넨이의 코딩

7. 에이전트 확장성 확보: 멀티 프로바이더(Multi-Provider) 지원 구조 설계

영넨이 — Sun, 26 Jul 2026 00:33:01 +0900

저번 6편 글에서는 단일 파일이었던 에이전트 루프 코드를 모듈화하는 리팩터링을 진행했다.

리팩터링을 진행한 가장 중요한 이유 중 하나는 바로 멀티 프로바이더(Multi-Provider) 지원 구조를 갖추기 위해서이다.

에이전트를 서비스나 환경에 맞게 운용하려면 Claude뿐만 아니라 OpenAI의 GPT 모델, 혹은 가성비가 훌륭한 DeepSeek 등 다양한 LLM을 코드 수정 없이 자유롭게 스왑할 수 있어야 한다.

프로바이더마다 도구 스펙 포맷, 응답 구조, 메시지 히스토리(특히 Assistant 턴과 Tool Result)를 기록하는 방식이 전부 제각각이다.

이 다른 규격들을 하나의 뼈대로 일관되게 다루기 위해 설계한 실제 멀티 프로바이더 연동 구조를 살펴보자.

1. 프로바이더 추상 클래스 설계 (base.py)

가장 먼저 각 프로바이더가 공통으로 따라야 할 인터페이스를 정의하고, 응답 데이터를 정규화할 LLMResponse 구조를 잡는다.

# agent/llm/base.py
from abc import ABC, abstractmethod
from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class ToolCall:
    id: str          # 도구 호출 식별자
    name: str
    input: dict

@dataclass
class LLMResponse:
    text: str                    # 정규화된 텍스트 응답
    tool_calls: list             # list[ToolCall]
    stop_reason: str             # 정규화: "tool_use" | "end_turn"
    input_tokens: int
    output_tokens: int
    raw: dict = field(default_factory=dict)   # 원본 응답 저장용

class LLMProvider(ABC):
    @abstractmethod
    def call(self, messages: list, tools: list) -> LLMResponse:
        """messages와 도구 목록을 전달받아 공통 응답 포맷인 LLMResponse로 정규화해 반환한다."""
        raise NotImplementedError

    @abstractmethod
    def append_assistant(self, messages: list, response: LLMResponse) -> None:
        """어시스턴트 턴을 각 프로바이더 스키마에 맞춰 messages에 추가한다."""
        raise NotImplementedError

    @abstractmethod
    def append_tool_results(self, messages: list, results: list) -> None:
        """도구 실행 결과를 각 프로바이더 스키마에 맞춰 messages에 추가한다."""
        raise NotImplementedError

2. Anthropic Claude 프로바이더 구현 (claude.py)

Anthropic API의 독자적인 도구 호출 및 메시지 히스토리 규칙을 반영한 구현체이다.

# agent/llm/claude.py
import requests
from agent.llm.base import LLMProvider, LLMResponse, ToolCall

class ClaudeProvider(LLMProvider):
    def __init__(self, api_key: str, model: str = "claude-haiku-4-5", max_tokens: int = 500):
        self.api_key = api_key
        self.model = model
        self.max_tokens = max_tokens

    def call(self, messages: list, tools: list) -> LLMResponse:
        headers = {
            "x-api-key": self.api_key,
            "anthropic-version": "2023-06-01",
            "content-type": "application/json",
        }
        body = {
            "model": self.model,
            "max_tokens": self.max_tokens,
            "tools": tools,
            "messages": messages,
        }
        response = requests.post("https://api.anthropic.com/v1/messages", headers=headers, json=body, timeout=60)
        if response.status_code != 200:
            raise RuntimeError(f"Claude API {response.status_code}: {response.text}")
        return self._to_response(response.json())

    def _to_response(self, raw: dict) -> LLMResponse:
        text = "".join(b.get("text", "") for b in raw.get("content", []) if b.get("type") == "text")
        tool_calls = [
            ToolCall(id=b["id"], name=b["name"], input=b.get("input", {}))
            for b in raw.get("content", []) if b.get("type") == "tool_use"
        ]
        stop = "tool_use" if raw.get("stop_reason") == "tool_use" else "end_turn"
        usage = raw.get("usage", {})
        return LLMResponse(
            text=text, tool_calls=tool_calls, stop_reason=stop,
            input_tokens=usage.get("input_tokens", 0), output_tokens=usage.get("output_tokens", 0), raw=raw
        )

    def append_assistant(self, messages: list, response: LLMResponse) -> None:
        messages.append({"role": "assistant", "content": response.raw["content"]})

    def append_tool_results(self, messages: list, results: list) -> None:
        content = []
        for tool_call_id, output, is_error in results:
            block = {"type": "tool_result", "tool_use_id": tool_call_id, "content": output}
            if is_error:
                block["is_error"] = True
            content.append(block)
        messages.append({"role": "user", "content": content})

3. OpenAI 호환 프로바이더 구현 (openai.py)

OpenAI의 /chat/completions 엔드포인트에 맞춘 프로바이더 구현이다.

OpenAI와 DeepSeek은 API 명세가 호환되므로, 공통 분모가 되는 로직을 여기에 한 번에 작성했다.

