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 )
수치형 컬럼들 리스트로 만들 시, cols = list(X_train.columns[X_train.dtypes != 'object']) 시험에서 이렇게 해도 되나요? object랑 int랑 float 세개만 나오면 이렇게 해도 될 듯한데, 그 외 변수들이 나올 경우 대비해서, 수치형 컬럼들만 리스트 할 때, 어떤식으로 코딩하는 것이 나을까요?
첫번째 질문.. 유저데이터 저장을 위해서 주기적으로 파이어베이스 리얼타임 데이터베이스에 쓰기로 저장을 해주고 싶은데요.. 요즘 파이어 베이스에 관심을 가지고 이래저래 알아보고있는데 1분주기로 데이터를 리얼타임데이터에 쓰기(저장)을 하게되면 유저가 적을경우는 괜찮을수있겠지만, 왠지.... 많은 유저가 접속을 한 상황에서 그 유저들의 데이터가 1분마다 저장이 계속 된다면 파이어베이스 서버이용요금?? 도 엄청날것같은데 일정시간마다 주기적으로 파베에 저장되게 해도 괜찮을까요? 한명 유저당 파베에 아무리 자주 저장하더라도 파베 사용량 데이터량 변화는 크게 없는것인지... 아직 파베에 대한 지식과 파베 요금 관련해서 아무런 개념이 없어서인지 잘 모르겠네요 ㅜㅜ ---------------------------------------------------------------------------------------- 두번째 질문.. 게임을 빌드 한 후 APK 파일을 앱플레이어(녹스, LD플레이어)에 설치후 플레이 하다가 (정상적인 게임종료를 누르는게 아닌, 상단탭의 x버튼을 눌러서) 강제로 게임을 꺼버리는경우 OnDestroy 함수가 제대로 호출이 안되는건지.. 게임 데이터를 저장하지않은채로 게임이 꺼지더라구요. (혹시나해서, OnApplicationQuit() 함수와 OnDestroy() 함수 내용에도 게임이 꺼지거나 파괴될때 '파베에 쓰기'가 되게 코드를 짰을때, 정상적으로 백버튼을 눌러서 게임종료하겠다는 버튼을 누르면 저장이 잘됬는데, 갑자기 또는 강제로 게임이 의도치 않게 게임이 꺼지게되면 데이터가 저장이 안되던데... 혹시 좋은 방법이 있을까요?? )