#3구름IDE를 이용한 멜버른 집값 예측 웹사이트 만들기(웹서버구동편)

 

구름 IDE로 들어간다.

 

 

대시보드를 통해 나만의 프로젝트를 만들어본다.

 

 

새 컨테이너 생성을 통해

원하는 정보를 담고, 

 

 

소프트웨어 스택은 Flask를 눌러준다.

 

 

다 되면 오른쪽처럼 나오는데,

컨테이너 실행을 눌러준다.

 

github.com/h3yon/house_predict

h3yon/house_predict

 

그럼 깃허브에 들어가서

https://github~를 복사해준다.

 

$ git clone https://github.com/h3yon/house_predict.git

 

git clone을 통해 아래처럼 터미널에서 다운을 받는다.

 

 

다 했다면 아래처럼 명령어를 쳐주자.

 

$ ls #house_predict 디렉토리가 있는지 보자
$ cd house_predict
$ cp -r ./* ./.. #house_predict의 모든 디렉토리,파일을 전 디렉토리에 모두 복사한다.

 

 

그럼 파일구조가 이렇게 된다.

이제 포트 번호를 설정해주자

 

 

그럼 나에게 할당된 URL이 있고, 포트 번호를 '5000'으로,

아님 원하는 포트번호로 바꿔준다.

 

내 터미널로 한다면 github에 있는 'app.py'로 하겠지만,

만약 잘 안 돼서 구름 IDE로 한다면

구름 IDE에서 제공해준 'application.py'를 사용한다.

 

- application.py

import flask
import pandas as pd
from joblib import load
import sys

with open(f'housepriceprediction.joblib', 'rb') as f:
    model = load(f)


app = flask.Flask(__name__, template_folder='Templates')


@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def main():
    if flask.request.method == 'GET':
        return (flask.render_template('index.html'))

    if flask.request.method == 'POST':
        rooms = flask.request.form['rooms']
        bathroom = flask.request.form['bathroom']
        distance = flask.request.form['distance']
        car = flask.request.form['car']

        input_variables = pd.DataFrame([[rooms, bathroom, distance, car]],
                                       columns=['rooms', 'bathroom',
                                                'distance', 'car'],
                                       dtype='float',
                                       index=['input'])

        predictions = model.predict(input_variables)[0]
        print(predictions)

        return flask.render_template('index.html', original_input={'Rooms': rooms}, result=predictions)


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=int(sys.argv[1]))

 

제공해준 application.py를 활용해,

내가 원하는 것을 넣어주었다.

 

 

application.py도 잘 붙여넣기 해주었고,

파일구조도 왼쪽과 같다면

표시해둔 재생 버튼을 눌러준다.

 

그럼 지금 터미널에 써져있는

'python3 /workspace/[컨테이너 이름]/application.py 5000'이 알아서 실행될 것이다.

 

 

터미널에서 저기

'Debugger is active!'가 나오는데,

이게 나오면 잘 된 것이다.

이제 사이트에 들어가보면 된다.

 

 

그럼 이제 밑에 구름IDE에서 제공해준 io 사이트로 들어간다.

 

 

그럼 사이트가 잘 들어가진다.

 

멜버른 집값에 대한 예측도 잘 되었다.