요즘 서비스 계층 단위테스트를 위해 모킹과 fake 객체 구현을 공부하고 있습니다. 하지만 레포지토리를 일일이 모킹하는 코드를 작성하는 것이 빠른 피드백이 장점인 단위테스트로 의미가 있는지 의문이 들 정도로 시간이 많이 들더라고요. 그래서, 좀 더 효율적인 강사님의 방식을 따라가고 싶어 강의를 듣던 중 의문이 생겨서 질문드립니다. 1. 계층별 테스트 분리 기준에 대한 질문입니다. 컨트롤러, 레포지토리는 단위테스트, 서비스 계층은 레포지토리 부분과 통합테스트 이렇게 분리해서 진행하셨던 이유를 여쭤봐도 될까요? 서비스, 컨트롤러, 레포지토리 계층 각각 단위테스트를 작성하고 컨트롤러에서 레포지토리까지 한번 통합테스트를 작성하는 방법도 있을 것 같고, 묶어볼 방법은 몇 가지 더 있는 것 같습니다. 그런데 강의에서처럼 분리했던 게 가장 효율적이라고 생각하는 기준과 이유…. 이 분리 방식의 발견 과정이 너무 궁금하네요 2. 통합테스트 DB 관련 질문입니다. 서비스계층과 레포지토리 계층을 묶은 상태로 H2 같은 임베디드 데이터베이스를 사용하면 테스트 속도가 상당히 느리게 나오긴 합니다. 이런 부분은 어쩔 수 없이 안고 가는 것인가요? 그리고 운영이나 개발 DB를 postgress같이 H2말고 다른 걸 사용한다고 해도, H2로 통합테스트 테스트하는게 이점이 있을까요? 3. 서비스 계층 단위테스트 관련 질문입니다. 혹시, 부담이 안 된다면, 서비스 계층의 단위테스트가 중요도가 많이 떨어진다고 생각하시는 이유가 Fake든 Mockito를 사용한 Stub이든 데이터베이스를 흉내만 내는 테스트가 의미가 없다고 여기셔서 그런 것일까요? 부족한 질문 읽어주셔서 감사합니다!
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] 예제문제에 작성한 PayStore 코드에서 1. public abstract class PayStore 에서 abstract를 사용한 구체적인 이유 다른질문답변을 봤는데도 이해가 잘 안갑니다 더 구체적으로 설명해주세요 예시답변>정적 메서드(static method) 사용 이유: static 메서드는 클래스 레벨에서 작동하며, 객체의 인스턴스를 생성하지 않고도 사용할 수 있습니다. 이는 공통적으로 사용되는 유틸리티 메서드나 인스턴스 상태와 무관하게 작동하는 메서드에 적합합니다. PayStore 의 경우 결제 수단을 찾는 공통 기능을 제공하며, 인스턴스 상태와 무관하므로 static 으로 선언하는 것이 적절합니다. 2. public static Pay findPay(String option) 에서 static을 사용한 구체적인 이유 을 알고싶습니다.
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] 안녕하세요 궁금증이 생겨서 질문을 드립니다. 람다 vs 익명 클래스1 을 공부하다가, 변수지역 캡쳐, 부분이 기억이 안 나서 다시 듣게 되었는데요.(지역 클래스 - 지역 변수 캡쳐3) 공부를 하고 다시 듣다 보니 localVar를 변경할수 있는 방법이 생각이 나더라고요. 그래서 변경이 가능한지 테스트를 해보고, 바꾸어 보았습니다. 바꾸어 보니, 값이 변경 할 수 있다는 사실을 알수 있었습니다.(사진 참조) d 여기서 질문이 생깁니다. 이런식 으로 바꿀 수 있는데, 현업 에서도 이렇게 바꾸는 경우가 있냐요? 답변 부탁 드립니다.
기본편 강의 수강을 다 하고 복습 및 좀 더 깊은 이해를 위해 JPA 프로그래밍 책을 구매하였습니다 JPA 로드맵의 각 강의가 책의 어떤 부분과 매핑 되는지 알 수 있을까요? - 기본편 : 책 1~10장 - 활용1 : 책 11장 - 활용2, 스프링 데이터 JPA, Querydsl : ??? 기본편과 활용1 두 강의는 1~11장에 딱 매핑 되는 거 같은데 나머지 강의들은 뭔가 순서가 섞여있는 거 같아서요 "어떤 강의는 책의 어느 장을 봐야 한다" 등의 가이드가 혹시 따로 있을까요?
