• willow 회사와 협업하여 willow-api를 사용.
• willow-db를 공유해서 우리 서비스에서 데이터가 바뀌면 willow의 db가 변경되는 api를 작성해야하는 상황.
• willow를 사용하는지 안하는지에 대한 구분을 통해서 willow db가 수정된다.
  

상황

• willow api 사용 기능을 추가 후 유저 추가, 수정, 삭제, 등의 기능에 willow db 데이터도 수정되게 코드 수정을 한다.
• 유저의 경우 만1세 이상이 아니면 willow 사용이 되지 않아서 만0세인 경우에는 강제로 willow db에 만, 년도를 -1을 만들어주기로 했다.

  ex) 2024-01-01년생 → 2023-01-01년생으로 willowdb에만 저장

오류

willow 코드를 적용한 유저 삭제 부분에서 오류가 발생했다.

원인1 : willow 를 사용하지 않았을때 test 부족

수정전

USING_HC_YN 가 없는 상황에서는 오류가 발생한다. 그러니 옵셔널 체이닝을 사용해서 작성해주면 좋다.

        if (willowData.USING_YN === "Y") {

수정 후

옵셔널 체이닝을 사용하면 없는경우에도 비교가 가능해서 오류를 방지할 수 있다.

             if (willowData?.USING_YN === "Y") {

해결

        /*****************************************************
         *             willow DB 정보 업데이트
         *****************************************************/
        const willowCheckInfo = {
          country_code,
          id,
        };
        // willow사용 확인
        const willowData = await services.willowCheck(
          willowCheckInfo
        );

        // willow db정보 업데이트
        if (willowData?.USING_YN === "Y") {
          try {
            await willow.updateInfo(willowData);
          } catch (error) {
            try {
              // willow 오류 기록
              await models.insertLog(
                id_num,
                req.body,
                error,
                req.originalUrl,
                "UPDATE"
              );
            } catch {
              // 오류 LOG 저장시에 발생하는 오류는 무시
            }
          }
        }

원인2: 생년월일이 없을때의 예외처리 부족

생년월일은 입력하지 않은 경우에 오류가 발생항 예외처리가 없었음

수정 전

생년월일에 대한 내용을 if 밖에서 작성해서 willow를 사용하지 않는 경우 검증을 안해봐서 오류가 발생함

    if (USING_YN === "Y") {
      willowData = await models.readStudentInfo(params, Id);
    }
    // ★ 생년월일 검증 및 수정 코드 if 밖에 있음
    willowData.birthday = util.birthdayCheckForWillow(willowData.birthday);

수정 후

    // willow 저장하기 위한 학생정보 조회
    if (USING_YN === "Y") {
      willowData = await models.readStudentInfo(params, Id);

      // ★willow를 사용하는 if문 안에서 birth를 검증하는 코드 추가
      if (willowData?.birthday) {
        willowData.birthday = util.birthdayCheckForWillow(willowData.birthday);
      }

    }

코드 작성시 가독성 항상 생각하기

내가 작성코드

  willowStudentCheck: async (params, Id) => {
    let willowData = {};

    // willow 사용 YN (USING_YN)
    const { USING_YN } = await models.readWillow(params);

    // willow 저장하기 위한 유저정보 조회
    if (USING_YN === "Y") {
      willowData = await models.readInfo(params, Id);
      if (willowData?.birthday) {
        // 만0세 라면 만1세로 변경
        willowData.birthday = util.birthdayCheck(willowData.birthday);
      }
    }
    willowData.USING_YN = USING_YN;
    return willowData;
  },

팀장님 가독성 개선 코드

  willowStudentCheck: async (params, Id) => {
    // 도장 willow 기기 사용 YN (USING_HC_YN)
    const { USING_YN } = await dojangModels.readDojangWillow(params);

    // willow o
    if (USING_YN === "Y") {
      const willowData = await models.readInfo(params, Id);
      if (willowData?.birthday) {
        // 만0세 라면 만1세로 변경
        willowData.birthday = util.birthdayCheck(willowData.birthday);
      }
      return { USING_YN, ...willow };
    }

    // willow x
    else {
      return { USING_YN };
    }
  },

ip주소 확인

ip address

확인 했을때 eth0: 옆에 있는 inet(IP) 확인.

sudo apt install openssh-server

SSH 서버와 클라이언트 등 관련 유틸의 설치 여부를 확인한다.

dpkg -l | grep openssh

서비스 실행 여부 확인

sudo service ssh status

확인해보면 Active: inactive (dead) 로 되어있어서 활성화 해줘야한다.

sudo service ssh start

이렇게 해주면 Active: active (running)으로 되어있는것을 볼 수 있다.

