안녕하세요 선생님 front, back nginx 한 뒤로 둘다 https라고 바뀌고 인증서도 있긴한데, Front(502 Bad Gateway)라고 나오고 back(welcome to nginx) 라고만 나오는 상태입니다. (설치는 Nginx Ubuntu20보고 했습니다 https://certbot.eff.org/instructions?ws=nginx&os=ubuntufocal&tab=standard ) 문제1)그래서 첫번째 문제로 back에서 sudo npx pm2 logs --err --lines 200를 해보았을 땐 아래와 같은 경고가 나왔습니다. 0|app | Warning: connect.session() MemoryStore is not 0|app | designed for a production environment, as it will leak 0|app | memory, and will not scale past a single process. 질문1)찾아보니까 express-session 미들웨어의 기본 메모리 저장소( MemoryStore )를 사용할 때 MemoryStore 가 개발 환경에서는 적합하지만, 실제 프로덕션 환경에서는 메모리 누수 문제와 단일 프로세스 제한으로 인해 적합하지 않아 프로덕션 환경에서는 Redis, MongoDB 등의 세션 저장소를 사용하라는데, 그럼 front 화면이 나오는건지 궁금합니다,, 문제2)그리고 두번째 문제로 back에서 tail /var/log/nginx/error.log를 했을 땐 아래와 같은 에러가 나왔습니다. ubuntu@ip-172-31-12-59:~/react_nodebird/back$ tail /var/log/nginx/error.log 2024/01/24 12:19:54 [warn] 420260#420260: conflicting server name "api.luckyhaejin.com" on 0.0.0.0:80, ignored 2024/01/24 12:19:54 [notice] 420260#420260: signal process started 질문2)찾아보니 Nginx 설정 파일 내에 서 api.luckyhaejin.com 이라는 서버 이름(server name)이 80 포트에서 두 번 이상 선언되었음을 나타내는 에러라는데 어떤 부분이 잘못되었는지 잘 모르겠어서 어딜 확인하면 좋을지 문의 드립니다. 질문3)강의에서 Ubuntu서버만 바꿔주고 로컬은 바뀌는 부분 이없는거같아서 Ubuntu서버에서만 바꿔줬는데, 그럼 로컬에도 Ubuntu에 설치한 것 다 포함해서 코드까지 다 바꿔준 뒤 Ubuntu에서 git pull 다시 해줘야할까요,,? 현재 설정된 내용) front=> /etc/nginx/nginx.conf => server관련 (글을 옮겨적으니까 들여쓰기 해서 정리 한게 코드가 전부 합쳐져서 사진으로 올립니닷,,) front/pacakage.json에서 start부분에 3060 잘 되어있음 front => /etc/nginx/nginx.conf front/config/config.js에서 backUrl설정 잘 되어있음 back => /etc/nginx/nginx.conf back => app.js(사진이 보기 편하실거같아서 코드랑 둘다올려욧) const express = require('express'); const cors = require('cors'); const session = require('express-session'); const cookieParser = require('cookie-parser'); const passport = require('passport'); const dotenv = require('dotenv'); const morgan = require('morgan'); const postRouter = require('./routes/post'); const postsRouter = require('./routes/posts'); const userRouter = require('./routes/user'); const hashtagRouter = require('./routes/hashtag'); const db = require('./models'); const passportConfig = require('./passport'); const path = require('path'); const hpp = require('hpp'); const helmet = require('helmet'); dotenv.config(); const app = express(); db.sequelize.sync() .then(() => { console.log('DB 연결 성공'); }).catch(console.error); passportConfig(); if(process.env.NODE_ENV === 'production'){ app.use(morgan('combined')); app.use(hpp()); app.use(helmet()); app.use(cors({ origin: 'https://luckyhaejin.com', credentials: true })); } else { app.use(morgan('dev')); } app.use('/', express.static(path.join(__dirname, 'uploads'))); app.use(express.json()); app.use(express.urlencoded({extended:true})); app.use(cookieParser(process.env.COOKIE_SECRET)); app.use(session({ saveUninitialized: false, resave: false, secret: process.env.COOKIE_SECRET, cookie: { httpOnly: true, //자바스크립트로 접근하지못하게 secure: true, //일단 false로 하고 https적용할 땐 ture domain: process.env.NODE_ENV = 'production' && '.luckyhaejin.com' //도메인 사용할 경우 }, })); app.use(passport.initialize()); app.use(passport.session()); app.get('/', (req, res) =>{ res.send('hello express'); }); app.use('/posts', postsRouter); app.use('/post', postRouter); app.use('/user', userRouter); app.use('/hashtag', hashtagRouter); app.listen(3065, () => { console.log('서버 실행 중'); }); back => /etc/nginx/nginx.conf 사용중인 Os) macOS
from typing import List from fastapi import FastAPI, Body, HTTPException, Depends from pydantic import BaseModel from sqlalchemy.orm import Session from database.orm import ToDo from database.connection import get_db from database.repository import get_todos from schema.response import ListToDoResponse, ToDoSchema app = FastAPI() @app.get("/") def heath_check_handler(): return {"ping": "pong"} todo_data = { 1: { "id": 1, "contents": "실전! FastAPI 섹션 0 수강", "is_done": True, }, 2: { "id": 2, "contents": "실전! FastAPI 섹션 1 수강", "is_done": False, }, 3: { "id": 3, "contents": "실전! FastAPI 섹션 2 수강", "is_done": False, }, } @app.get("/todos", status_code=200) def