보통 일반적인 프로그램의 경우에는, 하나씩 작성된 순서에 따라 로직이 실행되고, 완료되면 또다른 로직이 실행되는 등의 순서가 있음을 알수 있다.

그러나 이와 달리 ReactiveX는 "Observer"에 의해 임의의 순서에 따라 병렬적으로 실행되고 나중에 결과나 나온다.

즉 메서드를 호출하는 것이 아니라, Observable안의 데이터를 조회하고, 변환 하는 등의 프로세스를 정의한 후, Observable이 이벤트를 발생시키면 옵저버의 관찰자가 그 순간을 감지하고 준비된 연산을 실행하고 결과를 리턴한다. 그래서 Observable을 Subscribe한다는 표현을 쓴다.

일반적으로 Observable을 구현하기 위해서 다음과 같은 절차를 거친다.

1. 비동기 호출로 결과를 리턴받고, 필요한 동작을 처리하는 메서드를 정의한다.
2. Observable로 비동기 호출을 정의한다.
3. Subscribe를 통해 옵저버를 Observable에 연결 시킨다.
4. 메서드 호출로 결과가 리턴 될 때마다, 옵저버의 메서더는 리턴 값 또는 항목을 사용해서 연산을 한다.


`onNext` Observable은 새로운 항목을 push 할 때 마다 이 메서드를 호출한다. 이 메서드는 Observable 이 배출하는 항목을 parameter 로 전달 받는다.

`oNError` 기대하는 데이터가 생성되지 않았거나, 오류가 발생할 경우 호출된다. 이 경우 `onNext`, `onCompleted`는 호출되지 않는다.

`onCompleted` 마지막 `onNext`가 호출된 뒤에 호출된다.

더이상 구독을 하지 않으려면 `unSubscirbe`를 호출한다.

Observable이 연속된 항목을 push하는 방법에는 두가지가 있는데 바로 hot과 cold다. hot은 생성되자마자 push하고, cold는 옵저버가 구독할때까지 배출하지 않는다.

이러한 Observable은 연산자와 연결하여 사용할 수 있는데, 이런 연산자들은 리턴된 observable을 변경하여 제공할 수 있다.


보통 일반적인 프로그램의 경우에는, 하나씩 작성된 순서에 따라 로직이 실행되고, 완료되면 또다른 로직이 실행되는 등의 순서가 있음을 알수 있다. 그러나 이와 달리 ReactiveX는 "Observer"에 의해 임의의 순서에 따라 병렬적으로 실행되고 나중에 결과나 나온다.  즉 메서드를 호출하는 것이 아니라, Observable안의 데이터를 조회하고, 변환...

ReactiveX) Observable

정보: github page code highlight는 델파이를 지원하지 않는다.

## checksum

```pascal
function GetCheckSum(FileName: string): DWORD;
var
  F: file of DWORD;
  P: Pointer;
  Fsize: DWORD;
  Buffer: array [0..500] of DWORD;
begin
  FileMode := 0;
  AssignFile(F, FileName);
  Reset(F);
  Seek(F, FileSize(F) div 2);
  Fsize := FileSize(F) - 1 - FilePos(F);
  if Fsize > 500 then Fsize := 500;
  BlockRead(F, Buffer, Fsize);
  Close(F);
  P := @Buffer;
  asm
     xor eax, eax
     xor ecx, ecx
     mov edi , p
     @again:
       add eax, [edi + 4*ecx]
       inc ecx
       cmp ecx, fsize
     jl @again
     mov @result, eax
  end;
end;
```

## 프로세스 실행 중인지 확인

```pascal
function CheckProcessRunning(exeFileName: string): Boolean;
var
  ContinueLoop: BOOL;
  FSnapshotHandle: THandle;
  FProcessEntry32: TProcessEntry32;
begin
  FSnapshotHandle := CreateToolhelp32Snapshot(TH32CS_SNAPPROCESS, 0);
  FProcessEntry32.dwSize := SizeOf(FProcessEntry32);
  ContinueLoop := Process32First(FSnapshotHandle, FProcessEntry32);
  Result := False;
  while Integer(ContinueLoop) <> 0 do
  begin
    if ((UpperCase(ExtractFileName(FProcessEntry32.szExeFile)) =
      UpperCase(ExeFileName)) or (UpperCase(FProcessEntry32.szExeFile) =
      UpperCase(ExeFileName))) then
    begin
      Result := True;
    end;
    ContinueLoop := Process32Next(FSnapshotHandle, FProcessEntry32);
  end;
  CloseHandle(FSnapshotHandle);
end;
```