방화벽 확인

sudo apt install ufw

방화벽 상태 확인

sudo ufw status

방화벽 활성화

sudo ufw enable

방화벽 ssh 포트번호(22) 허용

sudo ufw allow 22/tcp

vscode, cursor에서 접속하기

다른 컴퓨터로 SSH 접속을 하려면 그 컴퓨터의 user ID와 IP 주소를 알아야 한다. 후자의 경우 1번 과정에서 메모해두었고, 전자의 경우 쉬이 알 수 있다. 터미널 창의 프롬프트 앞, @ 앞에 붙은 것이 유저 아이디이다. 필자의 경우 itricat이었다.

• User ID: jungwoo
• IP: 여기서 확인한 IP주소
  

cutsor나 VSCode에서 ssh연결을 하려면 아래의 명령어를 작성한다.

ssh -Y jungwoo[@0.0.0.0]

ssh configuration file 저장소 선택

명령어를 치면 아래의 내용을 선택하라고 한다.

1. C:\Users\user.ssh\config - 이건 이 컴퓨터의 user라는 사용자가 사용할때만 적용하도록한다.
   
2. C:\ProgramData\ssh\ssh_config - 이건 이 컴퓨터의 전체사용자에 적용하도록 한다.

혼자 노트북을 사용하는 입장에서는 뭐든 상관은 없지만 혹시 모르니 내꺼에만 적용되도록 하자

vscode에서 프로젝트를 할때는 파일을 열어서 수정이 가능하지만 aws에 서버를 가지고 있으면 vscode에서 설정이 불가하기 때문에 수정 방법을 정리한다.

.env파일이 있는 위치로 이동

cd 경로이동

수정모드로 .env 파일 열기

vi .env

insert 수정하도록 설정

i

1. 내용 입력

2. ESC 누르기

3. 저장 후 종료(:wq)

:wq

만약에 이거 안해주고 그냥 :w로 종료했으면 .env.swp 파일(임시파일)이 생성되된다.

제거 해주면 됨. 그러고 다시 작성해줘야함

rm .env.swp 

sudo apt-get install curl

nvm, node.js, pm2가 기본적으로 설정이 되어있다는 가정하에 진행하겠습니다.

만약, 안되어 있다면 아래 포스팅을 참고하세요 초기세팅 | nvm, node.js 및 pm2 설정하기

express 설치

npm install express

typescript 설치

npm install -g typescript 

typescript 버전 확인

tsc --version
tsc --version@4.9.5

타입스크립트 설정파일(tsconfig.json) 생성

tsc —init

target 옵션을 자바스크립트 언어 버전에 맞는 것으로 지정 es2016 → es2020

javascript 버전 확인

node -p "process.versions.v8"  

ts-node 패키지 설치

npm install -g ts-node

WSL 2에 Node.js 설치

nvm, node.js 및 pm2 설치

1. nvm 설치

Ubuntu 명령줄(또는 선택한 배포판)을 엽니다.

명령을 사용하여 cURL(명령줄을 사용하여 인터넷에서 콘텐츠를 다운로드하는 데 사용되는 도구)을 설치합니다

sudo apt-get install curl

nvm을 설치합니다.

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/master/install.sh | bash

설치를 확인

command -v nvm

'nvm'이 반환됨

'명령을 찾을 수 없음' 메시지가 수신되거나 응답이 없으면 현재 터미널을 닫았다가 열고 다시 시도해 보세요. nvm github 리포지토리에서 자세한 정보를 알아보세요.

2. node.js 설치

명령을 사용하여 현재 설치된 노드 버전을 나열

nvm ls 

Node.js의 현재 버전과 안정적인 LTS 버전을 모두 설치합니다. 이후 단계에서는 nvm 명령을 사용하여 Node.js의 활성 버전 간에 전환하는 방법을 알아봅니다.

• Node.js의 현재 안정적인 LTS 릴리스를 설치합니다(프로덕션 애플리케이션에 권장).

nvm install --lts

• Node.js의 현재 릴리스를 설치합니다(최신 Node.js 기능 및 개선 사항을 테스트하지만 문제가 발생할 가능성이 높음).

nvm install node

설치된 노드 버전을 나열

nvm ls

Node.js가 설치되어 있는지 여부 및 현재 기본 버전을 확인합니다.

node --version  

사용할 노드js 버전을 변경

nvm use v18.20.4

use로 사용했더니  

root@DESKTOP-GDPLMAE:~# nvm use v18.20.4
N/A: version "v18.20.4 -> N/A" is not yet installed.

You need to run "nvm install v18.20.4" to install it before using it.

install 을 사용하라고 나온다

nvm install v18.20.4

완료!