# agent/llm/openai.py
import json
import requests
from agent.llm.base import LLMProvider, LLMResponse, ToolCall

class OpenAIProvider(LLMProvider):
    def __init__(self, api_key: str, model: str = "gpt-4o-mini", base_url: str = "https://api.openai.com/v1"):
        self.api_key = api_key
        self.model = model
        self.base_url = base_url.rstrip("/")

    def call(self, messages: list, tools: list) -> LLMResponse:
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "content-type": "application/json",
        }
        body = {"model": self.model, "messages": messages}
        if tools:
            body["tools"] = [self._tool_spec(t) for t in tools]

        response = requests.post(f"{self.base_url}/chat/completions", headers=headers, json=body, timeout=60)
        if response.status_code != 200:
            raise RuntimeError(f"OpenAI-호환 API {response.status_code}: {response.text}")
        return self._to_response(response.json())

    @staticmethod
    def _tool_spec(neutral: dict) -> dict:
        return {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": neutral["name"],
                "description": neutral["description"],
                "parameters": neutral["input_schema"],
            },
        }

    def _to_response(self, raw: dict) -> LLMResponse:
        choice = raw.get("choices", [{}])[0]
        msg = choice.get("message", {})
        text = msg.get("content") or ""
        tool_calls = []
        for tc in msg.get("tool_calls", []) or []:
            fn = tc.get("function", {})
            args = fn.get("arguments") or "{}"
            try:
                parsed = json.loads(args)
            except json.JSONDecodeError:
                parsed = {}
            tool_calls.append(ToolCall(id=tc["id"], name=fn.get("name", ""), input=parsed))

        stop = "tool_use" if choice.get("finish_reason") == "tool_calls" else "end_turn"
        usage = raw.get("usage", {})
        return LLMResponse(
            text=text, tool_calls=tool_calls, stop_reason=stop,
            input_tokens=usage.get("prompt_tokens", 0), output_tokens=usage.get("completion_tokens", 0), raw=raw
        )

    def append_assistant(self, messages: list, response: LLMResponse) -> None:
        messages.append(response.raw["choices"][0]["message"])

    def append_tool_results(self, messages: list, results: list) -> None:
        for tool_call_id, output, _is_error in results:
            messages.append({"role": "tool", "tool_call_id": tool_call_id, "content": output})

4. DeepSeek 프로바이더 구현 (deepseek.py)

DeepSeek은 OpenAI 호환 API 규격을 사용하므로, OpenAIProvider를 상속받아 단 몇 줄의 코드만으로 완벽히 재사용하여 완성한다.

# agent/llm/deepseek.py
from agent.llm.openai import OpenAIProvider

class DeepSeekProvider(OpenAIProvider):
    def __init__(self, api_key: str, model: str = "deepseek-chat"):
        super().__init__(api_key, model=model, base_url="https://api.deepseek.com/v1")

5. 이름 기반 팩토리 레지스트리 (agent/llm/init.py)

마지막으로 외부(UI 등)에서 이름 문자열만 가지고 동적으로 적절한 프로바이더를 생성할 수 있도록 매핑한다.

# agent/llm/__init__.py
import os
from agent.llm.base import LLMProvider
from agent.llm.claude import ClaudeProvider
from agent.llm.openai import OpenAIProvider
from agent.llm.deepseek import DeepSeekProvider

_PROVIDERS = {
    "claude":   ("ANTHROPIC_API_KEY", lambda key: ClaudeProvider(key)),
    "openai":   ("OPENAI_API_KEY",    lambda key: OpenAIProvider(key)),
    "deepseek": ("DEEPSEEK_API_KEY",  lambda key: DeepSeekProvider(key)),
}

def available() -> list:
    return list(_PROVIDERS.keys())

def get_provider(name: str) -> LLMProvider:
    entry = _PROVIDERS.get(name)
    if entry is None:
        raise ValueError(f"알 수 없는 프로바이더: {name} (가능: {available()})")

    env_key, factory = entry
    api_key = os.environ.get(env_key)
    if not api_key:
        raise RuntimeError(f"{env_key} 환경 변수가 없습니다.")
    return factory(api_key)

6. 정리 및 의의

인터페이스를 추상화하고 각 API 응답 구조를 LLMResponse로 정규화한 덕분에, 코어 에이전트 루프(agent_loop.py)는 호출 대상 모델에 전혀 종속되지 않는 독립성을 갖추게 되었다.

모델을 교체할 때도 루프는 전혀 건드리지 않고 get_provider("openai")나 get_provider("deepseek")를 호출해 주기만 하면 완벽하게 기능이 변경된다.

확장성 있는 멀티 프로바이더 뼈대가 안정적으로 구축되었으니, 다음 포스팅부터는 본격적으로 **Phase 2인 언리얼 엔진 통신 및 플러그인 연동**을 진행해보도록 하자.

6. 에이전트 코드 리팩터링: 계층 분리와 이벤트 기반 루프

영넨이 — Sat, 25 Jul 2026 22:05:58 +0900

저번에 5편 글에서는 파이썬(Python)으로 병렬 도구 호출(Parallel Tool Use)을 어떻게 처리하는지 알아보았다.

하지만 loop.py 한 파일에 API 호출, 도구 정의, 루프 처리, 터미널 출력까지 다 때려박아 놔서 코드가 점점 복잡해지고 있었다..

이제 진짜 언리얼 엔진 연동이나 더 많은 도구들을 붙이려면 깔끔하게 리팩터링해야 한다.

그래서 이번에는 코드를 LLM 프로바이더, 도구 레지스트리, 이벤트 기반 루프, UI 진입점으로 역할을 나누고 완전히 쪼개보았다.

1. 변경된 폴더 구조

역할 분담에 맞춰 파일을 다음과 같이 정리했다.

agent/
├── llm/
│   ├── __init__.py
│   ├── base.py
│   └── claude.py
├── tools/
│   ├── __init__.py
│   ├── base.py
│   └── builtin/
│       ├── time_tool.py
│       └── math_tool.py
├── loop/
│   ├── agent_loop.py
│   └── events.py
ui/
└── backend/
    └── run.py

2. 1단계: LLM 프로바이더 분리 (agent/llm)

먼저 다양한 LLM(Claude, OpenAI, DeepSeek 등)을 유연하게 교체할 수 있도록 추상 클래스 LLMProvider를 만들었다.

