어떤 강의에 대한 질문인지 자세하게 알려주시면 답변을 드리는데 도움이 됩니다. 스크린샷 윈도우키 + 쉬프트키 + S(윈도우) 을 자세히 첨부하시면 답변 드리는데 많은 도움이 됩니다. 동영상 재생 관련 같은 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해 주세요. nngro으로 url 발급받아서, 외부 접속시 AI Agent의 Fail 이슈는 해결했습니다. 고맙습니다. 그런데, n8n에서 질의할 때는 정상 작동하는데, 외부에서 접속할 때는 동일한 질의에 대해 답변이 다릅니다. 최신 정보를 검색하지 못합니다. 어떤 점을 살펴보면 될까요?
안녕하세요 ! 선생님 코드를 보면 댓글 서비스에서 댓글을 생성할때 request로 들어온 articleId 나 writerId에 대해서 실제로 데이터 베이스에 있는지 검증하는 부분이 없는데, 이렇게 구현을 하면 확실히 테스트 코드를 짤때 실제 데이터 베이스에 저장된 게시글을 넣어주지 않아서 편한것 같습니다. 혹시 실제 현업에서 코드를 짤때도 request 로 넘어온 데이터를 따로 검증을 하지 않아도 되는 건가요? @Transactional public CommentResponse create(CommentCreateRequest request) { Comment parent = findParent(request); Comment comment = commentRepository.save( Comment.create( snowflake.nextId(), request.getContent(), parent == null ? null : parent.getCommentId(), request.getArticleId(), request.getWriterId() ) ); return CommentResponse.from(comment); }
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 이제 중급까지 듣고 고급편을 들어야되는데 생각보다 람다식이 스프링이나 다른곳에서 함수형을 많이 쓰는것 같은데 시간이 많이 없으면 고급 1,2편보다 람다식,스트림인 고급3편을 들어도 괜찮을까요? 고급 1,2편을 안봐도 문제없을까요??
26강에서 User model를 만들고, Task model의 관계 설정까지 하고 env.py에서 User를 임포트하고 난후 alembic revision --autogenerate를 실행하고, alembic upgrade head 를 실행하면 User 테이블과 Task 모델의 관계설정은 잘 만들어 졌지만, 아래에 보이는 것처럼, 제약조건에 name을 지정하라고 나옴니다. 그래서 name을 지정하고 db를 삭제하고, alembic을 초기화된 상태로 만든 후에 다시 똑같은 과정을 거쳐 실행햇는데, 두번째 alembic revision --autogenerate 을 실행하면, sqlalchemy.exc.NoReferencedColumnError: Could not initialize target column for ForeignKey ' users.id ' on table 'tasks': table 'users' has no column named 'id' 이런 오류가 나타납니다. 자꾸 자꾸 계속해서 다시 해봐도 제약조건에 이름을 넣으라고 나오고, 그것을 수정하면 users에 id가 없다는 둥 계속 똑같이 오류가 나옵니다. 해결 방법은 무엇일까요? 완전히 새로 해봐도 똑같은 오류만 계속 반복됩니다.
@Entity @Getter @Setter public class Category { @Id @GeneratedValue @Column(name = "catagory_id") private Long id; private String name; @ManyToMany @JoinTable(name = "category_item",joinColumns = @JoinColumn(name = "category_id"),inverseJoinColumns = @JoinColumn(name = "item_id")) private List<Item> items = new ArrayList<>(); @ManyToOne @JoinColumn(name = "parent_id") private Category parent; @OneToMany(mappedBy = "parent") private List<Category> child = new ArrayList<>(); } 이 부분에서, 카테고리의 계층? 을 표현하기위해 카테고리 엔티티를 위와 같이 하셨는데요. 여기에서 @OneToMany(mappedBy = "parent") private List<Category> child = new ArrayList<>(); 이 부분이 무슨 의미로 사용되는지 이해가 잘 되지않습니다.. 연관관계의 주인이 아닌쪽이기 떄문에 mappedBy를 적어준거같은데, 해당 코드가 필요한 이유와 사용되는 목적이 무엇인지 질문드립니다. 그리고 private Category parent와 private List<Category> child = new ArrayList<>();가 어떤 연관관계가 있길래 연관관계를 맺는것인지 이해가 잘 되지않아서 질문드립니다. 감사합니다.
