Next.js 완벽 마스터 (v15): 노션 기반 개발자 블로그 만들기 (with 커서AI)
노션 API 통합해서 API키 제대로 입력했고, 블로그템플릿 데이터베이스에서 링크 오픈하고, 그 링크에서 사이트주소랑 쿼리스트링 다 날리고 ID 부분만 제대로 입력했고, 다 제대로 했습니다. 그런데 계속 노션 API 연결 안된다고 에러가 뜹니다. 아예 다 지우고 다시 만들고 해봐도 안됩니다. 왜그런걸까요? ㅠㅠ 그리고 현재 @notionhq/client 의 버전에서는 database.query가 아니라 dataSources.query입니다. const { Client, APIErrorCode } = require("@notionhq/client") try { const notion = new Client({ auth: process.env.NOTION_TOKEN }) const myPage = await notion.dataSources.query({ data_source_id: dataSourceId, filter: { property: "Landmark", rich_text: { contains: "Bridge", }, }, }) } catch (error) { if (error.code === APIErrorCode.ObjectNotFound) { // // For example: handle by asking the user to select a different data source // } else { // Other error handling code console.error(error) } }
🚨 필독) 질문하시기 전에 꼭 읽어주세요 (10초 소요) 제목을 구체적으로 작성해 주세요 ✅ 좋은 예 : 감정일기장 Home 구현중 xx 이슈가 발생합니다. ⛔ ️ 나쁜 예 : 이거 왜 안되나요?, 오류나요 도와주세요 등 비슷한 궁금함을 갖고 계신 분들께 도움이 될 수 있어요! 코드의 이슈는 전체 프로젝트를 "링크 형태"로 올려주셔야 원인을 파악할 수 있습니다. 깃허브, 구글드라이브 등의 수단을 통해 링크 형태로 전달해주세요 직접 실행해보며 원인을 파악해야 하기 때문에 텍스트 형태로 붙여넣는건 삼가해주세요 🥲 답변이 도움이 되셨다면 답글 or 해결완료 버튼을 클릭해주세요 비슷한 궁금함을 갖고 계신 분들께 도움이 될 수 있어요! 제 답변이 여러분께 도움이 되었는지 저도 알고 싶어요 🥲 강의 내용에 궁금한 점이 있다면 몇 챕터의 몇 분 몇 초인지 알려주시면 더 좋아요 더 빠른 답변이 가능합니다! 7.2) 리뷰 추가 기능 구현하기 수강하고 있는데요 리뷰데이터를 보기 위해 npx prisma studio를 터미널에 치면 % npx prisma studio Need to install the following packages: prisma@6.17.1 Ok to proceed? (y) npm error code ETIMEDOUT npm error syscall read npm error errno -60 npm error network read ETIMEDOUT npm error network This is a problem related to network connectivity. npm error network In most cases you are behind a proxy or have bad network settings. npm error network npm error network If you are behind a proxy, please make sure that the npm error network 'proxy' config is set properly. See: 'npm help config' npm error A complete log of this run can be found in: /Users/minsu/.npm/_logs/2025-10-13T05_36_52_783Z-debug-0.log 라고 나오네요 혹시 해결법 알 수 있을까요? prisma 초기화 하고 prisma 클라이언트 생성해도 모델이 없다고 떠서 리뷰 데이터 확인이 불가합니다
지문에선 결측치가 30%이상이 되는 컬럼을 찾으라고 했는데, 강사님께서는 len(df)*0.3 을 하셨더라구요. 이건 전체 행 수의 30%를 계산한거 아닌가요?df.isnull().sum() / len(df) * 100 을 통해 나온 값 중에서 30% 이상인 컬럼들을 찾아야하는거 아닌지 여쭤봅니다. 지문에선 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 대체하라고 했는데, 어떤 컬럼의 최빈값이라는게 안나와있기 때문에 df['f3'] == 'gold')이렇게 f3컬럼이라고 지정하는게 맞는지, 아니면 30%미만, 20%이상인 결측치가 있는 컬럼은 '해당 컬럼의' 최빈값으로 대체하고 라고 이해하는게 맞는지 여쭤봅니다!
