안녕하세요 강사님.! 좋은 강의 잘 들었습니다.! 덕분에 좋은 자산을 남겨 놓을 수 있을 거 같습니다. 이번 강의에서 인수 테스트에 관한 내용은 없어서 인수 테스트에 관한 강사님의 전반적인 견해가 궁금합니다. 1) 다른 단위/통합 테스트에 비해서 인수 테스트에 대한 중요도가 낮다고 생각하시나요? 2) 현업에서 인수 테스트에 대한 비중은 어느 정도로 가지고 가시나요? 개인적으로는 가장 사용자 친화적인(?) 인수테스트도 중요하다고 생각하고 있습니다. 감사합니다.! 좋은 하루 되세요!
안녕하세요! 실무에서 테스트 코드 적용을 위해 강의를 열심히 듣고 있는 중 궁금한 부분이 있습니다. 테스트코드 사용 시 @BeforeEach를 사용하는 경우도 있는데, sql로 초기 데이터 추가를 사용하시는 이유가 궁금합니다. 작은 서비스가 아니고 복잡한 서비스의 경우 sql로 넣는게 편할것 같기는 한데, 상태에 따라 id값이 필요한 경우도 있고, sql로 작성 시 테스트 마다 데이터가 적용이 동일하지 않을 것 같기도 해서 실제 복잡한 프로젝트에서 어떻게 사용하시는지 궁금해서 문의드립니다. @BeforeEach가 한눈에 들어오지 않아서 잘 사용하지 않으신다고 설명해 주시기는 했지만, SQL로 사용 시 조회 등의 테스트에서는 특정 상태의 데이터 id를 알아야 하고, 그럼 SQL에서 해당 데이터의 id값과 상태값을 다시 확인해야 하는 형태는 동일하게 한눈에 안 들어올 것 같아서 고민이 되더라고요. 저도 SQL로 초기 데이터를 추가하는 형태로 사용하다가 이후에 테스트 코드의 유지보수가 쉽지 않은 경험이 있어서 강사님께서는 복잡한 비즈니스의 실무에서는 어떻게 사용하시는 궁금합니다. 감사합니다.
강의에 나온 내용은 아니지만 개인적으로 개발을하다 궁금한 점이 생겨서 질문 드립니다. 조회 API를 만들 때 (GET요청)Controller단에서 파라미터를 받는 방식이 @RequestParam, @ModelAttribute 크게 2가지 있는데 2가지 방식중 어떤 방식을 선호하지는지 질문드립니다. @RequestParm을 사용했을 때는 Controller단에서 바로 직관적으로 어떤 파라미터를 받는지 확인이 가능하다는 장점이 있지만 Service단으로 파라미터를 넘겨줄 때, 하나하나 넘겨줘야해서 파라미터가 추가되었을 때 불편하다는 점이 있을 테고 @ModelAttribute를 사용했을 때는 수정에는 유리하겠지만 가독성은 떨어질 것 같다는 생각이 듭니다. 강사님은 어떤 생각을 가지고 계신지, 현업에서는 주로 어떤방식으로 개발을 하는지 의견주시면 감사하겠습니다.
TODO앱을 클래스앱에서 컴포넌트 함수형 으로 바꾸는과정에서 뭔가 문제가 생겼는지 아니면 이전부터 문제가 있었는지는 모르겠는데 이런오류가 뜨면서 되지않네요 ㅠㅠ 리액트 초짜라 뭘 어떻게 바꿔야할지 모르겠습니다 ㅠㅠ 답변부탁드립니다 감사합니다 ㅠㅠ 위에 문제가 된다고 하는 6행 74행 사진입니다 ㅠㅠ
학습 관련 질문을 남겨주세요. 어떤 부분이 고민인지, 무엇이 문제인지 상세히 작성하면 더 좋아요! 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해 보세요. 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. 안녕하세요 선생님 강의 잘보고 있습니다. 질문드리고 싶은 부분은 강의에서 사용되는 아키텍처에 대한 것입니다. 레이어드 아키텍처라는것은 이해했지만, 패키지 구조가 생소해서 어떻게 구성되는지는 이해하기 어려운것 같습니다. 제가 아는 방식은 컨트롤러, 서비스, 리파짓토리, 도메인 패키지로 단순하게 작성하는 방법인데, 여기서 사용된 패키지 구성방식과 관련된 키워드나 레퍼런스를 얻을 수 있을가요?