# agent/llm/base.py
from abc import ABC, abstractmethod

class LLMProvider(ABC):
    @abstractmethod
    def call(self, messages: list, tools: list) -> dict:
        """messages + tools 를 보내고 응답 dict 를 반환한다."""
        raise NotImplementedError

그리고 이 추상 클래스를 상속받아 실제로 Anthropic Claude API를 호출하는 ClaudeProvider를 구현했다.

# agent/llm/claude.py
import requests
from agent.llm.base import LLMProvider

class ClaudeProvider(LLMProvider):
    def __init__(self, api_key: str, model: str = "claude-haiku-4-5", max_tokens: int = 500):
        self.api_key = api_key
        self.model = model
        self.max_tokens = max_tokens

    def call(self, messages: list, tools: list) -> dict:
        headers = {
            "x-api-key": self.api_key,
            "anthropic-version": "2023-06-01",
            "content-type": "application/json",
        }
        body = {
            "model": self.model,
            "max_tokens": self.max_tokens,
            "tools": tools,
            "messages": messages,
        }
        response = requests.post("https://api.anthropic.com/v1/messages", headers=headers, json=body, timeout=60)
        if response.status_code != 200:
            raise RuntimeError(f"Claude API {response.status_code}: {response.text}")
        return response.json()

3. 2단계: 도구(Tools) 모듈화 및 레지스트리 (agent/tools)

도구들도 클래스 구조로 묶어 모듈화했다. Tool 구조체에 이름, 설명, 입력 스키마, 그리고 실제 실행할 run 함수를 정의한다.

# agent/tools/base.py
from dataclasses import dataclass
from typing import Callable

@dataclass
class Tool:
    name: str
    description: str
    input_schema: dict
    run: Callable[..., str]

    def spec(self) -> dict:
        return {
            "name": self.name,
            "description": self.description,
            "input_schema": self.input_schema,
        }

이렇게 쪼개놓으면 개별 도구(예: time_tool.py, math_tool.py)를 각각 독립된 파일로 깔끔하게 관리할 수 있게 된다.

도구들을 모아서 LLM에 스펙을 넘기고 실행하는 기능은 레지스트리(__init__.py)에서 중앙 제어한다.

# agent/tools/__init__.py
from agent.tools.builtin.time_tool import get_time
from agent.tools.builtin.math_tool import add_numbers

_REGISTRY = {t.name: t for t in [get_time, add_numbers]}

def specs() -> list:
    return [t.spec() for t in _REGISTRY.values()]

def execute(name: str, tool_input: dict) -> tuple[str, bool]:
    tool = _REGISTRY.get(name)
    if tool is None:
        return f"에러: 알 수 없는 도구 '{name}'", True
    try:
        return str(tool.run(**tool_input)), False
    except Exception as error:
        return f"에러: {error}", True

4. 3단계: 이벤트 기반 루프 구현 (agent/loop)

이 리팩터링의 핵심 중 하나다. 기존에는 루프 코드 안에서 print를 직접 호출하여 출력을 처리했다.

하지만 앞으로 데스크톱 앱(Electron 등)이나 소켓으로 메시지를 보내야 할 수도 있으므로, 출력을 루프와 완전히 분리했다.

루프 내부에서는 print 대신 특정 사건이 발생할 때마다 on_event() 콜백 함수로 이벤트를 발행한다.

# agent/loop/events.py
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class TurnStart:
    turn: int
    stop_reason: str | None

@dataclass
class AssistantText:
    text: str

@dataclass
class ToolCall:
    name: str
    input: dict

@dataclass
class ToolResult:
    name: str
    output: str
    is_error: bool

@dataclass
class FinalText:
    text: str

@dataclass
class Usage:
    input_tokens: int
    output_tokens: int

이벤트를 발행해 주는 에이전트 루프의 핵심 로직이다.

# agent/loop/agent_loop.py
from typing import Any, Callable
from agent.tools import specs, execute
from agent.loop import events

MAX_TURNS = 10

def run(question: str, provider, on_event: Callable) -> None:
    messages: list[dict[str, Any]] = [{"role": "user", "content": question}]
    total_in, total_out = 0, 0

    for turn in range(1, MAX_TURNS + 1):
        data = provider.call(messages, specs())
        
        usage = data.get("usage", {})
        total_in += usage.get("input_tokens", 0)
        total_out += usage.get("output_tokens", 0)

        stop_reason = data.get("stop_reason")
        on_event(events.TurnStart(turn, stop_reason))

        if stop_reason != "tool_use":
            for block in data.get("content", []):
                if block.get("type") == "text":
                    on_event(events.FinalText(block.get("text", "")))
            break

        for block in data.get("content", []):
            if block.get("type") == "text":
                on_event(events.AssistantText(block.get("text", "")))

        messages.append({"role": "assistant", "content": data["content"]})
        results: list[dict[str, Any]] = []

        for block in data["content"]:
            if block.get("type") != "tool_use":
                continue

            name = block["name"]
            tool_input = block.get("input", {})
            on_event(events.ToolCall(name, tool_input))

            output, is_error = execute(name, tool_input)
            on_event(events.ToolResult(name, output, is_error))

            result_block = {
                "type": "tool_result",
                "tool_use_id": block["id"],
                "content": output,
            }
            if is_error:
                result_block["is_error"] = True
            results.append(result_block)

        messages.append({"role": "user", "content": results})
    on_event(events.Usage(total_in, total_out))

5. 4단계: 백엔드 진입점 및 터미널 출력 (ui/backend)

마지막으로 루프를 실행하고 이벤트를 받아 실제로 화면에 출력해 주는 진입점(run.py)이다.

