assertThrows에서 오류가 생기는데 이를 해결할 방법을 알려주시길 부탁드립니다 <Memberservice> package hello.hellospring1.service; import hello.hellospring1.repository.MemoryMemberRepository; import hello.hellospring1.repository.MemberRepository; import hello.hellospring1.domain.Member; import java.util.List; import java.util.Optional; public class MemberService { private final MemberRepository memberRepository; public MemberService(MemberRepository memberRepository){ this.memberRepository = memberRepository; } /** * 회원가입 */ public Long join(Member member){ //같은 이름이 있는 중복 회원은 x validateDuplicateMember(member); //optional으로 한번 감싸면 optional안에 member객체가 있는거 //옛날에는 ifnull 지금은 optional로 감싸기 //optional로 바로 반환하는거는 추천x memberRepository.save(member); return member.getId(); } private void validateDuplicateMember(Member member) { memberRepository.findByName(member.getName()) //ctrl+alt+v .ifPresent(m -> { //result가 null이 아니면 즉, 값이 있으면 동작 throw new IllegalStateException("이미 존재하는 회원입니다."); }); } /** * 전체 회원 조회 */ public List<Member> findMember() { return memberRepository.findAll(); } public Optional<Member> findOne(Long memberId){ return memberRepository.findById(memberId); } } <MemberServiceTest> -> 중복_회원_예외에서 오류 발생 package hello.hellospring1.service; import hello.hellospring1.domain.Member; import hello.hellospring1.repository.MemoryMemberRepository; import org.assertj.core.api.Assertions; import org.junit.jupiter.api.AfterEach; import org.junit.jupiter.api.BeforeEach; import org.junit.jupiter.api.Test; //import java.util.Optional; import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*; //import static org.assertj.core.api.Assertions.*; class MemberServiceTest { //test코드는 실제 코드에 포함 되지 않음 MemberService memberService; MemoryMemberRepository memberRepository; @BeforeEach public void beforeEach() { memberRepository = new MemoryMemberRepository(); memberService = new MemberService(memberRepository); } @AfterEach public void afterEach() { memberRepository.clearStore(); } @Test void 회원가입() { //given -> 이런게 주어지면 (이 데이터를 기반으로 하는 구나) Member member = new Member(); member.setName("hello"); //when -> 이게 주어졌을 떄 (이걸 검증하는 구나) Long saveId = memberService.join(member); //then -> 이렇게 실행 되어야 돼(여기가 검증부구나) // Member findMember = memberRepository.findById(saveId).get(); // assertEquals(member.getName(), findMember.getName()); Member findMember = memberService.findOne(saveId).get(); Assertions.assertThat(member.getName()).isEqualTo(findMember.getName()); } //test는 정상도 중요한데 예외도 중요함 @Test public void 중복_회원_예외() { //given Member member1 = new Member(); member1.setName("spring"); Member member2 = new Member(); member2.setName("spring"); //when memberService.join(member1); IllegalStateException e = assertThrows(IllegalStateException.class, ()->memberService.join(member2)); Assertions.assertThat(e.getMessage()).isEqualTo("이미 존재하는 회원입니다."); /* try { memberService.join(member2); fail(); } catch (IllegalStateException e){ Assertions.assertThat(e.getMessage()).isEqualTo("이미 존재하는 회원입니다."); } */ //then } <오류 화면>
