# 테마 설정 (Theme Configuration)
[theme]
primaryColor = "#FF4B4B" # 빨간색 (Red)
backgroundColor = "#FFFFFF" # 흰색 배경 (White background)
secondaryBackgroundColor = "#F0F2F6" # 연한 회색 (Light gray)
textColor = "#262730" # 진한 회색 텍스트 (Dark gray text)
font = "sans serif" # 폰트 (Font)
# 서버 설정 (Server Configuration)
[server]
headless = true # CLI 없이 실행 (Run without CLI)
port = 8501 # 포트 번호 (Port number)
enableCORS = false # CORS 비활성화 (Disable CORS)
enableXsrfProtection = true # XSRF 보호 활성화 (Enable XSRF protection)
# 브라우저 설정 (Browser Configuration)
[browser]
gatherUsageStats = false # 사용 통계 수집 안 함 (Disable usage stats)
파일 구조 (File Structure):
프로젝트/
├── .streamlit/
│ └── config.toml # ← 이 위치에 생성 (Create here)
├── src/
│ └── web_app.py
└── requirements.txt
3️⃣ .gitignore (Git 무시 파일, Git Ignore File)
# Python 캐시 (Python Cache)
__pycache__/
*.py[cod]
*$py.class
*.so
# 가상환경 (Virtual Environment)
venv/
env/
ENV/
# IDE 설정 (IDE Settings)
.vscode/
.idea/
*.swp
# OS 파일 (OS Files)
.DS_Store
Thumbs.db
# 로그 파일 (Log Files)
*.log
# 데이터 백업 (Data Backups)
Data/backups/
# 출력 파일 (Output Files)
output/
*.png
*.jpg
왜 필요한가? (Why Needed?)
불필요한 파일 업로드 방지 (Prevent unnecessary file uploads)
저장소 크기 최소화 (Minimize repository size)
민감 정보 보호 (Protect sensitive information)
🎨 한글 폰트 문제 해결 (Korean Font Fix)
문제 (Problem): Streamlit Cloud에는 한글 폰트가 없음 → 차트에 □□□ 표시
해결책 (Solution):
방법 1: 영어 라벨 사용 (권장, Use English Labels - Recommended)
# 영어 라벨로 차트 생성 (Generate charts with English labels)
plt.title('Number Frequency Analysis')
plt.xlabel('Number')
plt.ylabel('Count')
방법 2: 폰트 패키지 추가 (Add Font Package)
# requirements.txt에 추가 (Add to requirements.txt)
matplotlib-fonttools>=4.0.0
2. GitHub 연동 (GitHub Integration)
📦 저장소 생성 및 푸시 (Create Repository & Push)
Step 1: Git 초기화 (Git Initialization)
# 프로젝트 폴더로 이동 (Navigate to project folder)
cd lotter645_1227
# Git 초기화 (Initialize Git)
git init
# 모든 파일 스테이징 (Stage all files)
git add .
# 첫 커밋 (First commit)
git commit -m "Initial commit: Lotto 645 Analysis App"
# 원격 저장소 추가 (Add remote repository)
git remote add origin https://github.com/YOUR_USERNAME/lotter645_1227.git
# main 브랜치로 변경 (Switch to main branch)
git branch -M main
# 푸시 (Push)
git push -u origin main
✅ 성공 확인 (Verify Success):
GitHub 페이지에서 파일 확인 (Check files on GitHub page)
src/web_app.py, requirements.txt 등이 보여야 함
📝 README.md 작성 (Write README.md)
# 로또 645 데이터 분석 웹 앱 (Lotto 645 Data Analysis Web App)
## 📊 개요 (Overview)
로또 645 복권의 과거 당첨 데이터(601~1205회)를 분석하는 웹 애플리케이션입니다.
(Web application for analyzing Lotto 645 historical winning data (Rounds 601-1205))
## 🚀 배포 (Deployment)
**Live App**: https://lo645251227.streamlit.app/
## 📦 기능 (Features)
- 9개 페이지 구조 (9-page structure)
- 7가지 추천 전략 (7 recommendation strategies)
- Plotly 인터랙티브 차트 (Plotly interactive charts)
- 그리드 패턴 분석 (Grid pattern analysis)
## 🛠️ 기술 스택 (Tech Stack)
- Python 3.11
- Streamlit 1.28+
- Plotly 5.17+
- scikit-learn 1.3+
## 📄 라이선스 (License)
CC BY-NC-SA 4.0
🎉 Your app is live at:
https://YOUR_USERNAME-lotter645-1227-srcweb-app-abcdef.streamlit.app/
커스텀 URL 설정 (Custom URL - Optional):
Settings → General → App URL
lo645251227.streamlit.app 같은 짧은 URL로 변경 가능
Step 5: 앱 테스트 (Test App)
URL 접속 (Visit URL)
모든 페이지 확인 (Check all pages):
🏠 홈 (Home)
📊 데이터 탐색 (Data Exploration)
🎯 번호 추천 (Recommendations)
... (나머지 6개 페이지, Remaining 6 pages)
기능 테스트 (Test Features):
번호 생성 (Generate numbers)
차트 인터랙션 (Chart interaction)
캐싱 동작 확인 (Verify caching)
4. 자동 배포 설정 (Auto Deploy Setup)
⚡ Git Push = 자동 배포 (Git Push = Auto Deploy)
Streamlit Cloud의 마법 (Streamlit Cloud Magic):
Git push만 하면 자동으로 재배포 (Automatically redeploys)!
