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최근에 드라마를 보다가 스크랩을 하고 싶어졌다. 인스타나 블로그질이라는걸 해보고 싶었는데 뭔가 이미지를 따는게 귀찮았다. 찾아보니 유튜브 영상을 바로 다운로드 해줄 수 있는 파이썬 라이브러리가 있길래 영상을 다운로드 받아서 이미지 추출까지 해주는 라이브러리를 한큐에 만들고자 한다. pytube 설치 $ pip install pytube ffmpeg 설치 # 윈도우의 경우에는 다운로드 받아서 폴더에 압축을 풀고 환경설정만 잡으면 된다. $ sudo apt install ffmpeg 코드작성 from pytube import YouTube from urllib import parse import datetime as dt import sys import os DOWNLOAD_FOLDER = "./Downloads" url = None duration = 1 distdate = dt.datetime.now().strftime("%Y%m%d") # 혹시 까먹을 까봐 args 실행코드만 출력하면 관련 args에 관한 정보를 출력 if len(sys.argv) <= 1: print("args:2 => 유튜브 주소") print("args:3 => 분당 장수 (최대 1800)") sys.exit(0) # 두번째 유튭 주소 입력시 if len(sys.argv) >= 2: url = sys.argv[1] # 분당 몇장 출력 할것인지 계산 처리 1입력시 1초 한장 if len(sys.argv) >= 3: duration = int(sys.argv[2]) duration = 1800 if duration > 1800 else duration duration = round( (duration / 60),2) # ffmpeg 실행 코드 ffm = 'ffmpeg -ss 00:00:0

  개요 FFmpeg는 멀티미디어 파일을 처리하는 오픈 소스 패키지다. 워낙 멀티미디어 파일 관리에는 크기 조정, 인코딩/디코딩, 노이즈 제거, 압축, 썸네일 생성 등과 같은 다양한 일반 작업이 포함되어 있다보니 이러한 작업을 수행하기 위해 FFmpeg는 수십 개의 라이브러리와 함께 설치 된다. 최근 들어서 인공지능, 머신러닝 분야에서도 사용되어지다 보니 FFmpeg의 중요성을 고려하여 Arch Linux에 FFmpeg를 설치하는 가능한 방법을 알아본다. Pacman을 사용하여 설치하는 방법 Pacman은 Arch Linux의 공식 패키지 관리자이다. FFmpeg도 포함되어 있다. 패키지를 설치하기 전에 시스템 패키지를 업데이트하는 것이 좋다. $ sudo pacman -Syu $ sudo pacman -S ffmpeg [sudo] USER 암호: 경고: ffmpeg-2:5.1.2-1는 최신 버전입니다. -- 재설치 의존성 해결 중... 꾸러미 충돌을 찾는 중... 꾸러미 (1) ffmpeg-2:5.1.2-1 총 다운로드 크기: 11.19 MiB 총 설치 크기: 36.59 MiB 알짜 업그레이드 크기: 0.00 MiB :: 설치를 진행하시겠습니까? [Y/n] y :: 꾸러미 가져오는 중... ffmpeg-2:5.1.2-1-x86_64 11.2 MiB 1447 KiB/s 00:08 [##########################################] 100% (1/1) 키링의 키를 검사 중 [##########################################] 100% (1/1) 꾸러미 무결성 검사 중 [####################################

개요 머신러닝이나 딥러닝이 많이 보편화 되고 관공서에서도 관심을 갖으면서 우분투가 확실히 대세로 자리 잡음을 느낀다. 쥔장의 개인적인 성향이 많은 사람들이 관심 갖으면 다른 유니크한 것들을 찾기 시작 하는데 최근에 꽃힌 OS 가 Arch Linux (아치 리눅스)다. 우분투를 기본적으로 사용 하다보면 설치하거나 업데이트를 할때에 습관적으로 "sudo apt update && sudo apt dist-upgrade" 명령을 날리곤 한다. 그러다보니 문득 Arch Linux 는 습관이 들어 있지도 않고 하다보니 이번 기회에 정리를 해두려 한다. 데비안 우분투와 마찬가지로 오리지널 Arch를 사용하든 Manjaro 및 Garuda Linux와 같은 Arch 기반 배포판을 사용하든 간단한 명령으로 시스템을 안전하게 업데이트하는 방법을 보여준다 모든 Linux 배포판에서는 패키지를 최신 상태로 유지하는 것이 중요하다고 생각되어진다. Arch는 수시로 최신 업데이트를 제공하고 있고 시스템 손상 및 패키지 손상을 방지하려면 효과적인 백업과 함께 자주 업데이트해야 한다.   Arch Linux 시스템 업데이트 대부분의 아치 기반 배포판은 apt 대신에 pacman 이라는 패키지 관리자를 이용한다. 사용자 계정에 sudo 액세스 권한이 필요하다 $ sudo pacman -Syu [sudo] USER 암호: :: 꾸러미 데이터베이스 동기화 중... core 161.7 KiB 323 KiB/s 00:01 [##########################################] 100% extra 1857.5 KiB 1451 KiB/s 00:01 [##########################################] 100% community

