[Flask] Cardio_arrest_test_API

AI 심정지 예측 인터페이스 프로그램 API 테스트를 위해 테스트 API Tool 프로그램을 Flask로 제작하기로 하였다. 방법은 간단하다. POST로 요청하였을 때, AI 프로그램 형식에 맞는 파라미터를 조회해오고(조회할때 데이터는 오라클 DB를 이용하였다.), 그 조회된 정보를 다시 AI 프로그램에 POST나 GET으로 요청하면, 인터페이스 연동이 된다.

API 보내는 방식 설계

http 요청시 규격은 아래와 같다. 
환자 List 조회
- http://192.168.56.99:5300/api/oracle_vital_signals
- Type : Post
- parameter
* stdt : 조회시작시간
* eddt : 조회종료시간
 - ex ) 

{ "stdt" : "20230301170700", "eddt" : "20230323172659

동작하는 IP 및 app 기본 설정 설계

app.py 파일 상수설정 
host_addr = "0.0.0.0"
port_num = "5300"
app = Flask(__name__)

JSON REST API 동작 설계

POST로 요청을때 작동하도록 API 동작 각각의 json 파일로 DB 계정접속정보 쿼리문, 스케줄러 동작여부 등 만들어두었다.

@app.route("/api/oracle_vital_signals", methods=['POST'])
def oracle_vital_signals():
# 파라미터 데이터는 json 형식의 데이터로 받는다. 
    param = request.get_json()

    try :
        with open("json_data/settings.json", "r") as db_info_json:
            # LOG.info(db_info_json)
            # oracle DB 계정 접속정보를 받는다. 
            db_info = json.load(db_info_json)
        if db_info["db_kind"] == "oracle":
            db_common = dbOracle()
            api_obj = Scheduler(db_common)
            api_obj.DBprocess_oracle(db_info)
            
    except Exception as e:
        print(e)
    # oracle DB 데이터를 가져오는 쿼리문을 가져온다. 
    with open("json_data/lists.json", "r") as select_json:
        select_info = json.load(select_json)
    # 가져올 데이터의 시작점과 끝점을 가져온다. 
    stdt = param['stdt']
    eddt = param['eddt']

    # 조건찾기
    list_val = [stdt, eddt]

    query = select_info["query"] % tuple(list_val)

    rows = db_oracle.dbOracle.excuteSelect(api_obj.db_oracle, query)
    try:
        selectList = json.loads(rows)
        return selectList

    except Exception as e:
        print(e)
    finally:
        db_oracle.dbOracle.dbClose(api_obj.db_oracle)

