땅땅 Dev 💻

swift ui를 이용해 어플리케이션 설계를 진행 해봅시다. 기획된 구성은 다음과 같습니다. 문서량 또는 언급량을 비교할 두 개의 항목을 각각 카드로 보여줍니다. 항상 아래에 있는 카드(파랑)가 위에 있는 카드(빨강) 보다 언급량이 더 많은지 낮은지를 선택합니다. 정답을 맞추면 다음 카드로 이동, 잘못 선택하면 게임이 끝납니다. 데이터 구성 게임을 구성하는 데이터(API 전달 결과)를 설계해봅시다. struct StageList: Codable { var data: Array var answer: Array } API에서 응답받은 결과를 처리하는 Struct는 다음과 같습니다. 실제 데이터는 다음과 같습니다. { "data": ["짜장면", "짬뽕", "탕수육", "유린기", "꿔바로우"], "answe..

이전에 독서노트 작성 방법을 포스팅 한 적이 있습니다.https://jongwho.tistory.com/17 [Youtube 영상 요약] - 독서 메모법최근 엄청 두꺼운 책 읽기에 도전하고 있습니다. 데이터 중심 애플리케이션 설계라는 책인데요 http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?ejkGb=KOR&mallGb=KOR&barcode=9791158390983&orderClick=LE..jongwho.tistory.com 위 메모법을 바탕으로 '데이터 중심 애플리케이션 설계' 7장 트랜잭션을 요약해보겠습니다.키워드 요약약 2페이지마다 읽은 내용을 요약해서 키워드로 정리해보겠습니다. 페이지의 구분은 '/'로 하겠습니다.트랜잭션, 안전성 보장 / 원자성, ..

최근 엄청 두꺼운 책 읽기에 도전하고 있습니다. 데이터 중심 애플리케이션 설계라는 책인데요http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?ejkGb=KOR&mallGb=KOR&barcode=9791158390983&orderClick=LEa&Kc= 약 600 페이지 책입니다. 저에게는 너무 두껍고 내용도 많아 어떻게 정리해야 할 지 고민하던 차에 유튜브에서 메모와 관련된 영상을 찾았습니다. 데이터 중심 애플리케이션 설계 - 교보문고신뢰할 수 있고 확장 가능하며 유지보수하기 쉬운 시스템을 지탱하는 핵심 | 이 책에서 배우는 내용◎ 기존에 사용하고 있는 시스템의 내부를 자세히 들여다보고 더 효율적으로 사용하고 운용www.kyobobook.co.kr 효과적으로 메..

MBTI 검색엔진 데이터를 API 형태로 전달합니다. API 목록 전체 문서에서 각 MBTI 타입별 상위 100개 키워드 출력 - 문서 수 기준 MBTI 유형 중 E 또는 I 유형에 따라 상위 100개 키워드 출력 MBTI 유형 중 E 또는 I 유형에 따라 검색어를 입력하여 검색된 상위 100개 키워드 출력 구현한 API는 다음과 같습니다. 전체 문서에서 각 MBTI 타입별 상위 100개 키워드를 출력 @app.get('/top/keywords/{mbti_type}') def get_top_keywords(mbti_type: str, q:Optional[str]=None): es_query = { "size": 0, "query": {"match": {"keyword": mbti_type}}, "aggs..

Re-Index 막상 이모티콘 검색을 해보니 각 원문에서 이모티콘이 얼마나 포함되어 있는지, 어떤 이모티콘이 가장 많이 있는지 검색해보자 그전에 사전 준비 작업으로 text field로 들어간 데이터에서 키워드를 추출(Es 내부에서는 Term)할 수 있도록 인덱스를 구성하고 전체 문서에서 키워드 빈도수를 기준으로 데이터를 추출하는 방법을 찾아봅니다. 인덱스 구성 PUT /mbti_term { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "nori_mixed": { "tokenizer": "nori_t_mixed", "filter": "shingle" }, "nori_pos_noun": { "type": "custom", "tokenizer": "nori_t_mixed", "..