출력문에서 run(f)로 정의한 f 함수를 매개변수로 보내고 f.app(3) 을 실행하는데 f에 경우에 app을 따로 구현안했는데 어떻게 실행이 되는건가요? 그리고 이후에 run(n -> n+9) 또한 따로 app()을 정의한 것 같지않은데 말이죠.. 또한 f.app(3)가 어떻게 저 3이 f 함수에 매개변수로 들어가는지도 궁금합니다. 제가 해석한 건 f.app(3)는 f안에 있는 app메소드에 3을 전달하는 걸로 해석이 되는데 어째서 f 함수 매개변수 x에 3이 전달되는지
안녕하세요, 선생님. 강의 잘 들었습니다. 많은 도움이 되었습니다. 감사합니다. 현재 저는 IT 영업 직무로 근무하고 있습니다. 회사에서 운영하는 프로그램을 SaaS형, API 연동형, SI 구축형의 세 가지 방식으로 판매하고 있습니다. SaaS형의 경우 프로그램 기능을 익히면 비교적 단순한 영업이 가능하지만, API 연동형이나 SI 구축형 영업의 경우 웹의 흐름과 인프라 구조에 대한 이해가 필요할 때가 많습니다. 이런 이유로 IT 용어나 개념을 익히려 노력하고 있으나, 내용이 생소하고 설명이 어렵게 느껴져서 어려움을 겪고 있습니다. 다행히 개발 직군은 아니어서 깊은 기술 지식까지는 필요하지 않지만, 고객사 IT 담당자와 원활하게 커뮤니케이션할 수 있을 정도의 이해도는 갖추고 싶습니다. 혹시 선생님의 강의 중에서 이런 상황에 도움이 될 만한 강의가 있을까요? 만약 없다면, 어떤 방식으로 공부를 시작하는 것이 좋을지도 조언 부탁드립니다.
강의 들으면서 linkedList, stack, deque 처럼 알고리즘 공부를 하면서 차근차근 알아가는 방식이 좋다고 생각합니다. 근데 실무에서 사용하기엔 대부분 import 로 모듈구현을 활용하는 방식으로 진행될텐데, 실무에서 사용하기 좋은 모듈들을 모아놓은 자료가 있는지 궁금합니다! 감사합니다 😃
체험환경 작업형3의 3번 소문제에 ' 독립표본 t-검정을 수행하고 p-값을 구하여라 .' 라고 되어있으므로, a) ' stats.ttest_ind '를 사용하는 것을 이해하였고, b) 소문제 1~2번의 문제 흐름상 '등분산성을 가진다.'라고 가정되어 ' equal_var=True '(dafault 값이지만)를 입력하신 것도 이해하였습니다. 궁금한 점은, 제가 문제 풀이 후에, 궁금해서 아래와 같이 shapiro 정규성 검정 과 levene 등분산성 검정 을 해보았는데, shapiro 정규성 검정에서 정상 그룹 데이터가 정규성을 따르지 않는 결과가 나왔습니다. 그렇다면 원래는 비모수 검정(만위트니유) 를 해야한다고 생각되는데, 그냥 문제에서 요구한 대로 ttest_ind를 사용해서 푸는 게 맞는건지 헷갈립니다. [실행했던 코드] a = df.loc[df['Classification'] == 1]['log'] b = df.loc[df['Classification'] == 2]['log'] print(stats.shapiro(a)) print(stats.shapiro(b)) print(stats.levene(a,b)) print(stats.ttest_ind(a, b)) [출력 값] ShapiroResult(statistic=np.float64(0.9521376332731428), pvalue=np.float64( 0.03589547584091299 )) ShapiroResult(statistic=np.float64(0.9801637075675661), pvalue=np.float64(0.3916017054819772)) LeveneResult(statistic=np.float64(1.8175868256604175), pvalue=np.float64(0.18027345425360713)) TtestResult(statistic=np.float64(-3.0286077921788532), pvalue=np.float64(0.003039226943143319), df=np.float64(114.0))
현재 자바로 코딩테스트 준비 중인데, 속도나 문법 난이도 때문에 파이썬으로 바꿔볼까 고민 중입니다. 이미 자바 문법은 어느 정도 익숙하지만 문제 풀이 속도가 느리고 구현이 복잡하게 느껴져요. 언어를 파이썬으로 바꾸는 게 현실적으로 도움이 될까요, 아니면 자바를 계속 잡고 가는 게 나을까요?
마지막에서 작성완료와 취소하기 버튼 부분에 배경색 하얀색 부분 즉 #root background-color:white부분이 적용되지 않았습니다. 이때 해결방법을 body에 display:flex를 넣음으로써 해결이 된다하셨는데, 이게 root부분에 어떤 영향을 끼치길래 height가 늘어났는지 궁금합니다
