2020년 9월 26일 토요일

간단하게 포트포워드로 외부 접속 가능한 공개 웹서버 인터넷 서비스 및 DNS 설정 방법

이 글은 간단한 포트포워드로 외부 접속 가능한 공개 웹서버 인터넷 서비스 및 DNS 설정 방법을 정리한다.

본인이 개발한 프로그램을 인터넷으로 서비스하고 싶을 때가 있다. 이때, 인터넷 제공자로부터 비싼 고정IP를 설치하거나, 임시로 할당된 IP주소를 매번 입력하는 방식은 그리 편해 보이지 않는다. 이 경우, 집에 있는 공유기의 포트포워드(port forward) 를 이용해 공개 웹서버를 만들 수 있다.

공유기의 포트포워드 기능을 이용하면, 집에서도 서버를 쉽게 운영할 수 있다.

IP 정보 얻기

우선 아래 링크로 내 공개 IP를 얻는다.

그리고, 내부 네크워크 내 서버로 사용할 컴퓨터의 IP주소를 ifconfig 로 얻는다. 화면에서 inet 이 IP 주소이다.

공유기 포트 포워드 설정

이제 이 두개를 연결해줘서, 외부 공개 IP > 내부 IP 서버로 접속될 수 있게 포트 포워드를 설정한다. 이 과정은 공유기 종류별로 약간 다르나 메뉴는 거의 동일하다.

우선 아래와 같이 공유기 설정 주소를 입력하여, 로긴한 후, 포트 포워드 설정 메뉴를 선택한다.

다음과 같이 포트포워드할 내부 IP주소를 입력하고 설정한다.
다음과 같이 DMZ를 설정한다.
방화벽 설정

접속하는 윈도우에서 방화벽 설정을 다음과 같이 진행한다.

제어판 > window 방화벽 > 고급설정 > 인바운드 규칙 클릭 > 새규칙 > 포트 클릭 > tcp, 특정 로컬 포트 예) 80, 5000 > 연결 허용 체크 > 도메인, 개인 공용 모두 체크 > 마침

우분투 서버에서는 다음과 같이 서버 포트를 허용해 준다.

sudo ufw allow 5000

서버 실행

다음과 같이 개발한 서버를 실행한다(웹서버 개발 방법 참고).

도메인 획득

이제 외부 공개 IP로 접속하면 서버가 외부에서도 연결될 것이다. 이제, 도메인을 설정해 특정 주소로 서버가 외부에 공개되도록 한다. 무료 DNS 서버를 이용해 이를 설정한다. 여기에서는 freenom을 이용한다. 

다음과 같이, 원하는 DNS 이름을 입력하고, 로그인 한 후, DNS를 구입하고, 해당 DNS에 앞의 서버 외부 공용 IP를 설정한다.



이제 DNS와 설정한 서버 공개 외부 IP가 네트워크를 통해 반영될 수 있도록 5~10분 정도 기다린다.

외부 DNS IP로 서버 접속 

외부 DNS IP로 서버 접속해 본다. 결과는 다음과 같다. 테스트를 위해, 집 밖에서 노트북, 스마트폰을 이용해 촬영한 이미지를 개발한 웹서버로 업로드해 보았다.

외부에서 업로드한 이미지는 다음과 같이 서버에 잘 저장된다.

마무리

공유기의 포트포워드 기능을 이용하면, 집에서도 서버를 쉽게 운영할 수 있다.

레퍼런스

2020년 9월 23일 수요일

LIO SAM 기반 SLAM 기술 소개, 빌드 및 활용

이 글은 LIO SAM 기반 SLAM 기술 소개 및 활용에 대해 간략히 설명한다.

개요

LIO SAM은 LOAM개발자가 기존 방법을 개선해 개발한 슬램 기술이다. 

LIO-SAM은 라이더 관성 주행 거리 측정법을 개발해, 루프 폐쇄를 포함한 다양한 상대 및 절대 포인트 측정을 여러 소스에서 통합한다. 관성 측정 장치 (IMU) 통합에서 추정된 모션은 포인트 클라우드의 왜곡을 제거하고 라이더 주행 거리 측정 최적화를 위한 초기 추측 데이터를 생성한다. 라이더 주행 거리 측정 솔루션은 IMU의 편향을 추정하는 데 사용된다. 이 결과로 다음과 같이 기존 LOAM보다 좋은 결과를 얻을 수 있다.

시스템 아키텍처는 다음과 같다. 

