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해결됨
손에 익는 Next.js - 공식 문서 훑어보기
/app/api/revalidate/route.ts 파일 내 POST 함수가 async로 선언되어 있습니다. 본문에 await이 없는데 async로 선언되어야 하나요?
미해결
처음하는 파이썬 백엔드 FastAPI 입문 (FastAPI부터 비동기 SQLAlchemy까지) [풀스택 Part1-2]
강사님 설명 열심히 듣고 있는 수강생입니다. 예제를 따라 하다 보니 제 환경에서는 안되는 부분이 있어서 확인해보았습니다. 저는 pydantic 2.8.2를 사용하고 있더군요 pydantic 2.8.2에서는 dict() 메소드가 더 이상 사용되지 않으며 대신 model_dump()를 사용 한다고 합니다 from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): # Pydantic 모델 정의 name: str price: float is_offer: bool = None @app.post("/items/") def create_item(item: Item): #return {"item": item.dict()} # Pydantic v2.x부터 dict()->model_dump()로 변경 return {"item": item.model_dump()} # Pydantic 모델을 API에 사용 사용 버전에 따라 다른 것 같아서 혹시나 올려봅니다
해결됨
세계 대회 진출자가 알려주는 코딩테스트 A to Z (with Python)
안녕하세요, 강의를 듣고 계신 여러분! 여러분의 학습을 돕기 위해 질문 안내를 드리고자 합니다. 위치를 데스크톱에 두었는데 cmd+b로 빌드를 해봐도 결과값이 안 나옵니다..! 1. chatGPT를 이용해보기 단순한 의문은 chatGPT를 이용해도 해답을 찾을 수 있는 경우가 종종 있습니다! 2. 강의의 어떤 부분에 대한 질문이고, 어떤 부분이 궁금한지 명확히 알려주세요! 강의의 어느 파트에서 의문을 느끼고, 어떤 부분이 궁금한지 를 명확히 제시해 주시면 답변에 도움이 됩니다! 자신은 어떻게 이해했는지 또한 적어주면 좋습니다! ex) 섹션5의 '그래프 순회 (DFS & BFS) [개념]' 강의 에서 DFS와 BFS 모두 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘이라고 하셨고 시간 복잡도 또한 똑같다고 이해 했습니다. 그러면 DFS와 BFS 중에서 어떤 알고리즘이 더 효율적인지 구별하는 것은 의미가 없는 것일까요? 어느 파트 섹션5의 '그래프 순회 (DFS & BFS) [개념]' 강의 자신은 어떻게 이해했는지 DFS와 BFS 모두 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘이라고 하셨고 시간 복잡도 또한 똑같다고 이해 어떤 부분이 궁금한지 DFS와 BFS 중에서 어떤 알고리즘이 더 효율적인지 구별하는 것은 의미가 없는 것일까요?
미해결
[신규 개정판] 이것이 진짜 크롤링이다 - 실전편 (인공지능 수익화)
'검색 결과가 나열된 페이지'에서는 잘 동작하는데, '(링크 타고 들어간) 상세 페이지'에서는 내용물이 안 뽑혀나오네요. 사실 원인은 찾았습니다만, 똑같이 해메는 분이 나올 것 같아서 작성합니다(?). (** AI한테 물어봄) (response로 긁어온 html 결과를 갖다주고) 물어보니 방어기법 맞다네요 0w0...
해결됨
Azure Native로 나만의 GPT 만들기
Azure Function의 메인 파일은 function_app.py 이어야 하나요?
해결됨
Supabase, Next 풀 스택 시작하기 (feat. 슈파베이스 OAuth, nextjs 14)
아래와 같은 타입에러가 발생했습니다. 데이터베이스와 todoDto모두 설정 및 정상적으로 가져온거 같은데요 마우스를 올려보고 에러내용도 확인해보면 타입은 다 같게 설정되어있는거 같습니다. 타입자체를 비교해서 대입 하려해도 에러가나오네요.. 플러그인을 통해서 시각화해서 좀 더 자세하게 머가 문제인지 비교해봐도 타입이 같습니다.. 혹시 뭐가 문제인지 알 수 있을까요?...
