QueryDSL 내부 메소드 중 fetchResult() 나 fetchCount()는 만료된 메소드에 대해서는 QueryDSL에서 Blaze-persistence Integration 라이브러리 사용을 권장 하는데요, Blaze-persistence도 QueryDSL 처럼 쿼리 빌더 API 로서 개발자에게 유지보수하기 좋은 객체를 제공해주고 있습니다. 게다가 최신 업데이트 날짜가 글 작성일 기준(2023.06.21) 일주일 이전이라 여전히 유지보수되고 있어서 최신 스프링버전과 호환성도 어느정도 보장되었다고 볼 수 있습니다. 개인적으로 SpringBoot 3.1.0 기준으로 다음과 같이 세팅하니 정상적으로 동작하는 걸 확인했는데요, 혹시 저처럼 deprecated 메소드를 쓰는 것이 신경쓰이시는 분들을 위해 공유드립니다. build.gradle dependencies { //Blaze-Persistence implementation 'com.blazebit:blaze-persistence-integration-querydsl-expressions-jakarta:1.6.9' implementation 'com.blazebit:blaze-persistence-integration-hibernate-6.2:1.6.9' implementation 'com.blazebit:blaze-persistence-core-impl-jakarta:1.6.9' } BlazePersistenceConfiguration.java @Configuration public class BlazePersistenceConfiguration { @PersistenceUnit private EntityManagerFactory entityManagerFactory; @Bean @Scope(ConfigurableBeanFactory.SCOPE_SINGLETON) @Lazy(false) public CriteriaBuilderFactory createCriteriaBuilderFactory() { CriteriaBuilderConfiguration config = Criteria.getDefault(); // do some configuration return config.createCriteriaBuilderFactory(entityManagerFactory); } } QuerydslBasicTest.java ..... JPAQueryFactory queryFactory; @Autowired CriteriaBuilderFactory cbf; BlazeJPAQueryFactory blazeQueryFactory; @BeforeEach public void testEntity(){ queryFactory = new JPAQueryFactory(em); // 이건 동시성 문제를 고민하지 않아도 됨, 해결됨 blazeQueryFactory = new BlazeJPAQueryFactory(em, cbf); ..... 적용 결과 기존 QueryDSL 세팅한 것에 추가로 세팅하시면, 만료된 메소드에 대해 Blaze-persistence 객체로 대체되는데요, 기존 querydsl 클래스를 상속 받는 형태여서 QueryDSL이 제공하는 메소드를 그대로 쓸 수도 있습니다. fetchResults는 fetchPage로 바꿔서 사용할 것을 권장하고 있다는 점 참고하시면 될 것 같습니다. 추가로 내부로직이라든지 설명이 더 필요하시다면 Blaze-persistence 릴리즈 노트 와 Blaze Persistence Document 를 참고하시면 좋을 것 같습니다. 이 글에 대해 지적 및 피드백 해주시면 정말 감사하겠습니다. 감사합니다. 여담 및 고민 : 개인적으로 이 라이브러리의 내부로직을 뜯어보면서 분석하고 검증할 수 있는 역량은 부족한지라 분석 및 검증하는 방법에 대해서 팁이라든지, 아니면 blaze-persistence 사용할 시 주의해야할 점이라든지 조언해주실 수 있으시면 정말 감사드립니다. 강의를 듣던 중에 서브쿼리가 발생하는 부분에서는 정상동작하지 않는 것을 발견했습니다. @Test public void findUserDto(){ QMember memberSub = new QMember("memberSub"); List<UserDto> memberDtoList = queryFactory //이건 blazeQueryFactory가 정상 동작하지 않음 .select(Projections.fields(UserDto.class, //생성자 필드 순서에 맞게 변수를 만들어야 한다. member.username.as("name"), // member.age 대신 서브쿼리로 다 최대 나이로 찍고 싶어 ExpressionUtils.as( JPAExpressions .select(memberSub.age.max()) .from(memberSub), "age") )) .from(member) .fetch(); for (UserDto userDto : memberDtoList) { System.out.println("userDto = " + userDto); } } QueryDSL 쿼리 /* select member1.username as name, (select max(memberSub.age) from Member memberSub) as age from Member member1 */ select m1_0.username, (select max(m2_0.age) from member m2_0) from member m1_0 blaze-persistence 쿼리 /* SELECT member1.username AS name, member1.age AS generatedSubquery_1 FROM Member member1 */ select m1_0.username, m1_0.age from member m1_0 blaze-persistence generatedSubquery라 하여, 서브쿼리를 하나의 alias로 처리를 해버렸는데, 후행으로 이 generatedSubquery 에 대한 정의가 따라오질 않습니다... 왜 이런 차이가 나오는지는 모르겠지만 blaze-persistence 활용할 때는 유의해야할 것 같습니다.
