2.7.1.KSB_Dockerize.md

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# Python 모듈 사용하기: KSB Dockerize
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`ksblib.dockerize` 라이브러리는 사용자가 프로그래밍한 Python 코드를 Docker 이미지로 자동변환하는 기능을 제공합니다. 또한 REST API 기능을 자동으로 추가하여, 사용자 Python 코드로 입력자료를 보내고 결과를 받을 수 있도록 해줍니다.


## 필요 라이브러리

- Python 3.5+

- Docker 18+
  - 명령창에서 `docker` 명령어가 실행되는지 확인

## 테스트 환경
- Ubuntu 16.04 및 Mac OS X
- Windows 에서는 테스트되지 않음

## 사용방법

### 1. 설치하기

`ksblib.dockerize`를 설치하기 위해, KSB 프레임워크 소스코드 폴더 안의 "ksblib" 폴더로 이동해 아래 명령어를 입력합니다.

```sh
$> python setup.py install
```

KSB 프레임워크가 설치되어있지 않다면 설치매뉴얼을 참고하여 KSB 프레임워크를 설치합니다.

### 2. base.py 와 main_func 생성하기

사용자 Python 코드들이 아래처럼 "modules" 폴더 안에 들어있다고 가정합니다. <b>참고</b>: 아래 구조는 하나의 예이고, 폴더이름 (여기서는 "modules") 및 구조는 사용자 임의로 생성할 수 있습니다.

```sh
# Example of user-provided folder structure.
-+ modules
    - __init__.py
    - base.py
    - requirements.txt
    - user_python_file_01.py
    - datafile01.pkl
    - ...
    -+ libraries
        - library01.py
        - ...
```

`ksb.dockerize` 라이브러리를 이용하기위해서는 반드시 두개의 파일이 "modules" 폴더 안에 들어있어야 합니다. 하나는 `__init__.py`이고 다른 하나는 `base.py`입니다. `__init.py__`는 비어있는 Python 파일이어도 상관없습니다 . `base.py`는 `main_func`이라는 함수를 포함하고 있어야 합니다. `ksb.dockerize` 라이브러리는 이 `main_func`을 불러 수행합니다. 예를 들면 아래와 같습니다.


```python
import json

def main_func(x, user_args=None):
    # In this example, x is Python string containing Json data.
    x = json.loads(x)
    input = x['input']

    # Do some work with the input data.
    added_input = input + input

    # Return results in Python string type.
    return str(added_input)
```
`x`는 REST API를 통해 입력받을 데이터로, <b>문자열</b> 형태입니다. `x`는 단순한 Python 문자열이어도 되고 (예: `'Hello World'`), 혹은 Json 문자열이어도 됩니다 (예: `'{"input": 4}'`). 위에 작성된 예제코드는 입력값 `x`가 Json 문자열이라고 가정하고 작성된 `main_func`입니다.

아래 코드는 `x` 가 단순 문자열이라고 가정하고 작성된 `main_func`입니다.

```python
def main_func(x, user_args=None):
    # In this example, x is Python string.
    input = x

    # Do some work with the input data.
    added_input = input + input

    # Return results in Python string type.
    return str(added_input)
```

`x`를 어떤 형태로 정의하고, 이를 `main_func`에서 어떻게 사용할지는 <b>전적으로 사용자 자유</b>입니다. 물론, 입력으로 오는 `x`의 형태와 그를 처리하는 방식이 <b>잘 맞아야만</b> 합니다. 또한, `main_func`은 마지막 줄에 보이는 것처럼, <b>반드시 문자열</b>형태의 결과를 `return`해야합니다.

아래에서 설명하는 모든 내용들은 `x`가 Json 문자열이라고 가정하고 작성된 코드를 사용합니다. `user_args`에 대한 사용법은 아래에서 설명합니다.

<b>참고</b>: "modules" 폴더 안에 있는 모든 파일들은 Docker 이미지 생성 시에 이미지 내부로 복사됩니다. 따라서 `base.py`에서 자유롭게 불러들여 사용할 수 있습니다. 또한 "modues" 폴더 안에 `base.py` 외에도 여러 사용자 Python 파일들을 넣은 후 `base.py`에서 불러들여 수행할 수도 있습니다.

### 3. main_func 수행 실험하기

`ksb.dockerize`를 이용하기 전에 `main_func`이 성공적으로 수행되는지 <b>반드시</b> 테스트되야 합니다. 이를 위해, "modules"의 상위 폴더에서 Python console을 열고 (e.g. `$> python` 혹은 `$> ipython`), 아래와 같이 입력합니다.

```python
from modules.base import main_func

x = '{"input": 4}'
main_func(x)
```

작성한 `main_func`이 에러없이 수행되도록 `main_func` 및 사용자 Python 코드들을 수정해야합니다.

