💡 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, 강의 수강 중 질문이 생겨 여쭤봅니다. mysql, mongoDb를 사용하실때는 docker exec -it로 직접 컨테이너에 들어와 실행하시는 과정을 보여주셨는데, postgreSQL 예시에서는 따로 docker exec -it 과정이 강의 내용 중 보이지 않는 것 같아 여쭤봅니다. 실행 방법이 docker exec -it 로 컨테이너에 들어오지 않고 데이터그립을 바로 실행하신 것 같은데, 이렇게 되면 로컬에서 데이터그립의 postgreSQL을 실행시키고 컨테이너 안에서는 postgreSQL을 실행시키지 않은게 아닌가요 .. ? 혹시 제가 놓친 부분이 있다면 죄송합니다 !
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
쉽게 이해할 수 있게 설명해주셔서 강의 잘 봤습니다. 👍 강의 후반부(39. 문서와 코드 다듬기)에 MemberRepository에 @Query를 사용하면서 JPA 종속성이 추가되었는데 이 부분에 대해서 언급 없이 2가지 조인 방식과 관련하여 설명하고 넘어갔습니다. 강의 중반부(23. 회원 애플리케이션의 포트 정의)의 MemberRepository 설명과 같이 spring-data-commons의 Repository라는 마커 인터페이스를 사용하는 것은 동의하나 application layer에 기술 종속성이 추가된 내용 관련하여 부가 설명 요청 드려도 될까요? 물론 다음 강의에 해당 설명이 있을것으로 생각되지만.. MemberQueryRepository로 분리하고 adapter layer에서 구현하는 방향이 더 좋아보이는데 개선 방향도 같이 부탁드립니다.
자바와 스프링 부트로 생애 최초 서버 만들기, 누구나 쉽게 개발부터 배포까지! [서버 개발 올인원 패키지]
Caused by: org.hibernate.service.spi.ServiceException: Unable to create requested service [org.hibernate.engine.jdbc.env.spi.JdbcEnvironment] 이러한 오류가 뜨는데 어떻게 해결해야 할지 잘 모르겠습니다 ㅠㅠ application.yml 코드는 다음과 같습니다 spring: datasource: url: "jdbc:mysql://localhost/library" username: "root" password: "" driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
강의 잘 보고 있다. 잘 정리된 자료 덕분에 배치 작업을 이해하고 있는 중이다. 다만 설명 중 이해 안되는 부분이 존재한다. 바로 이 부분 멱등하지 않은 ItemProcessor 를 내결함성(FaultTolerance) 기능 과 함께 사용해야 하는 상황이라면, 반드시 processorNonTransactional 를 설정하도록 하자. 오히려 멱등하지 않은 ItemProecessor의 경우에는 이 설정을 비활성화 해야 하는 거 아닌가? 나의 부족한 영어실력과 GPT를 통해 스프링 배치는 ItemProcessor가 트랜잭션이나 멱등성을 가져야 한다고 되어 있는 것으로 이해하였다. It must be either transactional or idempotent. 출처: https://docs.spring.io/spring-batch/reference/transaction-appendix.html 떠라서 멱등하지 않은 ItemProcessor는 processorNonTransactional()을 지양해야 하는 것으로 나는 이해된다... 답변 부탁한다. (존대로 질문하면 rm -rf 하신다길래 이렇게 남겨요 ㅎㅎ..)
안녕하세요 vite를 설치해서 리액트를 잘 사용하다가 최근 vite를 설치하고 npm run dev로 실행을 하니 아래 이미지와 같은 에러가 계속 나더라구요. 찾아보니 버전과 관련이 되어 있는거 같은데 아무리 찾아봐도 해결이 되지 않더라구요. 현재 vite는 사용하지 못하는건가요?
[질문 내용] 처음 문제를 풀떄 Card 클래스에 compareTo 오버라이딩을 @Override public int compareTo(Card o) { if(number != o.getNumber()){ return this.number - o.number; } return shape.compareTo(o.getShape()); } 위 코드처럼 작성했는데 숫자가 낮은 카드 먼저 안 나올때가 있는데 잘못 작성한걸까요?
13강 15분 즈음에 나오는 DeleteUserCookie함수는 도대체 어디에 있는건가요? 강의 듣는도중 노션에 없는 예시가 음성으로만 나오는데 관련된 코드가 따로 있는건가요? 한 두 강의에서만 그런게 아니라 이전 강의에서도 노션에 없는 코드를 음성으로만 설명하는 경우가 있던데 원래 그런건가요...?