내 업무를 대신 할 파이썬(Python) 웹크롤링 & 자동화 (feat. 주식, 부동산 데이터 / 인스타그램)
requirements.txt 파일에 접근해서 pip install -r requirements.txt 해야하지 않습니까? 근데 이 파일에 접근이 안되는데 혹시 이유좀 알려주실 수 있나용 이것 구글에 쳐봐도 잘 모르겠어요 ㅜ 다운 받은 강의 자료를 지워서 새로 깔아도 안되고 파일 위치를 옮겨봐도 소용없어요. 그리고 dir로 디렉토리 띄워놓고 cd requirements.txt 칠때 탭으로 자동완성도 안되는거 보니 뭔가 연관이 있는거 같은데 알려주시면 감사하겠습니다
안녕하세요 만약 영속성 컨텍스트의 쓰기 지연 SQL 저장소에 insert 문이 5개가 있는 상태에서 flush 한다면 5번의 insert sql과 1번의 커밋으로 총 6번을 데이터베이스와 통신하는 건가요? 아니면 5개 전부 한꺼번에 날리고 + 1번의 커밋으로 총 2번을 데이터베이스와 통신하는 건가요? (아니면 JDBC 의 SQL 배치 기능을 이용해야만 총 6번의 통신을 2번의 통신으로 줄일 수 있는 건가요?) 감사합니다
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 강의의 내용과 질문이 관계 없을수도 있지만 정답이 있는 부분이 아닌 것 같아 너무 궁금해서 남겨봅니다.. ㅠ 강의중에 코틀린을 사용할 때 되도록 불변으로 만드는 것이 좋다고 하셔서 User 엔티티를 이런식으로 작성했습니다. 이렇게 되면 유저의 필드를 변경하고 싶을 때 새로운 User 객체를 만들어야 합니다. 그래서 User 엔티티 안에 이런 메서드를 작성했습니다. 두 번째 방법으로 private set을 사용해서 setter만 막고 updateName 함수를 만들어줬습니다. 세 번째로 프로퍼티를 아예 private으로 설정하고 getter와 updateName 함수를 만들어줬습니다. 네 번째는 그냥 var로 만들어 기본 생성되는 getter와 setter를 사용한다 입니다. 정답이 있는 문제는 아니지만 저는 2, 3번이 좋은 방법이라는 생각이 듭니다. 그런데 자바의 저런 보일러 플레이트 코드들을 줄일 수 있는 것이 코틀린의 장점중 하나인데, 저렇게 사용하면 무슨 소용이 있나 싶기도 합니다. 그러다보니 코틀린은 getter, setter를 사용하는 것을 권장하게 설계되어있나? 라는 생각이 듭니다. 1번이나 4번 처럼 사용하는 것이 좀 더 코틀린스러운 개발 방법일까요?
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 현재 예시에서는 각 서비스별로 연관되는 부분이 없어 BeforeEach를 사용하지 않아도 되지만, 테스트시 연관을 끊는 의도에서 BeforeEach를 사용하는것으로 이해했습니다. 현업에서도 각 메소드에 연관되는 부분이 없더라도 인스턴스생성시에 나눠주는편이 좀더 바람직하다고 볼수 있을까요? 연관되는부분이 있는지 파악하는것도 시간소요이고 실제 빌드시에 테스트코드는 빠지기 때문에 더하는편이 덜하는편보다 낫지 않을까 하는 판단입니다. 아직 직무경험이 없고 배우는 입장이라 이런식의 사고방향이 맞는것인지 궁금합니다.
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. org.hibernate.TransientPropertyValueException: object references an unsaved transient instance - save the transient instance before flushing : jpabook.jpashop.domain.Order.delivery -> jpabook.jpashop.domain.Delivery 어떤 부분에서 문제가 생기는지 못찾아서 전체 파일 첨부합니다.. https://drive.google.com/drive/folders/1I0oUU741fn4nApLLQ-e_16pY0H-dywyz?usp=sharing
책 381쪽에 보면 페치 조인 대상에는 별칭을 줄 수 없다라고 나오고, 대신 하이버네이트같은 몇몇 구현체는 지원해 준다고 나와있더라구요 "select distinct o from Order o" + " join fetch o.member m" + " join fetch o.delivery d" + " join fetch o.orderItems oi" + " join fetch oi.item i", 위와 같은 JPQL에서 o.orderItems 과 페치조인하고 oi로 별칭을 주었는데, 이 별칭을 활용하여 join fetch oi.item i 처럼 또 페치조인을 하는데... JPA에서 공식 스펙은 아니지만 하이버네이트가 잘 지원해주는 것 맞나요? 최종 질문은 저렇게 페치조인 대상에 별칭주고 거기서 또 페치조인해서... 잘 써도 되는지 궁금합니다. JPA의 공식스펙이 아닌것 같은데 문제없이 동작하는지.. (위 같은 경우는 당연 일대일이나 다대일에서만 쓸것입니다)
안녕하세요 강사님 mmdetection 관련해서 이론적으로나 실무적으로나 항상 많은 도움 받고있습니다. 강의 내용을 바탕으로 mmdetection code를 작성하던 도중 질문사항이 생겨서요 ㅎㅎ mmdetection Mask R-CNN 모델을 이용하여 추론결과 아래 사진과 같이 mask, bbox 두가지가 나타나는데 bbox위에 나타나는 title(coin) 대신 변수를 표시하고 싶습니다. class name, confidence score 가 아닌 ID, pixel number를 표시하고 싶습니다. 