websitegroupc

요번 프로젝트는 MySQL DB와 연동하여 DB를 사용자가 원하는 항목을 선택하여 조회하고

이를 다운받을수 있게하는것 + .py파일을 그대로 사용하여 Flask 서버를 열고(django로 변경가능) 해당 서버와 연동하여 머신러닝 딥러닝을 수행하는 프로젝트다.

1. test.py를 cmd로 실행하면 localhost:port형식으로 실행하는데 외부에서도 접근가능하도록 0.0.0.0으로 IP를 설정해주면 외부에서 서버를 연 IP로 접근할수 있다, 홈페이지 제작시에는 사용중인 PC의 IP로 URL를 설정했으니 변경할경우 한꺼번에 변경해주면 쉽게 변경가능하다.

2. 프로젝트에 사용 : Python, JS, CSS, HTML, PHP, MySQL, Excel, sql문법, photoshop ,Oracle(DB설정시 사용)이 사용되었다.

3. 원래는 머신러닝 부분을 미리 학습시킨 model을 JSON형식으로 변경하고 이를 JS로 연동하려고 했는데, ## .py파일을 그대로 사용하는 방법은 없을까라는 생각을 하여 php도 공부하게 되었다.

안타깝게도, github에서 제공하는 홈페이지는 php와 같은 동적 페이지를 만들수는 없어서 dothome의 무료 호스팅을 통해 홈페이지를 만들었다.

git홈페이지와 별도로 dothome에서도 홈페이지를 구축하였다. 각 사이트는 동일하지만 속도면에서는 dothome 홈페이지가 훨씬 빠르다.

https://aminoragit.github.io/websitegroupc/

http://groupc.dothome.co.kr/index.html (만료됨 ㅠㅠ)

서버 여는법

flask 폴더를 보면 test.py가 있다, flask 폴더에서 cmd를 열어주고

python test.py를 실행해주면

와 같이 뜨는데 이때 인터넷 주소로 localhost:5000/머신러닝명 을 쳐주면 해당 머신러닝 페이지로 넘어간다.
머신러닝명: tree, kmeans,knn, Gradient, r_forest, keras

ex ) localhost:5000/tree

외부사이트에서 접속할경우 cmd->ipconfig->ipv4의 주소로 쳐주면된다.
ex) 192.168.0.231 <== ipv4
192.168.0.231:5000/tree
로 실행하면 외부에서도 접속이 가능하지만 서버를 열어놔야지만 가능하다, Django로 이식할 예정