<b>참고</b>: 실험 중 발생하는 에러는 주로, 1) 해당 모듈이 없다거나 혹은 2) 해당 파일이 없다는 에러일 것입니다. 두 에러 모두 기본적인 Python 프로그래밍 에러로, Google 검색을 통해 해결할 수 있습니다. 간단하게 예를 들면,

- 해당 모듈이 없는 경우
  - 사용자가 만든 Python script 파일을 "modules" 폴더 안에 넣은 후 `base.py`에서 `import`하여 사용하고자 할 때 발생할 수 있습니다. 이 경우에는, `import`시에 "modules" (즉, 최상위 폴더이름) 로부터 시작하면 대부분 해결됩니다. 즉, `from modules.xxx import xxx` 혹은 `import modules.xxx.xxx`와 같은 식이 됩니다.

- 해당 파일이 없는 경우
  - `base.py`에서 "modules" 폴더 안에 있는 파일에 접근하고자 할 때 이 에러가 발생할 수 있습니다. 간단한 경로 문제로, Python 코드에서 `os.path.dirname(__file__)`을 읽어오는 파일경로 앞에 붙여주면 대부분 해결됩니다.


### 4. Docker 이미지 생성하기

이미지는 Python 혹은 CLI를 이용하여 생성할 수 있습니다. 아래에서 각각에 대해 설명합니다.

#### 4.1 Python 이용하여 생성하기

위 과정까지 문제없이 끝났다면, 아래 Python 코드와 같이 `ksb.dockerize`를 실행합니다.

```python
from ksblib.dockerize import Dockerize

drize = Dockerize('docker_image_name', '/path/to/modules',
                  requirements=['numpy:scipy>=1.1.0'])
drize.build()
drize.run()
```

위 명령어는 "modules" 폴더에 있는 Python 코드들을 Docker 이미지로 만듭니다. 폴더경로 (`/path/to/modules`)는 절대경로입니다. 생성되는 이미지의 이름을 변경하려면 `docker_image_name`를 바꾸면 됩니다. `ksblib.dockerize`는 8080 포트로 REST API를 제공합니다. 다른 포트로 변경하려면, 마지막 줄을 `drize.run(port=9090)`처럼 변경하면 됩니다.

사용자 Python 코드에서 사용하는 Python 라이브러리가 있다면 Docker 이미지 생성시에 `requirements` 옵션을 이용해 설치할 수 있습니다. 각각의 라이브러리는 `:`로 구분하면 되며, 버전 정보도 명시할 수 있습니다.

라이브러리를 설치하는 또 다른 방법은, "modules" 폴더 안에 "requirements.txt" 파일을 생성하는 것입니다. "requirements.txt" 의 내용은 아래처럼 작성하면 됩니다.

```sh
numpy
scipy>=1.1.0
```

`ksb.dockerize`는 "requirements.txt" 안의 라이브러리를 먼저 설치하고, 그 후에 `requirements`로 명시된 라이브러리들을 설치합니다. 따라서 동일한 라이브러리가 두 곳에 모두 명시되었다면, `requirements`에 명시된 라이브러리가 최종 설치됩니다.

이미 생성된 Docker 이미지가 있어서, 다시 만들고 싶지 않다면 위 예제 코드에서 `drize.build()` 부분을 주석처리하면 됩니다.

만약, 입력값 `x`에 정보를 담아보내지 않고 Docker 이미지로 따로 전달하고 싶은 값이 있다면, `user_args`를 사용하면 됩니다. 예를 들면, `drize.run(user_args='Hello World')`와 같이 사용자변수를 전달할 수 있습니다.  새로 이미지를 생성하지 않더라도, 사용자변수는 기존 이미지로 전달됩니다. 전달받은 `user_args`는 `main_func`에서 사용할 수 있습니다. 예를 들면 아래와 같습니다.

```python
def main_func(x, user_args=None):
    if user_args is not None:
      user_args_str = 'User arguments: {0}'.format(user_args)
    else:
      user_args_str = 'No user arguments'
```

<b>참고</b>: `user_args`로 전달되는 값은 반드시 <b>문자열</b>이어야 합니다.

#### 4.2 CLI 이용하여 생성하기

KSB 프레임워크 소스코드 폴더 안의 "ksblib" 폴더로 이동합니다. 해당 폴더에서 아래와 같이 입력합니다.
```python
$> python ksblib/dockerize/call_dockerize.py -h
```

위 명령어는 CLI를 이용하여 Docker 이미지를 생성하는 Python script의 도움말을 출력합니다. 이 script를 이용하여 Docker 이미지를 생성하는 방법은 아래와 같습니다.

```python
$> python ksblib/dockerize/call_dockerize.py json_image /path/to/modules --port 8080 --user_args="\"Hello World\"" --python_libraries=numpy:scipy
```

이미지 이름 (`json_image`)와 폴더경로 (`/path/to/modules`)만 필수이며, 나머지는 모두 옵션사항입니다. `--port`는 접속 포트번호이고, `--user_args`는 문자열로 표현된 사용자변수, `--python_libraries`는 설치할 Python 라이브러리를 나타냅니다.