3. pm2 설치

npm install -g pm2

실행방법

# dev라는 브랜치의 내용을 pull한다
git pull origin dev

# 패키지를 설치한다.
npm i

# 환경을 실행한다.
./local.sh

mysql 설치

sudo apt update

sudo apt install mysql-server

우리가 사용하는건 ams RDS db를 연결하는거라 mysql client로 다시 설치

sudo apt install mysql-client

연결시도

mysql -h <db연결url> -P 3306 -u <username> -p

연결 완료

root@DESKTOP-GDPLMAE:~# mysql -h <db연결url> -P 3306 -u <username> -p
Enter password: 
Welcome to the MySQL monitor.  Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is 101223
Server version: 8.0.33 Source distribution

Copyright (c) 2000, 2024, Oracle and/or its affiliates.

Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its
affiliates. Other names may be trademarks of their respective
owners.

Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.

확인해보기

MySQL [(none)]> show databases;
+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| dbname1            |
| information_schema |
| mysql              |
| performance_schema |
| sys                |
| dbname2            |
+--------------------+
6 rows in set (0.005 sec)

.env파일이 없으면 db와 연결이 안되니 파일 요청하기

초기세팅 | git .env파일 push 안되게 해야함

1. oh-my-zsh 설치

sudo apt install zsh

참고 블로그 - oh my zsh (여기서 스크립스 코드 추출 해옴)

sh -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ohmyzsh/ohmyzsh/master/tools/install.sh)"

현재 셸을 zsh로 전환

zsh

2. 테마설정

sudo nano ~/.zshrc

컨드롤+o : 저장 → enter

컨트롤+x : 나가기 → enter

source ~/.zshrc

폰트 설정

sudo apt install fonts-powerline

3. 플러그인 설치

1. syntax hightlight

syntax hightlight는 말그대로 구문을 강조하는 플러그인

GITHUB: https://github.com/zsh-users/zsh-syntax-highlighting

$ git clone https://github.com/zsh-users/zsh-syntax-hightlighting.git ${ZSH_CUSTOM:-~/.oh-my-zsh/custom}/plugins/zsh-syntax-highlighting

플러그인 다운로드

$ git clone https://github.com/zsh-users/zsh-syntax-hightlighting.git ${ZSH_CUSTOM:-~/.oh-my-zsh/custom}/plugins/zsh-syntax-highlighting

플러그인 설정해주기

$ sudo nano ~/.zshrc

zsh-syntax-highlighting

소싱 해주면 이제 적용된다.

source ~/.zshrc

이런식으로 잘못되면 빨간색으로 확인할 수 있다.

참고블로그 [빌링] Windows에서 WSL(Linux 개발 환경) 구축하기 - NDS Cloud Tech Blog

해당 내용 참고하면서 설치함 이전 버전 WSL의 수동 설치 단계

1단계 - Linux용 Windows 하위 시스템 사용

dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart

2단계 - Virtual Machine 기능 사용

dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

3단계 - Linux 커널 업데이트 패키지 다운로드

Linux 커널 업데이트 패키지는 Windows 운영 체제 이미지 내에서 WSL을 실행하기 위해 WSL 2 Linux 커널의 최신 버전을 설치합니다.

wsl.exe --install -d <원하는 버전 입력>

4단계 - WSL 2를 기본 버전으로 설정

PowerShell을 열고 이 명령을 실행하여 새 Linux 배포를 설치할 때 WSL 2를 기본 버전으로 설정합니다.

wsl --set-default-version 2

vscode에서 설정

vscode 에서 사용할때도 wsl 2를 사용하길 권장한다

wsl 시작하기

F1 → wsl : 커낵션 new wsl window라고 써져있음

키보드 윈도우 버튼을 눌러서 → wsl을 실행해서 vsCode 에서 처럼 실행

키보드 윈도우 버튼에서 wsl을 눌러서 창이 나오면

code . 

그럼 vscode에서 리눅스환경으로 설정된 vscode가 켜진다

아래의 창이 나오면 open folder in WSL 켜주기

해당 화면이 안나오면 vscode에서 F1 → wsl : connect to wsl using distro in new window로 켜주고 폴더 선택하면 된다.

깃 설치

apt-get install git

지금 사용하고 있는(커밋할) 계정입력

git config --global user.name "자신의 계정"
git config --global user.email "자신의 이메일"

까지 해줘야 리눅스에서 깃 클론을 사용가능하게 된다

리눅스에서 git해오기

ssh 키 생성

ssh-keygen

결과

> root@DESKTOP-GDPLMAE:~# ssh-keygen
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa): 
Enter passphrase (empty for no passphrase): 
Enter same passphrase again: 
Your identification has been saved in /root/.ssh/id_rsa
Your public key has been saved in /root/.ssh/id_rsa.pub
The key fingerprint is:
....
The key's randomart image is:
+---[RSA 3072]----+
|                 |
|  . .. . .       |
|   + .o o        |
|  + . o...       |
| + . o =S        |
|o=+ + + .o       |
|X. B.o ..        |
|*+*.B.oo         |
|E*o*o*o..        |
+----[SHA256]-----+

생성된 키 확인

cd ~/.ssh
ls -al
cat id_rsa.pub

• ssh-rsa 부터 나온key값을 복사 (ssh키는 리눅스 환경 하나당 하나!!)