# ui/backend/run.py
import sys
from pathlib import Path
from dotenv import load_dotenv
from agent.llm import get_provider
from agent.loop.agent_loop import run
from agent.loop import events

load_dotenv(Path(__file__).resolve().parents[2] / "agent" / ".env")

def cli_print(event) -> None:
    """이벤트를 받아서 터미널에 출력한다. (나중에 Electron과 연동할 땐 이 함수만 JSON 출력으로 변경)"""
    if isinstance(event, events.TurnStart):
        print(f"\n[턴 {event.turn}] stop_reason={event.stop_reason}")
    elif isinstance(event, events.AssistantText):
        print(f"  (Claude) {event.text}")
    elif isinstance(event, events.ToolCall):
        print(f"  → 도구 호출: {event.name}({event.input})")
    elif isinstance(event, events.ToolResult):
        print(f"  ← 결과: {event.output}")
    elif isinstance(event, events.FinalText):
        print(event.text)
    elif isinstance(event, events.Usage):
        print(f"\n=== 누적 토큰 : 입력 {event.input_tokens} / 출력 {event.output_tokens} ===")

def main() -> None:
    if len(sys.argv) < 2:
        print('사용법 : python -m ui.backend.run "질문"')
        sys.exit(1)

    provider = get_provider("claude")
    run(" ".join(sys.argv[1:]), provider, on_event=cli_print)

if __name__ == "__main__":
    main()

6. 느낀 점

설계 분리가 끝나니까 결합도가 낮아져서 확실히 코드가 단정해진 느낌이다.

만약 OpenAI 모델로 바꾸고 싶다면 agent/llm 계층에 프로바이더만 추가하면 되고,

CLI 대신 웹이나 GUI 앱 화면에 에이전트를 올리고 싶다면 run.py의 cli_print 콜백 내부만 갱신해 주면 된다.

5. Python으로 병렬 도구 호출(Parallel Tool Use) 구현하기

영넨이 — Sat, 25 Jul 2026 17:42:42 +0900

저번 4편 글에서는 파이썬(Python)으로 Claude API와 주고받는 기본적인 Tool Use(도구 사용) 루프를 구현해보았다.

이번에는 한 단계 더 나아가, 사용자가 단일 질문 안에서 복수의 정보나 처리를 요구할 때 Claude가 한 턴에 여러 도구를 동시에 호출하는 병렬 도구 호출(Parallel Tool Use) 기능을 추가하고 테스트해보았다.

1. 병렬 도구 호출(Parallel Tool Use)이란?

실제 게임 테스트 에이전트를 운용하다 보면 "현재 캐릭터 위치를 확인하고, 3미터 앞 장애물로 이동해라"와 같이 한 번에 여러 액션이나 조회가 필요한 상황이 빈번하게 발생한다.

Claude API는 한 턴의 stop_reason="tool_use" 응답 내에 여러 개의 tool_use 블록을 배열로 동시에 전달할 수 있다.

따라서 우리의 루프는 이를 순회하며 각 도구를 실행하고, 결과 tool_result 블록들을 하나의 user 메시지에 모아 다시 전달해주면 된다.

2. 인자가 있는 신규 도구 추가 (add_numbers)

기존의 인자가 없는 get_time 외에, 인자(Parameter)를 요구하는 계산 도구 add_numbers(a, b)를 추가하여 agent/loop.py를 업데이트했다.

# agent/loop.py

# [1] 도구 스펙 (input_schema 에 인자 정의 추가)
TOOLS = [
    {
        "name": "get_time",
        "description": "현재 시각을 ISO 형식 문자열로 반환한다. 사용자가 시간이나 날짜를 물으면 사용.",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {},
            "required": [],
        },
    },
    {
        "name": "add_numbers",
        "description": "두 숫자를 더한 결과를 문자열로 반환한다. 사용자가 두 수의 합을 물으면 사용.",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "a": {"type": "number", "description": "첫 번째 숫자"},
                "b": {"type": "number", "description": "두 번째 숫자"}
            },
            "required": ["a", "b"],
        },
    }
]

# [2] 실제 도구 구현 및 레지스트리 등록
def get_time(**kwargs) -> str:
    return datetime.now().isoformat(timespec="seconds")

def add_numbers(a, b, **kwargs) -> str:
    return str(a + b)

TOOL_FUNCS = {
    "get_time": get_time,
    "add_numbers": add_numbers
}

# [3] 병렬 도구 실행 루프 처리
for block in data["content"]:
    if block.get("type") != "tool_use":
        continue

    name = block["name"]
    tool_input = block.get("input", {})
    output, is_error = execute_tool(name, tool_input)

    results.append({
        "type": "tool_result",
        "tool_use_id": block["id"],
        "content": output,
    })

3. 실행 및 결과 확인

터미널에서 python agent/loop.py "지금 몇 시고, 3 더하기 5는?" 명령을 입력하여 복수 도구가 한 턴에 정상적으로 병렬 호출되는지 테스트했다.

