안녕하세요 강의 잘보고 있습니다. 13:15초에서 자식 호출 이전에 부모 호출을 통해 Constructor of A가 출력되는데 제가 궁금한 점은 B상속 이후 그러니까 class B extends A public B() { super.paint() //해당부분에서 왜 명시적 호출이 이루어지지 않는지가 궁금합니다 제가 생각했을 때는 super.paint()에 대한 매개변수가 지정되지 않았기 때문이다 public B() { 에 void가 추가되지 않았기 때문이다 라고 생각되는데 답변 주시면 감사하겠습니다.
강의를 수강한 후 수강생이 제작한 프로그램을 유튜브 채널 및 카페에 무료로 소개 해드립니다. 직접 프로그램을 만들어 공유해보는 재미를 얻어가시기 바랍니다. 에 대해 궁금해서 질문드립니다 블똑사 카페에서 수강생만 올릴수있는 혜택이 주어지나요? 어떻게 유튜브채널이나 카페에 홍보도와주시는거죠?
홈페이지에서 tailwind 4.1버전을 다운 받으니 packge.json의 devDependencies가 아닌 dependencies에 tailwind가 생기는데요. 강의 내용 중엔 devDependencies에 생겨서 구글링을 해보니 배포용과 개발용의 차이라고 하는데, 그렇다면 그 둘을 따로 관리하는 이유가 뭔가요? 제 생각엔 어차피 개발을 완료한 다음에 배포를 할 테니 별도로 관리할 필요가 있을까 싶어서요. 또 한쪽에서 설치한 프레임워크를 다른 쪽으로 옮기려면 그냥 해당 부분을 복사 붙여넣기 하면 되는 건가요?
a = True if not a: print ( "a는 거짓입니다" ) else : print ( "a는 참입니다" ) 위 부분에서 a는 true인데, if not a 구문이 a 가 False 일때 실행되고, else 가 True일때 실행돼서 "a는 참입니다" 값이 나오는건가요?
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one # or more contributor license agreements. See the NOTICE file # distributed with this work for additional information # regarding copyright ownership. The ASF licenses this file # to you under the Apache License, Version 2.0 (the # "License"); you may not use this file except in compliance # with the License. You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, # software distributed under the License is distributed on an # "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY # KIND, either express or implied. See the License for the # specific language governing permissions and limitations # under the License. # # Basic Airflow cluster configuration for CeleryExecutor with Redis and PostgreSQL. # # WARNING: This configuration is for local development. Do not use it in a production deployment. # # This configuration supports basic configuration using environment variables or an .env file # The following variables are supported: # # AIRFLOW_IMAGE_NAME - Docker image name used to run Airflow. # Default: apache/airflow:3.0.2 # AIRFLOW_UID - User ID in Airflow containers # Default: 50000 # AIRFLOW_PROJ_DIR - Base path to which all the files will be volumed. # Default: . # Those configurations are useful mostly in case of standalone testing/running Airflow in test/try-out mode # # _AIRFLOW_WWW_USER_USERNAME - Username for the administrator account (if requested). # Default: airflow # _AIRFLOW_WWW_USER_PASSWORD - Password for the administrator account (if requested). # Default: airflow # _PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS - Additional PIP requirements to add when starting all containers. # Use this option ONLY for quick checks. Installing requirements at container # startup is done EVERY TIME the service is started. # A better way is to build a custom image or extend the official image # as described in https://airflow.apache.org/docs/docker-stack/build.html. # Default: '' # # Feel free to modify this file to suit your needs. --- x-airflow-common: &airflow-common # In order to add custom dependencies or upgrade provider distributions you can use your extended image. # Comment the image line, place your Dockerfile in the directory where you placed the docker-compose.yaml # and uncomment the "build" line below, Then run `docker-compose build` to build the images. image: ${AIRFLOW_IMAGE_NAME:-apache/airflow:3.0.2} # build: . environment: &airflow-common-env AIRFLOW__CORE__EXECUTOR: CeleryExecutor AIRFLOW__CORE__AUTH_MANAGER: airflow.providers.fab.auth_manager.fab_auth_manager.FabAuthManager AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN: