프로젝트

과제/개인과제

원티드 프리온보딩 인턴십 사전과제(2) - Swagger를 활용한 API 문서 자동화

API 디자인, 문서 작성, API 테스트 및 클라이언트/서버 코드 생성과 같은 기능을 제공하는 프레임워크 Swagger UI: API 문서를 대화식으로 탐색하고 시각화하는 데 사용되는 도구 Swagger Editor: 웹 기반 편집기로써 API 디자인과 문서 작성을 도움 Swagger codegen: API 클라이언트 및 서버 코드를 자동으로 생성해주는 도구 https://github.com/lordmyshepherd-edu/wanted-pre-onboardung-backend-selection-assignment GitHub - lordmyshepherd-edu/wanted-pre-onboardung-backend-selection-assignment: Wanted Pre-Onboarding Back..

과제/개인과제

원티드 프리온보딩 인턴십 사전과제(1) - GitHub Actions를 활용한 CI 테스트 자동화

GitHub에서 제공하는 CI/CD 및 자동화 도구 프로젝트에 대한 작업 워크플로우를 자동화하고 소프트웨어 개발 과정에서 발생하는 일련의 과정을 클라우드 기반의 실행 환경에서 처리할 수 있도록 함 Continuous Integration의 약자 소프트웨어 개발에서 소스 코드 변경 사항을 지속적으로 합치고(통합) 빌드, 테스트하는 개발 방법론 코드 통합을 자주 진행함으로써 통합으로 인한 문제를 가능한 한 빨리 발견하고 해결하는 것을 목적으로 함 CI를 적용할 때의 장점 최신 코드 상태를 유지하며 협업 시 문제를 빠르게 공유할 수 있음 자동화된 테스트를 통해 코드 품질을 향상시키고 신규 기능의 안정성을 확보함 개발, 테스트, 배포 과정에서의 에러를 줄일 수 있음 CI를 구현하고 관리하는 도구들 GitHub ..

과제/팀과제

[Django] 최종 프로젝트 : 지금은 전시상황!(18) - 추천 시스템 리팩토링2

import psycopg2, os import pandas as pd import numpy as np import datetime from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity def pre_processing(): # 데이터베이스 연결 con = psycopg2.connect( host=os.environ.get("DB_HOST"), dbname=os.environ.get("DB_NAME"), user=os.environ.get("DB_USER"), password=os.environ.get("DB_PASSWORD"), port=os.envi..

과제/팀과제

[Django] 최종 프로젝트 : 지금은 전시상황!(17) - 소셜로그인 리팩토링

def SocialSiginin(**kwargs): # 소셜 로그인/회원가입 # 각각 소셜 로그인에서 유저 정보를 받아오고 None인 값들은 빼줌 data = {k: v for k, v in kwargs.items() if v is not None} email = data.get("email") signin_type = data.get("signin_type") if not email: # email이 없으면 회원가입이 불가능하므로 프론트에 error메시지와 http status를 보냄 return Response( {"error": "해당 계정에 email정보가 없습니다."}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST ) try: user = User.objects.get(emai..

과제/팀과제

[Django] 최종 프로젝트 : 지금은 전시상황!(16) - 추천 시스템 리팩토링

import psycopg2, os import pandas as pd import numpy as np import datetime from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 특정 정보와 서비스명 유사도가 높은 서비스 정보를 얻기 위한 함수 def recommendation(id, top_n=10): # 데이터베이스 연결 con = psycopg2.connect( host=os.environ.get("DB_HOST"), dbname=os.environ.get("DB_NAME"), user=os.environ.get("DB_USER"), p..

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