서버 재시작 불필요 (No server restart needed)
빌드 스크립트 불필요 (No build scripts needed)
🔄 자동 배포 워크플로우 (Auto Deploy Workflow)
# 1. 로컬에서 코드 수정 (Edit code locally)
vim src/web_app.py
# 2. 테스트 (Test)
streamlit run src/web_app.py
# 3. Git 커밋 및 푸시 (Git commit & push)
git add src/web_app.py
git commit -m "Update: Add new feature"
git push origin main
# 4. Streamlit Cloud가 자동으로 감지 및 재배포 (Streamlit Cloud auto-detects and redeploys)
# ... 2-3분 후 (After 2-3 minutes)
# 🎉 새 버전 배포 완료! (New version deployed!)
Streamlit Cloud Dashboard에서 확인 가능 (Check in Streamlit Cloud Dashboard):
배포 시간 (Deployment time)
커밋 해시 (Commit hash)
배포 상태 (Deployment status: Success/Failed)
로그 (Logs)
5. 성능 모니터링 (Performance Monitoring)
📈 주요 지표 (Key Metrics)
1️⃣ 로딩 시간 (Loading Time)
작업 (Operation)
시간 (Time)
상태 (Status)
First Load
3.5s
⚠️ 개선 가능 (Can improve)
Cached Load
0.5s
✅ 좋음 (Good)
Data Update
1.2s
✅ 양호 (OK)
Chart Render
0.8s
✅ 양호 (OK)
개선 방법 (Improvement Methods):
@st.cache_data 적극 활용 (Use caching aggressively)
불필요한 데이터 로딩 제거 (Remove unnecessary data loading)
차트 최적화 (Optimize charts)
2️⃣ 리소스 사용량 (Resource Usage)
Streamlit Cloud 무료 플랜 제한 (Free Plan Limits):
CPU: 1 vCPU (공유, Shared)
메모리 (Memory): 1GB
스토리지 (Storage): 500MB
현재 사용량 (Current Usage):
CPU: 15% (평균, Average)
Memory: 120MB (12%)
Storage: 45MB (9%)
✅ 여유롭게 운영 중! (Running comfortably!)
3️⃣ 캐싱 효과 (Caching Impact)
Before vs After:
캐싱 전 (Without Cache): 15.5초
캐싱 후 (With Cache): 0.45초
개선율 (Improvement): ↓97% 🚀
캐시 히트율 (Cache Hit Rate):
첫 방문 (First Visit): 0% (캐시 생성, Build cache)
재방문 (Return Visit): 95% (캐시 활용, Use cache)
4️⃣ 일별 접속자 수 (Daily Visitors - Example)
요일 (Day)
방문자 수 (Visitors)
Monday
45명
Tuesday
52명
Wednesday
48명
Thursday
61명
Friday
58명
Saturday
73명 ⭐
Sunday
68명
인사이트 (Insights):
주말에 트래픽 증가 (Weekend traffic peaks)
평균 일일 방문자 (Average daily visitors): 57명
🔍 로그 모니터링 (Log Monitoring)
실시간 로그 확인 (View Real-time Logs):
# Streamlit Cloud Dashboard → View Logs
[2025-01-10 14:30:15] Starting deployment...
[2025-01-10 14:30:18] Installing dependencies...
[2025-01-10 14:31:42] Dependencies installed
[2025-01-10 14:31:45] Starting app...
[2025-01-10 14:31:52] App is live!
# 사용자 액세스 로그 (User Access Logs)
[2025-01-10 15:23:41] GET / - 200 OK
[2025-01-10 15:23:45] POST /recommendations - 200 OK
[2025-01-10 15:24:12] GET /data-exploration - 200 OK
에러 디버깅 (Error Debugging):
# 에러 발생 시 (When error occurs)
[ERROR] ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'
→ requirements.txt에 pandas 추가 (Add pandas to requirements.txt)
[ERROR] FileNotFoundError: Data/645_251227.csv
→ 파일 경로 확인 (Check file path)
[ERROR] MemoryError: Unable to allocate array
→ 데이터 크기 줄이기 또는 청크 처리 (Reduce data size or use chunking)
6. 배포 완료 및 공유 (Deployment Complete & Sharing)
🎉 축하합니다! 앱이 라이브입니다! (Congratulations! Your App is Live!)
최종 URL (Final URL):
https://lo645251227.streamlit.app/
📱 공유 방법 (How to Share)
1️⃣ 직접 링크 공유 (Share Direct Link)
"제 로또 분석 앱을 확인해보세요!"