에러 처리를 위한 단위테스트 작성 강의 내용 중 이해가 가지 않는 부분이 생겨 글 남김니다. errorMessage 의 message 내용은 description property missing 에러입니다. 그렇다면 테스트 상황에서 포스트맨과 동일하게 description이 빠진 객체를 저장하다 에러가 발생해야 맞는 테스트가 아닌가 하는 의문이 생기네요. it('should handle errors', async () => { const errorMessage = {message: "description property missing"}; const rejectedPromise = Promise.reject(errorMessage); productModel.create.mockReturnValue(rejectedPromise); await controller.createProduct(req, res, next); expect(next).toBeCalledWith(errorMessage); })
글에 두서가 없어도 양해 바랍니다 이 수업 수강 이전에 코딩 문제를 풀 때 파이썬으로 재귀함수를 사용했던 적이 있습니다. 그때 알게 된것이 파이썬의 재귀함수에는 기본적으로 깊이의 제한이 있다는 것입니다. sys.recursionlimit()으로 확인해보니 재귀호출을 1000이상 못하도록 값이 제한되어 있고 이 값을 늘려서 사용하는것은 별로 추천되는 방법이 아닌걸로 알고 있습니다. C언어 사용할때에는 속도면에서 제한도 없고 파이썬보다 속도도 월등하다보니 재귀를 자주 사용했었는데 파이썬에서 재귀함수로 풀어야 하는 경우가 있을까요?
age_bin_list = np.arange(10, 80, 10) df['age_bin'] = pd.cut(df['age'], bins = age_bin_list) pivot_df = df.pivot_table( index = 'age_bin', columns = 'region', values = 'charges', aggfunc = 'median' # 각 구간에 해당하는 값을 중간값을 사용하겠다. ) pivot_df # 각각의 값들에 대해 크기를 가늠할 수 있게끔 시각화(주로 색상)하는 방법 # 2D 형식으로 준비된 데이터를 Seaborn heatmap으로 시각화 # annot 인자를 통해 각 셀의 값 표현 가능 fig, ax = plt.subplots() sns.heatmap(pivot_df, ax = ax, annot = True) 코드 똑같이 따라했는데 왜 저는 표에 수치가 다 표현이 안되는 건가요?
안녕하세요 강사님 ㅎㅎ 현재 챕터도 이전과 같은 증상인데 어떻게 확인하면 좋을까요? Github snapshot: https://github.com/dimz119/learn-python-django/tree/form_view 에서 다운받아서 실행시켜도 제가 작성한 코드랑 똑같은 문제가 발생하는데 확인할수있는 방법이있을까요??
안녕하세요 강사님 저는 지금 현재 도커 소개와 도커 설치 강의를 수강하고 있습니다. window에서는 작업 관리자에 들어가면 가상화를 확인할 수 있지만 제가 사용하고 있는 맥북 프로 14에서는 가상화가 사용되고 있는지 확인 할 수 없습니다. 그래서 구글에도 검색을 해 보았는데 무슨 말인지 정확히 이해하기 힘들어 질문을 남깁니다. 맥북 프로 14 모델에서는 가상화가 사용되고 있는것인가요? 만약 사용되고 있지 않다면 무엇을 어떻게 설치해야 하는지 알려주시면 감사하겠습니다.
groupby를 사용하면 에러는 아니고 경고가 뜹니다. FutureWarning: The default of observed=False is deprecated and will be changed to True in a future version of pandas. Pass observed=False to retain current behavior or observed=True to adopt the future default and silence this warning. chatGPT: 이 경고는 Pandas의 value_counts() 메서드를 사용할 때 발생하는 것으로 보입니다. 이 경고는 현재 버전의 Pandas에서는 observed 매개변수의 기본값이 False 이지만, 향후 버전에서는 True 로 변경될 것이라는 것을 알려주는 것입니다. 즉, 향후에는 observed=False 를 명시적으로 지정하지 않으면 경고가 표시될 것입니다. 이러한 경고를 피하려면 value_counts() 를 호출할 때 observed=False 를 명시적으로 전달하면 됩니다. 예를 들어: import pandas as pd # 예제 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A']}) # value_counts() 호출 시 observed 매개변수 명시 counts = df['Category'].value_counts(observed=False) print(counts) 이렇게 하면 경고가 발생하지 않습니다. 하지만 향후 Pandas 버전에서는 이러한 변경이 기본 동작이 되므로 observed 매개변수를 사용하여 코드를 업데이트하는 것이 좋습니다. -> 근데 이게 무슨 말인지 모르겠습니다! 뭐... 대충 업데이트 할 건데, 오류가 생길 수 있으니 미리 대비를 해라~ 이런 거 같은데 정확히 무슨 뜻인지 모르겠습니다!