• _리눅스 환경에서 명령어 작성_하기!
  

• 리눅스 환경 결과값 ```

  root@DESKTOP-GDPLMAE:# cd ~/.ssh root@DESKTOP-GDPLMAE:/.ssh# ls -al total 20 drwx------ 2 root root 4096 Sep 3 18:01 . drwx------ 8 root root 4096 Sep 3 17:57 ..

• rw------- 1 root root 2610 Sep 3 18:01 id_rsa

• rw-r--r-- 1 root root 574 Sep 3 18:01 id_rsa.pub

• rw-r--r-- 1 root root 142 Sep 3 17:54 known_hosts root@DESKTOP-GDPLMAE:~/.ssh# cat id_rsa.pub ssh-rsa sshkey내용

github에 ssh키 등록

settings → SSH and gpg keys → new ssh key

복사한 키 등록

title은 아무것나 상관없음

git clone

이제 리눅스 환경에서 깃클론 할거임

등록해준 후 git clone할 디렉토리로 가서 git해주기

# 폴더 생성
mkdir 원하는폴더명

# 폴더로 이동
cd 원하는폴더명

# 해당 폴더에 git clone 해오기
git clone git@github.com:원하는-리포지토리.git

추가 초기세팅 | git .env파일 push 안되게 해야함

오류

coroutine함수명 함수를 실행을 했더니 오류가 발생했다.

    async def coroutine함수명(self, file: UploadFile, 일부생략):
        return upload(file, 일부생략)

async def upload(file, 일부생략):
    (이하 생략...)

ValueError: [TypeError("'coroutine' object is not iterable")

TypeError('vars() argument must have dict attribute')]

*** API error: POST: https://주소/주소/ {'error': 'ValueError', 'detail': '', 'body': '', 'errors': '[TypeError("\'coroutine\' object is not iterable"), TypeError(\'vars() argument must have __dict__ attribute\')]'}
    Traceback (most recent call last):
      File "/home/ubuntu/photolabs/lib/python3.10/site-packages/fastapi/encoders.py", line 152, in jsonable_encoder
        data = dict(obj)
    TypeError: 'coroutine' object is not iterable

    (...중간생략)

    ValueError: [TypeError("'coroutine' object is not iterable"), TypeError('vars() argument must have __dict__ attribute')]

원인

coroutine함수명()에서 실행한 메서드가 코루틴이기 때문에 호출하는 upload()도 속도를 맞춰야 한다.

하지만 coroutine함수명()에서는 비동기로 처리가 되었지만 리턴할때는 await로 호출하지 않았기 때문에 두개의 매서드가 속도가 다르게 되서 발생하는 오류.

호출된 비동기 작업이 완료되지 않았음에도 불구하고, 호출을 한 쪽에서는 마치 작업이 완료된 것처럼 동작함. 비동기 작업의 완료를 기다리지 않고 결과를 반환하려고 했기 때문에 비동기 작업의 동기화와 작업 완료 상태 관리에 문제가 생긴것임

정상적으로 비동기 함수가 작동되었을때	await로 호출하지 않아서 함수가 동기방식으로 작동 되었을 때

해결

수정 전

    async def coroutine함수명(self, file: UploadFile, 일부생략):
        return upload(file, 일부생략)

수정 후 -> 호출 함수에서 _await추가_해서 비동기 함수로 정상 작동되도록 수정

    async def coroutine함수명(self, file: UploadFile, 일부생략):
        return await upload(file, 일부생략)

[NODE] 📚 Winston 모듈 사용법 - 서버 로그 관리

/logs/logger.js logger 미들웨어 작성

const winston = require("winston");
const winstonDaily = require("winston-daily-rotate-file");
//const process = require("process");
const appRoot = require("app-root-path");

const { combine, timestamp, label, printf } = winston.format;

//로그파일 저장 경로 -> 루트 경로/logs 폴더
const logDir = `${appRoot}/logs`;
// console.log("logDir", logDir);

// log 출력 포맷 정의 함수
const logFormat = printf(({ level, message, label, timestamp, meta }) => {
  const route = meta?.route || "N/A"; // route 정보를 meta에서 가져옴
  return `${timestamp} [${label}] ${route} | ${level}: ${message}`; // 원하는 포맷
});