해결됨
세계 대회 진출자가 알려주는 코딩테스트 A to Z (with Python)
안녕하세요, 문제를 푸는 도중에 갑자기 궁금증이 생겨 질문 드립니다. 4779 재귀문제를 푸는데, 예제 출력을 분석하지 않은? 상태에서 문제만 가지고 직관적으로 문제를 해결하려 했습니다. 먼저 선을 만들고, 선을 3으로 나누면서 몫이 0이 되면 선을 리턴하고, 그렇지 않으면 계속 나누는 방법을 생각했습니다. def cantor(n): line = '-' * (3 ** n) def divide(part): if len(part) == 1: return part N = len(part) // 3 return divide(part[:N]) + ' ' * N + divide(part[-N:]) return divide(line) n = int(input()) result = cantor(n) print(result) 강의에서는 예제 출력을 보고 케이스마다 공백이 있는 것을 확인하여 공백에 3^(k-1)을 넣어줘서 푸셨는데, func() + 공백 + func() 형식으로 recursive case를 푸는 방법은 전혀 생각이 안났습니다. 경험이 많이 없어서 강의대로 푸는 방법이나 스킬을 익혀야 하는지, 아니면 직관적으로 푸는게 좋은지 궁금합니다. 직관적으로 푸는게 나쁜건 아닌데 강의대로 푸는게 더 구현이 편한 것 같기도 해서 질문드려요. 좋은 강의 감사드립니다 🙂
해결됨
[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스
graphql의 장점이 딱 원하는 데이터만 가져온다는 것은 이해가 되는데, REST API도 딱 원하는 DB 컬럼만 요청해서 가져오거나 할 수도 있지 않나요? 이게 어떠한 차이가 있나 궁금합니다. ㅎㅎ
해결됨
직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피
안녕하세요 일코님 더위에 건강 잘 챙기시기 바랍니다. 일코님께서 제공해주신 코드인데,, 어제까지는 잘 작동하는데 오늘 다시 실행해보니 >>> hwp = Hwp().hwp >>> hwp.MoveToField("3") True >>> hwp.TableCellBlock() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\Users\samsung-user\anaconda3\Lib\site-packages\win32com\client\__init__.py", line 580, in __getattr__ raise AttributeError( AttributeError: '<win32com.gen_py.HwpObject 1.0 Type Library.IHwpObject instance at 0x1750723382032>' object has no attribute 'TableCellBlock' hwp.TableCellBlock() 코드가 작동하지를 않네요 ㅠㅠ 왜이런 걸까요? hwp.TableCellBlock() hwp.TableCellBlockExtend() hwp.TableColEnd() hwp.MoveToField("3") 까지는 올바르게 작동을 하는데,, 위의 테이블 관련 코드가 다 작동하지 않네요. 감사합니다 ^^
해결됨
[풀스택 완성] Supabase로 웹사이트 3개 클론하기 (Next.js 14)
안녕하세요 로펀님 tanstackquery에서 최근에 isPending이 생겨서 어느 블로그에선가 봤는데 이제 isPending을 사용하면 된다고 했던 것 같은데 혹시 둘의 차이가 있을까요? 어느 시점에서는 이것을 사용해야 한다라는 가이드가 있을까요?
미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
안녕하세요. '크롤링을 위한 지식: Open API 쉽게 사용하는 방법' 강의를 듣고 질문 드립니다. 아래사 진처럼 웹주소 기입하고 헤더의 키와 밸류에 각각 클라이언트 아이디랑 비밀번호 기입했는데 다음과 같은 오류 메세지가 떴습니다. Q데이터를 가져오는데 뭐가문제일까요>
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
안녕하세요. 강의자료 부탁드립니다! sukim13062@naver.com
미해결
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. 마지막 2차원 ndarray 인덱싱 자료화면(11분 경)에서 마지막 6번째 인덱싱 결과가 1차원이라고 하셨는데 Index 1이 1개, index 0이 2개인 (2,1) 의 2차원으로 봐야 하는 것 아닌지 질문 드립니다
미해결
파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)
n,k = map(int, input().split()) data = list(map(int, input().split())) m = int(input()) cnt = 0 def dfs(l,s,c): global cnt if l == n: if c == k: if s % m == 0: cnt += 1 return dfs(l+1,s+data[l],c+1) dfs(l + 1, s, c) dfs(0,0,0) print(cnt) 이렇게 풀어도 되나요?
