Flask는 파이썬 웹 프레임워크로 실시간 데이터 처리에 매우 효과적인 도구입니다. 실시간 데이터 처리는 많은 데이터가 실시간으로 생성되고 처리되어야 하는 상황에서 필요합니다. Flask를 사용하면 데이터를 수신하고 처리하는 웹 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다.

Flask를 사용하여 실시간 데이터 처리를 구현하는 과정을 살펴보겠습니다.

1. Flask 설치

먼저 Flask를 설치해야 합니다. 아래와 같이 명령어를 사용하여 Flask를 설치할 수 있습니다.

pip install flask

2. Flask 애플리케이션 생성

Flask 애플리케이션을 생성하기 위해 아래와 같은 코드를 작성합니다.

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/data', methods=['POST'])
def process_data():
    data = request.get_json()
    
    # 데이터 처리 로직 작성
    
    return 'Data processed successfully'

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

위 코드에서 /data 경로로 POST 요청이 오면 process_data 함수가 실행되고 데이터를 처리하는 로직을 작성하면 됩니다.

3. 데이터 처리 로직 작성

process_data 함수 내부에 실시간 데이터 처리 로직을 작성합니다. 데이터는 request.get_json()을 통해 수신하고, 필요한 처리를 수행한 후 응답을 반환합니다.

@app.route('/data', methods=['POST'])
def process_data():
    data = request.get_json()
    
    # 데이터 처리 로직 작성
    processed_data = process(data)
    
    # 처리된 데이터를 저장하거나 다른 서비스에 전송
    
    return 'Data processed successfully'

위 코드에서 process 함수는 수신한 데이터를 처리하는 로직을 나타냅니다.

4. 데이터 전송

Flask 애플리케이션에 데이터를 전송하기 위해서는 HTTP POST 요청을 보내야 합니다. 아래는 Python의 requests 라이브러리를 사용하여 데이터를 전송하는 예제입니다.

import requests
import json

data = {
    'value1': 10,
    'value2': 20
}

headers = {'Content-Type': 'application/json'}
response = requests.post('http://localhost:5000/data', headers=headers, data=json.dumps(data))

print(response.text)

위 코드에서는 data 변수에 전송할 데이터를 입력하고, requests.post 함수를 통해 Flask 애플리케이션에 요청을 보냅니다. 응답은 response.text로 확인할 수 있습니다.

5. Flask 애플리케이션 실행

마지막으로 Flask 애플리케이션을 실행해야 합니다. 터미널에서 아래와 같이 명령어를 입력하여 Flask 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.

python app.py

Flask 애플리케이션이 실행되면 데이터를 전송하고, Flask 애플리케이션에서 해당 데이터를 처리하는 로직이 실행됩니다.

이제 Flask를 사용하여 실시간 데이터 처리를 구현할 수 있습니다. Flask의 간단한 문법과 HTTP 요청/응답 처리를 통해 손쉽게 데이터를 수신하고 처리할 수 있습니다.