get_todos_handler( order: str | None = None, session: Session = Depends(get_db), ) -> ListToDoResponse: todos: List[ToDo] = get_todos(session=session) if order and order == "DESC": return ListToDoResponse( todos=[ToDoSchema.from_orm(todo) for todo in todos[::-1]] ) return ListToDoResponse( todos=[ToDoSchema.from_orm(todo) for todo in todos] ) @app.get("/todos/{todo_id}", status_code=200) def get_todo_handler(todo_id: int): todo = todo_data.get(todo_id) if todo: return todo raise HTTPException(status_code=404, detail="ToDo Not Found") class CreateToDoRequest(BaseModel): id: int contents: str is_done: bool @app.post("/todos", status_code=201) def create_todo_handler(request: CreateToDoRequest): todo_data[request.id] = request.dict() return todo_data[request.id] @app.patch("/todos/{todo_id}", status_code=200) def update_todo_handler( todo_id: int, is_done: bool = Body(..., embed=True) ): todo = todo_data.get(todo_id) if todo: todo["is_done"] = is_done return todo raise HTTPException(status_code=404, detail="ToDo Not Found") @app.delete("/todos/{todo_id}") def delete_todo_handler(todo_id: int): todo = todo_data.pop(todo_id, None) if todo: return raise HTTPException(status_code=404, detail="ToDo Not Found") from typing import List from pydantic import BaseModel class ToDoSchema(BaseModel): id: int contents: str is_done: bool class Config: orm_mode = True class ListToDoResponse(BaseModel): todos: List[ToDoSchema] from typing import List from sqlalchemy import select from sqlalchemy.orm import Session from database.orm import ToDo def get_todos(session: Session) -> List[ToDo]: return list(session.scalars(select(ToDo))) from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker DATABASE_URL = "mysql+pymysql://root:todos@127.0.0.1:3306/todos" engine = create_engine(DATABASE_URL, echo=True) SessionFactory = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine) def get_db(): session = SessionFactory() try: yield session finally: session.close() from sqlalchemy import Boolean, Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import declarative_base Base = declarative_base() class ToDo(Base): __tablename__ = 'todo' id = Column(Integer, primary_key=True, index=True) contents = Column(String(256), nullable=False) is_done = Column(Boolean, nullable=False) def __repr__(self): return f"ToDo(id={self.id}, contents={self.contents}, is_done={self.is_done})" 에러가 납니다. 파이썬 콘솔 <input>:1: PydanticDeprecatedSince20: The from_orm method is deprecated; from schema.response import ToDoSchema from datagbase.orm import ToDo Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.3.2\plugins\python\helpers\pydev\pydevconsole.py", line 364, in runcode coro = func() ^^^^^^ File "<input>", line 1, in <module> File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.3.2\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, args, *kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ModuleNotFoundError: No module named 'datagbase' from database.orm import ToDo todo = ToDo(id=100, contents="test", is_done=True) ToDoSchema.from_orm(todo) <input>:1: PydanticDeprecatedSince20: The from_orm method is deprecated; set model_config['from_attributes']=True and use model_validate instead. Deprecated in Pydantic V2.0 to be removed in V3.0. See Pydantic V2 Migration Guide at https://errors.pydantic.dev/2.5/migration/ Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.3.2\plugins\python\helpers\pydev\pydevconsole.py", line 364, in runcode coro = func() ^^^^^^ File "<input>", line 1, in <module> File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\typing_extensions.py", line 2499, in wrapper return arg(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\pydantic\main.py", line 1126, in from_orm raise PydanticUserError( pydantic.errors.PydanticUserError: You must set the config attribute from_attributes=True to use from_orm http://localhost:8000/docs#/default/get_todos_handler_todos_get 접속시 터미널 INFO: 127.0.0.1:56312 - "GET /docs HTTP/1.1" 200 OK INFO: 127.0.0.1:56312 - "GET /openapi.json