미해결
Azure Native로 나만의 GPT 만들기
Azure Function Deploy가 실패하는데 원인을 모르겠습니다. ㅠ.ㅠ 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting watchfiles>=0.13 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached watchfiles-0.22.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (1.2 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting python-dotenv>=0.13 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached python_dotenv-1.0.1-py3-none-any.whl (19 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting uvloop!=0.15.0,!=0.15.1,>=0.14.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached uvloop-0.19.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (3.5 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting websockets>=10.4 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached websockets-12.0-cp311-cp311-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (130 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting pyyaml>=5.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached PyYAML-6.0.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (757 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting isodate>=0.6.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached isodate-0.6.1-py2.py3-none-any.whl (41 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting pyjwt>=2.6.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached PyJWT-2.8.0-py3-none-any.whl (22 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting azure-core>=1.24.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached azure_core-1.30.2-py3-none-any.whl (194 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting aiosignal>=1.1.2 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached aiosignal-1.3.1-py3-none-any.whl (7.6 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting attrs>=17.3.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached attrs-23.2.0-py3-none-any.whl (60 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting multidict<7.0,>=4.5 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached multidict-6.0.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (128 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting yarl<2.0,>=1.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached yarl-1.9.4-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (328 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting frozenlist>=1.1.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached frozenlist-1.4.1-cp311-cp311-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (272 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting requests>=2.21.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached requests-2.32.3-py3-none-any.whl (64 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting six>=1.11.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached six-1.16.0-py2.py3-none-any.whl (11 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting idna>=2.0.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached idna-3.7-py3-none-any.whl (66 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting dnspython>=2.0.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached dnspython-2.6.1-py3-none-any.whl (307 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting typer>=0.12.3 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached typer-0.12.3-py3-none-any.whl (47 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting certifi 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached certifi-2024.7.4-py3-none-any.whl (162 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting anyio 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached anyio-4.4.0-py3-none-any.whl (86 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting httpcore==1.* 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached httpcore-1.0.5-py3-none-any.whl (77 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting sniffio 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached sniffio-1.3.1-py3-none-any.whl (10 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting MarkupSafe>=2.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached MarkupSafe-2.1.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (28 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting pydantic-core==2.20.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached pydantic_core-2.20.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (2.1 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting annotated-types>=0.4.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached annotated_types-0.7.0-py3-none-any.whl (13 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting urllib3<3,>=1.21.