postgresql+psycopg2://airflow:airflow@postgres/airflow AIRFLOW__CELERY__RESULT_BACKEND: db+postgresql://airflow:airflow@postgres/airflow AIRFLOW__CELERY__BROKER_URL: redis://:@redis:6379/0 AIRFLOW__CORE__FERNET_KEY: '' AIRFLOW__CORE__DAGS_ARE_PAUSED_AT_CREATION: 'true' AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES: 'true' AIRFLOW__CORE__EXECUTION_API_SERVER_URL: 'http://airflow-apiserver:8080/execution/' # yamllint disable rule:line-length # Use simple http server on scheduler for health checks # See https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/administration-and-deployment/logging-monitoring/check-health.html#scheduler-health-check-server # yamllint enable rule:line-length AIRFLOW__SCHEDULER__ENABLE_HEALTH_CHECK: 'true' # WARNING: Use _PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS option ONLY for a quick checks # for other purpose (development, test and especially production usage) build/extend Airflow image. _PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS: ${_PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS:-} # The following line can be used to set a custom config file, stored in the local config folder AIRFLOW_CONFIG: '/opt/airflow/config/airflow.cfg' volumes: - ${AIRFLOW_PROJ_DIR:-.}/airflow/dags:/opt/airflow/dags - ${AIRFLOW_PROJ_DIR:-.}/logs:/opt/airflow/logs - ${AIRFLOW_PROJ_DIR:-.}/config:/opt/airflow/config - ${AIRFLOW_PROJ_DIR:-.}/airflow/plugins:/opt/airflow/plugins - ${AIRFLOW_PROJ_DIR:-.}/airflow/files:/opt/airflow/files user: "${AIRFLOW_UID:-50000}:0" depends_on: &airflow-common-depends-on redis: condition: service_healthy postgres: condition: service_healthy services: postgres_custom: image: postgres:13 environment: POSTGRES_USER: leeyujin POSTGRES_PASSWORD: leeyujin POSTGRES_DB: leeyujin volumes: - postgres-custom-db-volume:/var/lib/postgresql/data ports: - 5432:5432 networks: network_custom: ipv4_address: 172.28.0.3 postgres: image: postgres:13 environment: POSTGRES_USER: airflow POSTGRES_PASSWORD: airflow POSTGRES_DB: airflow volumes: - postgres-db-volume:/var/lib/postgresql/data healthcheck: test: ["CMD", "pg_isready", "-U", "airflow"] interval: 10s retries: 5 start_period: 5s restart: always ports: - 5431:5432 networks: network_custom: ipv4_address: 172.28.0.4 redis: # Redis is limited to 7.2-bookworm due to licencing change # https://redis.io/blog/redis-adopts-dual-source-available-licensing/ image: redis:7.2-bookworm expose: - 6379 healthcheck: test: ["CMD", "redis-cli", "ping"] interval: 10s timeout: 30s retries: 50 start_period: 30s restart: always networks: network_custom: ipv4_address: 172.28.0.5 airflow-apiserver: <<: *airflow-common command: api-server ports: - "8080:8080" healthcheck: test: ["CMD", "curl", "--fail", "http://localhost:8080/api/v2/version"] interval: 30s timeout: 10s retries: 5 start_period: 30s restart: always depends_on: <<: *airflow-common-depends-on airflow-init: condition: service_completed_successfully networks: network_custom: ipv4_address: 172.28.0.6 airflow-scheduler: <<: *airflow-common command: scheduler healthcheck: test: ["CMD", "curl", "--fail", "http://localhost:8974/health"] interval: 30s timeout: 10s retries: 5 start_period: 30s restart: always depends_on: <<: *airflow-common-depends-on airflow-init: condition: service_completed_successfully networks: network_custom: ipv4_address: 172.28.0.7 postgres 실습 때문에 yaml 파일 수정 후부터 만든 모든 파일이 web ui에 안 올라가져요.. git을 통해 로컬이나 컨테이너 각 디렉토리에는 파일들이 잘 들어가있습니다. dag 파일 코드 오류일까봐 이미 올라가져있던 파일 코드 복붙해서 test_dag.py를 만들었는데 그것도 안 올라갑니다ㅜㅜ..