실행 결과를 분석해보면:

[턴 1] 단일 턴에서 2개 도구 동시 실행: Claude가 질문을 분석하고 get_time({})과 add_numbers({'a': 3, 'b': 5}) 두 도구를 하나의 턴에서 한꺼번에 호출했다.
결과 일괄 반환: 파이썬 루프에서 두 결과를 2026-07-25T17:38:56과 8로 처리한 후 Claude에게 전달했다.
[턴 2] 최종 응답 완성: Claude가 두 실행 결과를 종합하여 현재 시각과 계산 결과(8)를 자연스럽게 한 번에 답변하고 stop_reason=end_turn으로 마무리했다.

마무리하며

단일 도구 실행뿐만 아니라 복수 도구의 병렬 호출(Parallel Tool Calling)까지 안정적으로 처리할 수 있는 에이전트 루프 구조가 갖춰졌다.

다음 편에서는 이러한 도구 사용 구조를 바탕으로 언리얼 엔진과 실제 통신할 소켓/HTTP 커넥터를 연동하는 Phase 2 작업으로 진입할 예정이다.

4. Python으로 Tool Use 루프 구현하기

영넨이 — Sat, 25 Jul 2026 17:16:53 +0900

저번 3편 글에서는 파이썬(Python)의 requests와 python-dotenv 라이브러리를 사용해서 Claude API를 기본적으로 호출하는 방법에 대해 알아보았다.

하지만 단순히 질문을 보내고 답변 텍스트만 받아오는 것으로는 우리가 최종적으로 목표하는 언리얼 엔진 내부에서 스스로 동작하는 AI 테스트 에이전트를 만들 수 없다.

에이전트가 게임 안에서 캐릭터를 이동시키거나, 장애물을 피하고, 현재 위치나 시각 같은 정보를 파악하려면 Claude가 스스로 필요한 도구를 호출하고 그 결과를 다시 받아 판단하는 Tool Use(도구 사용) 루프가 필수적이다.

1. Tool Use 루프란?

Claude 같은 LLM은 자체적으로 실시간 시각이나 언리얼 엔진 내부 상태를 알지 못한다.

따라서 우리가 스펙(input_schema)을 정의한 도구 목록을 함께 전달하면:

Claude가 질문을 분석하고 도구가 필요하다고 판단 시 stop_reason="tool_use"와 함께 호출할 도구 이름 및 인자를 반환한다.
우리의 파이썬 코드가 해당 도구를 직접 실행한다 (예: get_time()).
실행 결과를 tool_result 블록으로 포맷팅하여 다시 Claude에게 전달한다.
Claude가 최종 결과를 바탕으로 사용자에게 답변을 완성(stop_reason="end_turn")한다.

2. 파이썬 코드 구현 (loop.py)

Phase 1 단계로 먼저 가짜 도구(현재 시각을 구하는 get_time)를 정의하고, 도구 실행 결과를 주고받는 기본 루프를 agent/loop.py 파일로 구현했다.

# agent/loop.py
import os
import sys
from datetime import datetime
from typing import Any
import requests
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

API_URL = "https://api.anthropic.com/v1/messages"
MODEL = "claude-haiku-4-5"
MAX_TURNS = 10   # 무한루프 방지

# [1] 도구 스펙 (Claude가 읽는 설명서)
TOOLS = [
    {
        "name": "get_time",
        "description": "현재 시각을 ISO 형식 문자열로 반환한다. 사용자가 시간이나 날짜를 물으면 사용.",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {},
            "required": [],
        },
    },
]

# [2] 실제 도구 함수
def get_time(**kwargs) -> str:
    return datetime.now().isoformat(timespec="seconds")

TOOL_FUNCS = {"get_time": get_time}

def execute_tool(name: str, tool_input: dict) -> tuple[str, bool]:
    func = TOOL_FUNCS.get(name)
    if func is None:
        return f"에러: 알 수 없는 도구 '{name}'", True
    try:
        return str(func(**tool_input)), False
    except Exception as error:
        return f"에러: {error}", True

# [3] Claude API 호출 및 루프
def run(question: str, api_key: str) -> None:
    messages = [{"role": "user", "content": question}]
    total_in, total_out = 0, 0

    for turn in range(1, MAX_TURNS + 1):
        # API 호출
        data = call_claude(messages, api_key)
        stop_reason = data.get("stop_reason")
        print(f"\n[턴 {turn}] stop_reason={stop_reason}")

        if stop_reason != "tool_use":
            for block in data.get("content", []):
                if block.get("type") == "text":
                    print(block.get("text", ""))
            break

        # assistant 턴을 기록
        messages.append({"role": "assistant", "content": data["content"]})

        # tool_use 블록 실행 및 tool_result 생성
        results = []
        for block in data["content"]:
            if block.get("type") == "tool_use":
                name = block["name"]
                output, is_error = execute_tool(name, block.get("input", {}))
                results.append({
                    "type": "tool_result",
                    "tool_use_id": block["id"],
                    "content": output,
                })

        messages.append({"role": "user", "content": results})

3. 실행 및 결과 확인

터미널에서 python agent/loop.py "지금 몇 시야?" 및 python agent/loop.py "안녕?"을 실행하여 테스트해 보았다.

실행 결과를 보면:

"지금 몇 시야?" 질문 시: [턴 1]에서 stop_reason=tool_use가 발생하면서 get_time({})을 호출하고, 그 결과인 2026-07-25T16:41:29를 다시 전달하자 [턴 2]에서 stop_reason=end_turn으로 자연스럽게 정확한 현재 시간과 날짜를 답변해 준다.
"안녕?" 일반 대화 시: 도구 호출이 필요 없으므로 [턴 1]에서 바로 stop_reason=end_turn으로 깔끔하게 응답을 마친다.