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached urllib3-2.2.2-py3-none-any.whl (121 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting charset-normalizer<4,>=2 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached charset_normalizer-3.3.2-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (140 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting rich>=10.11.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached rich-13.7.1-py3-none-any.whl (240 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting shellingham>=1.3.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached shellingham-1.5.4-py2.py3-none-any.whl (9.8 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting pygments<3.0.0,>=2.13.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached pygments-2.18.0-py3-none-any.whl (1.2 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting markdown-it-py>=2.2.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached markdown_it_py-3.0.0-py3-none-any.whl (87 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting mdurl~=0.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached mdurl-0.1.2-py3-none-any.whl (10.0 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Installing collected packages: mdurl, sniffio, pygments, markdown-it-py, idna, urllib3, typing-extensions, shellingham, rich, h11, click, charset-normalizer, certifi, anyio, websockets, watchfiles, uvloop, uvicorn, typer, six, requests, pyyaml, python-dotenv, pydantic-core, multidict, MarkupSafe, httptools, httpcore, frozenlist, dnspython, annotated-types, yarl, starlette, python-multipart, pyjwt, pydantic, jinja2, isodate, httpx, fastapi-cli, email-validator, azure-core, attrs, aiosignal, fastapi, azure-messaging-webpubsubservice, azure-functions, aiohttp 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:09+0000] Successfully installed MarkupSafe-2.1.5 aiohttp-3.9.5 aiosignal-1.3.1 annotated-types-0.7.0 anyio-4.4.0 attrs-23.2.0 azure-core-1.30.2 azure-functions-1.20.0 azure-messaging-webpubsubservice-1.1.0 certifi-2024.7.4 charset-normalizer-3.3.2 click-8.1.7 dnspython-2.6.1 email-validator-2.2.0 fastapi-0.111.1 fastapi-cli-0.0.4 frozenlist-1.4.1 h11-0.14.0 httpcore-1.0.5 httptools-0.6.1 httpx-0.27.0 idna-3.7 isodate-0.6.1 jinja2-3.1.4 markdown-it-py-3.0.0 mdurl-0.1.2 multidict-6.0.5 pydantic-2.8.2 pydantic-core-2.20.1 pygments-2.18.0 pyjwt-2.8.0 python-dotenv-1.0.1 python-multipart-0.0.9 pyyaml-6.0.1 requests-2.32.3 rich-13.7.1 shellingham-1.5.4 six-1.16.0 sniffio-1.3.1 starlette-0.37.2 typer-0.12.3 typing-extensions-4.12.2 urllib3-2.2.2 uvicorn-0.30.3 uvloop-0.19.0 watchfiles-0.22.0 websockets-12.0 yarl-1.9.4 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: WARNING: You are using pip version 21.2.4; however, version 24.2 is available. 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: You should consider upgrading via the '/tmp/oryx/platforms/python/3.11.8/bin/python3.11 -m pip install --upgrade pip' command. 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Not a vso image, so not writing build commands 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Preparing output... 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Copying files to destination directory '/home/site/wwwroot'... 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Done in 1 sec(s). 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Removing existing manifest file 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Creating a manifest file... 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Manifest file created. 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Copying .ostype to manifest output directory. 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Done in 14 sec(s). 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Running post deployment command(s)... 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Generating summary of Oryx build 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Deployment Log file does not exist in /tmp/oryx-build.log 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: The logfile at /tmp/oryx-build.log is empty. Unable to fetch the summary of build 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Triggering recycle (preview mode disabled). 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Linux Consumption plan has a 1.5 GB memory limit on a remote build container. 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: To check our service limit, please visit https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/functions-scale#service-limits 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Writing the artifacts to a squashfs file 2:32:13 PM xbg-my-chatgpt-api: Parallel mksquashfs: Using 1 processor 2:32:13 PM xbg-my-chatgpt-api: Creating 4.0 filesystem on /home/site/artifacts/functionappartifact.squashfs, block size 131072. 2:32:27 PM xbg-my-chatgpt-api: Deployment failed.