selenium 실력 업그레이드 ② - 네이버 지도 크롤링/검색어 입력구현 이곳 수업은 아마 혼자했다면 포기했었을 것 같습니다. 아무리해도 search = browser.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'input.input_search') 이것부터 인식을 안해서 왜 안되나 찾고 찾아도 알 수가 없었습니다. time어쩌고 언급이 된 것 같았지만 그것을 읽을 때는 심각하게 생각하지 않고 지나쳐 버려서... 포기하고 수업을 들으니 특별한 것이 있을 줄 알았는데... # 검색창 찾아서 입력 search = browser.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'input.input_search') search.click() time.sleep(1) # 이것을 안해줘서 인식을 못했음, 사람처럼 인식하도록 함 search.send_keys("강남역 맛집") time.sleep(1) search.send_keys(Keys.ENTER) time.sleep(2) # 3개의 명령어가 순식간에 일어나면 네이버지도는 사람이 아니다라고 인식 별것 아닌 것 같은 time.sleep(1) 이것이 해결책이었네요. 이 수업하나로 수업료낸 값어치가 있는 것 같습니다. .
선생님 안녕하세요. 강의 듣고있는 수강생 입니다. 다름이 아니라 파이썬 프로젝트하면 포트폴리오로 활용하기에도 실용적으로 쓰기에도 불필요한 너무 작은 단위의 게임, 메모앱을 만든다든지 기껏해야 블로그만들기만 잔뜩 있는것 같습니다. 어쩌다가 인스타그램 만들기가 있구요. 혹시 파이썬 장고를 활용한 쇼핑몰 만들기 강의 개설에 대해서 계획이 있으신가요?
plugins { id 'org.springframework.boot' version '2.7.4' id 'io.spring.dependency-management' version '1.0.14.RELEASE' id 'java' } group = 'study' version = '0.0.1-SNAPSHOT' sourceCompatibility = '11' configurations { compileOnly { extendsFrom annotationProcessor } } repositories { mavenCentral() } dependencies { implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-jpa' implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web' compileOnly 'org.projectlombok:lombok' runtimeOnly 'com.h2database:h2' annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok' testImplementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test' // queryDSL 설정 implementation "com.querydsl:querydsl-jpa" implementation "com.querydsl:querydsl-core" implementation "com.querydsl:querydsl-collections" annotationProcessor "com.querydsl:querydsl-apt:${dependencyManagement.importedProperties['querydsl.version']}:jpa" // querydsl JPAAnnotationProcessor 사용 지정 annotationProcessor "jakarta.annotation:jakarta.annotation-api" // java.lang.NoClassDefFoundError (javax.annotation.Generated) 대응 코드 annotationProcessor "jakarta.persistence:jakarta.persistence-api" // java.lang.NoClassDefFoundError (javax.annotation.Entity) 대응 코드 } tasks.named('test') { useJUnitPlatform() } // Querydsl 설정부 def generated = 'src/main/generated' // querydsl QClass 파일 생성 위치를 지정 tasks.withType(JavaCompile) { options.getGeneratedSourceOutputDirectory().set(file(generated)) } // java source set 에 querydsl QClass 위치 추가 sourceSets { main.java.srcDirs += [ generated ] } // gradle clean 시에 QClass 디렉토리 삭제 clean { delete file(generated) } 해당 소스는 타사 강의 보다가 본 설정에서 가져왔습니다. 기존 영한님 강의와 다른 점이 3가지 있으니 주의하시기 바랍니다. Querydsl Q파일 생성 위치가 다릅니다. 기존 영한님 강의대로 $build 로 시작하는 설정을 사용하면 테스트 실행 시 Q파일의 위치를 찾지 못해서 테스트가 실패합니다. Gradle -> Tasks -> build -> clean Gradle -> Tasks -> build -> build 혹은 classes 기존 영한님 교안에는 빌드 시 Gradle -> Tasks -> other -> compileQuerydsl 로 Q파일을 생성하지만, 이 방법의 경우 other에 해당 메뉴가 없습니다. 그래서 빌드 시에는 그냥 build 메뉴의 build 혹은 classes 로 빌드하시면 Q파일이 생깁니다. 영한님 강의에서는 gradle build 폴더가 대부분 git 버전관리에 포함되지 않으므로 따로 설정할 필요가 없지만, 이 경우 Q파일이 소스폴더에 들어가므로 .gitignore 에 아래와 같이 별도로 경로를 설정해 주어야 합니다. ### Querydsl /src/main/generated 혹시 저같이 청개구리마냥 강의에 나온 버전 사용 안 하고 최신 버전 사용하시는 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다. 저도 타사 강의에서 가져온 것이고 기초 테스트만 통과한 것이라서 혹시 강의에 맞지 않는 경우 영한님이나 다른 분들이 추가 정보를 주시면 좋을 것 같습니다. 여담인데 QueryDSL은 쿼리 짜긴 확실히 편한데 설정이 버전마다 중구난방이라 불편합니다. 똑똑한 개발자분들이 이런 설정도 그냥 @Configuration 으로 빼버리는 거 만들어주지 않을까 하는 기대가 있긴 합니다.
본 강의에서 알려주신 판다스 및 이미지 활용 예제를 알려주셔서 감사합니다. 강의 후반에 알려주신 것 처럼 활용 할 수 있는 부분이 굉장히 많아 보입니다. 판다스 예제를 views.py에 녹여 봤는데, 잘 출력됩니다 ㅎㅎ 이후 템플릿 폴더 내부 html 파일을 생성해서 디자인 좀 추가해 출력하면 분석 툴 제작도 충분히 가능할 듯 싶네요. 강의 중반까지 듣고 시도해 보겠습니다 :)
https://dacon.io/forum/404171 파이썬 초보자도 쉽게 따라 할 수 있는 데이콘의 파이썬 교육 콘텐츠! 파이썬 데이터 분석과 머신러닝을 기초부터 차근차근 학습하실 수 있습니다 이제 배우기 시작하시는 분들도 따라 하면서 실력을 키워 데이콘 교육대회뿐만 아니라 일반 대회에 참여하실 수 있도록 데이콘캠프가 응원합니다! #데이터사이언스 #인공지능 #파이썬 #AI #tensorflow #pytorch #r #데이터분석가 #데이터 #머신러닝 #딥러닝 #데이콘 #경진대회 #데이터분석 #ML #DL #Python #Dacon #Kaggle #해커톤 #Hackathon #코딩 #코딩교육 #코딩기초교육 #기초코딩교육 #코딩기초 #머신러닝교육 #머신러닝기초 #데이터분석기초 이용해주세요.