이 기술은 다음과 같이 IMU, LiDAR가 미리 준비되어 있어야 한다.

소스 빌드 및 실행

다음과 같이 실행해 소스코드를 빌드한다.

sudo apt-get install -y ros-kinetic-navigation
sudo apt-get install -y ros-kinetic-robot-localization
sudo apt-get install -y ros-kinetic-robot-state-publisher
wget -O ~/Downloads/gtsam.zip https://github.com/borglab/gtsam/archive/4.0.2.zip
cd ~/Downloads/ && unzip gtsam.zip -d ~/Downloads/
cd ~/Downloads/gtsam-4.0.2/
mkdir build && cd build
cmake -DGTSAM_BUILD_WITH_MARCH_NATIVE=OFF ..
sudo make install -j8
cd ~/catkin_ws/src
cd ..
catkin_make

실행은 다음과 같다. 

roslaunch lio_sam run.launch

미리 준비된 데이터로 스캔 데이터를 시뮬레이션할 수 있다.

rosbag play your-bag.bag -r 3

결과는 다음과 같다. 

마무리

LIO SAM은 LOAM과 유사한 방식(참고)으로 개발되었다. 특징점을 계산하기 위해, GSTAM 패키지를 사용한다. 성능에 대한 설명은 여기를 참고한다.

레퍼런스



2020년 9월 22일 화요일

ROS기반 로봇 다중 좌표 프레임 개념 및 사용 방법

이 글은 ROS 좌표 프레임 개념 및 사용 방법에 대해 간략히 정리한다. 

머리말

로봇 시스템은 다양한 로컬 좌표계 프레임으로 구성된다. 다음 그림과 같이 로봇의 각 파트가 움직일 때 하위 부분은 같이 움직어야 한다. 이들의 위치나 방향을 각각 계산하면 매우 복잡할 것이다. 그러므로, 상위 파트가 움직이면, 해당되는 좌표 그래프부터 부속된 하위 노드까지 좌표변환행렬을 계산 및 전파한다. 이를 scene graph라 한다.

scene graph

씬 그래프는 컴퓨터 그래픽에서 고전적인 솔류션이다.

다중 좌표 프레임(ROS)

ROS는 분산 처리 방식이라 메시지를 퍼블리쉬하는 방식으로 좀 복잡하게 처리된다. 

좌표계 프레임 정의
다음 그림은 로봇이 거친 표면을 이동할 때, 로봇 플렛폼의 좌표계와 roll, pitch 모션 등을 보여준다.  

맵, odom, base_link 프레임은 Coordinate Frames for Mobile Platforms ROS (REP 0120)문서에 기술되어 있다. 다음은 프레임 각 구성요소 설명이다.
  • map: world fixed frame(세계 고정 좌표 프레임)이다. Z축은 위를 향한다. 모바일 플랫폼 위치는 map 프레임에서 상대적이고, 시간에 따라 이동하지 말아야 한다. map 프레임은 연속적이지 않고, 맵 프레임 내 모바일 플랫폼 위치는 변화될 수 있다. 일반적 설정에서, 맵 프레임에서 센서 관찰 지점 기반 로봇 위치는 재계산된다. 맵 프레임은 장기간 전역 참조로써 유용하다. 맵 프레임의 z위치는 해발 고도와 동일하다. 
  • odom: odom은 world fixed frame이다. odom 프레임에서 모바일 플랫폼 위치는 시간에 따라 이동될 수 있다. odom 프레임 안에서 로봇 위치는 연속적이다. 일반적 설정에서 odom 프레임은 odometry(주행계) 소스를 기반으로 계산된다. 소스의 예는 휠 주행계(wheel odometry), 비쥬얼 오도메트리(visual odometry), IMU(inertial measurement unit) 센서 등이 된다. odom 프레임은 단기적 지역 참조에 유용하다.
  • base_footprint: base_footprint는 바닥에 대한 로봇 위치를 나타낸다. 바닥은 보통 다리를 지지한느 수평 지반을 말한다. 프레임 변환 요소는 
  • base_link: base_link는 모바일 로봇 베이스에 부착된다. base_link는 임의 위치 및 방향을 가진다. 모든 로봇 하드웨어는 서로 다른 base_link를 가진다. odom 프레임에 상대적이며, 롤 및 피치 각도는 0이고, yaw 각도는 base_link yaw각도와 일치한다. 이 좌표계는 인간형 로봇 이동시 안정적인 평면 정보를 제공한다.
  • gaze: head 위치 및 방향을 정의한 좌표 프레임이다. 카메라같은 센서와 관련해 보는 방향을 정의한다.
  • earth: ECEF의 원점이다. 이 프레임은 서로 다른 맵 프레임에서 여러 로봇의 상호 작용을 허용하도록 설계되었다. 
지구 같은 전역 참조와 관련해 좌표 프레임을 정의할 때, x축은 동쪽, y축은 북쪽, z축은 위로 정렬된다. 건물 실내와 같이 구조화된 환경에서는 건물 레이아웃 지도와 좌표계를 정렬하는 것이 좋다. 여러 층에서 작업하는 경우, 각 층에 좌표 프레임이 있는 것이 합리적일 수 있다. 