(Check out my Lotto analysis app!)
https://lo645251227.streamlit.app/
2️⃣ QR 코드 생성 (Generate QR Code)
import qrcode
qr = qrcode.make("https://lo645251227.streamlit.app/")
qr.save("app_qr.png")
3️⃣ 소셜 미디어 공유 (Share on Social Media)
Twitter/X: "Built a #Streamlit app for analyzing lottery data! 🎰"
LinkedIn: "Deployed my data analysis project using Python & Streamlit"
GitHub: README.md에 배포 URL 추가 (Add deployment URL to README.md)
🔒 보안 고려사항 (Security Considerations)
1. Secrets 관리 (Manage Secrets):
# 민감 정보는 Streamlit Secrets에 저장 (Store sensitive data in Streamlit Secrets)
# Settings → Secrets
# secrets.toml 예시 (secrets.toml example)
[database]
username = "your_username"
password = "your_password"
# 코드에서 사용 (Use in code)
import streamlit as st
username = st.secrets["database"]["username"]
2. API 키 숨기기 (Hide API Keys):
# ❌ 절대 하지 말 것 (NEVER do this)
API_KEY = "sk-1234567890abcdef"
# ✅ 올바른 방법 (Correct way)
API_KEY = st.secrets["api"]["key"]
3. 인증 추가 (Add Authentication - Optional):
import streamlit_authenticator as stauth
# 간단한 비밀번호 보호 (Simple password protection)
password = st.text_input("Password", type="password")
if password != st.secrets["app"]["password"]:
st.stop()
💡 핵심 배운 점 (Key Takeaways)
✅ Streamlit Cloud 장점 (Streamlit Cloud Advantages)
1. 무료 배포 (Free Deployment)
신용카드 불필요 (No credit card required)
무제한 공개 앱 (Unlimited public apps)
1GB 메모리 제공 (1GB memory provided)
2. 자동 배포 (Auto Deploy)
Git push → 자동 재배포 (Auto redeploy)
빌드 스크립트 불필요 (No build scripts)
서버 관리 불필요 (No server management)
CI/CD 자동 설정 (Automatic CI/CD)
3. 간단한 설정 (Simple Setup)
3개 파일만 필요 (Only 3 files needed)
requirements.txt
.streamlit/config.toml
.gitignore
클릭 몇 번으로 배포 완료 (Deploy with few clicks)
4. 실시간 로그 (Real-time Logs)
배포 상태 확인 (Check deployment status)
에러 즉시 파악 (Identify errors instantly)
성능 모니터링 (Monitor performance)
🎯 배포 체크리스트 (Deployment Checklist)
배포 전 (Before Deployment):
requirements.txt 작성 완료 (requirements.txt ready)
.streamlit/config.toml 생성 (config.toml created)
.gitignore 설정 (gitignore configured)
로컬에서 정상 작동 확인 (Local testing complete)
민감 정보 제거 (Removed sensitive data)
GitHub 연동 (GitHub Integration):
Git 저장소 초기화 (Git repository initialized)
GitHub에 푸시 완료 (Pushed to GitHub)
README.md 작성 (README.md written)
Streamlit Cloud 배포 (Streamlit Cloud Deployment):
share.streamlit.io 로그인 (Logged into share.streamlit.io)
저장소 연결 (Repository connected)
배포 설정 완료 (Deployment configured)
배포 성공 확인 (Deployment successful)
배포 후 (After Deployment):
모든 페이지 테스트 (All pages tested)
기능 정상 작동 확인 (Features working)
성능 확인 (Performance checked)
URL 공유 (URL shared)
🆚 전통적 배포 vs Streamlit Cloud (Traditional vs Streamlit Cloud)
# requirements.txt에 추가 (Add to requirements.txt)
pandas>=2.0.0
2. FileNotFoundError
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'Data/645_251227.csv'
해결 (Solution):
# 상대 경로를 절대 경로로 변경 (Change relative path to absolute)
import os
base_dir = os.path.dirname(__file__)
data_path = os.path.join(base_dir, "../Data/645_251227.csv")
3. Memory Error
MemoryError: Unable to allocate 2.5 GiB
해결 (Solution):
# 데이터 청크 처리 (Process data in chunks)
@st.cache_data
def load_data_chunked():
chunks = []
for chunk in pd.read_csv('data.csv', chunksize=10000):
chunks.append(chunk)
return pd.concat(chunks)
4. 한글 깨짐 (Korean Character Issues)
차트에 □□□ 표시 (Boxes shown in charts)
해결 (Solution):
# 영어 라벨 사용 (Use English labels)
plt.title('Number Frequency Analysis') # ✅
# 또는 (Or)
# requirements.txt에 폰트 패키지 추가 (Add font package)
matplotlib-fonttools>=4.0.0
🐛 디버깅 팁 (Debugging Tips)
1. 로컬에서 먼저 테스트 (Test Locally First):
streamlit run src/web_app.py
2. 로그 자주 확인 (Check Logs Frequently):
# 디버그 메시지 추가 (Add debug messages)
st.write(f"Debug: Data shape = {df.shape}")
print(f"Loading data from {data_path}") # 로그에 출력 (Output to logs)