## 프로세스 죽이기

```pascal
function StopProcess(ExeFileName: string) : Integer;
const
  PROCESS_TERMINATE = $0001;
var
  ContinueLoop: BOOL;
  FSnapshotHandle: THandle;
  FProcessEntry32: TProcessEntry32;
begin
  Result := 0;
  FSnapshotHandle := CreateToolhelp32Snapshot(TH32CS_SNAPPROCESS, 0);
  FProcessEntry32.dwSize := SizeOf(FProcessEntry32);
  ContinueLoop := Process32First(FSnapshotHandle, FProcessEntry32);
  while Integer(ContinueLoop) <> 0 do
  begin
    if ((UpperCase(ExtractFileName(FProcessEntry32.szExeFile)) =
      UpperCase(ExeFileName)) or (UpperCase(FProcessEntry32.szExeFile) =
      UpperCase(ExeFileName)))
    then
      Result := Integer(TerminateProcess(
                        OpenProcess(PROCESS_TERMINATE,
                                    BOOL(0),
                                    FProcessEntry32.th32ProcessID),
                                    0));
     ContinueLoop := Process32Next(FSnapshotHandle, FProcessEntry32);
  end;
  CloseHandle(FSnapshotHandle);
end;
```

## string to html (html parsing)

```pascal
procedure TForm2.ParsingHTML;
var
  IdHTTP: TIdHTTP;
  Stream: TStringStream;
begin
  IdHTTP := TIdHTTP.Create(nil);
  Stream := TStringStream.Create;
  try
    try
      IdHTTP.Get(edt1.Text, Stream);
      JenkinsParsingResult := Stream.DataString;
    except
      //exception Raise... (올바르지 않은 주소일때)
    end;
  finally
    tmr1.Enabled := True;
    Stream.Free;
    IdHTTP.Free;
  end;
end;
```

## File Drag & drop (파일 드래그 앤 드랍)

in formcreate

```pascal
DragAcceptFiles(Handle, True);
```

```pascal
procedure TForm2.WMDROPFILES(var Msg: TWMDropFiles);
var
  i, amount: Integer;
  FileName: array[0..MAX_PATH] of Char;
begin
  inherited;
  try
    Amount := DragQueryFile(Msg.Drop, $FFFFFFFF, FileName, MAX_PATH);
    for i := 0 to (Amount - 1) do
    begin
      DragQueryFile(Msg.Drop, i, FileName, MAX_PATH);
     //FileName에 파일/폴더 path가 들어옵니다.
  finally
    DragFinish(Msg.Drop);
  end;
end;
```

## get md5
```pascal
function GetCheckSum(FileName: string): string;
var
  IdMD5: TIdHashMessageDigest5;
  FS: TFileStream;
begin
   IdMD5 := TIdHashMessageDigest5.Create;
   FS := TFileStream.Create(FileName, fmOpenRead or fmShareDenyWrite);
   try
     Result := IdMD5.HashStreamAsHex(FS);
   finally
     FS.Free;
     IdMD5.Free;
   end;
end;
```

## 작업표시줄 제어

### auto hide를 always show로 변경

```pascal
var
  ABData: TAppBarData;
begin
  ABData.cbSize := SizeOf(TAppBarData);
  ABData.hWnd := FindWindow('SHELL_TRAYWND', nil);
  ABData.lParam := LParam(0);
  SHAppBarMessage($0000000a, ABData);
```

### 작업표시줄 숨기기. 숨기는게 아니고 레알루다가 없앰

```pascal
var
  hTaskbar: THandle;
begin
  hTaskbar := FindWindow('Shell_TrayWnd', Nil);
  ShowWindow(hTaskbar, SW_HIDE);
```