HTTP/1.1" 200 OK 2024-01-23 16:06:15,108 INFO sqlalchemy.engine.Engine BEGIN (implicit) 2024-01-23 16:06:15,109 INFO sqlalchemy.engine.Engine SELECT todo.id, todo.contents, todo.is_done FROM todo 2024-01-23 16:06:15,109 INFO sqlalchemy.engine.Engine [cached since 826.5s ago] {} 2024-01-23 16:06:15,113 INFO sqlalchemy.engine.Engine ROLLBACK INFO: 127.0.0.1:56312 - "GET /todos HTTP/1.1" 500 Internal Server Error ERROR: Exception in ASGI application Traceback (most recent call last): File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\uvicorn\protocols\http\h11_impl.py", line 404, in run_asgi result = await app( # type: ignore[func-returns-value] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\uvicorn\middleware\proxy_headers.py", line 84, in call return await self.app(scope, receive, send) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\fastapi\applications.py", line 1054, in call await super().__call__(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\applications.py", line 123, in call await self.middleware_stack(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\middleware\errors.py", line 186, in call raise exc File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\middleware\errors.py", line 164, in call await self.app(scope, receive, _send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\middleware\exceptions.py", line 62, in call await wrap_app_handling_exceptions(self.app, conn)(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 64, in wrapped_app raise exc File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 53, in wrapped_app await app(scope, receive, sender) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 762, in call await self.middleware_stack(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 782, in app await route.handle(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 297, in handle await self.app(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 77, in app await wrap_app_handling_exceptions(app, request)(scope, receive, send) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 64, in wrapped_app raise exc File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 53, in wrapped_app await app(scope, receive, sender) File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 72, in app response = await func(request) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\fastapi\routing.py", line 299, in app raise e File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\fastapi\routing.py", line 294, in app raw_response = await run_endpoint_function( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\fastapi\routing.py", line 193, in run_endpoint_function return await run_in_threadpool(dependant.call, **values) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\concurrency.py", line 40, in run_in_threadpool return await anyio.to_thread.run_sync(func, *args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\anyio\to_thread.py", line 56, in run_sync return await get_async_backend().run_sync_in_worker_thread( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 2134, in run_sync_in_worker_thread return await future ^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 851, in run result = context.run(func, *args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\src\main.py", line 48, in get_todos_handler todos=[ToDoSchema.from_orm(todo) for todo in todos] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\typing_extensions.py", line 2499, in wrapper return arg(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\pydantic\main.py", line 1126, in from_orm raise PydanticUserError( pydantic.errors.PydanticUserError: You must set the config attribute from_attributes=True to use from_orm
강의에서 알려주신 router.replace() 를 사용하지 않고 // @/app/(beforeLogin)/@modal/(.)login/page.tsx import { redirect } from "next/navigation"; export default function Login() { redirect("/i/flow/login"); } 기존의 이 코드를 인터셉트 라우팅으로 줘서 홈페이지 -> 인터셉트 라우팅된 /login -> 인터셉트 라우팅된 /i/flow/login 으로 이동하도록 폴더를 구성해서 구현해 봤습니다. 이 방식으로 구현해도 문제 없을까요?