제 코드는 다음과 같습니다. img_name = path_dir + '/' + file_list[i] img_arr= cv2.imread(img_name, cv2.IMREAD_COLOR) img_arr_rgb = cv2.cvtColor(img_arr, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv2.imshow('img',img) fig= plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.imshow(img_arr_rgb) # inference_detector의 인자로 string(file경로), ndarray가 단일 또는 list형태로 입력 될 수 있음. results = inference_detector(model, img_arr) #추론결과 디렉토리에 저장 model.show_result(img_arr, results, score_thr=0.8, title= bbox_color=(0,0,255),thickness=0.5,font_size=7, out_file= f'{save_dir1}{file_list[i]}') 이 결과 추론되는 사진은 다음과 같습니다 아래는 mmdetection/mmdet/core/visualization/image.py에 있는 imshow_det_bboxes 함수입니다. 아래 함수가 시각화 해주는 함수여서 해당 함수를 수정하면 될 것 같은데 아무리 뜯어봐도 어디를 고쳐야할 지 도저히 감이 오질 않습니다 ...ㅠㅠ def imshow_det_bboxes(img, bboxes, labels, segms=None, class_names=None, score_thr=0, bbox_color='green', text_color='green', mask_color=None, thickness=2, font_size=13, win_name='', show=True, wait_time=0, out_file=None): """Draw bboxes and class labels (with scores) on an image. Args: img (str or ndarray): The image to be displayed. bboxes (ndarray): Bounding boxes (with scores), shaped (n, 4) or (n, 5). labels (ndarray): Labels of bboxes. segms (ndarray or None): Masks, shaped (n,h,w) or None class_names (list[str]): Names of each classes. score_thr (float): Minimum score of bboxes to be shown. Default: 0 bbox_color (str or tuple(int) or :obj:`Color`):Color of bbox lines. The tuple of color should be in BGR order. Default: 'green' text_color (str or tuple(int) or :obj:`Color`):Color of texts. The tuple of color should be in BGR order. Default: 'green' mask_color (str or tuple(int) or :obj:`Color`, optional): Color of masks. The tuple of color should be in BGR order. Default: None thickness (int): Thickness of lines. Default: 2 font_size (int): Font size of texts. Default: 13 show (bool): Whether to show the image. Default: True win_name (str): The window name. Default: '' wait_time (float): Value of waitKey param. Default: 0. out_file (str, optional): The filename to write the image. Default: None Returns: ndarray: The image with bboxes drawn on it. """ assert bboxes.ndim == 2, \ f' bboxes ndim should be 2, but its ndim is {bboxes.ndim}.' assert labels.ndim == 1, \ f' labels ndim should be 1, but its ndim is {labels.ndim}.' assert bboxes.shape[0] == labels.shape[0], \ 'bboxes.shape[0] and labels.shape[0] should have the same length.' assert bboxes.shape[1] == 4 or bboxes.shape[1] == 5, \ f' bboxes.shape[1] should be 4 or 5, but its {bboxes.shape[1]}.' img = mmcv.imread(img).astype(np.uint8) if score_thr > 0: assert bboxes.shape[1] == 5 scores = bboxes[:, -1] inds = scores > score_thr bboxes = bboxes[inds, :] labels = labels[inds] if segms is not None: segms = segms[inds, ...] mask_colors = [] if labels.shape[0] > 0: if mask_color is None: # Get random state before set seed, and restore random state later. # Prevent loss of randomness. # See: https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/5844 state = np.random.get_state() # random color np.random.seed(42) mask_colors = [ np.random.randint(0, 256, (1, 3), dtype=np.uint8) for _ in range(max(labels) + 1) ] np.random.set_state(state) else: # specify color mask_colors = [ np.array(mmcv.color_val(mask_color)[::-1], dtype=np.uint8) ] * ( max(labels) + 