//winston 로거 생성
const logger = winston.createLogger({
  //* 로그 출력 형식 정의
  format: combine(
    timestamp({ format: "YYYY-MM-DD HH:mm:ss" }),
    label({ label: "Node_project" }),     // 어플리케이션 이름
    logFormat                              // log 출력 포맷
    //? format: combine() 에서 정의한 timestamp와 label 형식값이 logFormat에 들어가서 정의되게 된다. level이나 message는 콘솔에서 자동 정의
  ),

  // 실제 로그를 어떻게 기록을 한 것인가 정의
  transports: [
    // info 레벨 로그를 저장할 파일 설정 (info: 2 보다 높은 error: 0 와 warn: 1 로그들도 자동 포함해서 저장)
    new winstonDaily({
      level: "info",                 // info 레벨에선
      datePattern: "YYYY-MM-DD",     // 파일 날짜 형식
      dirname: logDir,                 // 파일 경로
      filename: `%DATE%.log`,         // 파일 이름
      maxFiles: 30,                 // 최근 30일치 로그 파일을 남김
      zippedArchive: true,             // 아카이브된 로그 파일을 gzip으로 압축할지 여부
    }),

    // error 레벨 로그를 저장할 파일 설정 (info에 자동 포함되지만 일부러 따로 빼서 설정)
    new winstonDaily({
      level: "error",                 // error 레벨에선
      datePattern: "YYYY-MM-DD",
      dirname: logDir + "/error",     // /logs/error 하위에 저장
      filename: `%DATE%.error.log`, // 에러 로그는 2020-05-28.error.log 형식으로 저장
      maxFiles: 30,
      zippedArchive: true,
    }),
  ],

  // uncaughtException 발생시 파일 설정
  exceptionHandlers: [
    new winstonDaily({
      level: "error",
      datePattern: "YYYY-MM-DD",
      dirname: logDir,
      filename: `%DATE%.exception.log`,
      maxFiles: 30,
      zippedArchive: true,
    }),
  ],
});

/**
 * API 로그를 남길 커스텀 메서드 추가
 * @param {String} level "log레벨"
 * @param {String} message "log 남길 메세지"
 * @param {String} route "POST /selvas/measure"
 */
logger.apiLog = (level, message, route) => {
  logger.log({
    level,
    message,
    meta: { route },
  });
};


module.exports = logger;

controller.js 라우터 경로를 보내는 방법

      const methodUrl = `${req.method} ${req.url}`;
      const result = await services.hcMeasureResultSet(req.body, methodUrl);

services.js 로깅방법

logger.apiLog("error", "selvas user_info not defined", methodUrl);

프로젝트를 실행하면 이렇게 파일이 생성된다… 이부분 수정이 필요해보임

• 2024-12-09.error.log,
• 2024-12-09.exception.log
• 2024-12-09.exceptions.log
• 2024-12-09.log
• /error/2024-12-09.error.log

오류 메시지 "422 Error: Unprocessable Entity"는 서버가 요청을 이해했지만, 요청된 내용에 문제가 있어 처리할 수 없음을 나타냅니다.

Requset body

{
  "format": "png",
  "mask_image": "string" / 테스트때문에 추가 또는 삭제하느라고 오류 캡쳐할때 있다가 없다가 할 수 있음
}

Response body

{
  "detail": [
    {
      "loc": [
        "body",
        "request_param"
      ],
      "msg": "value is not a valid dict",
      "type": "type_error.dict"
    }
  ]

Curl

curl -X 'POST' \
  'http://127.0.0.1:8080/주소/주소' \
  -H 'accept: application/json' \
  -H 'Content-Type: multipart/form-data' \
  -F 'file=@파일명.확장자;type=MIME타입' \
  -F 'request_param={
        "format": "png",
        "mask_image": "string"
    }'

원인

파일 업로드와 requset_param을 같이 받으면 오류가 발생한다 문자열로 보내진 데이터를 Pydantic에서 json으로 받는걸로 작성 했기 때문에 오류 발생

• 업로드 파일(UploadFile) : Content-Type: multipart/form-data

• 클래스 타입 데이터(request_param) : Content-Type: application/json

request_param을 class type으로 지정해서 json형태로 받도록 코드를 작성했음

 async def 함수명(self, file: UploadFile, request_param: models.RequestsClassName, 일부생략 ):

class RequestsClassName(Base):
    __tablename__ = 'db_name'

    format = Column(String(45))
    mask_image = Column(String(255))

curl 요청 Content-Type 을 확인해보면 multipart/form-data 로 보낸 경우 자동으로 JSON 객체로 변환하지 않고 문자열 그대로 받게 되는거임

