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OpenSSL에 대한 설명


https://ko.wikipedia.org/wiki/OpenSSL


OpenSSL은 SSL/TLS를 오픈소스로 구현한 것이다.



<SSL/TLS, HTTPS에 대한 설명 영상>



OpenSSL 사용하기


구글에서 검색해보면 OpenSSL 라이브러리로 공개하는 것과, 실제로 OpenSSL을 사용할 수 있는 컴파일 된 파일로 된 것들이 있다.


소스코드 레벨로 공개된 것들은

https://www.openssl.org/source/


컴파일 방법은 아래 Youtube를 따라하면 될 것이다.

<How to Compile OpenSSL on Windows10 x64 for Static Library>

위 방법으로 컴파일 시 필요 툴

- Perl 

- VC++




컴파일 된 파일로 SSL 사용하기

OpenSSL을 이용해 SSL/TLS를 사용하기 위해서는 이미 컴파일 된 파일로 다운로드 받는게 더 편하다.

https://indy.fulgan.com/SSL/



위 사이트에서 openssl-x.x.x-XXXXX-winxx.zip 형태의 파일을 다운 받는다. OpenSSL의 버전과 사용 PC의 환경(ex, windows 32bit, 64bit)로 파일을 선택한다.




본 예제에서는 openssl-1.0.2k-x64_86-win64.zip으로 진행했다.




다운로드 받은 파일을 적당한 이름으로 원하는 곳에 압축을 해제한다.(openssl-1.0.2k-x64_86-win64 -> OpenSSL)



환경 변수에 추가하기

압축을 해제한 후에는 해당 폴더를 '시스템 환경 변수'에 추가해야 한다.

'시스템 환경 변수'는 윈도우 어디에서든지 '시스템 환경 변수'에 있는 파일을 실행시킬 수 있도록 해주는 역할을 한다.

본 예제에서는 폴더 안에 'openssl.exe' 파일을 시스템 어디에서든지 사용할 수 있도록 하기 위해서 '시스템 환경 변수'에 추가해준다.



'시작'을 눌러 '환경' 이라고 검색하면 '시스템 환경 변수 편집'이 나온다. 여기서 '환경 변수(N)' 을 누르면 아래와 같은 화면이 나온다






'시스템 변수(S)'에서 'Path'를 편집하게 되면 오른쪽 화면이 나오게 되고, '새로 만들기(N)'으로 환경 변수를 추가할 수 있다.

이때 경로는 OpenSSL을 압축 해제한 경로를 설정한다.





실행해보기

실행되면 아래와 같이 프롬프트가 바뀐다.환경 변수가 추가 되었으면 명령 프롬프트에서 'openssl'을 실행시킬 수 있다.


OpenSSL>




OpenSSL 테스트

이제 OpenSSL을 사용해서 SSL/TLS를 쓸 수 있다.

한가지 예제로 www.google.com 에 접속하는 HTTPS Client 예제는 아래와 같다.


OpenSSL> s_client -connect www.google.com:443





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python에서 특정 함수를 일정 주기마다 실행하고 싶으면? threading.Timer를 사용해보자


기본 사용방법은 아래와 같다.


import threading

class AsyncTask:
def __init__(self):
pass

def TaskA(self):
print 'Process A'
threading.Timer(1,self.TaskA).start()

def TaskB(self):
print 'Process B'
threading.Timer(3, self.TaskB).start()

def main():
print 'Async Function'
at = AsyncTask()
at.TaskA()
at.TaskB()

if __name__ == '__main__':
main()

수행 결과, TaskA는 1초마다, TaskB는 3초마다 수행되고 있다.


Async Function

Process A

Process B

Process A

Process A

Process B

Process A

Process A

Process A

Process B


핵심은 아래 함수이다.

threading.Timer(1,self.TaskA).start()

함수의 의미는 1초 후에 TaskA를 start하라는 의미이다.

TaskA 함수안에서 threading.Timer를 사용한다면 TaskA는 정해진 시간마다 주기적으로 수행되는 함수가 될 것이다.



가장 중요한 점은, TaskA를 최초의 한번은 수행햐주어야 한다는 점이다.

def main():
print 'Async Function'
at = AsyncTask()
at.TaskA()
at.TaskB()




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Python에서 Queue의 기본적인 사용법은 아래와 같다.


import Queue

q = Queue.Queue()

items=list()

items.append('item1')
items.append('item2')
items.append('item3')
items.append('item4')
items.append('item5')

print 'start queue'

for i in items:
q.put(i)

while q.qsize():
print q.get()

print 'end queue'


put() 함수를 사용해서 q(queue)에  item1~item5 까지 put을 수행한다. get() 함수를 사용해서 q를 비운다.

위 코드를 수행하면 아래와 같은 결과가 나온다


item1

item2

item3

item4

item5

end queue


위 동작은 item1~item5 까지를 한번에 모두 Queue에 넣고 한꺼번에 get을 수행하기 때문에 전혀 문제가 없다.


그런데 여러 Thread 상에서 비동기적으로 Queue에 put과 get을 수행해야하는 상황이라면 문제가 생긴다.


put()과 get() 함수가 기본적으로 blocking 함수이기 때문이다.


흔히 발생할 수 있는 상황은, Queue에 데이터가 없는 상황에서 get() 함수를 수행한다면 데이터가 put() 될때까지 blocking 되기 때문에 해당 Thread에서 다른 동작을 수행할 수가 없다.


해결 방법은 get()과 put()을 non-blocking 함수로 바꿔야 하는데, 방법은 아래와 같다.


import Queue

q = Queue.Queue()

items=list()

items.append('item1')
items.append('item2')
items.append('item3')
items.append('item4')
items.append('item5')

print 'start queue'

for i in items:
q.put_nowait(i)

while q.qsize():
print q.get_nowait()

print 'end queue'



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