각 프레임요소는 다음과 같은 연결관계를 가진다. 참고로, 드론과 같은 로봇은 pressure_altitude 를 추가해 고도 좌표 프레임을 삽입할 수 있다.

다음 프레임 그래프는 earth에 기반한 다중 로봇의 좌표계 그래프를 보여준다.

참고로, 로봇이 원거리 이동하는 경우, map 을 전환해야 할 수도 있다.

이 SLAM에서는 odom, base_link 두 프레임을 사용한다. base_footprint는 높이 정보는 없으며, 2D pose 정보만 제공한다(position, orientation), base_stabilized는 로봇 높이에 대한 추가 정보를 제공한다. 로봇에 대한 AHRS, INS에서 얻은 로봇 자세(attitude. roll/pitch)를 추정하여 사용할 수 있다(hector_imu_attitute_to_tf 노드). base_link에서 laser_link로 변환은 static transform publisher와 robot state publisher에서 제공한다. 

ROS TF(Tranformation) 정의
hector_mapping와 같은 SLAM에서 tf는 스캔 데이터 변환을 위해 사용한다. tf는 다중 좌표 프레임을 유지하기위한 역할을 한다. tf는 특정 시점에서 두 좌표 프레임간의 점, 벡터 등을 계산한다. tf2는 tf를 개선한 것이다. 로봇 시스템은 월드 프레임, 기본 프레임 등과 같이 시간이 지만에 따라 변경되는 3차원 좌표 프레임이 있다. tf는 시간 경과에 따라 이런 모든 프레임을 추적하여 다음과 같은 계산을 할 수 있다. 
  • Where was the head frame relative to the world frame, 5 seconds ago?
  • What is the pose of the object in my gripper relative to my base?
  • What is the current pose of the base frame in the map frame?
tf는 분산 시스템에서 작동할 수 있어, 각 로봇 파트가 개별 컴퓨터에서 네트웍을 통해 통합된 좌표 변환 기반 동작을 수행할 수 있다(참고. tf 데모).

좌표 프레임 설정 예
좌표 프레임은 odom을 사용하지 않는다면, 다음과 같이 설정된다. 
    <param name="pub_map_odom_transform" value="true"/>
    <param name="map_frame" value="map" />
    <param name="base_frame" value="base_frame" />
    <param name="odom_frame" value="base_frame" />

이 경우, 퍼블리쉬 설정을 다음과 같이 처리한다.
    <param name="pub_map_odom_transform" value="false"/>

마무리 
이 글에서는 ROS 다중 좌표 프레임에 대해 간략히 정리해 보았다.

2020년 9월 20일 일요일

간단한 Flask, mysql, 파이썬 기반 Open API 웹서버 개발 방법

이 글은 Flask, mysql, 파이썬 기반 Open API 웹서버 개발 방법을 간략히 정리한다. 이 방법은 Open API를 쉽게 만드는 기술 중 하나로, 파이썬 기반 오픈 API 개발 시 가장 많이 사용되는 구조이다. 

  • 간단한 Open API 서버 개발
  • 서버에서 특정 프로그램 실행 결과 API 로 호출해 리턴
  • MySQL 데이터와 Flask 연동을 통한 객체 관계 맵핑 API 자동 생성
  • 이미지 업로드 서버 개발
머리말
Flask는 마이크로 웹 프레임웍(microframework)으로 파이썬으로 개발되어 있다. 플라스크는 다양한 애드인을 지원하여, ORM(object relational mapping), 폼 검사(form validation), 파일 업로드 처리, 다양한 개방형 인증, 도구 등을 사용할 수 있다.  플라스크는 국제 파이썬 그룹의  Armin Ronacher에 의해 개발되어 2010년 첫버전이 발표되었고, 2020년에는 GitHub에서 가장 인기있는 파이썬 웹 개발 프레임웍에 선정되었다. 플라스크는 Pocoo 프로젝트 기반이며, WSGI(Web Server Gateway Interface) 지원을 위한 Werkzeug, Django와 유사한 템플릿 엔진을 제공하는 Jinja 를 사용한다. 