기존 콘텐츠에서 이모티콘만 파싱 하여 데이터를 RDB에 수집하였습니다. (ES Analyzer에 regex filter를 적용하여 분석하는 것은 다음에 진행해보겠습니다!) 스키마를 다음과 같이 구성하고 데이터를 Insert 하였습니다(RDB) T: t_emoji_dashboard Columns: emoji, mbti_type(MBTI 타입 입니다), emoji_count(각 문서별 등장 횟수입니다) SELECT emoji, mbti_type, sum(emoji_count) FROM t_emoji_dashboard WHERE emoji = '😘' GROUP BY emoji, mbti_type ORDER BY mbti_type, sum DESC 사용한 쿼리로 조회한 결과입니다. (특정 이모티콘만 조회하였습니..

현재 회사에서 맥을 사용중입니다. 현재 사용하는 PC도 맥이기 때문에 원격 접속하는 환경을 세팅해보겠습니다.Mac 원격 접속방법ParsecParsec 설치 후 Mac 환경 설정에서 다음과 같이 설정을 열어주어야 합니다.보안 및 개인정보 보호 > 손쉬운 사용위 설정에서 Parsec을 체크 해준 뒤 변경합니다.이후 화면 기록 항목에서도 체크를 해줍니다.이후 Parsec 을 실행 한 뒤 왼쪽 아이콘 중 설정(톱니바퀴)을 클릭합니다.그러면 이전에 없던 Hosting Enabled 라는 옵션이 생겼습니다.이 옵션을 Enabled 로 설정해주세요. 설정 후 컴퓨터 목록으로 가 보면 공유된 컴퓨터를 확인하실 수 있습니다!

MBTI 별 특성을 파악하는 프로젝트를 진행 중입니다. 수집된 텍스트들을 보니 이모지가 많이 사용되고 있는 걸 찾을 수 있었습니다.Q: Emoji가 ElasticSearch 에서 검색이 되나요?A: 네 Emoji도 텍스트로 취급되기 때문에 검색이 잘 됩니다!하지만 모든 이모지를 검색하여 문서 수가 얼마나 있는지 파악하기는 쉽지 않습니다. 그래서 이미 수집된 데이터에서 이모지만 파싱 해봅시다.저는 Python의 Regex를 이용해서 이모지를 추출했습니다.import pandas as pdimport re# ... DB에서 데이터를 가져오는 부분은 생략# df는 칼럼으로 contents(수집된 텍스트), doc_url(텍스트의 url)을 가지고 있음emoji_pattern = re.compile("[" ..

현재 엘라스틱서치를 이용해 수집한 데이터(MBTI 타입별 텍스트 데이터)를 조회하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 여기서 MBTI 타입과 스마트폰(아이폰 또는 갤럭시)의 상관성을 분석하기 위해 ES의 쿼리를 튜닝하고 있습니다. 인덱스 구성 콘텐츠 내부에서 명사만 추출하여 분석하기 위해 nori_noun이라는 분석기를 별도로 생성하여 필드로 설정했습니다. { "mbti" : { "aliases" : { }, "mappings" : { "properties" : { "comment_cnt" : { "type" : "integer" }, "contents" : { "type" : "text", "fields" : { "full" : { "type" : "keyword" }, "nori_mixed" : { "t..

Swift UI - 4. 로그인 UI 화면 구현 이전에 구현한 회원가입으로 회원이 등록되었다(DRF로 회원가입 API를 구현) 이제 등록된 회원으로 로그인을 진행하고 키체인을 이용해서 Access Token 및 Refresh Token을 저장하여 앱 사용 중 로그인 상태를 유지할 수 있도록 해보자. // // LoginView.swift // mbtiPlayground // // Created by 박종후 on 2022/03/16. // import SwiftUI struct LoginView: View { @State private var email: String = "" @State private var password: String = "" @State private var loginStatus: ..