마무리하며

드디어 단순 단방향 호출이 아닌, AI가 상황에 맞춰 도구를 스스로 호출하고 결과를 반영하는 Agentic Tool Use 루프의 기본 골격을 완성했다!

다음에는 단순한 get_time 같은 가짜 도구가 아니라, 언리얼 엔진과 실제 통신하는 모듈을 붙여서 본격적인 게임 테스트 에이전트로 발전시켜 볼 예정이다.

3. Python으로 Claude API 호출하기

영넨이 — Fri, 24 Jul 2026 21:34:49 +0900

저번에 curl을 사용해 HTTP 요청으로 Claude API를 호출해봤는데, 이번에는 파이썬(Python)으로 구현을 해보려고 한다.

직접 curl로 매번 터미널에서 요청을 보낼 수는 없으니까..

파이썬 스크립트로 만들어서 우리가 원할 때 질문을 인자로 넘겨 호출할 수 있게 구현했다.

이번 파이썬 스크립트 작성에 필요한 패키지는 requests와 .env 파일을 로드하기 위한 python-dotenv이다.

가장 먼저 패키지들을 설치해준다.

pip install requests python-dotenv

그리고 프로젝트 폴더 안에 .env 파일을 만들어서 API 키를 저장해둔다.

(이렇게 해야 보안적으로도 안전하고 코드에 API 키가 노출되지 않는다.)

ANTHROPIC_API_KEY=발급받은_API_키

그 다음 파이썬 코드를 작성해본다. 파일 이름은 hello.py로 지었다.

import os
import sys

import requests
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

API_URL = "https://api.anthropic.com/v1/messages"
MODEL = "claude-haiku-4-5"

def main() -> None:

    if len(sys.argv) < 2:
        print('사용법 : python hello.py "claude에게 보낼 질문"')
        sys.exit(1)

    question = " ".join(sys.argv[1:])

    api_key = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")

    if not api_key:
        print("ANTHROPIC_API_KEY 환경 변수가 설정되지 않았습니다.")
        sys.exit(1)


    headers = {
        "x-api-key": api_key,
        "anthropic-version": "2023-06-01",
        "content-type": "application/json",
    }

    body = {
        "model" : MODEL,
        "max_tokens" : 500,
        "messages" : [
            {
                "role": "user",
                "content": question
            }
        ]
    }

    try:
        response = requests.post(
            API_URL,
            headers=headers,
            json=body,
            timeout=60
        )

        response.raise_for_status()

    except requests.RequestException as error:
        print(f"API 요청 실패 : {error}")

        if "response" in locals():
            print(response.text)

        sys.exit(1)

    data = response.json()

    for block in data.get("content", []):
        if block.get("type") == "text":
            print(block.get("text", ""))

    usage = data.get("usage", {})

    print("\n=== 사용량 정보 ===")
    print(f"입력 토큰: {usage.get('input_tokens', 0)}")
    print(f"출력 토큰: {usage.get('output_tokens', 0)}")
    print(f"종료 이유 : {data.get('stop_reason')}")

    return;

if __name__ == "__main__":
    main()

코드를 작성하고 실행하는 방법 is 다음과 같다.

python hello.py "안녕, 파이썬에서 보내는 첫 메시지야!"

이렇게 터미널에 입력하면 Claude의 응답과 함께 사용량 정보(입력 토큰, 출력 토큰, 종료 이유)가 예쁘게 출력되는 것을 볼 수 있다.

이번 코드에서 핵심적인 부분은:

- dotenv를 사용해서 환경변수에 있는 API 키를 안전하게 불러오는 것

- requests를 사용해 post 요청을 보낼 때 API 스키마(model, max_tokens, messages)를 맞춰주는 것

- 마지막으로 응답 데이터에서 실제 텍스트 블록(content)과 토큰 사용 정보(usage)를 파싱해서 보여주는 것

파이썬으로 API 호출하는 것도 생각보다 간단하다^.

다음에는 에이전트 개발 단계의 두 번째인, 로컬 도구를 연동해서 작동하게 만드는 Tool Use 루프를 구현해 보도록 하자.

2. HTTP로 Claude API 호출하기

영넨이 — Fri, 24 Jul 2026 19:53:51 +0900

에이전트 만들기 첫걸음으로 API를 호출해보려고 한다.

저번에도 말했듯이 구독 or API 키를 사용해 AI 모델을 불러올 수 있다.

API 키는

https://platform.claude.com/

Claude Platform

Build on the Claude Platform

platform.claude.com

여기서 클로드 코드 API를 가져올 수 있고,

https://platform.openai.com

OpenAI Platform

platform.openai.com

여기서는 gpt 모델을 가져올 수 있다.

뭐.. 딥시크나 glm도 가져오라면 가져올 수 있다! (사실 딥시크가 api키는 현재 가장 싸다.) (2달러 결제도 있어서)

딥시크의 경우에 openai api 호출방식을 그대로 사용하기 때문에 나중에 같이 알아보도록하고.

지금은 claude code api키를 사용해서 호출해보려고 한다.

가장 먼저 파워쉘을 열어준다. (윈도우는 파워쉘, 맥은 터미널)

$env:ANTHROPIC_API_KEY = "여기"

발급 받은 api키를 임시로 환경변수에 등록하는거다. 여기 라고 되어 잇는 위치에 api키를 발급받아 넣으면 된다.

echo $env:ANTHROPIC_API_KEY

다음과 같이 터미널에 입력했을때 api 키가 나오면 된다.