제가 푼 내용을 보면 pred = rf.predict(test) : 질문자 pred = rf.predict(x_val) : 해설 위 두가지가 다릅니다. 해당 건 때문에 pred 했을 때, 값 차이가 많이 나는건가요? ㅜ_ㅠ 챗gpt에 물어보니 어떨때는 test고 어떨대는 x_val인지 아직도 모르겠습니다. # 라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_test.csv") # train.info() # test.info() target = train.pop('TotalCharges') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) train, test = train.align(test, join='left', axis=1) from sklearn.model_selection import train_test_split x_tr, x_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit(x_tr, y_tr) pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False) ans = pd.read_csv('result.csv') print(ans)
아래 질문 대댓글로 올렸는데, 잘 못보실것같아 이곳에 정식으로 올립니다. 모든 프로그램 설치 후, 재부팅, 커서 재실행등은 다 해봤습니다. ============================= 처음 코드를 만들고 gtts에서 에러가 나네요. 선생님의 코드 요청과 똑같이 요청을 했고, 그래서 아래와 같은 코드가 생성되었습니다. 그래서 pip install -r requirements.txt 를 터미널에 입력 시켜주었으며 위와 같이 제대로 설치가 된것 같습니다. requirements.txt 내용 -> gTTS==2.3.2 그랬는데 아래와 같이 Python cmd창에서 에러가 납니다. (대소문자 에러인줄알고 그마저도 고쳤는데도) gtts가 설치가 된것 같은데 왜 불러오질 못하는지 모르겠네요 ㅠㅠ(참고로 코알못입니다) 커서도 여러번 껐다가 재실행했는데도 꼭 저러네요.. 이것저것 만져보기도 겁다고한데... 해결 방법 좀 알려주시면 감사하겠습니다.! ======= 혹시 추가 정보가 필요하신게 있으면 알려주시면 바로 확인해서 올리겠습니다.
안녕하세요 사이킷런을 이용한 GMM 군집화 실습 강의 중 질문입니다. 9:15 에서 transformation = [[0.60834549,-0.63667341],[-0.40887717,0.85253229]] 로 설정하면 된다고 하셨는데 이 값들은 어디서 도출된 값인가요? 이 부분은 자세한 설명 없이 바로 다음 부분으로 넘어가시는데요, 이 값들이 어떻게 도출된 값들인지 자세한 설명 부탁드립니다
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] erd 설계를 하다가 스스로 의문이 조금 들어서 질문드립니다. 현재 다음과 같은 앱을 구상하고 있습니다. AI 모델과 연동해서 추천 시스템을 생각 중인데 도메인 설계에 대해서 궁금한 부분이 생겨서 질문드립니다. package forpracticejunbao.junbaoprac_be.recommend.domain; import forpracticejunbao.junbaoprac_be.user.domain.User; import forpracticejunbao.junbaoprac_be.common.util.BaseEntity; import jakarta.persistence.*; import lombok.*; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @Table(name = "recommend") @Entity @Getter @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor @Builder public class Recommend extends BaseEntity { @Id @Column(name = "recommend_id") @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name = "user_id", nullable = false) private User user; @OneToMany(mappedBy = "recommend",cascade = CascadeType.ALL, orphanRemoval = true) @Builder.Default private List<RecommendClusterOption> recommendClusterOptions = new ArrayList<>(); @OneToMany(mappedBy = "recommend",cascade = CascadeType.ALL, orphanRemoval = true) @Builder.Default private List<RecommendValueOption> recommendValueOptions = new ArrayList<>(); @OneToMany(mappedBy = "recommend",cascade = CascadeType.ALL, orphanRemoval = true) @Builder.Default private List<RecommendResult> results = new ArrayList<>(); public void updateRecommendClusterOptions(List<RecommendClusterOption> recommendClusterOptions) { if (this.recommendClusterOptions != null) { this.recommendClusterOptions.clear(); this.recommendClusterOptions.addAll(recommendClusterOptions); } else { this.recommendClusterOptions = recommendClusterOptions; } } public void updateRecommendValueOptions(List<RecommendValueOption> recommendValueOptions) { if (this.recommendValueOptions != null) { this.recommendValueOptions.clear(); this.recommendValueOptions.addAll(recommendValueOptions); } else { this.recommendValueOptions = recommendValueOptions; } } } Recommend 클래스를 만들고, ClusterOption(클러스터 선택)과 ValueOption(계절, 요일 등등)을 일대다 다대일로 풀고자 했는데 이 두가지 엔티티가 크게 다르지 않은 것 같아서 그냥 하나로 합치는게 좋을지(그냥 enum으로만 구분) 아니면 의미적으로 좀 다르기 때문에 구분하는게 좋을지 궁금합니다.(클러스터 선택과 계절 선택은 하나만 선택 가능, 나머지는 하나 이상 선택 가능 조건이기에 클러스터와 계절을 도메인으로 묶을지도 살짝 고민이 되는 것 같습니다..) 결과를 RecommendResult로 보여주고자하는데(ai 추천 받은 top 5값에 대한 스팟 정보 제공 목적) 괜찮은 설계일지 궁금합니다. init.sql을 통해 클러스터, 계절, 요일 등 초기값들을 insert 해주고, spot 정보는 csv 파일로 부터 읽어오도록 구현하고 있는데(@PostConstruct, implementation 'com.opencsv:opencsv:5.5' 이용) 실제로 이런 설계에서 초기값을 주입하고 이후 로직 구현하는게 실무적으로 일반적인 방식인지 궁금합니다..! 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
[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. 메서드 반환 타입 강의 중 MethodReturn2 내용에서 똑같이 한 거 같은데 missing return value 오류 뜹니다. 메서드 [71~73] 강의를 참고하여 매소드에 각 출력문장마다 return age;를 넣어봤더니 정상실행이 됩니다. 질문 1. 강사님께서 하신 내용 그대로 따라한 거 같은데, 오류가 난 이유가 궁금합니다.(인텔리제이 강사님과 같은 버전으로 다운 안돼서 최신버전이긴 한데 이게 원인인지..) 질문 2. 위 첫번째 사진(강의와 같은 코딩)을 예시로 인텔리제이가 return; 을 return age;로 (1번 사진이 2번 사진처럼)알아서 인식하여 모든 메서드에 return; 으로만 작성해도 되는건지 궁금합니다. (현재 메서드 정의 강의 중 [메서드 2] 와 같이 반환타입 없는 경우만 return;으로 사용(생략도 가능)으로 이해한 상태.) ex) 매개변수와 반환타입 있을 경우 -> return 매개변수; 매개변수와 반환타입 없을 경우 -> return;(생략 가능)
선생님 안녕하세요. 이해가 안되는 부분이 있습니다. 대기 메서드가 호출되면 락이 해제되고, => 대기 메서드가 호출 되면 락이 해제되는 것까지는 이해했습니다. 신호 메서드(notify)가 호출되어 대기 메서드에서 반환하기 전에 스레드는 락을 다시 획득한다. => 이부분이 잘 이해되지 않는데요. 대기 메서드가 호출되면서 락이 해제, 와 동시에 신호 메서드가 호출되어 대기가 다 끝나기전에 (wait) 락을 다시 획득한다는 말인가요? 즉, public wait () { 1. 락 해제 2. 신호 메서드 호출 (notify all) 3. Thread.currentThread -> 락 획득?? } 답변 부탁드립니다! 감사합니다.
안녕하세요! '4-5 그래프' 강의 내용 중에 '인접 리스트'를 사용해 그래프를 표현하는 경우 공간복잡도가 최악의 경우에도 O(N)이라고 설명을 해주셨는데요! 그래프의 모든 노드가 다른 모든 노드에 연결되어있는 경우라면 딕셔너리 안에 N개의 키와 각각의 키에 크기 N-1의 1차원 배열이 들어가게 되니, 결국 N*(N-1) 만큼이 공간을 차지하여 최악의 경우 2차원 배열과 동일하게 O(N^2)의 공간복잡도를 가지게 되는 것은 아닌가 하는 생각이 들었는데요, 인접 리스트를 사용할 때 최악의 경우 어떻게 O(N)의 공간복잡도가 나오게 되는지 궁금합니다! 그리고, 일반적인 경우에는 모든 노드가 연결되어 있지는 않겠지만, 항상 이러한 최악의 경우도 고려하면서 문제를 풀어야 할지도 궁금합니다!