[대회명] 산업제어시스템 보안위협 탐지 AI 경진대회 [주제] 산업제어시스템 보안위협 탐지 [배경] 최근 국가기반시설 및 산업시설의 제어시스템에 대한 사이버 보안위협이 지속적으로 증가하고 있습니다. 국가 중요시설에 대한 사이버 공격은 국가와 사회에 돌이킬 수 없는 막대한 피해를 일으킬 수 있어, 세계 각국은 이에 대한 보안기술 개발에 전념하고 있습니다. 현장 제어시스템의 특성을 반영하고, 다양한 유형의 제어시스템 사이버 공격을 포함하는 산업제어시스템 보안 데이터셋은 AI기반 보안기술 연구를 위한 필수적인 요소입니다. 국가보안기술연구소는 이러한 연구현장의 요구에 발맞추어 GE, Emerson, Siemens 등의 산업용 제어기기, 센서, 액추에이터를 이용한 발전 모사 제어시스템 테스트베드를 2019년에 구축하였습니다. 이를 기반으로 산업제어시스템 보안데이터셋(HAI)를 지속적으로 개발하고 있으며, HAI 20.07과 HAI 21.03 데이터셋을 공개( https://github.com/icsdataset/hai ) 하여 연구현장의 데이터 부족 해소를 위해 노력하고 있습니다. HAICon 경진대회는 HAI 보안데이터셋을 활용하여 AI 기반 제어시스템 보안위협 탐지연구를 활성화하고 기술 보급하기 위한 목적으로 2020년에 이어 두 번째 대회를 개최하게 되었습니다. 대회용 데이터셋은 대회 종료 후 참가자들의 피드백을 반영하여 공개되며, 대회 입상팀들의 우수 탐지모델을 공개하여 관련 기술 이 한 단계 성숙하는데 도움이 되고자 합니다. [주최/주관/후원] 주최·주관 : 국가정보원, 국가보안기술연구소 후원 : 한국정보보호학회 [참가 대상] 내국인은 누구나 참여 가능 외국인은 내국인과 팀을 이루어야 참여 가능 단체(학교, 기업, 교육업체 등)는 별도 신청 총 상금 2,000만원 1 등 : 1,000만원 2 등 : 500만원 3 등 : 300만원 4 등 : 100만원 5 등 : 100만원 6~10등 : 소정의 부상 특별상 (3팀 이내) : 소정의 부상 모든 수상팀에게는 '한국정보보호학회장상' 수여 [안내사항] 상장, 상금, 부상은 팀 대표 1인에게 지급 단, 팀장이 팀원 전체의 '지급 동의서'를 수령 전 제출
📰 2021 빅데이터 통신 플랫폼 경진대회 🎫 코로나 시대와 함께하는 국민의 음식, 배달 문화 변화에 대한 시각화 처리 📅 대회 기간 : 2021년 07월 28일 ~ 2021년 08월 26일 🏆 총 상금 400만원(충북대 총장 또는 사업단장상 등 수상) 🌄 주최: 충북대학교, KT 통신 빅데이터 플랫폼 🔗링크: https://bit.ly/3kZnsyw #데이터사이언스 #인공지능 #tensorflow #pytorch #r #데이터분석가 #데이터 #머신러닝 #딥러닝 #데이콘 #경진대회 #데이터분석 #파이썬 #ML #DL #Python #Dacon #코로나 #해커톤 #Hackathon #충북대학교 #시각화 #KT
- 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하 🌏 [데이콘] 자연어 기반 기후기술분류 AI 경진대회 오픈! 🍀 탄소중립 실현을 위한 기후기술 연구는 어떤 기술일까요? ! 📅 대회 기간 : 2021년 6월 21일 ~ 2021년 8월 16일까지 🏆 총 상금 600만원 🌄 주최: 녹색기술센터(GTC) 🔗링크: http://bit.ly/dacon_gtc #데이터사이언스 #인공지능 #GTC #녹색기술센터 #tensorflow #pytorch #r #데이터분석가 #데이터 #머신러닝 #딥러닝 #데이콘 #경진대회 #데이터분석 #파이썬 #ML #DL #Python #Dacon #Kaggle #해커톤 #Hackathon 기를 이용해주세요.