안녕하세요 오랜만에 글을 쓰는것같습니다. 강사님 덕분에 하나씩 만들어가는데 재미를 붙이고 있습니다. 유튜브 대본 추출하는것 때문에 fastapi와 더불어 도커 이미지를 생성했었지요... 그 덕분에 n8n에서만 하기 힘든것(예 동적 크롤링) 을 하기 위해서 파이썬 및 셀레리움으로 도커 이미지를 만들어서 사용하고 있습니다. 다른 곳에서 찾아서 도메인 연결 및https인증도 받아서 진행 하기도 했구요 회원제는...잘 알려주셨지만 아직 현실화를 못했네요 생각보다 넘어야 할 산이 좀 있었네요 전에 알려주셨던 카톡봇에 대해서 궁금하여 파이썬 강의를 들었습니다. 말 그대로 어떤지 들었구요 정말... 난이도는 극악인것같습니다. 사업자를 가진 상황에서 정말 서비스를 구현할떄는 좋은 상황이지 일반 개인이 도전하긴 쉽지 않은 난이도 임은 분명하더군요 . 차라리 그전에 클롤링을 위한 사전지식? 센스? 그게 더 당장에는 도움되었습니다. 혹시 도움 되실까 싶어서 남깁니다 카톡채널의 봇이 아니라 봇이긴 하는데 일반계정으로 운영하는 방법입니다. https://www.youtube.com/watch?v=3oI0VvBYl_s&t=666s 물론 이미 아실지도 모르겠습니다. 핸드폰에 어플을 다운하고, 해당 어플은 푸시를 읽어 내구요 이후 답변을 해당 카톡방에 하게 됩니다. 해당 영상에서는 푸시로 받으 내역을 웹훅으로 메이크에 전송 , 답변을 웹훅으로 어플에 전달 어플은 카톡에 전송 이런 형태였습니다. 저도 실행해본건 아니나.. 웹훅이 되기에 텔레봇과 같은 역할은 할수 있지 않을까 생각은 들었습니다. 그리고..이번에 추가 강의 업로드하시면서 다음강의를 말씀해주신게 있는데 언제쯤 오픈예정인지 알수있을까 싶어서 글을 남깁니다 너무 좋은 강의에...요청만 많은것같아 민망합니다 그러나 다른 어떤 강의보다 저에게 많은것을 남겨주셨기에 궁금해서 여쭤봅니다.
'Incorrect API key provided' 강의 내용과 동일하게 아래 주소로 로그인 후 'Create new secret key'를 통해서 API KEY를 발급받았습니다. https://platform.openai.com/api-keys 이후에 Copy 버튼 클릭해서 환경변수(.env) 파일에 OPENAI_API_KEY=복사한_API_KEY 저장 후 ChatOpenAI를 통해서 선언한 llm을 invoke()했는데, 반복적으로 Incorrect API Key provided 오류가 발생합니다. 혹시나 잘못 복사해서 붙여넣었나 싶어서 삭제 후 API KEY를 신규 생성 후 동일하게 invoke 해봤는데, 문제가 해결되지 않았습니다. 혹시 다른 원인이 있을까요?? 답변 기다리겠습니다.
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 타입 매개변수를 Animal로 상한을 지정함으로써 제네릭 타입 안에서 Animal 클래스의 기능을 사용할 수 있다는 건 이해했는데, Animal의 자식인 Dog, Cat의 기능도 사용을 못하나요? 코드를 짜서 실행해본 결과 사용이 안되는걸로 확인 했습니다.. 만약 안되는거면 왜 그런지, 만약 Dog, Cat의 기능을 사용하고 싶다면 어떻게 해야하는지 궁금합니다.(다운 캐스팅을 해야하는건지..?)
학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요! 고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다. 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 좋은 강의 잘 보고있습니다. 이와 같이 마이크로 서비스로 프로젝트가 구성되면, 유저 인증과 관련된 부분은 어떻게 처리되는지 궁금합니다. 일단 스스로 생각해본 바로는, 게시글/댓글 쓰기, 좋아요 API는 로그인 한 유저만 가능하다고 하면, 각각의 서비스에서 클라이언트의 요청을 받았을 때 해당 요청을 유저 API를 호출하여 인증을 하는 방식이 있을 것 같은데 이 방법은 각 서비스들이 유저 서비스를 알고 있어야 한다는 단점이 있을 것 같습니다.. 위와 같은 상황에서의 실무에서 모범 사례나 정형화된 방법이 있을까요?