교수님 안녕하십니까 교수님의 수업을 정말 즐기면서 듣고있는 AI빅데이터 전공 대학생입니다. 교수님의 강의 피마 인디언 당뇨병 예측 편을 보고 여태 배운 것을 백분 활용하여 제 방식대로 따로 모델을 구현을 해보았는데요. 먼저 임신횟수와 Outcome을 제외한 나머지 column들에 있는 0 값들은 모두 결측치로 판단하고 평균 값으로 대체하였습니다. RandomForestClassifier 알고리즘을 사용하고 GridSearchCV 함수를 통해 best estimator를 추출였습니다. 정밀도와 재현율이 동시에 높으면 좋지만 재현율이 증가하면 정밀도가 하락하는 현상(trade-off) 때문에 둘 중 하나를 선택해야 했고 이 피마 인디언 당뇨병 데이터 셋 같은 경우 병의 발견 목적으로 모델을 제작한다고 했을 때 실제로 당뇨병인데 모델이 당뇨병이 아니라고 예측하는 것이 치명적이라고 생각하여 정밀도 보다는 재현율을 중점적으로 보았습니다. 그리하여 precision_recall_curve 함수를 통해 최적의 재현율과 F1_score얻은 threshold 값을 추출하였습니다. 제가 얻은 값은 오차 행렬 [[72 28] [ 4 50]] 정확도: 79.22% , 정밀도: 64.10% , 재현율 92.59%, F1_Score: 75.76% 임계값: 0.32212471005503873 입니다. 오차 행렬을 보았을때도 한쪽에 치우쳐있는 불균형도 없다고 판단하였고 정밀도와 재현율 f1_score도 괜찮게 나왔다고 판단했습니다. 임계값을 0.32212471005503873로 주었을 때 roc_auc_score는 0.82296이라는 1에 꽤나 근접한 수치를 얻었습니다. 질문1: 이런식으로 모델을 찾아가는 방식이 옳은 방식인지 궁금합니다. 질문2: 제가 선택한 모델을 사용한다고 한다면 매번 RandomClassifier로 fit한 model을 Binarizer을 통해서 threshold 값을 매번 지정해주어야 하는건가요? 애초에 처음 모델을 fit할 때 임계값을 제가 부여는 못하는 것일가요?
안녕하세요 선생님! 좋은 강의 정말 감사하게 듣고 있습니다. 선생님의 강의를 듣다보니, Next.js 13의 Data Fetching 방법이 React Query과 유사함을 느꼈습니다. (주니어라 부족함이 있어 실제론 유사하지 않을 수도 있지만..!) Next 13의 데이터 패칭 방법이 react 에서 React Query를 사용하여 서버 API의 데이터를 일정 시간동안 fresh 상태로 갖고 있는것 stale한지 chach로 체크하는 것 모두 흡사 하다고 느꼈습니다. React Query의 가장 큰 강점은 클라이언트-서버간의 데이터 동기화가 가장 큰 장점이라고 생각하는데 만약 Next 13의 데이터 패칭 방법을 사용한다면 번거로운 React Query의 보일러코드들을 사용하지 않아도 React Query의 장점을 그대로 살려 쉽게 사용할 수 있을 것 같아보입니다! 따라서, Next 13에선 React Query가 무한스크롤 외에 사용할 일이 거의 없을 것만 같아보이는데...! 어떻게 생각하실지 의견이 궁금합니다...! next 13과 react query 조합은 앞으로 거의 사용하지 않게 되는 걸까요? 선생님의 고견을 나눠주시면 감사하겠습니다~! 바쁘실텐데 번거롭게 해드려서 죄송합니다! 감사합니다!
File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/MySQLdb/connections.py", line 193, in init super().__init__(*args, **kwargs2) django.db.utils.OperationalError: (1044, "Access denied for user 'django'@'%' to database 'django'") mariadb 컨테이너를 실행 후, django 컨테이너를 실행 시 위와 같은 오류가 발생합니다. 찾아보니 django 에 대한 권한이 없어서 그렇다고 하는데, 해결방법이 있을까요?
선생님 안녕하세요! 5장 회귀 실습 2:캐글경연 주택가격 예측-Advanced Regression Techniques - 01 을 듣다가 타겟 값인 Price를 로그 변환하여 정규 분포 형태로 변환하고, 피처들 중 숫자형 컬럼의 Null 값 데이터 처리 부분 코드를 다음과 같이 썼습니다. 그런데 결과가 사진과 같이 float64가 포함된 형태로 나왔습니다. 제가 어떤 부분에서 잘못한 건지, 그리고 어떻게 해야 선생님과 같은 결과가 나올 수 있나요?ㅎㅎ # SalePrice 로그 변환 original_SalePrice = house_df['SalePrice'] house_df['SalePrice'] = np.log1p(house_df['SalePrice']) # Null이 너무 많은 컬럼들과 불필요한 컬럼 삭제 house_df.drop(['Id', 'PoolQC', 'MiscFeature', 'Alley', 'Fence', 'FireplaceQu'], axis=1, inplace=True) # Drop하지 않는 숫자형 Null 컬럼들은 평균 값으로 대체 num_columns = house_df.dtypes[house_df.dtypes !='object'].index.to_list() house_df[num_columns].fillna(house_df[num_columns].mean(), inplace=True) # Null 값이 있는 피처명과 타입을 추출 null_column_count = house_df.isnull().sum()[house_df.isnull().sum() > 0] print('## Null 피처의 Type :\n', house_df.dtypes[null_column_count.index])
python-telegram-bot 20 버전부터는 비동기 프로그래밍이 적용되어 강의와는 다른 코드가 필요합니다. https://github.com/python-telegram-bot/python-telegram-bot/wiki/Introduction-to-the-API 위 깃허브 python-telegram-bot 공식 위키 페이지로 가시면 필수적이고 간단한 용례들을 보실 수 있습니다.