그래서 Pydantic 모델로의 변환이 실패하며 type이 맞지 않아서 "value is not a valid dict"라는 오류가 발생한거임

해결

이전에는 RequestsClassName 타입을 사용하여 JSON 객체를 받는것이 아닌,

Content-Type을 _multipart/form-data를 사용하여 데이터를 전송하는 것_으로 수정.

 async def 함수명(self, file: UploadFile, format:Optional[str], mask_image:Optional[str], 일부생략):

• 명도가 조금만 밝으면 아예 이미지가 깨지는 현상 발생... 이를 해결하려고 명도를 확인해서 수정하는 코드 작성

• 명도가 205이하면 어둡다고 생각해서 +50 하고, 205 이상이면 +50 했을때 이미지가 깨지는 경우가 발생해서 numpy를 사용해서 처리해줫음

  
  

def color(self, request_param: models.Color, 일부 생략):

        rgb_color = self.parse_color(request_param.rgb,request_param.hex, request_param.hsl)

        # 변경할 색상 값
        newColor = {'R': rgb_color[0], 'G': rgb_color[1], 'B': rgb_color[2]}  # 변경할 색상 값
        # newColor = {'R': 255, 'G': 127, 'B': 127}  # 변경할 색상 값
        r = newColor['R']
        g = newColor['G']
        b = newColor['B']
        bgr_color = (b, g, r)

        (...중간 생략)

        # 원본 이미지를 HSV 색상공간으로 변환  
        hsv_image = cv2.cvtColor(originalImage, cv2.COLOR_BGR2HSV)

        # BGR 색상 값을 HSV로 변환
        hsv_color = cv2.cvtColor(np.uint8([[bgr_color]]), cv2.COLOR_BGR2HSV)
        hsv_color = hsv_color[0][0]

        # hsv
        hue=hsv_color[0]        # hsv모드의 색조 값 담아주기
        saturation=hsv_color[1] # hsv모드의 채도 값 담아주기

        # check 영역(흰색)의 boolean 생성
        # 색상이 255(흰색)내용을 트루로 표시
        check = (segmentedImage == 255)

        # check 영역에(True)만 Hue와 Saturation을 변경
        hsv_image[:, :, 0][check] = hue # 색조
        hsv_image[:, :, 1][check] = saturation # 채도

        # check에 해당하는 영역의 명도를 가져온다
        value_channel = hsv_image[:, :, 2][check] 
        lower_brightness_areas = value_channel <= 205
        hsv_image[:, :, 2][check][lower_brightness_areas] = np.clip(value_channel[lower_brightness_areas] + 50, 0, 255)

        # HSV 이미지를 BGR 색상 값으로 변경
        # 이게 결과값
        image = cv2.cvtColor(hsv_image, cv2.COLOR_HSV2BGR)


        (이하 생략...)

    # request_param == 색상값
    def parse_color(self, rgb, hex, hsl): 
        # rgb값으로 변경 -> 튜플로 변환
        if hex:
            hex_color = hex.lstrip('#')
            rgb_values = tuple(int(hex_color[i:i+2], 16) for i in (0, 2, 4))
            return rgb_values
        # 튜플로 변환
        if rgb:
            rgb_values = tuple(map(int, rgb.split(',')))
            return rgb_values

ZeroDivisionError: division by zero 오류는 보통 어떤 수를 0으로 나누려고 할 때 발생합니다. 이 경우, i2i_payload의 args 내부에서 특정 값 설정이 이 오류를 유발하는 원인일 수 있습니다.

*** Error running process: /경로/경로/extensions/sd-webui-controlnet/scripts/controlnet.py
    Traceback (most recent call last):
      File "/경로/경로.py", line 469, in decode_base64_to_image
        image = Image.open(BytesIO(base64.b64decode(encoding)))
      File "/usr/lib/python3.10/base64.py", line 87, in b64decode
        return binascii.a2b_base64(s)
    binascii.Error: Incorrect padding
        .
        .
        .
    fastapi.exceptions.HTTPException: 500: Invalid encoded image

------------------------------------------------------------------


*** API error: POST: http://127.0.0.1:8080/주소/주소 {'error': 'ZeroDivisionError', 'detail': '', 'body': '', 'errors': 'division by zero'}
        .
        .
        .
      File "/경로/경로/extensions/sd-dynamic-thresholding/dynthres_core.py", line 29, in interpret_scale
        frac = self.step / max
    ZeroDivisionError: division by zero

------------------------------------------------------------------

원인

payload에 안쓰는 값은 false 또는 None 으로 처리해줘야하는데 사용한다고 되어있는데 값이 없어서 발생하는 오류였음 = 보통은 페이로드에 값을 잘못넣었을때 발생하는 오류

i2i_payload_path = '/경로/경로/i2i_base_payload.json' 

해결

i2i_payload_path = '/경로/경로/i2i_new_payload.json'

내가 사용할 기능만 뽑아서 payload로 새롭게 만든 후 이미지와 이미지 사이즈만 payload에 입력하는 방법으로 진행했음 -> 다른 기능들과 충돌되지 않기위해 새로운 파일에 연결. -> ZeroDivisionError의 _오류를 방지_하기 위해 안쓰는 기능의 payload는 삭제.

sqlalchemy.exc.NoForeignKeysError

: Could not determine join condition between parent/child tables on relationship FaceRequestsDB.facial_expression - there are no foreign keys linking these tables. Ensure that referencing columns are associated with a ForeignKey or ForeignKeyConstraint, or specify a 'primaryjoin' expression.