4강까지 강의를 다 들었습니다. 하지만 연봉 5천만원인 거주자의 소득세는? 이라는 쿼리를 날릴경우 답변이 624만원이 나오지 않고 다양한 값이 나오고 있는것을 확인했습니다. upstage model을 사용하고 pinecone vector store 를 사용하고 있으며 dictionary chain 까지 구성해서 직장인 -> 거주자로 바꾸는것 까지 적용해서 invoke 를 실행했습니다. 직접 테스트한 예시로는 'query': 연봉 5천만원인 거주자의 소득세는 얼마인가요? 소득구간별 세율의 예시를 보여주면서 설명해줘, 'result': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 550만원입니다. 소득구간별 세율에 따라 계산하면, 5천만원 이하의 과세표준에는 15%의 세율이 적용되어 84만원 + (1,400만원을 초과하는 금액의 15%) = 550만원이 소득세로 산출됩니다.'}, {'query': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?', 'result': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 550만원입니다. 이는 종합소득 과세표준 5,000만원 이하 구간에 해당하는 세율을 적용하여 계산한 금액입니다.', {'query': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?', 'result': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 526만원입니다. (산출식: 5,000만원 - 1,400만원 = 3,600만원, 3,600만원 * 15% - 84만원 = 420만원)'} 이런식으로 지속적으로 다른 답이 나오고 있으며 " 소득구간별 세율의 예시를 보여주면서 설명해줘" 이 부분을 추가하지 않고 처음 쿼리를 날리면 직장인의 소득세는 xxx 만원입니다. 하고 바로 끝나는 result가 나왔습니다. 이러한 원인이 upstage 모델을 사용해서 이런 결과가 발생했는지 궁금하고 4강에서 설명했던 few-shot prompting 이 되지 않아서 처음에는 정확한 답을 주지 못하고 있다가 " 소득구간별 세율의 예시를 보여주면서 설명해줘 " 이 부분이 추가되면서 다음 응답들이 더 자세하게 나오게 된 것인지 궁금합니다.
💡 질문하기 전에 먼저 확인해보세요! UnicodeDecodeError: 'cp949' codec can't decode byte 0xed in position 3465: illegal multibyte sequence 유니코드 관련에러가 발생합니다. utf-8 관련 설정에 문제가 있어보이는데, 해결방법을 구합니다. 별것을 다해본것 같은데 해결이 되질 않습니다. 코드는 알려주신데로 아래와 같이 수정했습니다. # /alembic.ini 파일 sqlalchemy.url = sqlite+aiosqlite:///./sql_app.db # /alembic/env.py 파일 import asyncio # 추가 from logging.config import fileConfig import os # 경로 작업 위해 추가 import sys # 경로 작업 위해 추가 from sqlalchemy import engine_from_config from sqlalchemy import pool # ✨ 추가: 비동기 엔진 설정을 위해 async_engine_from_config 사용 ✨ from sqlalchemy.ext.asyncio import async_engine_from_config from alembic import context # --- ✨ 추가: 프로젝트 루트 경로 추가 (env.py가 app 모듈을 찾도록) ✨ --- # env.py 파일의 부모 디렉토리의 부모 디렉토리 (즉, 프로젝트 루트)를 sys.path에 추가 sys.path.insert(0, os.path.realpath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."))) # -------------------------------------------------------------- # --- ✨ 추가: Base 및 모델 임포트 ✨ --- from app.database import Base # database.py의 Base 임포트 import app.sql_models.task # task 모델 모듈 임포트 (Base.metadata가 인식하도록) # 만약 다른 모델 파일들이 있다면 모두 임포트해주는 것이 안전합니다. # ----------------------------------------------------------------------------- # this is the Alembic Config object, which provides # access to the values within the .ini file in use. config = context.config # Interpret the config file for Python logging. # This line sets up loggers basically. if config.config_file_name is not None: fileConfig(config.config_file_name) # add your model's MetaData object here # for 'autogenerate' support # from myapp import mymodel # target_metadata = mymodel.Base.metadata # target_metadata = None # --- ✨변경: target_metadata 설정 ✨ --- target_metadata = Base.metadata # 우리의 모델 메타데이터 지정! # -------------------------------- # other values from the config, defined by the needs of env.py, # can be acquired: # my_important_option = config.get_main_option("my_important_option") # ... etc. # ✨ 추가 ✨----------------------------------------------------------------- def