저번에 Unresolved variable 워닝이 뜬다고 했던 수강생입니다. 저 워닝 안 뜨게 하려고 종일 구글링했는데도 해결 방법을 못 찾았습니다 ㅠㅠ 제로초님 강의에서는 함수로 잘 인식하던데 혹시 수고롭지 않으시다면 webstorm 세팅을 알려주실 수 있나요? Settings에서 Languages & Frameworks => JavaScript => Libraries에 Node.js Core도 체크되어 있고 구글에서 하라는 건 다 해봤는데 안 되네요 ㅠㅠ models/index.js에서 const sequelize = new Sequelize(~~); 에서 Sequelize도 constructor가 아닌 function으로 인식하네요 따로 설정 안 하셨다면 어쩔 수 없지만 혹시 따로 세팅하신 게 기억이 나신다면 공유해주시면 감사하겠습니다
npx sequelize db:create 명령어 실행 시 이러한 오류가 발생합니다. npm i 와 mysql이 시작된 걸 확인한 후에 npx sequelize db:create 명령어를 실행해도 위의 오류가 발생합니다. 구글링을 통해 찾아서 해결해보려했지만 , 해결이 잘 되지않아 질문을 드립니다.
해당 강의에서 작성하는 코드를 그대로 실행하면 되지 않습니다. 현재 iframe 태그가 자바스크립트를 통해 실행되기 때문에 페이지가 로드된 후에도 자바스크립트가 실행될 시간이 필요합니다. 강의처럼 iframe의 주소만 따와서 실행시키는 것이 아닌 전체 주소를 가져와 iframe 태그로 전환시켜주고 자바스크립트 실행까지 기다려 주는 방식으로 진행하셔야 합니다. https://velog.io/@os_js/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EC%9B%B9-%ED%81%AC%EB%A1%A4%EB%A7%81%EC%9D%B4%EC%9A%A9-%ED%85%94%EB%A0%88%EA%B7%B8%EB%9E%A8-%EC%B1%97%EB%B4%87 저도 강의중 안됐던 내용이 있었기에 그에 대한 내용을 블로그에 올려두었습니다. 강의 진행대로 따라하다가 안되는 부분만 정리하여 올렸기 때문에 강의내용과 비교하시면서 보셔야 될 듯 합니다.
안녕하십니까 제로초님 질문이 있어 글을 올립니다. 현재 next.js를 이용하여 localhost:3000 포트를 이용해 front를 진행하고 있고, back은 제로초님의 강의를 이용하여 localhost:8001 포트로 서버를 만들어 진행하고 있습니다. 그러다, express passport 로그인 후 setCookie로 쿠키에 값을 저장하는 과정에서, front 서버 localhost:3000 포트에서는 네트워크 탭에는 위와 같이 Set-Cookie로 명시 되어 있으나, 애플리케이션 탭의 쿠키에는 저장이 되지 않았습니다. 그래서 postman으로 실험을 해본 결과 postman에서는 정상적으로 쿠키가 저장된 모습을 확인할 수 있었습니다. 때문에 이와 같은 경우를 계속 찾아보고, 검색을 해보았는데, 브라우저의 쿠키 정책에 따라, 서로 다른 도메인 간에는 쿠키를 공유할 수 없습니다. 이를 해결하기 위해서는 서버에서 쿠키를 설정할 때 samesite 옵션을 none으로 설정 후 https 를 이용해 통신해야 한다고 나왔었습니다. 위와 같은 설명 때문에 localhost:300 0 에서는 쿠키값이 저장이 안 된 것이 맞는 지 궁금합니다.