본 개방형 API 서버는 다음과 같은 구조를 가지게 되다.

 
참고로, 다음 구글에서 Flask서버를 이용해 Open API 서버를 만든 아키텍처이다.
구글 Open Restful API 서버 구조

환경 준비

다음과 같이 관련 환경을 설정한다.

sudo apt-get install mysql-server
sudo ufw allow mysql
sudo systemctl start mysql
sudo systemctl enable mysql

이제 마이SQL을 실행한다.

sudo /usr/bin/mysql -u root -p


mysql 프롬프트에서 아래 명령을 입력한다. 
SHOW VARIABLES LIKE "%version%";

기본 정보를 확인해 본다.
SELECT User, Host, authentication_string FROM mysql.user;

필요하다면, 루트 계정으로 암호를 수정한다.
ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password';

데이터베이스를 생성한다.
create database study;
show databases;

암호정책은 약하게 우선 설정한다. 그리고 계정을 만든다.

select plugin_name, plugin_status from information_schema.plugins where plugin_name like 'validate%';

install plugin validate_password soname 'validate_password.so';

select plugin_name, plugin_status from information_schema.plugins where plugin_name like 'validate%';

SET GLOBAL validate_password_policy=LOW;

CREATE USER 'ktw'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password';
FLUSH PRIVILEGES;

생성한 데이터베이스 모든 권한을 본인 계정에 전달한다. 
GRANT ALL PRIVILEGES ON study.* to ktw@localhost;
FLUSH PRIVILEGES;
 
만약, mysql 서버를 다른 PC에서 제한없이 접속하고자 한다면 다음 명령을 입력한다.
CREATE USER 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'password';
GRANT ALL PRIVILEGES ON * . * TO 'root'@'%' WITH GRANT OPTION;
FLUSH PRIVILEGES;
 
참고로, 주로 많이 사용되는 mysql 명령어는 다음과 같다.
  • 데이터 테이블 정보 조회: describe [table name];
  • 원하는 필드 조회: select [field1] [field2] from [table];
  • 조건 검색: select * from [table] where ([field] = 'value') OR ([field] < 'value');
  • 글자 검색: select * from [table] where [field] like 'Kang%' order by [field] ASC;
  • 범위 검색: select * from [table] limit 2, 4;
  • 갱신: update [table] set [field1] = 'value', [field2]='value' where [field] = 'value';
  • 삭제: delete from [table] where [field] = 'value';
  • 조인: select [table1].[field1], [table2].[field1] from [table1], [table2] where [table1].[field1] = [table2].[field1];
  • 정보 확인: select version(), user(), database();
  • 기타: 테이블 생성 시 필드에 NOT NULL, AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY 등을 지정할 수 있다. 예시는 다음과 같다.

create table study(no int, subject varchar(100), memo varchar(50), writedate date, count int, primary key(no));

테이블 스키마 및 데이터 생성
다음 명령어를 이용해 테스트용 데이터를 생성한다. 이 결과로 점수 테이블에 3개 레코드가 추가된다. 
use study;
create table score (subject char(20) NOT NULL, score int(10) NOT NULL);
insert into score(subject, score) values('math', 100);
insert into score(subject, score) values('eng', 90);
insert into score(subject, score) values('kor', 95);
 

간단한 MySQL 기반 Open API 서버 개발

다음과 같이 실행해 플라스크와 MySQL 테이블을 바로 API로 만드는 flask-mysql을 설치한다. 

pip install Flask flask-mysql
pip freeze > requirements.txt

다음과 같이 my_app.py 파일을 코딩한다.

from flask import Flask, jsonify
from flaskext.mysql import MySQL

app = Flask(__name__)
mysql = MySQL()

# MySQL configurations
app.config['MYSQL_DATABASE_USER'] = 'my_user'
app.config['MYSQL_DATABASE_PASSWORD'] = 'my_password'
app.config['MYSQL_DATABASE_DB'] = 'my_database'
app.config['MYSQL_DATABASE_HOST'] = 'localhost'

mysql.init_app(app)

@app.route('/')
def get():
    cur = mysql.connect().cursor()
    cur.execute('''select * from study.score''')
    r = [dict((cur.description[i][0], value)
                for i, value in enumerate(row)) for row in cur.fetchall()]
    return jsonify({'myCollection' : r})

if __name__ == '__main__':
    app.run()

다음과 같이 실행한다.

pip install cryptography

python my_app.py

그리고, http://127.0.0.1:5000 링크를 브라우저로 열어 본다.