해결됨
세계 대회 진출자가 알려주는 코딩테스트 A to Z (with Python)
먼 곳을 먼저가게 되면 돌아오는 만큼의 거리를 손해보게 되는데 가장 먼 곳을 나중에 가는 게 이득이 아닌가해서 질문을 남겨봅니다.
해결됨
기초부터 배우는 Next YTMusic 클론 코딩 (with next.js 14, UI 마스터)
안녕하세요 선생님 ㅎ channel쪽 진행하고 있었는데 앨범 밑에 PlayListCarousel이 크기가 이상하게 나오네여 ㅠㅠ 코드를 다똑같이 써도 안되서 질문드립니다! channel/[id]/page.tsx import HeaderBgChanger from "@/components/HeaderBgChanger"; import PagePadding from "@/components/PagePadding"; import PlayListCarousel from "@/components/PlayListCarousel"; import SongCardRowExpand from "@/components/SongCardRowExpand"; import DarkButton from "@/components/elements/DarkButton"; import WhiteButton from "@/components/elements/WhiteButton"; import { getChannelById } from "@/lib/dummyData"; import { getRandomElementFromArray } from "@/lib/utils"; import { permanentRedirect } from "next/navigation"; import React from "react"; import { FiMusic, FiShuffle } from "react-icons/fi"; interface ChannelPageProps { params: { id: string; }; } const page = async (props: ChannelPageProps) => { const channel = await getChannelById(Number(props.params.id)); if (!channel) permanentRedirect("/"); const imageSrc = getRandomElementFromArray(channel.songList)?.imageSrc; return ( <PagePadding> <HeaderBgChanger imageSrc={imageSrc} /> <div className="mt-[150px]"></div> <section> <div className=" text-[28px] font-bold">{channel.name}</div> <article className="mt-4 lg:hidden"> <div> <DarkButton className={"w-[230px] flex justify-center"} label={"구독중 99만"} /> </div> <div className="flex flex-row gap-4 mt-4"> <WhiteButton label={"셔플"} icon={<FiShuffle size={16}></FiShuffle>} /> <WhiteButton label={"뮤직 스테이션"} icon={<FiMusic size={16} />} /> </div> </article> <div className="hidden lg:flex flex-row items-center gap-4 text-[14px] mt-4"> <WhiteButton label={"셔플"} icon={<FiShuffle size={16}></FiShuffle>} /> <WhiteButton label={"뮤직 스테이션"} icon={<FiMusic size={16} />} /> <DarkButton className={"w-[230px] flex justify-center"} label={"구독중 99만"} /> </div> </section> <section className="mt-[80px]"> <div className=" text-[28px] font-bold">노래</div> <div className="mt-[20px]"> <ul className="flex flex-col gap-2"> {channel.songList.map((song, key) => { return <SongCardRowExpand song={song} key={key} />; })} </ul> </div> </section> <section className="mt-[80px]"> <div className=" text-[28px] font-bold">앨범</div> <PlayListCarousel playlistArray={channel.playlistArray} /> </section> <section className="mt-[80px]"></section> </PagePadding> ); }; export default page; PlayListCarousel.tsx import { Playlist } from "@/types"; import React from "react"; import { Carousel, CarouselContent, CarouselItem, CarouselNext, CarouselPrevious, } from "@/components/ui/carousel"; import PlayListCard from "./PlayListCard"; interface PlayListCarouselProps { title?: string; subTitle?: string; Thumbnail?: React.ReactNode; playlistArray?: Playlist[]; } const PlayListCarousel: React.FC<PlayListCarouselProps> = ({ title, subTitle, Thumbnail, playlistArray, }) => { return ( <div className="w-full"> <Carousel> <div className="flex flex-row justify-between items-end my-2"> <article className="flex flex-row gap-3"> {Thumbnail} <div className="flex flex-col justify-center"> <div> {subTitle && ( <div className=" text-neutral-500">{subTitle}</div> )} </div> <div className="text-[34px] font-bold leading-[34px] "> {title} </div> </div> </article> <div className="relative left-[-45px]"> <div className="absolute bottom-[20px]"> <CarouselPrevious className="right-2" /> <CarouselNext className=" left-2" /> </div> </div> </div> <CarouselContent className="mt-4"> {playlistArray?.map((playlist, index) => { return ( <CarouselItem key={index} className="basis-1/2 md:basis-1/3 lg:basis-1/4 xl:basis-1/5" > <PlayListCard playlist={playlist} /> </CarouselItem> ); })} </CarouselContent> </Carousel> </div> ); }; export default PlayListCarousel;
미해결
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
섹션 4 부분 마지막 강의인 인코딩 이해하고 적용하기 라는 강의의 14분 50초에 나오는 pd.getdummies()에 관한 질문이 있습니다. 강의 내용대로 실행을 시켜보니 df_onehot.head()의 내용이 True/False의 형태로 나오는 것을 확인했습니다. 서칭 후 pd.get_dummies(df_label, columns=onehot_cols, dtype = int) 처럼 dtype을 int형태로 바꾸어주니 강사님이 보여주신 화면대로 나오는 것을 확인했습니다. 이것 역시 버전차이로 인한 기능 변화라고 이해하면 되나요?
미해결
파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)
이방식은 예시는 잘 돌아가는데 추후 시간초과같은걸로 컷 엣지를 하지못해 틀린 답일까요? n = int(input()) data = list(map(int, input().split())) ch = [0]*n def dfs(num): if num == n: choose = 0 unchoose = 0 for i in range(n): if ch[i] == 1: choose += data[i] else: unchoose += data[i] if choose == unchoose: print("YES") exit() return ch[num] = 1 dfs(num+1) ch[num] = 0 dfs(num+1) dfs(0) print("NO")
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
yy3082@naver.com 추가로 질문드리고 싶은게 있는데 제가 파이썬으로 코딩테스트를 볼 생각인데 파이썬 입문편 만으로 코딩테스트 공부를 위한 기본 문법은 정리가 될까요?? 추가적으로 필요하다면 어느정도까지 들어야 하는지 알려주세요