### 작업표시줄 보이기

```pascal
var
  hTaskbar: THandle;
begin
  hTaskbar := FindWindow('Shell_TrayWnd', Nil);
  ShowWindow(hTaskbar, SW_SHOWNORMAL);
```

## 인터넷 연결상태 확인
```pascal
function CheckInternetConnection(): Boolean;
const
  // Local system has a valid connection to the Internet, but it might or might
  // not be currently connected.
  INTERNET_CONNECTION_CONFIGURED = $40;

  // Local system uses a local area network to connect to the Internet.
  INTERNET_CONNECTION_LAN = $02;

  // Local system uses a modem to connect to the Internet
  INTERNET_CONNECTION_MODEM = $01;

  // Local system is in offline mode.
  INTERNET_CONNECTION_OFFLINE = $20;

  // Local system uses a proxy server to connect to the Internet
  INTERNET_CONNECTION_PROXY = $04;

  // Local system has RAS installed.
  INTERNET_RAS_INSTALLED = $10;

var
  InetState: DWORD;
  hHttpSession, hReqUrl: HInternet;
begin
  Result:= InternetGetConnectedState(@InetState, 0);
  if (
    Result
    and
    (
      InetState and INTERNET_CONNECTION_CONFIGURED
        = INTERNET_CONNECTION_CONFIGURED)
    ) then
  begin
    // so far we ONLY know there's a valid connection. See if we can grab some
    // known URL ...
    hHttpSession:= InternetOpen(
      PChar(Application.Title), // this line is the agent string
      INTERNET_OPEN_TYPE_PRECONFIG, nil, nil, 0
    );
    try
      hReqUrl:= InternetOpenURL(
        hHttpSession,
        PChar('http://wwww.example.com'{ the URL to check }),
        nil,
        0,
        0,
        0
      );
      Result := hReqUrl <> nil;
      InternetCloseHandle(hReqUrl);
    finally
      InternetCloseHandle(hHttpSession);
    end;
  end
  else
    if (
      InetState and INTERNET_CONNECTION_OFFLINE = INTERNET_CONNECTION_OFFLINE
    ) then
      Result := False; // we know for sure we are offline.
end;
```


첫 직장에서 델파이로 개발했을 때 유용하게 사용하던 코드 모음.

Delphi) Some tricks

얼마전에 구글 컴퓨팅 엔진을 통해서 bitcoin-cli를 돌려봤었다.

그 때는 CPU 4개에, 램 16기가에, ssd 100기가를 활용해서 약 3일에 걸쳐서 작업을 진행했다.

이러한 비슷한 작업을 GoLang으로 구현한 것이 바로 BTCD다.

![window-btcd](../images/window-btcd.png)

BTCD와 bitcoin core (이제부터는 bitcoincli라고 하겠다)의 가장 큰 차이점이라고 한다면,** wallet 기능의 유무다.**

bitcoincli는 지갑의 기능도 함께 겸하고 있지만, BTCD는 그런 거 없이 오로지 bitcoin의 node를 validation하는 작업만 할 수 있다.

(btcwallet이나 btcgui로 지갑기능을 사용할 수 있다.)

이 차이는 태생적으로 어떤 목적을 가지고 개발됐냐의 차이에서 기인한다.

지갑의 기능이 없지만, BTCD는 bitcoincore에 비해 여러가지로 유용한 장점을 가지고 있다.

1.  컴파일 시간이 짧다.  
bitcoincli를 설치하고 컴파일 하기 위해 우분투에서 나는 다양한 라이브러리를 오랜시간에 걸쳐 설치해야만 했다. 하지만 컴파일이 굉장히 빠르게 된다는 GoLang의 특징 덕분에, 이러한 컴파일이 수초내로 최소화 된다.
2. 성능이 좋다.  
 bitcoincli는 c++ 기반으로 작성되었다. 때문에, RPC Request를 시스템에서 비용을 많이 소모하는 Thread를 열어서 handling 한다. 하지만 BTCD는 GoLang으로 작성되어 있기 때문에 GoLang의 GoRoutines를 활용하여 많은 양의 동시 request를 쉽고 빠르게 처리할 수 있다.
3. 다른 DB를 사용할 수 있다.  
 bitcoincli와 BTCD 모두 google의 key-value storage인 levelDB를 사용하고 있다. 이와 더불어 [BTCD는 다른 DB도 처리할 수 있도록 기능](https://github.com/btcsuite/btcd/tree/master/database)을 제공하고 있다.
4. HTTP post 요청과 웹소켓을 모두 지원한다.

