안녕하세요 프로젝트 진행 중에 해결되지 않는 부분이 있어 질문 드립니다. middleware에서 쿠키의 값을 업데이트 하려고 하는데 업데이트 되지 않는 현상이 발생하고 있습니다. 아래의 코드와 같이 NextResponse.next() 실행 후에 response에 쿠키를 업데이트를 하려 하는데 반영이 되지 않습니다. request에서 세팅해도 마찬가지입니다. 쿠키 세팅이 되지 않는 원인에 대해 알고 계신가요?? export default async function middleware(request: NextAuthRequest) { if (request.nextUrl.pathname.startsWith("/gateway")) { const token = await getToken({ req: request, secret: process.env.AUTH_SECRET as string, secureCookie: process.env.NODE_ENV === "production", }); const accessToken = token?.accessToken; const { device } = userAgent(request); request.headers.set("Accept", "*/*"); request.headers.set("Authorization", `Bearer ${accessToken}`); request.headers.set("Access-Control-Allow-Origin", "*"); request.headers.set("deviceType", "1"); request.headers.set("User-Agent", device.model ?? ""); request.headers.set("locale", localeFromCookie); request.headers.set("language", defaultLocale); const response = NextResponse.next({ request: request.headers }); response.cookies.set("test", "test"); return response; } ... }
안녕하세요. 강의와 교재로 학습중입니다. 코랩 환경에서 자꾸 문서 팝업이 떠서 불편하여 구글링을 해보았는데도 잘 안나와서 혹시 방법을 아실까 하여 질문드립니다. 사진과 같이 ( 를 칠때 이와 관련된 안내문서 창이 나타나는데, 이걸 안나타나게 하는 방법이 있을까요? 답변에 미리 감사드립니다.
안녕하세요 강사님, 강사님 강의는 다른 강사님들 강의와는 다르게 먼저 한번 전체적으로 다뤄주고나서 나중에 세세히 강의해주시는것 같습니다. 지금 장고핵심기능 리뷰를 보고 있는데, 각 섹션마다 수강생들이 어떤 부분을 염두하고 보면 좋은지를 알려주시면, 혹은 어떤 목적으로 섹션을 나눴는지를 알려주시면 제가 강의를 이해하고 앞으로 강의를 듣는데 좀더 이해가 잘 될거같습니다. 감사합니다.
섹션 11의 이미지 성능 최적화 강의에서 Next.js의 이미지 성능 최적화에 대해 설명하실 때의 강의 코드가 <Image /> 컴포넌트가 아닌 <img /> 요소인데도 이미지 성능 최적화가 잘 되는 것을 보았습니다. 그럼 굳이 <img /> 요소 대신 <Imgae /> 컴포넌트를 사용해야 하는 이유가 있나요?
1 . 해당 명령어를 치려면 전역변수로 등록 하고 ui 파일 있는 위치에서 명령어를 실행하기 2 . 환경변수 등록 없이 pyside6-uic.exe 파일이있는 폴더로 터미널 경로를 이동하고 .ui 파일도 exe 폴더있는 경로로 이동시켜서 명령어 실행 위에 두가지 방법으로 했을때 .py로 컴파일이 됐었는데 pyside6-uic login.ui -o login_ ui.py 명령어 실행 할때 vscode 로 다른 방법이 있나요? 환경변수 등록을 안하고 그냥 터미널로 바로 실행하면 pyside6-uic 배치파일 에러가 떴었고 .ui 파일 있는곳에서 실행을 꼭 해야 하더라고요
--1. 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수를 구하는 쿼리를 작성해주세요. 단, group by를 사용해서 집곟나ㅡㄴ 것이 아닌 query_logs의 데이터의 우측에 새로운 컬럼을 만들어주세요. select *, count(query_date) over(partition by user) as total_query_cnt from advanced.query_logs order by 1, 3 --2. 주차별로 팀 내에서 쿼리를 많이 실행한 수를 구한 후, 실행한 수를 활용해 랭킹을 구해주세요. 단, 랭킹이 1등인 사람만 결과가 보이게 해주세요 with query_cnt_by_team as( select extract(WEEK from query_date) as week_number, team, user, count(user) as query_cnt from advanced.query_logs group by all ) select *, rank() over(partition by week_number, team order by query_cnt desc ) as rk from query_cnt_by_team qualify rk = 1 order by 1, 2, 4 desc -- 3. (2번 문제에서 사용한 주차별 쿼리 사용) 쿼리를 실행한 시점 기준 1주 전에 쿼리 실행 수를 별도의 컬럼으로 확인할 수 있는 쿼리를 작성해주세요. with query_cnt_by_team as( select extract(WEEK from query_date) as week_number, team, user, count(user) as query_cnt from advanced.query_logs group by all ) select *, lag(query_cnt, 1) over(partition by user order by week_number) as prev_week_query_cnt from query_cnt_by_team -- 4. 시간의 흐름에 따라 일자별로 유저가 실행한 누적 쿼리 수를 작성해주세요. select *, sum(query_cnt) over (partition by user order by query_date rows between unbounded preceding and current row) as cumulative_sum from ( select query_date, user, count(user) as query_cnt from advanced.query_logs group by all ) order by 2, 1 -- 5. 다음 데이터는 주문 횟수를 나타낸 데이터입니다. 만약 주문 횟수가 없다면 NULL로 기록됩니다. 이런 데이터에서 NULL 값이라고 되어있는 부분을 바로 이전 날짜의 값으로 채워주는 쿼리를 작성해주세요. WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ), raw_data2 as( select *, last_value(raw_data.number_of_orders ignore nulls) over(order by date) as last_value_orders from raw_data ) select * from raw_data2 WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ), raw_data2 as( select *, last_value(raw_data.number_of_orders ignore nulls) over(order by date) as last_value_orders from raw_data ) --6. 5번 문제에서 NULL을 채운 후, 2일 전 ~ 현재 데이터의 평균을 구하는 쿼리를 작성해주세요(이동평균) select * except(number_of_orders), avg(last_value_orders) over (order by date rows between 2 preceding and current row) as moving_avg from raw_data2 --7. app_logs 테이블에서 Custom session을 만들어 주세요. 이전 이벤트 로그와 20초가 지나면 새로운 session을 만들어 주세요. session은 숫자로 (1, 2, 3..) 표시해도 됩니다. -- 2022-08-18의 user_pseudo_id(1997494153.8491999091)은 session_id가 4까지 나옵니다 with base as( select event_date, datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul') as event_datetime, event_name, user_id, user_pseudo_id from advanced.app_logs where event_date = "2022-08-18" and user_pseudo_id = "1997494153.8491999091" order by event_timestamp ), diff_data as ( select *, datetime_diff(event_datetime, prev_event_datetime, second) as second_diff from ( select *, lag(event_datetime, 1) over(partition by user_pseudo_id order by event_datetime) as prev_event_datetime from base order by event_datetime ) ) select *, sum(session_start) over(partition by user_pseudo_id order by event_datetime) as session_number from ( select *, case when prev_event_datetime is null then 1 when second_diff >= 20 then 1 else null end as session_start from diff_data )