그리고 다음과 같이 입력해보자.

curl https://api.anthropic.com/v1/messages `
  -H "x-api-key: $env:ANTHROPIC_API_KEY" `
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" `
  -H "content-type: application/json" `
  -d '{
    "model": "claude-haiku-4-5-20251001",
    "max_tokens": 200,
    "messages": [{"role": "user", "content": "안녕, 한 문장으로 자기소개해"}]
  }'

이미지와 같이 응답이 오면 성공!

여기서 주로 봐야될건

x-api-key = 우리가 등록한 환경변수의 키를 가져다 넣음

model = 사용할 모델 (haiku는 앤트로픽이 제공하는 가장 싸고 빠른 모델)

max_tokens = 답 최대 길이 (필수적으로 넣어야한다)

messages = 우리가 넣을 대화이다. (role은 사용자가 넣은 메시지인지 에이전트가 넣은 메시지인지 구분하기 위해 넣는다)

{
   "model":"claude-haiku-4-5-20251001",
   "id":"msg_011CdLkMhSAZ2trDxFPWbF5F",
   "type":"message",
   "role":"assistant",
   "content":[
      {
         "type":"text",
         "text":"안녕하세요! 저는 Claude라는 AI 어시스턴트로, 다양한질문에 답변하고 창의적인 작업을 도와드리는 것을 즐깁니다.  "
      }
   ],
   "stop_reason":"end_turn",
   "stop_sequence":null,
   "stop_details":null,
   "usage":{
      "input_tokens":25,
      "cache_creation_input_tokens":0,
      "cache_read_input_tokens":0,
      "cache_creation":{
         "ephemeral_5m_input_tokens":0,
         "ephemeral_1h_input_tokens":0
      },
      "output_tokens":71,
      "service_tier":"standard",
      "inference_geo":"not_available"
   }
}

응답온 json 인데,

주로 봐야할건,

content = 응답

stop_reason = 응답이 끝난 이유( 공부하면서 작성 중이라서 예상이지만 end_turn은 종료고, 나중에 tool_use가 있다면 이어서 툴 사용하게끔 붙이지 않을까 싶다.) 추후에 알아보도록 하자..

usage = 사용한 토큰양

http 요청을 통해서 claude code api를 요청 해봤는데, 생각보다 쉽다^.

다음에는 이걸 그대로 파이썬으로 만들어 보도록 하자.

1. 언리얼에서 동작하는 테스트 AI 에이전트 만들기

영넨이 — Fri, 24 Jul 2026 19:35:56 +0900

오랜만에 글을 써본다..

대학생활 하느라 바빠가지고, 게임 개발 말고는 딱히 만들거나 추가적인 공부를 하는게 없어서 손을 놨었는데.

이제 졸업이 눈앞이라 만들고 싶었던걸 만들어 보려고한다.

마지막 목적은 언리얼에서 동작하는 AI 테스트 에이전트를 만드는게 목표이다.

(왜 만드냐면, 게임 개발을 하면서 QA가 생각보다 매우 귀찮고 반복 작업이 많다. 이걸 AI를 사용해서 어느정도 자동화가 가능하지 않을까? 싶어서 만들어 보기로 했다.)

그 첫걸음은 당연히 API 호출하기!

보통 AI는 anthropic이나 OpenAI에서 구독을 통해서 사용할 수 있는 방법과 API 키를 사용해서 사용할 수 있는 방법.

크게 2가지가 있다.

가장 기초부터 하나하나 만들어 보는게 목표이기 때문에 API 키를 호출해보려고 한다.

대략 순서는 다음과 같이 진행해보려고 한다.

1. HTTP로 API 호출하기

2. Tool Use 루프 (로컬 도구를 사용해서) 진짜 도구를 만들어 쓰기보단 테스트용 도구 만들기

3. 언리얼 플러그인 뼈대 + 소켓 연동

4. GetGameState 도구 (AI가 언리얼 상태를 확인하기 위한 도구)

5. PerformAction (AI가 명령해서 직접 언리얼의 플레이어?를 이동시키기 위한 도구)

6. 통합 : LLM이 직접 게임 조종

7. 스크린샷 + 비전

8. 지식베이스 + 시나리오

9. 결정성 + 리포트

10. 자체 프로토콜 (MCP)

물론 중간에 변경될 수 있다.

이 정도면 AI한테 언리얼 QA 테스트를 시킬 수 있지 않을까...?

추가적으로 저 뼈대를 다 만들면 리펙터링을 통해서 다음을 추가하려고 한다.

1. LangGraph

2. MCP 표준화

3. RAG + 벡터DB 지식 강화

4. 멀티에이전트

5. 평가 + 관측

6. 배포 (사실 누가 쓰긴 쓸까..? 싶긴..한데)

7. 프롬프트 인젝션 방어

를 추가적으로 가능하다면 진행해보려고 한다.

화이팅..!!

1. Unreal Engine 플러그인 만들기 (NavMesh Export 하기)

영넨이 — Wed, 28 Jan 2026 18:32:58 +0900

졸업작품을 진행하면서 언리얼 엔진에서 게임에서 사용하는게 아닌 개발 단계에서 사용하기 위해서

플러그인 제작이 필요했다.

NavMesh 맵을 추출해야하는데, 이때 인스턴스에서 추출하는 코드를 만들어야하나? 하면서 고민하고 있었는데

플러그인으로 만들어서 레벨에 있는 NavMesh를 추출하고 해당 파일을 서버에 따로 보내서 적용하는 것이다.

플러그인을 어떻게 만드냐?

1. 언리얼 상단에 edit - plugin 을 선택한다.

2. 좌측 상단 위 +Add 버튼을 눌러 플러그인을 생성한다.

