내부에 들어가주자.

$ touch Dockerfile
$ vi Dockerfile

requirements.txt 파일 생성

Docker를 생성시 사용할 python 모듈을 설치 하기 위해 다음과 같이 requirements.txt를 생성 해주자. 리눅스에서 freeze를 통해 requirements.txt를 받아오게 되면 시스템 모듈까지 한꺼번에 가져오게 되어 충돌이 생기니 따로 생성해주자.

$ touch requirements.txt
$ vi requirements.txt

dash
pandas

Dockerfile 작성

이제 vi편집기로 dockerfile에 들어왔으니 dash 실행을 위한 코드를 준비하자.

FROM python:3.6.9

COPY ./ ./

RUN pip3 install -r requirements.txt

WORKDIR /

EXPOSE 8050

CMD ["python3", "./app.py"]

Image 생성

이제 Docker를 위한 이미지를 생성해보자. 중요한건 Dockerfile이 있는 경로로 간다. 이미지 생성코드는 다음과 같다.

• docker build -t {image name} {dockerfile path}
• {image name}: docker의 이미지 이름을 의미 한다. 이곳에서는 dash라고 지어 두었다.
• {dockerfile path}: 도커파일의 경로. 이미 dockerfile이 있는 경로에 들어와 있으니 ’.’으로 해둔다.

docker build -t dash .

Image 실행

docker 이미지를 생성 했으면 이를 실행 해보자. 이미지 실행 코드는 다음과 같다.

• docker run -p 8050:8050 {image name}
• {image name}은 직전에 만들어두었던 image name이다.

$ docker run -p 8050:8050 dash

생성된 Dash앱 확인

생성된 앱을 확인 하기 위해서는 앱에 ’{host}:8050’을 입력해주면 된다. 이번에 ec2를 통해 만들어 둔건 다음과 같다. 서버 비용 때문에 언제 사라질지 모르며, 시간에 따라 ec2를 키고 꺼두어서 필요한 시간에만 열어두는 글도 차차 작성할 예정이다.

• Dash Test