1) bbox_color = color_val_matplotlib(bbox_color) text_color = color_val_matplotlib(text_color) img = mmcv.bgr2rgb(img) width, height = img.shape[1], img.shape[0] img = np.ascontiguousarray(img) fig = plt.figure(win_name, frameon=False) plt.title(win_name) canvas = fig.canvas dpi = fig.get_dpi() # add a small EPS to avoid precision lost due to matplotlib's truncation # (https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/15363) fig.set_size_inches((width + EPS) / dpi, (height + EPS) / dpi) # remove white edges by set subplot margin plt.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1) ax = plt.gca() ax.axis('off') polygons = [] color = [] for i, (bbox, label) in enumerate(zip(bboxes, labels)): bbox_int = bbox.astype(np.int32) poly = [[bbox_int[0], bbox_int[1]], [bbox_int[0], bbox_int[3]], [bbox_int[2], bbox_int[3]], [bbox_int[2], bbox_int[1]]] np_poly = np.array(poly).reshape((4, 2)) polygons.append(Polygon(np_poly)) color.append(bbox_color) label_text = class_names[ label] if class_names is not None else f'class {label}' if len(bbox) > 4: label_text += f'|{bbox[-1]:.02f}' ax.text( bbox_int[0], bbox_int[1], f'{label_text}', bbox={ 'facecolor': 'black', 'alpha': 0.8, 'pad': 0.7, 'edgecolor': 'none' }, color=text_color, fontsize=font_size, verticalalignment='top', horizontalalignment='left') if segms is not None: color_mask = mask_colors[labels[i]] mask = segms[i].astype(bool) img[mask] = img[mask] * 0.5 + color_mask * 0.5 plt.imshow(img) p = PatchCollection( polygons, facecolor='none', edgecolors=color, linewidths=thickness) ax.add_collection(p) stream, _ = canvas.print_to_buffer() buffer = np.frombuffer(stream, dtype='uint8') img_rgba = buffer.reshape(height, width, 4) rgb, alpha = np.split(img_rgba, [3], axis=2) img = rgb.astype('uint8') img = mmcv.rgb2bgr(img) if show: # We do not use cv2 for display because in some cases, opencv will # conflict with Qt, it will output a warning: Current thread # is not the object's thread. You can refer to # https://github.com/opencv/opencv-python/issues/46 for details if wait_time == 0: plt.show() else: plt.show(block=False) plt.pause(wait_time) if out_file is not None: mmcv.imwrite(img, out_file) plt.close() return img 감사합니다
윈도우는 h2.bat으로 접속을 했습니다. 2:08 부분에서 ll 와 ls - arlth 명령어를 통해 jpashop.mv.db가 생성되는 것을 확인할 때 윈도우 명령어로는 어떻게 진행해야 할까요? 보시는 것처럼 연결하게 되면 키 입력이 먹히지 않아 확인을 어떻게 해야할지... 윈도우 명령어랑 리눅스 명령어 비교를 해보려고 찾아봤는데 딱 맞는게 없는거 같아서 질문드립니다.
AssertionError at /post/ The `.create()` method does not support writable nested fields by default. Write an explicit `.create()` method for serializer `instagram.serializers.PostSerializer`, or set `read_only=True` on nested serializer fields. 저 오류로 프로젝트 2번 갈아 엎었는데 똑같은 곳에서 계속 막히네요.
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 좋은강의 감사합니다!! 다름이아니라, MemberRepository를 따로 만드는 이유에 대해서 아직 궁금증이 안풀려서요! MemberRepository 인터페이스에서 메서드를 꺼내서 쓰는 것 보다는 MemoryMemberRepository(implement로 인터페이스 구현을 하지않고) 메서드를 직접 쓰는게 낫지 않나 해서요! 결론적으로 굳이 repository 인터페이스를 만드는 이유에 대해서 궁금합니다!
