freecad의 충돌 그리고 실행을 위한 python3.11의 libshiboken2, libpyside2 링크 만들기

 잘쓰던 freecad가 python3의 버전이 오롯이 3.12로 재편 되면서 기존의 3.11이 있음에도 불구하고 3.11이 제대로 돌아가지 못하게 되었다. 

 그래서 덩달아 freecad도 실행이 불가능한 상태가 되어 버렸다. 해결해 볼라구 찾아 보았다 크게 2개의 문제가 되더라 libpyside2와 libshiboken2, 이 둘이 freecad의 GUI를 담당하는데 찾고 있던 경로(/usr/lib/python3/dist-packages/)에 없었던 듯 하다.

 데비안 패키지 저장소를 뒤졌으나 libshiboken2-py3-5.15_5.15.10-4_amd64.deb 밖에 없었다. 범위를 넓혀서 rpm도 찾아 보았다. 그래서 데비안 libpyside2 패키지를 대체할 수 있는 pyside2-core-5.15.12-2-omv2490.x86_64.rpm를 다운로드 받았다. 

 데비안 현시점(2024-07-22)의 testing 배포판의 python3의 주력이 3.12으로 넘어가 버려서 /usr/lib/python3/dist-packages에 3.11 버전의 패키지를 덮어 씌우는 것은 시스템을 망가트릴 수 있어 아래의 경로에 해당 라이브러리들(libpyside2*, libshiboken2*)을 복사해 두었다.

 $ mv /home/daysleep/Downloads/libpyside2.cpython-311-x86_64-linux-gnu.so.5.15* /usr/lib/x86_64-linux-gnu/
$ mv /home/daysleep/Downloads/libshiboken2/libshiboken2-py3-5.15_5.15.10-4_amd64/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libshiboken2.cpython-311-x86_64-linux-gnu.so.5.15* /usr/lib/x86_64-linux-gnu/
$ cp -r /home/daysleep/Downloads/libshiboken2/libshiboken2-py3-5.15_5.15.10-4_amd64/data/usr/lib/python3/dist-packages/shiboken2 /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/

뭐 그래도 여전히 유독 /usr/lib/python3/dist-packages에서만 찾는 plugin 자원들은 문제가 생기더라 뭐 찝찝하지만 실행은 되니 우선 임시적으로 이렇게 써야 겠다.

* 주의 사항: symbolic link 생성시 반드시 작업 디레토리를 생성 경로로 설정해야 생성이 되더라 한참 애먹었다. 

$ ln -s libpyside2.cpython-311-x86_64-linux-gnu.so.5.15.12 libpyside2.cpython-311-x86_64-linux-gnu.so.5.15

Python의 pandas를 사용한 데이터 처리 코드 해석

 Python의 코딩 스타일이라는 것이 정해져 있진 않지만 C/C++ 기반으로 시작하여 여기까지 와버린 나로써는 JavaScript 언어의 매써드 붙여쓰기 / for 문 대신 apply() 메써드 붙여쓰기는 당황 스럽다. 어쩌겠나 적응해야지. 익숙해 질때까진 새것 발건한 것 마냥 기록 좀 남겨야 겠다.

md['genres'] = md['genres'].fillna('[]').apply(literal_eval).apply(
    lambda x: [i['name'] for i in x] if isinstance(x, list) else []
) 

 위의 코드는 pandas의 dataframe인 md를 조작하는 코드다; 결과적으로 'genres' 항목의 내용이 dict를 내부항목으로 하는 list로 되어 있는 것을 해체해서 'name'항목으로만 되어 있는 list로 만들어 버린다. 이를 위해서 코드가 좀 돌다리를 두드리면서 실행하도록 만들어 두었다. 안전한게 좋긴하지만 코드 보기가 눈아프긴 하다.

 우선, fillna('[]')는 md['genres']인 Series의 내부항목중 Na 혹은 NaN 즉, 숫자가 아니거나 아무것도 없거나 한 곳은 '[]' 문자열(실제 내용은 빈 list)을 넣어 두고,

 그 다음에 dict를 내부항목으로 갖는 list를 가지고 작업하려고 하는데 아쉽게도 해당 내용이 Series의 문자열 형태로 되어 있어서 이 부분을 해석해서 Python의 객체로 만들어 주어야 한다. 이 작업을 해주는 것이 .apply(literal_eval)이라는 것이다.

 그리고 나서 본격적으로  Series의 내부항목 list의 내용을 구조가 복잡한 dict를 해체해서 'name'항목만 남겨 주는 혹은 내용이 없으면 빈 list로 재편한다. 이 작업을 .apply()메서드와 dict의 내용을 해체하고 빈곳은 빈 list로 대체하는 lambda 함수가 해주고 있다. 

vote_counts = md[md['vote_count'].notnull()]['vote_count'].astype('int')

 이것도 마찬가지다. dataframe인 md의 'vote_count' 컬럼의 내용중 내용이 있는 항목만 추려 혹시나 있을 누락된 항목으로 발생할 수 있는 에러를 방지 하도록 해놓았다. 

 그래서, 유효한(notnull)내용만 갖는 'vote_count' 컬럼의 내용을 마지막으로 정수형으로 변환하여 vote_count에 저장하도록 해놓았다.