do_run_migrations(connection): # context 설정 및 마이그레이션 실행 (run_sync 내부에서 호출될 함수) context.configure(connection=connection, target_metadata=target_metadata) with context.begin_transaction(): context.run_migrations() # --------------------------------------------------------------------------- # ... (run_migrations_offline 함수는 보통 그대로 둠) ... def run_migrations_offline() -> None: """Run migrations in 'offline' mode. This configures the context with just a URL and not an Engine, though an Engine is acceptable here as well. By skipping the Engine creation we don't even need a DBAPI to be available. Calls to context.execute() here emit the given string to the script output. """ url = config.get_main_option("sqlalchemy.url") context.configure( url=url, target_metadata=target_metadata, literal_binds=True, dialect_opts={"paramstyle": "named"}, ) with context.begin_transaction(): context.run_migrations() # --- ✨ 변경: run_migrations_online 함수 비동기 방식으로 수정 ✨ --- async def run_migrations_online() -> None: """Run migrations in 'online' mode for an async application.""" # config 섹션에서 비동기 엔진 생성 connectable = async_engine_from_config( config.get_section(config.config_ini_section), prefix="sqlalchemy.", poolclass=pool.NullPool, future=True, # SQLAlchemy 2.0 스타일 사용 ) # 비동기적으로 DB 연결 async with connectable.connect() as connection: # 동기적인 마이그레이션 함수(do_run_migrations)를 # 비동기 연결의 run_sync 메서드 내에서 실행 await connection.run_sync(do_run_migrations) # 엔진 연결 종료 await connectable.dispose() # ----------------------------------------------------------------- ''' # ✨ 위의 것으로 수정 def run_migrations_online() -> None: """Run migrations in 'online' mode. In this scenario we need to create an Engine and associate a connection with the context. """ connectable = engine_from_config( config.get_section(config.config_ini_section, {}), prefix="sqlalchemy.", poolclass=pool.NullPool, ) with connectable.connect() as connection: context.configure( connection=connection, target_metadata=target_metadata ) with context.begin_transaction(): context.run_migrations() ''' if context.is_offline_mode(): run_migrations_offline() else: # ✨ run_migrations_online() # 아래로 변경 # 온라인 모드일 경우 비동기 함수 실행 asyncio.run(run_migrations_online())
안녕하세요. helloworld.py에 대해 print('hello world') 작성 후 저장, 디버깅을 했음에도 python helloworld.py 를 입력하면 'hello world'가 아닌 'Python'이 도출됩니다. py helloworld.py 를 입력하면 'hello world'가 제대로 나옵니다. 무엇이 잘못되었고 어떻게 수정할 수 있을까요?
BufferedInputStream에서 read() 를 호출하면 buf 라는 버퍼에 있는 것을 1바이트씩 꺼내어 조회한다고 하는데, 그렇다면 처음에 FileInputStream에서 하나씩 read() 하는 것이랑 결국 호출 횟수는 같으니 똑같은 것 아닌가? 하는 생각이 들었습니다. 그러니까 버퍼에 데이터 100바이트를 FileInputStream에서 한번에 들고와도 결국 바깥에서는 1바이트씩 꺼낸다고하니 뭐가 다른건가 궁금해졌습니다. 강의에서 버퍼에 데이터가 채워져있으면 FileInputStream의 read()를 호출하지 않고 바로 버퍼에서 꺼내준다고 하셨는데요, 여기서 버퍼에 한번에 많이 가져옴으로서 FileInputStream의 read() 를 적게 호출하게 되기 때문에 이에 따라 시스템콜도 적게 호출되므로 성능이 증가하는건가요? 앞의 강의에서 FileInputStream과 FileOutputStream의 read(),write()의 횟수를 줄여야 성능이 증가한다고 하셨으니까요. 그래서 BufferedInputStream의 read()로 1바이트씩 꺼내는건 성능에 큰 지장이 없는 것인가요?
강의명 : 파일 입출력과 성능 최적화4 - Buffered 스트림 읽기 강의 위치: 1분 22초 오타 위치: 2. IO 기본1.pdf 26페이지 최하단 오타 내용 : Buffered Output Stream 분석 -> Buffered Input Stream 분석 해당 부분의 강의는 BufferedInputStream 에 대한 내용이므로 BufferedInputStream 분석 이 되어야하지 않나 싶습니다. 감사합니다
