안녕하세요 제로초님 modal을 구현하고있는데 궁금증이 생겨 질문드립니다. modal을 구현할 때 intercepting routes를 사용하는 이유가 궁금합니다. 단순히 parallel로만 띄우면 안되는건가요? 아래는 제가 구현한 코드예시입니다. https://github.dev/datoybi/next-playground simple-modal1은 parallel routes만 사용하였고, simple-modal2는 parallel routes + intercepting routes를 사용하였습니다. 두개 다 구현을 해보았는데 새로고침을 해도 둘의 결과값이 같습니다. 무엇때문에 intercepting routes를 사용하는 건가요? 미리 감사합니다!
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
반복문과 다양한 데이터 구조 활용2에서 58번 문제 질문 있습니다. 이렇게 작성해도 되나요? data = {'environment': ['환경','x'], 'company': ['회사','o'], 'government': ['정부, 정치','x'], 'face': ['얼굴','x']} eng = input("영어 단어를 입력하세요 : ") for item in data.keys() : if eng == item and data[item][1] == 'x' : data[item][1] = 'o' if data[item][1] == 'x' : print(item)
안녕하세요. 데이터 전처리 단계에서 target = train.pop('target') 타겟 처리하는 방법과 검증 데이터 분리 단계에서 이렇게 하는 방법 중에 어떤방법을 선택하던 결과에 영향이 없나요? 그리고 데이터 전처리 시에 target분리할 경우에 target 데이터가 수치형이나 범주형 상관 없이 데이터 전처리 전에 분리하면 되는건지요?
if timeMin is not None: if isinstance(timeMin, str): timeMin = datetime.strptime(timeMin, "%Y-%m-%d") timeMin -= timedelta(hours=9) url += f"&timeMin={timeMin.isoformat("T")}Z" 마지막 줄을 실행하면 원래 쌍따옴표 내 쌍따옴표라서 오류가 떠야 하는데, 영상에서는 오류가 없습니다. 반면 제 환경에서는 예상대로 오류가 발생했고, 혹시 몰라 강사님 코드 원본을 실행해 봐도 같은 오류가 발생했습니다. 오류 해결법이 아니라, 왜 영상에서는 해당 오류가 발생하지 않는지 궁금합니다!
기존처럼 사용하면 빌드시 타입 오류가 나와서 따로 type을 Promise 로 만들어 사용해줘야 하는 듯합니다. nextjs 링크도 첨부해두었습니다. https://nextjs.org/docs/app/building-your-application/upgrading/version-15#params--searchparams 참고로 search/page.tsx 에서 searchParams 를 다음과 같이 타입 적용해주었더니 정상 빌드되었습니다. type SearchParams = Promise<{ q?: string }>;
강의에 알려주신대로 따라서 하고 있는데 원핫인코딩 결과에 income category랑 card category만 뜨고 나머지 object컬럼(gender 등)은 뜨질 않습니다.. 뭐가 문제인지 알려주실 수 있을까요? #baseline(object컬럼 제거) cols = train.select_dtypes(include='object').columns # print(train.shape, test.shape) # train = train.drop(cols, axis=1) # test = test.drop(cols,axis=1) # print(train.shape, test.shape) # 라벨인코딩 # from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # for col in cols: # le = LabelEncoder() # train[col] = le.fit_transform(train[col]) # test[col] = le.transform(test[col]) # train.head() # onehot 인코딩 pd.get_dummies(train, columns=cols) 마지막에 8101 rows × 39 columns 라고 뜨는데 그냥 표시만 안 된건가요?
데코레이터 수업을 듣고 있는데요. @login_required 를 사용하면 비로그인시 로그인페이지로 로그인시 next가 hello_world로 지정되어 hello_world로 가게되는데요. login_required 데코레이터를 보면 redirect_field_name login_url 두 값을 받고 있던데, 이 두 값이 로그인 성공시/비로그인시 가게되는 방향을 명시하는거 같은데, 아무것도 명시안했을때 어디를 바라보는지에 대한 설정은 무엇을 참조하는것인가요??
안녕하세요. 강의를 듣고 혼자 프로젝트 해보고있는데 왜인지 원인을 모르겠는 오류가 생겨서 여쭤봅니다. 프로젝트를 uvicorn main:app --reload 명령어로 실행하면 무수히많은 에러 스택과 함께 아래와 같은 에러가 발생하는데요. pydantic.errors.PydanticUndefinedAnnotation: name 'Optional' is not defined Pydantic에서 에러가 나는 것 같은데, 저는 Optional을 사용하지 않고, None으로 사용하고 있는데 있는데 왜 이러는걸까요?