### 6. 생성된 Docker 이미지 실험하기

위 과정에 따라 Docker 이미지가 성공적으로 만들어지고 실행되었다면, 아래처럼 실험해 볼 수 있습니다.

```
$> curl -d '{"input": 4}' http://localhost:8080
```

위 명령어를 실행하면, 아래와 같은 작업이 순차적으로 수행됩니다.

1. `curl` 명령어가 문자열 `'{"input": 4}'`를 REST API를 통해 Docker 이미지 로 전송.
2. `ksb.dockerize`가 입력값을 `main_func`에 전달. <b>참고</b>: 위에서 설명한 예제들의 경우, `x`로 전달됨.
3. `main_func`이 문자열 `'8'`을 반환

혹은, 아래처럼 Python 명령어를 이용해 테스트해볼 수도 있습니다.

```python
import requests

r = requests.post('http://localhost:8080', data='{"input": 4}')
status_code = r.status_code
response = r.text
```

반환되는 값 `response`의 형식은 Python 문자열입니다.


### 7. 다양한 형태의 입력자료 사용법

위 예제에서는 문자열로 표현된 Json에 대해 처리하는 방법에 대해 설명하였습니다. 이번 장에서는 Json이 아닌 다른 형태의 Python 자료를 넘기고 싶을 경우에 대해 설명합니다.

#### 7.1 Numpy Array 넘기기

상술하였듯이 KSB Dockerize는 문자열로 입력자료를 주고 받습니다. 따라서 어떠한 형태의 자료든 상관없이, 문자열로 표현이 된다면 입력자료로 사용가능합니다. 먼저 입력자료를 전송받을 `base.py`를 아래와 같이 작성합니다.

```python
import numpy as np

def main_func(x, user_args=None):
    data = np.frombuffer(eval(x)).copy()
    data /= 10.

    return str(np.median(data))
```

위 코드는, Docker 이미지로 전송된 입력값을 Numpy Array로 변환한 후, 10으로 나누는 코드입니다. 리턴값은 Array의 평균값입니다 (주: 상술하였듯이 리턴값은 항상 문자열 형태여야 함).

작성된 파일을 기반으로 Docker 이미지를 생성합니다. 생성된 Docker 이미지로 자료를 전송하기 위해서는 아래와 같은 Python script를 이용합니다.

```python
import requests
import numpy as np

data = np.random.randn(100)
r = requests.post('http://localhost:8080', data=str(data.tobytes()))
```

위 코드에서 보이듯이 Numpy Array를 `tobytes()` 함수를 이용하여 Bytes Array로 변환한 후에 문자열로 변환합니다. 변환된 문자열을 생성된 Docker 이미지에 전송할 때에는 `requests` 라이브러리를 사용합니다.

결과값으로는, 위에 코드에 보이듯이, 표준정규분포에서 랜덤으로 선택된 100개의 수치를 10으로 나눈 후 평균값을 낸 값이 문자열로 리턴됩니다.


#### 7.2 Image 자료 전송하기

Numpy Array가 아닌 다른 형태의 자료도 동일한 방법으로 전송이 가능합니다. 예를 들어, 그림 파일을 전송받아 조작하고 싶은 경우의 `base.py`는

```python
from PIL import Image
from io import BytesIO


def main_func(x, user_args=None):
    # For Image data.
    im = Image.open(BytesIO(eval(x)))

    # Do whatever you want.
    ...

    return 'Some string value'
```

와 같이 작성하면 됩니다. 위 예제에서는 Pillow 라이브러리를 사용하였습니다. 따라서 Docker 이미지 생성시에 설치 라이브러리로 `pillow`를 명시해 주어야 합니다. 위 코드에서는 결과값으로 단순문자열을 돌려주지만, 그림 파일을 돌려줄 수도 있습니다 (주의: 물론 이 때도 문자열 형태로 돌려주어야 합니다).

자료를 전송하는 Python scrip는
```python
import numpy as np
from PIL import Image

with open('image.png', 'rb') as image:
    f = image.read()
    b = bytearray(f)

# Image manipulation.
r = requests.post('http://localhost:8080', data=str(b))
```
의 형태가 됩니다. Numpy Array 전송시와 마찬가지로, 그림 파일의 Bytes Array 값을 문자열 형태로 넘겨주면 됩니다.

이와 같은 방법으로 영상은 물론 음성을 포함하는 어떠한 형태의 자료도 Docker 이미지로 전송할 수 있습니다.