(...중간 생략)
      File "/경로/경로/lib/python3.10/site-packages/sqlalchemy/util/compat.py", line 211, in raise_
        raise exception
    sqlalchemy.exc.NoForeignKeysError: Could not determine join condition between parent/child tables on relationship FaceRequestsDB.facial_expression - there are no foreign keys linking these tables.  Ensure that referencing columns are associated with a ForeignKey or ForeignKeyConstraint, or specify a 'primaryjoin' expression.

원인

facial = relationship 으로 FacialDB로 연결해놨는데 컬럼에는 어디에 사용한다는 foreignkey를 명시한게 없어서 오류가 발생

class FaceRequestsDB(Base):
    __tablename__ = 'face_requests'

    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    user_id = Column(ForeignKey('users.id'), index=True)
    (...중간생략)
    format = Column(String(45))

    user = relationship('UsersDB')
    facial = relationship('FacialDB')

해결

class FaceRequestsDB(Base):
    __tablename__ = 'face_requests'

    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    user_id = Column(ForeignKey('users.id'), index=True)
    (...중간생략)
    format = Column(String(45))
    facial_id = Column(ForeignKey('facial.id'), index=True)  # 수정 부분

    user = relationship('UsersDB')
    facial = relationship('FacialDB')

*** API error: POST: http://127.0.0.1:8080/주소 {'error': 
    (...중간생략)
    anyio.WouldBlock

    During handling of the above exception, another exception occurred:
    Traceback (most recent call last):
      File "/경로/경로/lib/python3.10/site-
      (...중간생략)
    anyio.EndOfStream

    During handling of the above exception, another exception occurred:
    Traceback (most recent call last):
      File "/경로/경로.py", line 567, in exception_handling
        return await call_next(request)
        (...중간생략)
      File "/경로/경로.py", line 3526, in upload_face_change
        original_image_data = await saved_file.read()
    io.UnsupportedOperation: read

원인

    async def 함수명(self, file: UploadFile, db: Session = Depends(get_db)): 

        # test 업로드한 파일 
        os.makedirs(f"생성할폴더", exist_ok=True)
        with open(f"읽어올 이미지파일", "rd") as  saved_file:
           original_image_data = await saved_file.read()

내가 이미지 파일을 테스트하려고 한건데 여기서 오류가 난거임→

• open 함수로 파일을 열고, 이 파일 객체에 대해 비동기적인 read 연산을 시도하려고 했기 때문에 발생.
• open 함수로 열린 파일 객체는 비동기 연산을 지원x. 따라서, original_image_data = await saved_file.read() 구문이 io.UnsupportedOperation: read 오류
  

anyio.WouldBlock

일반적으로 I/O 작업(파일 읽기/쓰기, 네트워크 요청 등)에서 비동기 처리를 잘못 설정했을 때 발생

anyio.EndOfStream

스트림의 끝에 도달. 예를 들어 파일 또는 네트워크 연결이 예상보다 일찍 닫혔거나 데이터가 손상된 경우 발생.

io.UnsupportedOperation: read

객체에서 read() 함수를 호출했으나, 해당 객체가 read 연산을 지원하지 않는 경우 발생. 이 오류는 특히 다음과 같은 상황에서 발생:

• 비동기 작업에서 파일 핸들이 올바르게 열리지 않음.

• saved_file이 파일 객체가 아닌 잘못된 데이터 형식으로 전달됨.
• 파일 스트림이 이미 닫힌 상태에서 접근 시도.