우선 제가 하려는 동작은 "특정 브랜드의 카테고리별 상품의 최저가의 합" 을 구하는 쿼리를 작성해야했었고 결과물 쿼리는 " select sum(temp_mins.mins) as total from ( select min(price) mins from product where brand_num = ? group by category_num ) as temp_mins" 위처럼 작성했습니다. 코드는 @Query(value = "select sum(temp_mins.mins) as total from (select min(price) mins from product where brand_num = ? group by category_num) as temp_mins", nativeQuery = true) Integer sumLowestPriceEachCategoryByBrand(Long brandNum); 입니다. queryDsl이나 JPQL에선 from절의 서브쿼리 기능을 제공하지 않는다고 파악되어서 고민끝에 네이티브 쿼리까지 왔는데요. 현재 강의에서 네이티브 쿼리의 대표적인 단점으로 뽑아주신게 반환타입 부분으로 학습했는데 제 생각으로는 단순한 박싱 타입으로 반환하기 때문에 크게 문제가 없다고 생각됩니다. 혹시 위 코드가 네이티브 쿼리를 사용하는데 적절한 상황일까요?
안녕하십니까 교수님 최근 진행중인 프로젝트 수행을 위해서 강의를 듣고 있는 학생입니다. 현재 depth camera 를 이용하는 딥러닝 프로젝트를 진행하며 여러가지 오픈소스를 찾던 중 ssd-mobilenet 을 PASCAL VOC 로 학습한 것과 같은 알고리즘 ssd-mobilenet를 사용하여 COCO dataset으로 학습된 것을 봤습니다. 만약 오픈 소스를 사용하는 입장이면(학습하는 시간을 고려하지 않았을 때) 무조건 데이터 분류가 많고, 사진 당 오브젝트 수가 많은 COCO 데이터셋이 학습된 소스가 좋다고 생각하는데 혹시 다른 차이가 있을까 궁금해서 이렇게 질문드리게 되었습니다 학습 분류가 많을수록 FPS 에 의한 차이가 있나요? 학습 분류가 많을수록 특정 사물에 대한 detection 성능의 차이가 있을 수 있나요? - 예를 들어 person 데이터만 필요할 때 PASCAL VOC, COCO 또는 open image 를 사용할 때 성능 차이가 발생하나요? 다른 차이가 있을까요? 강의는 항상 잘 듣고 있습니다. 덕분에 다양한 프로젝트를 진행하여 취업까지 연결할 수 있었습니다. 아직 반정도 남았지만 분발하여 꼭 완강하도록 하겠습니다. 감사합니다!!
안녕하세요 영한님! 영속성 전이 + 고아객체에 대해서 질문이 있습니다.! 강의 20분12초 쯤부터 설명하시는 내용을 들어보면 CascadeType.ALL + orphanRemovel = true를 설정하게 되면 부모 엔티티를 통해서 자식의 생명주기를 관리 할 수 있다고 말씀하셨는데 그러면 아래와 같은 코드가 있을때 public Parent findParent(Long id) { return em.find(Parent.class, id); } public void deleteParent(String name) { em.createQuery("delete from Parent p" + " where p.name = :name") .setParameter("name", name) .executeUpdate(); } @Transactional public void delete() { Parent parent = parentRepository.findParent(1L); parentRepository.deleteParent(parent.getName()); } 이런식으로 코드를 작성하면 자식도 함께 삭제가 안되는게 맞는 걸까요? 위와 같이 진행하면 무결성 참조 에러가 발생하여서 질문 남깁니다..! 😭 Referential integrity constraint violation 감사합니다. 장세웅 드림.
안녕하세요 백기선님! 강의 정말 잘 듣고 있습니다 ( 리팩토링, 패턴, 자바, 스프링 등등!! ) 지금 리팩토링 강의를 보고 있던 중, Combine Fucntion into Transform 목차 부분에서 제공 해주시는 소스와 강의에서 다루는 파일이 일치 하지 않아서 글 남겨드려요! ( ReadingClient & ReadingClientTest 파일 ) 강의를 보고 해당 파일을 만드는것은 어렵진 않지만 보완이 되면 좋을 것 같습니다! 질 좋은 강의를 만들어 주셔서 항상 감사하는 마음으로 듣고 있습니다. 감사합니다!