그럼, 다음과 같이 생성된 데이터베이스 테이블에 대한 myCollection Open API가 자동 생성되 동작되는 것을 확인할 수 있다. json파일을 리턴하기 때문에 컨텐츠 유형이 appliation/json 이다.

간단한 Open API 서버 개발

이번에는 간단한 Open API 서버를 개발하겠다.  다음을 open_api.py에 코딩한다. 
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run()

다음과 같이 실행한다.
export FLASK_APP=open_api.py
flask run
 * Running on http://localhost:5000/

혹은 다음과 같이 실행한다.
python open_api.py

결과는 다음과 같다. 여기서 @app.route('/'에 해당하는 hello() 함수가 호출되어 실행된 것을 알 수 있다.

이제 다음과 같이 실행파일(내부 프로세스)를 실행해 본다.
from flask import Flask
import os
import subprocess
import time

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello, World!'

@app.route('/list')
def list():
    out = ""
    try:
        pid = subprocess.Popen(["ls", "-l"]).pid
        out = subprocess.check_output(["ls", "-l"])
    except EnvironmentError:
        os.kill(pid)
        print('unable to run subprocess')
        return
    return out

if __name__ == '__main__':
    app.run()

결과는 다음과 같다. 내부 프로그램을 실행해 그 결과를 리턴하는list API가 동작되는 것을 확인할 수 있다.

이미지 업로드 서버 개발

같은 방식으로 이미지 업로드 서버를 개발해 본다. image.py 코딩한다.

from flask import Flask, jsonify, request, render_template, redirect
import os
import subprocess
import time

app = Flask(__name__)

app.config["IMAGE_UPLOADS"] = "/home/ktw/project/flask_simple/data"

@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello, World!' 
 
@app.route("/upload-image", methods=["GET", "POST"])
def upload_image():
    if request.method == "POST":
        if request.files:
            image = request.files["image"]
            print(image)
            image.save(os.path.join(app.config["IMAGE_UPLOADS"], image.filename))                                                     
            return redirect(request.url)   
    return render_template("upload_image.html")

if __name__ == '__main__':
    app.run()

현재 폴더 아래에 templates 폴더를 만들고, upload_image.html 파일을 코딩한다.
{% block title %}Upload{% endblock %}
{% block main %}
<div class="container">
  <div class="row">
    <div class="col"><h1>Upload an image</h1>
      <hr><form action="/upload-image" method="POST" enctype="multipart/form-data"><div class="form-group">
          <label>Select image</label>
          <div class="custom-file">
            <input type="file" class="custom-file-input" name="image" id="image">
            <label class="custom-file-label" for="image">Select image...</label>
          </div>
        </div><button type="submit" class="btn btn-primary">Upload</button></form></div>
  </div>
</div>
{% endblock %}

다음은 이미지 업로드 서버 실행 결과이다.

다중 이미지 업로드 서버 개발

이제 여러 장의 이미지들을 업로드하고 보는 서버를 개발해 보자. 다음 multi_images.py를 코딩한다(참고. Dustin D'Avignon 관련 글)

from flask import Flask, redirect, render_template, request, session, url_for
from flask_dropzone import Dropzone
from flask_uploads import UploadSet, configure_uploads, IMAGES, https://daddynkidsmakers.blogspot.com/2020/09/dns.htmlpatch_request_class
import os

app = Flask(__name__)
dropzone = Dropzone(app)  # 드롭존 객체 획득

# Dropzone 설정
app.config['DROPZONE_UPLOAD_MULTIPLE'] = True     # 다중 업로드 app.config['DROPZONE_ALLOWED_FILE_CUSTOM'] = True
app.config['DROPZONE_ALLOWED_FILE_TYPE'] = 'image/*'
app.config['DROPZONE_REDIRECT_VIEW'] = 'results'
app.config['UPLOADED_PHOTOS_DEST'] = os.getcwd() + '/uploads'  # 파일 위치
app.config['SECRET_KEY'] = 'secretkey'

photos = UploadSet('photos', IMAGES)    # 업로드 셋 설정
configure_uploads(app, photos)
patch_request_class(app)  # 파일 크기 설정, default is 16MBhttps://daddynkidsmakers.blogspot.com/2020/09/dns.html