GraphQL 서버는 스키마를 사용하여 데이터의 모델을 설명할 수 있다. 데이터 테이블에 필드가 있는 유형 의 계층 구조를 정의한다. 또한 클라이언트가 실행할 수 있는 query(읽기) 와 mutation(쓰기, 수정)을 제공한다. 스키마의 기본과 Strawberry를 사용하여 빌드하는 방법에 대해 알아보자 스키마 정의 언어(SDL : Schema definition language) GraphQL 서버 스키마를 생성하는 방법에는 두 가지가 있다. 하나는 "스키마" 우선 방식 그리고 또 다른 하나는 "코드" 우선 방식 이다. Strawberry 는 코드 우선 방식으로 정의한 스키마만 지원한다. 코드 우선 방식으로 들어가기 전에 스키마 정의가 무엇인지 알아보자. 스키마(Schema) 는 GraphQL 사양에 포함된 GraphQL의 스키마 정의 언어를 사용함으로써 작동하는 것을 의미한다. SDL을 사용하여 정의한 스키마의 예시 type Book { title: String! author: Author! } type Author { name: String! books: [Book!]! } 스키마는 이들 사이의 모든 유형과 관계를 정의한다. 이를 통해 클라이언트 개발자는 사용 가능한 데이터를 확인하고 해당 데이터를 특정하여 하위 집합을 요청할 수 있다. @ !(느낌표) 필드가 null을 허용하지 않음을 지정한다. 스키마는 데이터를 가져오는 방법을 지정하지 않는다. 나중에 리졸버를 정의할 때 구현한다. 코드 우선 접근 방식 위에 언급했듯이 Strawberry는 코드 우선 접근 방식을 사용한다. 아래 예시를 보면 쉽게 이해 할 수 있다. import typing import strawberry @strawberry.type class Book: title: str author: "Author" @strawberry.type class Aut

이 튜토리얼(https://strawberry.rocks/docs)은 다음과 같이 활용이 될 수 있다 GraphQL 원리에 대한 기본적인 이해를 돕는다 Strawberry를 사용하여 GraphQL 스키마 정의 할 수 있다. 스키마에 대해 쿼리를 실행할 수 있는 Strawberry 서버 를 구축 할 수 있다. 사용자가 명령줄과 Python에 익숙하고 최신 버전의 Python(3.7+)이 설치되어 있다고 가정한다. Strawberry는 Python의 데이터 클래스 및 유형 힌트 기능 위에 구축됩니다. 1단계: 새 프로젝트 생성 및 Strawberry 설치 virtualenv 를 통해서 "strawberry debug" 서버를 설치설치 한다 $ mkdir strawberry-demo $ cd strawberry-demo $ python -m venv virtualenv $ source virtualenv/bin/activate $ pip install 'strawberry-graphql[debug-server]' 2단계: 스키마 정의 모든 GraphQL 서버는 스키마를 사용하여 클라이언트가 쿼리할 수 있는 데이터 구조를 정의한다. 하기 예제에서 타이틀과 예약자를 이용하는 예약(부킹) 쿼리하는 서비스를 구성한다. 에디터에서 schema.py 파일을 생성하고 다음 내용이 포함될 수 있도록 한다. # schema.py import typing import strawberry @strawberry.type class Book: title: str # 예약 타이틀 author: str # 예약자 @strawberry.type class Query: books: typing.List[Book] 클라이언트가 0개 이상의 부킹 목록을 반환하는 쿼리를 실행할 수 있는 GraphQL 스키마가 생성되었다. 3단계: 데이터 세트 정의 이제 스키마 구조가 있으므로 데이터 자체를 정의할 수 있다.