Go라는 언어가 bitcoin이나 blockchain에서 처리해야하는 작업들을 Goroutine으로 굉장히 손쉽고 효율적으로 처리할 수 있기 때문에 관련 업종에서 Go를 core기능으로 많이 쓰는것으로 알고 있다.


얼마전에 구글 컴퓨팅 엔진을 통해서 bitcoin-cli를 돌려봤었다. 그 때는 CPU 4개에, 램 16기가에, ssd 100기가를 활용해서 약 3일에 걸쳐서 작업을 진행했다.  이러한 비슷한 작업을 GoLang으로 구현한 것이 바로 BTCD다.  ![window-btcd](../images/window-btcd.png)  BTCD와 b...

Bitcoin) BTCD와 bitcoin-cli (bitcoin core)의 차이

두 개의 String이 있을때, 그 두개를 비교하는 작업은 어떻게 할 수 있을까?
str.equalsOf(str2) 이런 것이 아니라, 두 단어의 비슷한 정도를 말하는 것이다.

예를 들어보자.

사용자가 Toast라고 말을 했다. 그러면 구글 Voice는 Toast라는 사용자 사운드에 가장 비슷한 단어 몇가지를 추천해준다.

![구글보이스로 toast를 외쳐보았다](../images/google_voice_test.png)

나의 저질 발음으로 인해, 안타깝게도 toast를 인식하지 못하고 저렇게 다섯 개의 후보를 주고 말았다.
그렇다면 나는, 내가 가지고 있는 DB의 데이터 중에서 가장 post와 유사한 단어를 찾아서 돌려줘야 한다.

그렇다면, 내가 가지고 있는 DB의 단어와 구글이 return한 단어는 어떻게 비교할 수 있을까?
정확히 말하면, 두개의 String의 유사도는 어떻게 판단할 수 있을까?

- [**Levenshtein Distance**](http://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance) : The minimum number of single-character edits required to change one word into the other. Strings do not have to be the same length  
  – 한 글자 글자의 차이(삽입, 삭제, 대체) 를 거리로 계산한다.
- [**Hamming Distance**](http://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance) : The number of characters that are different in two equal length strings.  
  – 길이가 같은 두 단어에서 몇개를 대체하면 같아지는지 계산한다. 근데 이미 길이가 같아야 한다는 전재가 있으므로 글러먹음.
- [**Smith–Waterman**](http://en.wikipedia.org/wiki/Smith-Waterman_algorithm) : A family of algorithms for computing variable sub-sequence similarities.  
  – 배열들의 가능한 모든 길이로 쪼개서 비교하는 방식
- [**Sørensen–Dice Coefficient**](http://en.wikipedia.org/wiki/Dice%27s_coefficient) : A similarity algorithm that computes difference coefficients of adjacent character pairs.  
  – 배열들의 쌍을 묶어보면서 비교하는 방식

정도가 있다.  그중에서 가장 접근하고 이해하기 쉬운 Levenshtein distance 에 대해 알아보고자 한다.

두 배열을 비교하기위해서는, 두 배열이 같아지는 과정이 얼마나 필요한지 (거리가 어떻게 되는지) 구하는 과정을 거치면 된다.

그 과정은 딱 3개다. 새로운걸 삽입(insertion), 기존의 원소를 삭제(deletion), 기존의 원소를 다른 것으로 대체(substitution)
예를 들어보자.

ghost > toast

1. g를 t로 대체한다 (subsitution) thost > toast
2. h를 o로 대체한다 (subsitution) toost > toast
3. o를 a로 대체한다 (subsitution) toast = toast!

이런 과정을 거치면, ghost와 toast의 거리는 3이 되는 것이다.