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
    # 이미지 결과에 대한 세션 설정
    if "file_urls" not in session:
        session['file_urls'] = []
    # 이미지 URL 획득
    file_urls = session['file_urls']    # handle image upload from Dropzone
    if request.method == 'POST':   # 요청이 POST 인 경우
        file_obj = request.files
        for f in file_obj:                            # 업로드 요청 온 파일 리스트를 얻어 서버에 저장
            file = request.files.get(f)
            
            # 폴더에 저장.
            filename = photos.save(
                file,
                name=file.filename    
            )            # 이미지 URL 추가 보관
            file_urls.append(photos.url(filename))
            
        session['file_urls'] = file_urls   # 이미지 URL을 세션에 보관
        return "uploading..."    # return dropzone template on GET request    
    return render_template('index.html')   # 웹 업로드 템플릿 렌더링

@app.route('/results')
def results():간단한 포트포워드로 외부 접속 가능한 공개 웹서버 인터넷 서비스 및 DNS 설정 방법
    # 세션에 URL이 없으면 index로 redirect 처리.
    if "file_urls" not in session or session['file_urls'] == []:
        return redirect(url_for('index'))
        
    # file URL 정보를 세션에서 얻어, results 템플릿 렌더링
    file_urls = session['file_urls']
    session.pop('file_urls', None)
    
    return render_template('results.html', file_urls=file_urls)

if __name__ == '__main__':
    app.run(host = '0.0.0.0', port = 5000)

templates 폴더 아래에 index.html파일을 코딩한다. dropzone 객체를 이용해, 드래그&드롭 이미지 업로드 컴포넌트를 만들고 있다.

<!DOCTYPE html>
<html>
    <head>
        <title>Flask App</title>
        {{ dropzone.load() }}
        {{ dropzone.style('border: 2px dashed #0087F7; margin: 10%; min-height: 400px;') }}
    </head>
    <body>
        <h1>Hello from Flask!</h1>
        {{ dropzone.create(action_view='index') }}
    </body>
</html>

그리고,  results.html파일을 코딩한다. 세션의 file_url을 src로 하여, 이미지를 렌더링하게 되어있다.

<h1>Hello Results Page!</h1>
<a href="{{ url_for('index') }}">Back</a><p>
<ul>
{% for file_url in file_urls %}
    <li><img style="height: 150px" src="{{ file_url }}"></li>
{% endfor %}
</ul>

서버를 실행한 결과는 다음과 같다. 

잘 실행된다. 만약, 외부로 웹서버를 공개하고 싶다면, 다음 링크를 참고한다.

마무리

플라스크를 이용해 데이터 업로드, 프로그램 실행, 데이터 저장 및 API를 통한 데이터 획득 서버 개발 방법을 간단히 알아보았다. 앞의 예제를 따라하면 프론트, 미들, 엔드를 포함한 웹서버가 이렇게 쉽게 개발된다는 것에 깊은 인상을 느끼게 된다. 플라스크는 이런 전 과정을 매우 간단한 간단한 포트포워드로 외부 접속 가능한 공개 웹서버 인터넷 서비스 및 DNS 설정 방법문법과 기능으로 해결해 준다. 다양한 애드인을 이용해 이미지 등 다양한 파일을 처리할 수 있다. 구글에서도 Open API 서버로 플라스크를 이용할 만큼 성능과 안정성이 좋다. 

플라스크 개발에 공헌한 개발자는 오스트리아 오픈소스 프로그래머인 아민 로너커이다. 그는 1989년 생으로 소프트웨어 개발이란 유명한 블로그를 운영하고 있다. 2005년 우분투 그룹에서 오픈소스 개발자로 경력을 시작하였고,  WSGI 에 관심을 가졌다. 그는 2004년 부터 one-file microframework을 주장하였고, 플라스크 개발을 시작했다.

플라스크에 대한 상세 문서는 여기(한글 문서)를 참고하길 바란다.

참고: 가상환경 설정

플라스크 개발 시 다음과 같이 가상환경을 설정하는 것이 좋다.

python3 -m venv env
source env/bin/activate
pip install -e .

참고: [Errno 98] Address already in use

sudo lsof -i :5000
sudo kill -9 [address]

레퍼런스