R 로 API 서버를 만드는 4가지 방법(은 삽질기)

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## R 로 API 서버를 만드는 4가지 방법.tiny[(은 삽질기)]

### <https://mrchypark.github.io/apiR>

#### [[pdf버전]](https://github.com/mrchypark/apiR/blob/master/docs/apiR.pdf) [[문의하기]](http://pf.kakao.com/_RXANd) [[의견 및 오류 신고]](https://github.com/mrchypark/apiR/issues/new)
#### [스타누르기](https://github.com/mrchypark/apiR)는 컨텐츠 제작자를 춤추게 합니다.

### 박찬엽

### 2017년 10월 28일

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## 발표자 소개
.center[
  ### .pen-p[질문 / 상담 / 잡담 대환영!]
]

.pull-left[
 .pull-right[
 
 
 
 ![](https://avatars2.githubusercontent.com/u/6179259?v=4&s=460)
 ]
]
.pull-right[
### 박찬엽 
- 서울도시가스 선행연구팀 연구원
 * 챗봇 엔진 개발 및 서버 구축
- 패스트 캠퍼스 데이터 분석 R 강의
 * [데이터 분석을 위한 중급 R 프로그래밍](http://www.fastcampus.co.kr/data_camp_dabrp/)
- R 네이버 뉴스 크롤러 [N2H4](https://github.com/forkonlp/N2H4) 관리자
 * [ForkonLP](https://forkonlp.github.io/) 프로젝트
 
 
- .yellow[**KAKAO**]@[알코홀릭](http://pf.kakao.com/_RXANd) R 질문방
- .blue[**FACEBOOK**]@[mrchypark](https://www.facebook.com/mrchypark)
- .gray[**GITHUB**]@[mrchypark](https://github.com/mrchypark)
]

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## R 로 API 서버를 만드는 4가지 방법.tiny[(은 삽질기)]

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## 자매품

## .pen-p[[R로 웹 데이터를 가져오는 4가지 방법.tiny[(은 크롤링)]](https://mrchypark.github.io/getWebR/)]

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## 의사 결정을 위한 데이터 분석 프로젝트의 단계

### [데이터 확보][101] - [전처리][102] - [모델링][103] - [시각화][104] - [문서화][105]

[101]: https://mrchypark.github.io/getWebR/
[102]: https://mrchypark.github.io/dabrp_classnote3/class4
[103]: https://mrchypark.github.io/tqk_docs/tidyquant-with-tqk.html
[104]: https://mrchypark.github.io/dabrp_classnote3/class5
[105]: https://mrchypark.github.io/dabrp_classnote2/class7
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## 머신러닝 프로젝트의 단계

### .gray[데이터 확보] - .gray[전처리] - .gray[모델링] - .yellow[제품화]

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## 제품화

머신러닝 프로젝트의 결과물을 서비스에 활용하는 것 또한 많은 노력이 필요함

![](http://www.mattford.com/blog/wp-content/uploads/2015/02/is-ford-discontinuing-the-v8-engine-2017-gt-raptor-mustang-ecoboost-v6-horsepower-output-epa-economy.jpg)

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## 제품화하는데 노력이 덜 드는 방법은 없을까

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![](https://github.com/mrchypark/apiR/blob/master/docs/img/sa.png?raw=true)

---
class: inverse
.pull-left[
## 마이크로 서비스형 설계

장점

1. 기능 단위로 완결되어 개발 단위가 작음
1. 개별 서비스간의 의존성이 적어 유연함
1. 단일 모듈 장애시 전체 서비스의 영향이 적음

단점

1. 개별 서비스의 테스트 뿐만 아니라 전체 테스트가 필요
1. 서비스간 인터페이스 정의와 관리 이슈가 발생
1. 전체 서비스의 로그 관리를 위한 솔루션 필요
]
.pull-right[ 
 
![](https://github.com/mrchypark/apiR/blob/master/docs/img/msa.png?raw=true)
]

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## 그럼 이거만 만들 줄 알면...!

![](https://github.com/mrchypark/apiR/blob/master/docs/img/ms.png?raw=true)

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## 그럼 작은 API 서버를 R로 만들어 보자

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## API 서버

[http 표준][http]으로 .pen-p[요청]을 받아서 처리하여 .pen-p[응답]하는 서버

![](http://thefoxlab.com/upload/technology_icon/API-Development.png)

[http]: https://ko.wikipedia.org/wiki/HTTP

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## http/1.1 명세
 
 
![](https://github.com/mrchypark/apiR/blob/master/docs/img/http.png?raw=true)

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## 아 됐고!

![](http://file2.instiz.net/data/file2/2015/10/15/6/6/7/66754086a69077c7ff4c79e9251de896.jpg)

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## 두 가지만 알면 됩니다.

## GET .small[.pen-p[vs]] POST

.footnote[

심지어 POST만 알아도 됨.

]

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## GET 이란

브라우저에서 주소를 입력하고 엔터를 치는 것!