해결

그냥 업로드된 이미지를 read()로 읽어오는걸로 변경

        file.file.seek(0) # 파일 포인터를 처음으로 이동
        original_image_data = await file.read()      

decode_base64_to_image() 메서드만 실행하면 계속 오류가 뜬다

■ decode_base64_to_image() | 동작시작 
*** Error running process: /경로/경로/extensions/sd-webui-controlnet/scripts/controlnet.py
    Traceback (most recent call last):
      File "/경로/경로/modules/api/api.py", line 466, in decode_base64_to_image
        image = Image.open(BytesIO(base64.b64decode(encoding)))
      File "/usr/lib/python3.10/base64.py", line 87, in b64decode
        return binascii.a2b_base64(s)
    binascii.Error: Incorrect padding

    The above exception was the direct cause of the following exception:

    (... 중간 생략)

decode_base64_to_image
        raise HTTPException(status_code=500, detail="Invalid encoded image") from e
    fastapi.exceptions.HTTPException: 500: Invalid encoded image

13:21:34 - ReActor - STATUS - Working: source face index [0], target face index [0]
*** Error running postprocess: /경로/경로/extensions/sd-webui-reactor/scripts/reactor_faceswap.py
    Traceback (most recent call last):
      File "/경로/경로/modules/scripts.py", line 654, in postprocess
        script.postprocess(p, processed, *script_args)
      File "/경로/경로/extensions/sd-webui-reactor/scripts/reactor_faceswap.py", line 297, in postprocess
        result, output, swapped = swap_face(
      File "/경로/경로/extensions/sd-webui-reactor/scripts/reactor_swapper.py", line 359, in swap_face
        img_bytes = base64.b64decode(source_img)
      File "/usr/lib/python3.10/base64.py", line 87, in b64decode
        return binascii.a2b_base64(s)
    binascii.Error: Invalid base64-encoded string: number of data characters (5) cannot be 1 more than a multiple of 4

원인, 해결

• text2img를 실행하는 프로세스 였는데

• payload를 사용할때 controlnet이랑 reactor를 사용을 true로 해놓은 payload를 사용해서 오류가 난거였음

• false로 변경함*
  
  

오류를 확인해보면 내가 사용하지 않은 항목들에서 오류가 발생해서 해결할 수 있었음

★fastapi.exceptions.HTTPException: 500: Invalid encoded image 인코딩이 잘못되었다.

★File "/경로/경로/extensions/sd-webui-controlnet/scripts/controlnet.py", line 1073, in process controlnet.py에서의 오류

★File "/경로/경로/extensions/sd-webui-reactor/scripts/reactor_faceswap.py", line 297, in postprocess reactor_faceswap.py에서의 오류

스테이블 디퓨전을 실행했는데 이런 오류가 발생했다.

*** Error running process: /경로/경로/sd-dynamic-prompts/scripts/dynamic_prompting.py]
    Traceback (most recent call last):
      File "/경로/경로/scripts.py", line 621, in process
        script.process(p, *script_args)
      File "/경로/경로/extensions/sd-dynamic-prompts/sd_dynamic_prompts/dynamic_prompting.py", line 481, in process
        all_prompts, all_negative_prompts = generate_prompts(
      File "/경로/경로/extensions/sd-dynamic-prompts/sd_dynamic_prompts/helpers.py", line 93, in generate_prompts
        all_prompts = prompt_generator.generate(prompt, num_prompts, seeds=seeds) or [""]
      File "/경로/경로/lib/python3.10/site-packages/dynamicprompts/generators/randomprompt.py", line 71, in generate
        prompts.append(str(next(iter(gen))))
    StopIteration

원인

Stable Diffusion 이미지 생성을 위한 동적 프롬프트 생성 과정에서 발생한 것으로 보입니다.

동적 프롬프트 생성 스크립트인 dynamic_prompting.py에서 프롬프트를 생성하는 과정 중에 예상치 못한 중단(StopIteration)이 발생한 것으로 보입니다.

= 스테이블 디퓨전을 실행할때 프롬프트에 내용이 없어서 발생한 오류

해결

테스트하려고 프롬프트 안쓰고 실행한거라_** 프롬프트를 쓰고 실행**_했더니 오류가 없어짐

StopIteration오류가 발생해도 이미지 결과는 나옴

번역 프로그램을 사용하기위해 라이브러리를 다운받음텍스트 [Googletrans] Googletrans를 이용한 파이썬 번역 프로그램 만들기

상황

pip install googletrans==4.0.0-rc1

이거를 사용해서 라이브러리를 다운 받았더니 라이브러리 버전 충돌이 일어났다.

오류

AttributeError: module 'gradio.components' has no attribute 'IOComponent'. Did you mean: 'Component’

pip list로 확인을 해봤더니 pydantic 버전과 그라디오 버전이 달라져서 실행하려고 하니까 오류가 어마어마 하게 났다.

해결

하나하나 버전 맞춰줬고, 수정했는데 다른게 바뀐게 많아서 라이브러리 설치할때 라이브러리 버전 관리를 해줘야한다.

pip install gradio==x.y.z pydantic==a.b.c

-> 우리는 git 관리를 안하는 상황이었기 때문에 바뀐게 있으면 파악하기가 어려웠음

라이브러리 다운받을때 사수에게 먼저 여쭤보거나 _git으로 패키지 관리가 중요함_을 경험하였음.