코드로 우주평화

학습 목표 데이터를 Supabase로 저장할 수 있을까? 자장 후 다시 메인 페이지로 돌아갈 수 있을까? 측정요소 폼 데이터가 Supabase에 저장되면 성공이다. 저장 후 메인 페이지로 이동하면 성공이다. 레퍼런스 https://supabase.com/docs/reference/javascript/insert https://kit.svelte.dev/docs/modules#$app-navigation-goto 만들기 https://github.com/Daco2020/monthly-makers/commit/4b7791fc57b7011e128782b50e29270c3107a2d5 배우고 느낀 것 데이터 전송이 너무 빠르다.. 일부러 로딩 시간을 주면 프로젝트 등록하는 느낌을 유저에게 줄 수 있을 듯 등록 ..

학습 목표 - 월간 메이커스를 수파베이스와 연동할 수 있을까 - 깃헙 로그인을 구현할 수 있을까? 측정요소 - 스벨트킷에 수파베이스를 연동하여 데이터를 주고받는데 까지 동작하면 성공이다. - 깃헙 로그인, 로그아웃을 할 수 있다면 성공이다. 레퍼런스 - https://supabase.com/docs/guides/getting-started/quickstarts/sveltekit - https://youtu.be/1tsUB58KX2s 만들기 - https://github.com/Daco2020/monthly-makers/commit/a193f48e51dd24bf3912f49133a799daba82bbcb 학습한 것 - supabase 연동과 로그인 자체는 어렵지 않았다. (카카오 로그인도 있더라) - 깃헙..

이 글은 FastAPI 로 구현된 Python 서버를 네이버 클라우드 플랫폼(이하 NCP)으로 마이그레이션 한 후기입니다. 들어가기 전에 저는 현재 글또 9기 운영진으로 지난 8 기서부터 또봇이라고 하는 슬랙 앱(봇)을 만들어 운영하고 있습니다. 처음 또봇을 클라우드 환경에서 배포할 때에는 `클라우드 타입`이라는 호스팅 서비스를 이용했는데요. 클라우드 타입은 클릭 몇 번으로 아주 간편하게 서버 배포를 해주는 호스팅 서비스입니다. 게다가 무료죠(였죠) 약 1년 동안 잘 사용하던 클라우드 타입이 이번 12월 부터 유료화를 도입했고, 기존 무료 호스팅은 하루 1번 강제 종료라는,, 아주 크리티컬 한 제약이 추가되었습니다. ㅠㅠ 저는 서버가 강제종료되기 전에 서둘러 다른 클라우드 서비스를 찾기 시작했습니다. 그..

보호되어 있는 글입니다.

threading.local 와 ContextVar 는 둘 다 데이터를 격리하고 동적으로 할당한다는 점에서 유사한 목적을 가지고 있지만 사용되는 상황과 특징이 조금 다르다. 이 글에서는 둘의 공통점과 차이점을 예제 코드와 함께 비교해보고자 한다. threading.local threading.local 은 각 스레드마다 고유한 데이터를 가질 수 있게 해준다. 아래 예제 코드를 살펴보자. import threading # threading.local 객체 생성 thread_local_data = threading.local() def 스레드_울음소리(): thread_local_data.value = "끼룩끼룩!" def 스레드_동물호출(): value = getattr(thread_local_data, ..

json 변환 시 타입에러 발생 아래와 같이 Decimal 타입을 json 으로 변환하는 코드가 있다고 해보자. import json from decimal import Decimal data = {"value": Decimal("123.456")} json_str = json.dumps(data) print(json_str) 이를 실행하면 다음의 에러가 발생한다. raise TypeError(f'Object of type {o.__class__.__name__} ' TypeError: Object of type Decimal is not JSON serializable 왜냐하면 json 라이브러리는 기본적으로 다음 타입들만 직렬화를 지원하기 때문이다. dict list, tuple str int, fl..

Django 에서 middleware 추가하기 장고에서 미들웨어를 추가하는 방법에는 함수형과 클래스형이 있는데 이 글에서는 클래스형에 대해서 설명하겠다. 먼저 미들웨어 클래스를 정의하고 __init__ 메서드와 __call__ 메서드를 다음과 같이 추가하자. from django.http import HttpRequest, HttpResponse class CustomMiddleware: def __init__(self, get_response): self.get_response = get_response def __call__(self, request: HttpRequest) -> HttpResponse: some_function() # 요청에 영향을 줄 수 있는 로직 response = self.g..

Sqlalchemy 로 ORM 영역에서 join 을 하려고 할 때 joinedload 를 자주 사용한다. 그런데 joinedload 방식은 복수의 ORM 객체를 불러올 때에 다음처럼 에러가 발생할 수 있다. sqlalchemy.exc.InvalidRequestError: The unique() method must be invoked on this Result, as it contains results that include joined eager loads against collections 결론부터 말하자면 메시지의 내용대로 unique() 를 추가하면 된다. 아래처럼 말이다. ... res = await session.execute(stmt) res.scalars().all() # X res.sca..

ORM 에서 DTO 로 모델 변환하기 ORM(Object-Relational Mapping) 객체를 통해 DB의 데이터를 가져왔다면 이를 DTO(Data Transfer Object)를 통해 다른 레이어로 전달하고 싶을 것이다. 이 글에서는 Pydantic 의 from_attributes=True 옵션을 활용하여 손쉽게 DTO를 생성하는 방법을 설명하고자 한다. 본론에 앞서 우선 ORM을 DTO로 변환하는 다양한 방법들을 살펴보자. (본론으로 넘어가고 싶다면 생략해도 좋다) 예를 들어 아래처럼 ORM과 DTO 모델이 명시되어 있다고 해보자. from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.ext.declarative import declar..

Pydantic 의 네 가지 Datetime 타입 Pydantic은 데이터 유효성 검사와 데이터 클래스 설정을 간결하게 만들어주는 Python 라이브러리다. Pydantic에서는 날짜와 시간을 다루는 특별한 타입이 있는데, AwareDatetime, NaiveDatetime, PastDatetime, FutureDatetime이 바로 그것이다. 이 글을 통해 각각의 타입이 어떻게 동작하고 언제 사용되는지 확인해보자. AwareDatetime AwareDatetime은 시간대(timezone) 정보가 포함된 datetime 객체를 의미한다. 세계 각지의 시간대를 일관성 있게 처리해야 할 때 유용하게 쓸 수 있다. 사용 예시 from pydantic import BaseModel from datetime i..