![](https://github.com/mrchypark/apiR/blob/master/docs/img/addressenter.png?raw=true)

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## 그럼 서버는

요청하면 주기로 정해진 데이터(ex> 이미지 파일)를 제공

![](https://raw.githubusercontent.com/mrchypark/apiR/master/docs/img/source.png)

---
class: inverse

## 우리 GET 서버가 할 일

서버에게 GET 요청이 오면 필요한 데이터를 전달해주기.

```{}
"안녕하세요!!"
```

### [jug][jug]를 소개합니다!

```{}
if (!requireNamespace("jug")) {
  install.packages("jug")}
library(jug)

jug() %>% 
  get("/", function(req, res, err){
    res$json(enc2utf8("안녕하세요!!"))
    return(res)
  }) %>%
  simple_error_handler_json() %>%
  serve_it()
```
```
Serving the jug at http://127.0.0.1:8080
```

[jug]: http://bart6114.github.io/jug/articles/jug.html

---
class: inverse

## R로 [GET 요청][get]하기

R에서 http 표준의 요청을 처리해 주는 유용한 패키지는 [httr][httr]입니다.

```r
if (!requireNamespace("httr")) {
  install.packages("httr")}
```

```
## Loading required namespace: httr
```

```r
library(httr)

target<-"http://127.0.0.1:8080/"
content(GET(url=target))
```

```
## [1] "안녕하세요!!"
```

[get]: https://mrchypark.github.io/r/httr/api/%ED%95%9C%EA%B8%80-%EB%9D%84%EC%96%B4%EC%93%B0%EA%B8%B0-API-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0.html
[httr]: https://github.com/r-lib/httr

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## .yellow[GET 서버]를 만들었다!

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## R로 api 서버를 만드는 첫 번째 방법!

## [jug][jug] 패키지를 사용

[jug]: https://github.com/Bart6114/jug

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## 이제 POST 서버를 만들어 보자

---
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## 더 알아야 할 것

## 요청(request) .small[.pen-p[vs]] 응답(response) + 헤더(header)1

.footnote[
1. 헤더(header): <http://www.w3ii.com/ko/http/http_header_fields.html>
]
---
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## GET과 POST의 차이점

요청 헤더에 body라는 이름으로 값을 보내면 POST이고 없으면 GET

### R 함수로 예를 들면

.pull-left[

```r
# 입력없이 결과를 주는 GET
R.Version()
```

```
## $platform
## [1] "x86_64-w64-mingw32"
## 
## $arch
## [1] "x86_64"
## 
## $os
## [1] "mingw32"
## 
## $system
## [1] "x86_64, mingw32"
## 
## $status
## [1] ""
## 
## $major
## [1] "3"
## 
## $minor
## [1] "4.1"
## 
## $year
## [1] "2017"
## 
## $month
## [1] "06"
## 
## $day
## [1] "30"
## 
## $`svn rev`
## [1] "72865"
## 
## $language
## [1] "R"
## 
## $version.string
## [1] "R version 3.4.1 (2017-06-30)"
## 
## $nickname
## [1] "Single Candle"
```
]
.pull-right[

```r
# a, b 입력으로 결과를 주는 POST
a<-1;b<-2
sum(a,b)
```

```
## [1] 3
```
]

---
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## 우리 POST 서버가 할 일

서버에게 POST 요청이 한글 문장을 "sent"라는 이름으로 같이 보내면 띄어쓰기 개수를 세서 줌.

```{}
# 입력
"{sent='R 로 API 서버를 만드는 4가지 방법(은 삽질기)'}"

# 예상 결과
"7"
```

---
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## stringr with jug

[stringr][stringr]은 [정규표현식][regex]을 활용한 글자 처리를 도와주는 패키지

```{}
if (!requireNamespace("jug")) {
  install.packages("jug")}
library(jug)

if (!requireNamespace("stringr")) {
  install.packages("stringr")}
library(stringr)

count_ws<-function(sent){
 stringr::str_count(sent, "[[:space:]]")
}

jug() %>% 
  post("/", decorate(count_ws)) %>%
  simple_error_handler_json() %>% 
  serve_it()
  
```

[stringr]: https://github.com/tidyverse/stringr
[regex]: https://mrchypark.github.io/dabrp_classnote3/class4

---
class: inverse

## R로 POST 요청하기

[httr][httr]로 POST 요청을 해보겠습니다.

```r
library(httr)

url<-"http://127.0.0.1:8080"
body<-list(sent="R 로 API 서버를 만드는 4가지 방법(은 삽질기)")
content(POST(url, body=body),"text")
```

```
## No encoding supplied: defaulting to UTF-8.
```

```
## [1] "{\"status\":\"page not found\",\"status_code\":404}"
```

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## .yellow[POST 서버]를 만들었다!

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## R의 서버 개발 패키지들

### [httpuv][httpuv], [Rserve][Rserve], [jug][jug], [plumber][plumber], [fiery][fiery]

[httpuv]: https://github.com/rstudio/httpuv
[Rserve]: https://github.com/s-u/Rserve
[jug]: https://github.com/Bart6114/jug
[plumber]: https://github.com/trestletech/plumber
[fiery]: https://github.com/thomasp85/fiery

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## 이렇게 많은 패키지가 있는데...