이제 느낌을 보면 알겠지만, 두 단어의 거리는 둘 중에 가장 긴 단어의 거리가 최대다. (zzz > effoooooooooooort를 비교한다고 생각해보자)

그렇기 때문에, 두단어의 유사도는

return (longerLength - getDistance(longer, shorter)) / (double) longerLength;

이렇게 나올 것이다.

그렇다면 이것을 알고리즘으로 구현하기 위해선 어떻게 해야할까?

이것을 알고리즘으로 구성하기 위한 단계를 다시 한번 생각해보자.

임의로 이렇게 한다고 치자.

두 단어 = s1, s2

길이 = s1.length, s2.length

1. 두 단어 중에 0인게 있다면, 당연한 말이겠지만, 다른 단어의 길이를 리턴한다.
2. 두개 배열의 For문을 같이 돈다.
3. 만약 s1[n] == s2[m] 이라면 변경에 필요한 거리는 0이 된다.
4. 그렇지 않다면, 대체, 삽입, 수정 중에서 가장 최소의 비용이 되는 방법을 고른다.
5. 이렇게 해서 쌓은 코스트를 배열에 저장한다.
6. 맨마지막 값을 리턴한다.

```java
public static int getDistance(String s1, String s2) {
  int longStrLen = s1.length() + 1;
  int shortStrLen = s2.length() + 1; // 긴 단어 만큼 크기가 나올 것이므로, 가장 긴단어 에 맞춰 Cost를 계산
  int[] cost = new int[longStrLen];
  int[] newcost = new int[longStrLen]; // 초기 비용을 가장 긴 배열에 맞춰서 초기화 시킨다.
  for (int i = 0; i < longStrLen; i++) { cost[i] = i; } // 짧은 배열을 한바퀴 돈다.
  for (int j = 1; j < shortStrLen; j++) {
    // 초기 Cost는 1, 2, 3, 4...
    newcost[0] = j; // 긴 배열을 한바퀴 돈다.
    for (int i = 1; i < longStrLen; i++) {
      // 원소가 같으면 0, 아니면 1
      int match = 0;
      if (s1.charAt(i - 1) != s2.charAt(j - 1)) { match = 1; }
      // 대체, 삽입, 삭제의 비용을 계산한다.
      int replace = cost[i - 1] + match;
      int insert = cost[i] + 1;
      int delete = newcost[i - 1] + 1;
      // 가장 작은 값을 비용에 넣는다.
      newcost[i] = Math.min(Math.min(insert, delete), replace);
    } // 기존 코스트 & 새 코스트 스위칭 int[] temp = cost; cost =
    newcost; newcost = temp;
  }
  // 가장 마지막값 리턴
  return cost[longStrLen - 1];
}
```

처음에는 무식하게 재귀함수로 계속해서 호출하는 방법을 썼는데, 이 방법이 더 빠르다고 한다.

암튼 이런 방식으로 한다면, 비교가 엄청빠르다.

한건의 단어를 대상으로 350000건의 사전 단어를 비교하는데, 속도는 재보지 않았지만 꽤 눈깜짝 할 새에 비교가 된다.

안드로이드 (갤럭시 s3 기준) 으로도 무식하게 35000줄짜리 text 파일을 일일이 비교해서 가져오는 데도 꽤 빠른 속도로 비교된다.

사실 이게 String 비교에도 쓰이지만, 유전체의 염기서열 등등의 다양한 배열을 비교하는데 더 많이 쓰인 다고 한다.


두 개의 String이 있을때, 그 두개를 비교하는 작업은 어떻게 할 수 있을까? str.equalsOf(str2) 이런 것이 아니라, 두 단어의 비슷한 정도를 말하는 것이다. 예를 들어보자.  사용자가 Toast라고 말을 했다. 그러면 구글 Voice는 Toast라는 사용자 사운드에 가장 비슷한 단어 몇가지를 추천해준다.  ![구글보이스로 toast를 ...

yceffort

ReactiveX) Observable

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Bitcoin) BTCD와 bitcoin-cli (bitcoin core)의 차이

두 String의 유사도를 측정해보자 - Levenshtein distance