문제에서 get()메소드가 static 메소드인데 static이 아닌 멤머 name값을 리턴해서 오류가 발생한다고 하셨습니다. 근데 main함수나 다른데서 get() 메소드를 실행하는 부분이 없는데도 오류가 발생하는건가요? 추가로 name 변수가 private static String name; 으로 선언된다면 오류가 발생하지 않는건지도 궁금합니다.
public class ArithmeticExceptionExample { public static void main (String[] args) { try { int result = 10 / 0 ; // 여기서 ArithmeticException 발생 } catch(AritheticException e) { System.out.println( "에러: 0으로 나눌 수 없습니다!" ); }catch (Exception e) { System.out.println( "에러 발생" ); } finally { System.out.println( "이 블록은 항상 실행됩니다!" ); } 질문 25년 1회시험에 이런방식의 문제가 출체되었는데,, "에러발생" 출력이되어야 하나요? 아니면 생략되어야 하나요?
무한 스크롤에서 추가 데이터가 load되는 순간, 스크롤 영역이 늘어나게 되는데요. 이 때 유저가 보고 있던 스크롤 위치를 잃고 튀는 현상이 있습니다 당장 생각나는 방법은 이전 scrollY를 갖고 있다가 useLayoutEffect 걸어서 data가 변경될 때 scrollTo 해주는 것인데요, 혹시 더 나은 방법 고민해보셨는지 궁금합니다
강의에서 프로필 페이지 접근을 막기 위해 useEffect + redirect 패턴을 사용해주셨는데요, 특정 페이지 접근을 막는 좀 더 고차원적인 방법을 고민해보신 경험이 있는지 궁금합니다 현재 방식은 useEffect라 해당 페이지 한번은 렌더링되다보니, 접근 자체를 막는게 아니라 한번 갔다가 돌아오는 식이라 아쉬운 부분이 있습니다 최적화 관점 : 해당 페이지 js를 불러와야 함 등 보안 관점 : 명확치 않으나 왠지 hole이 있을 것 같음
안녕하세요. docker-compose down시 계속 permission denined가 뜹니다. 우선 저는 가상머신 os:ubuntu에서 프로젝트를 진행중이며, sudo 붙여서 종료 시도, sudo docker kill 로도 강제 종료를 시도했지만 permission denined이라 다 실패하였습니다. 최후의 수단으로 docker설치 삭제 후, 재설치도 해보았지만 안타깝게도 실패하였습니다. 하여 container를 종료하려고 할 때마다 가상머신 종료하고 다시 들어가야하는 매우 불편하고도 불운한 상황에 처해있습니다. groups를 통해 docker가 있는 것도 확인하였습니다. 도저히 왜 안되는지 모르겠습니다. 도움이 절실합니다... 감사합니다.ㅠ
createGlobalStyle이 컴포넌트 형태로 적용되다보니 마치 현재 컴포넌트 하위만 적용될 것 같은 느낌이 있는데요 실제 영향범위는 class 수정이므로 페이지 전체에 영향을 끼치다보니 개인적으로 비직관성이 느껴집니다 createGlobalStyle을 실제로 사용하신 경험이 있는지와 사용하셨다면 _app 외에 다른 위치에서도 쓰셨는지 궁금합니다
인라인 스타일 사용 시 style이라는 객체 prop이 매번 달라져 리렌더링이 발생한다고 해주신 부분 관련하여 질문드립니다 부모가 리렌더링되는 상황이라 이와 무관하게 자식의 리렌더링도 유발하게 될텐데요 자식 컴포넌트 자체에 memo를 적용하는 경우가 아니라면, useMemo를 쓰더라도 최적화 효과가 없을 것으로 보이는데 맞을까요?