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## 오픈소스 사용시 중요한 점.

### 사용자층이 넓을 것, .yellow[설명서가 충실할 것], 버전이 1.X.X 이상일 것 등등

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## [reticulate](https://github.com/rstudio/reticulate) 를 소개합니다!

python 패키지를 R에서 사용할 수 있게 해주는 패키지

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## [Flask](https://github.com/pallets/flask)

python의 가볍고 유명한 웹 서버 개발 프레임워크

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## github 스타 수
.pull-left[

[plumber][plumber]: 453    
[Rserve][Rserve]: 161    
[jug][jug]: 119    
[fiery][fiery]: 114    
[httpuv][httpuv]: 98

]
.pull-right[
# [Flask](https://github.com/pallets/flask): 30,605    
]

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## R로 api 서버를 만드는 두 번째 방법!

## python의 [flask][flask]를 이용하기

[flask]: https://github.com/pallets/flask

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## [lumiamitie][flaskr]님께서 초기 .yellow[삽질]을 대신해 주셨습니다!

<http://lumiamitie.github.io/r/flask-on-r/>

![](https://raw.githubusercontent.com/mrchypark/apiR/master/docs/img/flaskr.png)

[flaskr]: http://lumiamitie.github.io/r/flask-on-r/

---
class: inverse

## GET 서버 예시

```{}
library('reticulate')

flask = import('flask')
app = flask$Flask('__main__')

app$route('/')({
  index = function() {return('Hello R user Conference!')}
})

app$run()
```

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# 시연

![](https://raw.githubusercontent.com/mrchypark/apiR/master/docs/img/chatbot.png)

---
class: inverse

## flask on r

.pull-left[
### 장점

- flask의 풍부한 자료를 활용

![](http://mblogthumb3.phinf.naver.net/20151130_130/jklcompany21_1448871365584EQsUP_PNG/%C5%E4%B3%A2_%BD%C5%B3%AD%B4%D9.png?type=w2)
]
.pull-right[
### 단점

- python 도 알아야 함

![](http://mblogthumb2.phinf.naver.net/20140408_273/kkyy20455_1396957263255wQqIn_PNG/9.png?type=w2)
]

---
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## 더 좋은 방법은 없을까

---
class: inverse

![](https://github.com/mrchypark/apiR/blob/master/docs/img/faas.png?raw=true)

---
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## 서버도 몰라도 됨

![](https://github.com/mrchypark/apiR/blob/master/docs/img/mstof.png?raw=true)

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## R로 api 서버를 만드는 세 번째 방법!

[![](https://camo.githubusercontent.com/cf01eefb5b6905f3774376d6d1ed55b8f052d211/68747470733a2f2f626c6f672e616c6578656c6c69732e696f2f636f6e74656e742f696d616765732f323031372f30382f666161735f736964652e706e67)][faas]

[faas]: https://github.com/openfaas/faas

---
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![](https://camo.githubusercontent.com/08bc7c0c4f882ef5eadaed797388b27b1a3ca056/68747470733a2f2f7062732e7477696d672e636f6d2f6d656469612f4446726b46344e586f41414a774e322e6a7067)

---
class: inverse

## 표준 입출력으로 함수 작성

```{}
## 표준 입력을 받아 line 객체로 저장
f <- file("stdin")
open(f)
line<-readLines(f, n=1, warn = FALSE)

## 데이터를 처리하여 result 객체로 저장
result<-paste0("Hi ", line)

## 표준 출력으로 결과 전달
write(result, stderr())
```

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class: inverse

## 친절한 [예시](https://github.com/openfaas/faas/tree/master/sample-functions/BaseFunctions/R)

![](https://github.com/mrchypark/apiR/blob/master/docs/img/rfaas.png?raw=true)

---
class: inverse

## 서버는 몰라도

[docker](https://www.docker.com/)를 좀 알면 편합니다.

```{}
FROM artemklevtsov/r-alpine:latest

ADD https://github.com/openfaas/faas/releases/download/0.6.1/fwatchdog /usr/bin
RUN chmod +x /usr/bin/fwatchdog

WORKDIR /root/

COPY handler.R .

ENV fprocess="Rscript handler.R"

HEALTHCHECK --interval=1s CMD [ -e /tmp/.lock ] || exit 1

CMD ["fwatchdog"]
```

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[![](https://appirio.com/wp-content/uploads/2014/01/docker-logo-300x248.png)](https://www.docker.com/)

## .pen-p[는 사랑입니다.]

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## R로 api 서버를 만드는 마지막 방법!

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## 저한테 연락하시면 됩니다.
.center[
  ![](https://item.kakaocdn.net/do/d0195d9f27e6eab9548b7ce619b07c54617ea012db208c18f6e83b1a90a7baa7)
]
---
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# 끝!
### <https://mrchypark.github.io/apiR>

#### [[pdf버전]](https://github.com/mrchypark/apiR/blob/master/docs/apiR.pdf) [[문의하기]](http://pf.kakao.com/_RXANd) [[의견 및 오류 신고]](https://github.com/mrchypark/apiR/issues/new)