심정지 AI 프로그램 입력 포맷에 맞춘 오라클 DB 더미데이터 생성

#사전에 랜덤 데이터 프로그램을 통한 더미 데이터 생성 
1,P-100000,안유진,95,19270512,F,20221025,Ingrown toenail,구관_1층,구관_1층_1병동,심장내과,20221025063207,93,68,121,20,36.5,00,99,3,3,
2,P-100001,Denise Blake,32,19900327,M,20221025,Overactive thyroid,신관_10층,신관_10층_2병동,혈액내과,20221025115834,140,93,84,24,36.1,56,99,1,2,
3,P-100000,안유진,95,19270512,F,20221025,Ingrown toenail,구관_1층,구관_1층_1병동,심장내과,20221025131729,105,79,141,21,36.3,00,98,2,4,
4,P-100002,하혜린,34,19880707,F,20221025,Bowel cancer,신관_10층,신관_10층_2병동,노년내과,20221025171804,104,84,128,29,36.3,81,98,2,4,
5,P-100001,Denise Blake,32,19900327,M,20221025,Overactive thyroid,신관_10층,신관_10층_2병동,혈액내과,20221025181752,141,85,87,23,36.1,56,99,1,2,
6,P-100003,박라윤,47,19750915,F,20221025,Catarrh,신관_7층,신관_7층_2병동,유방외과,20221025192540,134,63,75,24,37.1,98,96,1,2,
7,P-100000,안유진,95,19270512,F,20221025,Ingrown toenail,구관_1층,구관_1층_1병동,심장내과,20221025214728,110,75,139,17,37.3,00,98,2,2,
8,P-100002,하혜린,34,19880707,F,20221025,Bowel cancer,신관_10층,신관_10층_2병동,노년내과,20221026002228,104,84,128,29,36.3,81,98,2,4,
9,P-100005,홍동우,2,20191208,M,20221025,Meningitis,신관_5층,신관_5층_2병동,치과보철과,20221026004706,185,59,98,22,36.8,63,99,1,3,
10,P-100004,한우혁,71,19510412,M,20221025,Retinoblastoma,신관_9층,신관_9층_2병동,치과보철과,20221026012542,133,32,60,18,36.4,45,99,1,0,
11,P-100003,박라윤,47,19750915,F,20221025,Catarrh,신관_7층,신관_7층_2병동,유방외과,20221026012823,124,58,100,32,36.4,98,98,1,3,
12,P-100001,Denise Blake,32,19900327,M,20221025,Overactive thyroid,신관_10층,신관_10층_2병동,혈액내과,20221026020149,135,91,90,24,36.0,56,99,1,3,
13,P-100007,최승재,85,19361218,M,20221025,Heart failure,신관_6층,신관_6층_2병동,수부외과,20221026031851,199,106,153,6,35.8,60,99,3,5,
14,P-100006,김주영,69,19530402,M,20221025,Nosebleed,구관_6층,구관_6층_2병동,류마티스내과,20221026034541,161,83,78,17,37.0,69,97,1,0,
15,P-100000,안유진,95,19270512,F,20221025,Ingrown toenail,구관_1층,구관_1층_1병동,심장내과,20221026051422,110,73,122,15,36.9,00,98,2,2,
16,P-100002,하혜린,34,19880707,F,20221025,Bowel cancer,신관_10층,신관_10층_2병동,노년내과,20221026060032,104,84,128,29,36.3,81,98,2,4,
17,P-100008,홍지현,86,19360711,F,20221026,Brain tumours,신관_6층,신관_6층_1병동,방사선종양학과,20221026064514,140,107,83,22,36.2,23,99,1,2,
18,P-100003,박라윤,47,19750915,F,20221025,Catarrh,신관_7층,신관_7층_2병동,유방외과,20221026074450,122,65,96,22,36.7,98,97,1,3,
19,P-100005,홍동우,2,20191208,M,20221025,Meningitis,신관_5층,신관_5층_2병동,치과보철과,20221026075855,189,62,99,32,36.8,63,97,1,3,
20,P-100001,Denise Blake,32,19900327,M,20221025,Overactive thyroid,신관_10층,신관_10층_2병동,혈액내과,20221026081212,136,85,82,23,36.0,56,99,1,3,
21,P-100004,한우혁,71,19510412,M,20221025,Retinoblastoma,신관_9층,신관_9층_2병동,치과보철과,20221026083516,147,50,30,33,36.7,45,95,3,6,
22,P-10000C,조채원,58,19640525,F,20221026,Cellulitis,구관_7층,구관_7층_1병동,치과,20221026084230,178,119,74,22,36.1,01,97,1,2,
...

Docker Container를 통한 배포설계

FROM python:3.8
# 모든 소스는 app 폴더에 복사해주고, 
COPY . /app
# 작업폴더는 app폴더로 지정 
WORKDIR /app
# 오라클 압축파일 복사
COPY instantclient_21_6.zip ./app

RUN apt-get clean && apt-get update && apt-get install -y locales
# 오라클 압축파일 풀기 
RUN apt-get install -y unzip libaio1 && \
    unzip instantclient_21_6.zip && \
    mv instantclient_21_6/ /usr/lib/ && \
    rm instantclient_21_6.zip &&\
    ln /usr/lib/instantclient_21_6/libclntsh.so.21.1 /usr/lib/libclntsh.so && \
    ln /usr/lib/instantclient_21_6/libocci.so.21.1 /usr/lib/libocci.so && \
    ln /usr/lib/instantclient_21_6/libociei.so /usr/lib/libociei.so && \
    ln /usr/lib/instantclient_21_6/libnnz21.so /usr/lib/libnnz21.so

# 사용했던 라이브러리 복사
COPY requirements.txt /app/requirements.txt

RUN pip install --upgrade pip

RUN pip install -r requirements.txt

# 오라클의 환경변수를 동기화
ENV ORACLE_BASE /usr/lib/instantclient_21_6
ENV LD_LIBRARY_PATH /usr/lib/instantclient_21_6
ENV TNS_ADMIN /usr/lib/instantclient_21_6
ENV ORACLE_HOME /usr/lib/instantclient_21_6

CMD ["python", "app.py"]

간단하였지만, Docker에 대한 지식, 서버준비, AI 심정지 예측프로그램에 대한 파라미터 포맷에 따른 맞추기 등 다양한 부분에 대한 지식들을 알아야 만들수 있었다.