개요 Github Actions 강의 중, 애매한 부분을 정리하였다. Github Actions에 대한 전체 코드는 여기에서 다루지는 않는다. SSH-Key 값 설정 GCE에서 Github와 연동을 위해서는 Key값을 생성해야 한다. 본인의 구글클라우드 이메일을 추가하여 아래와 같이 코드를 실행한다. GCP의 ID와 Github의 이메일 주소가 다른 분들이 있다. 이럴 경우 문제가 발생할 수 있다. 주의 : Github 이메일 주소가 아님 $ ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your@gmail.com" Github SSH Key값 생성 ssh의 public 키값을 복사한다. $ cat .
개요 Python Script를 활용하여 Hell World를 출력한다. 강의소개 인프런에서 Streamlit 관련 강의를 진행하고 있습니다. 인프런 : https://inf.run/YPniH 이전 게시글 링크 확인 : Github Actions Hello World main.py 작성 간단하게 아래 코드를 작성한다. 코드 작성은 Github에서도 가능하다. import sys print(sys.version) print("Hello, World") Add file > Create new file 버튼을 클릭한다. Python-hello.yml 파일 변경 기존 코드에서 다음 코드를 추가한다. # This is a basic workflow to help you get started with Actions name: Python-CI .
개요 Github Actions 에서 Hello World를 출력하도록 한다. 강의소개 인프런에서 Streamlit 관련 강의를 진행하고 있습니다. 인프런 : https://inf.run/YPniH 사전준비 Github에 적당한 Repo를 준비한다. 메뉴선택 아래 그림에서 Actions 메뉴를 선택한다. 아래 그림에서 set up a workflow yourself 선택 YAML 파일 수정 .github/workflows/main.yaml 파일 선택 후 수정 소스코드는 다음과 같이 지정한다. # This is a basic workflow to help you get started with Actions name: CI # Controls when the workflow will run on: # Triggers the workflow on push or pull request events but only for the "main" branch push: branches: [ "main" ] pull_request: branches: [ "main" ] # Allows you to run this workflow manually from the Actions tab workflow_dispatch: # A workflow run is made up of one or more jobs that can run sequentially or in parallel jobs: # This workflow contains a single job called "build" build: # The type of runner that the job will run on runs-on: ubuntu-latest # Steps represent a sequence of tasks that will be executed as part of the job steps: # Checks-out your repository under $GITHUB_WORKSPACE, so your job can access it - uses: actions/checkout@v3 # Runs a single command using the runners shell - name: Run a one-line script run: echo Hello, world!
개요 BigQuery에서 Google Adwords 데이터와 Google Analytics를 불러올 수 있다. 전제조건 구글 클라우드 사용법은 어느정도 알고 있는 상태를 전제로 한다. Google Analytics를 이미 활용하고 있다는 것을 전제로 한다. Google Analytics 왼쪽 메뉴에서 관리 > 제품 링크를 확인한다. BigQuery 링크 클릭 > 연결 버튼을 클릭한다. BigQuery 프로젝트를 선택한다. 활성화중인 프로젝트를 선택한다. 데이터 위치를 지정한다. 본 프로젝트에서는 서울로 명명한다. 내보내기 유형은 매일로 선택한다. 사용자 데이터는 일별로 선택한다. 검토 후 제출 화면에서 특별한 이의사항이 없으면 보내기 버튼을 클릭한다.
개요 Google Compute Engine에서 Gihub Action을 구현하도록 한다. 프로젝트 생성 새 프로젝트 버튼을 클릭 후 프로젝트 명을 streamlit-gitaction으로 명명한다. Instance 생성 Compute Engine > VM Instance 선택 후, 새로운 인스턴스를 생성한다. 처음 사용하는 경우 사용 버튼을 클릭한다. 최초 작업에는 결제 필요 버튼이 나올 수 있다. 결제 사용 설정을 눌러 결제를 추가한다. 필자는 회사 계정을 사용한 것이므로 이렇게 나오지만, 일반 사용자는 화면이 다를 수 있다. VM 인스턴스를 생성한다. 인스턴스 이름과 리전과 영역은 다음과 같이 진행한다.
개요 Google Cloud Project에서 Github 계정을 연동하는 과정을 보여준다. 처음 GCP를 사용하는 독자분들은 이전 글을 참조해서 설정을 먼저 진행한다. 참조 : https://dschloe.github.io/gcp/2023/09/spark_installation_gcp/ 터미널 열기 기존 인스턴스는 중지를 시켰기 때문에 이를 다시 시작/재개 버튼을 눌러 활성화 한다. 시작 버튼 클릭과 함께 오늘도 비용을 지불해본다. 브라우저 창에서 열기를 진행한다. Git 설치 터미널에 Git을 설치하는 방법은 다음 명령어를 순차적으로 입력한다. (base) ~$ sudo apt-get update -y (base) ~$ sudo apt-get upgrade -y (base) ~$ sudo apt install git (base) ~$ git --version Git Repo 생성 Github에서 Repo를 만든다.
I. Motivation 오늘은 데이터 분석과 크게 관련이 없는 포스팅을 해보자. 오늘 깃허브에 꾸미려고 하는 것은 아래와 같다.
주로 깃허브를 올리는 시간은 언제인가? 그저 단순 재미로 포스팅을 해본다.
II. Prep Work 첫번째, Gist를 클릭하여 활성화를 합니다. (https://gist.github.com/) 두번째, 이제 토큰을 생성하자. 이 때 중요한 것은 rest & gist를 클릭한 뒤 생성을 해야 한다. (https://github.com/settings/tokens/new) Note에는 토큰 생성 목적을 기재하면 된다. (필자는 Productivity Box)라고 했다. Select Scope에서 rest & gist를 아래 그림과 같이 클릭하자.