3. 자신에게 필요한 플러그인 템플릿을 선택한다. (여기서는 Editor Toolbar Button을 선택했는데 Blank 선택해도 됨)

4. 그럼 다음과 같이 plugin 폴더가 생성된다.

5. 반드시 해야하는 Build.cs에 다음과 같이 추가한다.

PrivateDependencyModuleNames.AddRange(
    new string[]
    {
        "Core",
        "CoreUObject",
        "Engine",
        "UnrealEd",
        "NavigationSystem",
        "Navmesh",
        "Projects"
    }
);

6. NavMesh를 export하기 위한 클래스를 생성한다.

#pragma once

#include "CoreMinimal.h"

class FNavMeshExporter
{
public:
	static void ExportCurrentWorldNavMeshCommand(const TArray<FString>& Args);

private:
	static bool ExportCurrentWorldNavMeshToFile(const FString& AbsPath);
};

#include "NavMeshExporter.h"

#include "Editor.h"
#include "Engine/World.h"
#include "NavigationSystem.h"
#include "NavMesh/RecastNavMesh.h"

#include "Misc/FileHelper.h"
#include "Serialization/BufferArchive.h"

#include "Detour/DetourNavMesh.h"

static constexpr uint32 NAV_MAGIC   = 0x4D56414E; // 'NAVM'
static constexpr uint32 NAV_VERSION = 1;

void FNavMeshExporter::ExportCurrentWorldNavMeshCommand(const TArray<FString>& Args)
{
    if (Args.Num() < 1)
    {
        UE_LOG(LogTemp, Error, TEXT("Usage: Readapt.ExportNavMesh <AbsolutePath>"));
        UE_LOG(LogTemp, Error, TEXT("Example: Readapt.ExportNavMesh D:/NavExport/MyMap.navbin"));
        return;
    }

    const FString AbsPath = Args[0];

    if (ExportCurrentWorldNavMeshToFile(AbsPath))
    {
        UE_LOG(LogTemp, Display, TEXT("[NavExport] OK: %s"), *AbsPath);
    }
    else
    {
        UE_LOG(LogTemp, Error, TEXT("[NavExport] FAILED"));
    }
}

bool FNavMeshExporter::ExportCurrentWorldNavMeshToFile(const FString& AbsPath)
{
    if (!GEditor)
    {
        UE_LOG(LogTemp, Error, TEXT("GEditor is null."));
        return false;
    }

    UWorld* World = GEditor->GetEditorWorldContext().World();
    if (!World)
    {
        UE_LOG(LogTemp, Error, TEXT("Editor World is null. Open a level first."));
        return false;
    }

    UNavigationSystemV1* NavSys = FNavigationSystem::GetCurrent<UNavigationSystemV1>(World);
    if (!NavSys)
    {
        UE_LOG(LogTemp, Error, TEXT("NavigationSystem is null. Check Project Settings -> Navigation System."));
        return false;
    }

    ANavigationData* NavData = NavSys->GetDefaultNavDataInstance(FNavigationSystem::DontCreate);
    ARecastNavMesh* RecastNav = Cast<ARecastNavMesh>(NavData);
    if (!RecastNav)
    {
        UE_LOG(LogTemp, Error, TEXT("Default NavData is not ARecastNavMesh."));
        UE_LOG(LogTemp, Error, TEXT("Did you add NavMeshBoundsVolume and Build Paths?"));
        return false;
    }

    const dtNavMesh* DetourMesh = RecastNav->GetRecastMesh();

    if (!DetourMesh)
    {
        UE_LOG(LogTemp, Error, TEXT("Detour dtNavMesh is null. NavMesh may not be generated yet."));
        return false;
    }

    // --- 파일에 쓸 바이너리 만들기 ---
    FBufferArchive Ar;

    uint32 Magic = NAV_MAGIC;
    uint32 Ver   = NAV_VERSION;
    Ar << Magic;
    Ar << Ver;

    // dtNavMeshParams 저장 (서버 init에 필요)
    dtNavMeshParams Params = *DetourMesh->getParams();
    Ar.Serialize(&Params, sizeof(dtNavMeshParams));

    // 타일 개수 세기
    uint32 TileCount = 0;
    const int MaxTiles = DetourMesh->getMaxTiles();
    for (int i = 0; i < MaxTiles; ++i)
    {
        const dtMeshTile* Tile = DetourMesh->getTile(i);
        if (!Tile || !Tile->header || !Tile->data || Tile->dataSize <= 0)
            continue;
        TileCount++;
    }

    Ar << TileCount;

    // 타일 데이터 저장
    for (int i = 0; i < MaxTiles; ++i)
    {
        const dtMeshTile* Tile = DetourMesh->getTile(i);
        if (!Tile || !Tile->header || !Tile->data || Tile->dataSize <= 0)
            continue;

        int32 TileIndex = i;
        int32 DataSize  = Tile->dataSize;

        Ar << TileIndex;
        Ar << DataSize;
        Ar.Serialize((void*)Tile->data, DataSize);
    }

    // 저장
    if (!FFileHelper::SaveArrayToFile(Ar, *AbsPath))
    {
        UE_LOG(LogTemp, Error, TEXT("Failed to write file: %s"), *AbsPath);
        return false;
    }

    Ar.FlushCache();
    Ar.Empty();

    return true;
}

7. ExportEditor.cpp에 가서 콘솔 커멘드를 추가해야 한다.

#include "NavMeshExporter.h"
#include "HAL/IConsoleManager.h"

void FReadaptNavExportEditorModule::StartupModule()
{
    // (아래만 추가)

    IConsoleManager::Get().RegisterConsoleCommand(
        TEXT("Readapt.ExportNavMesh"),
        TEXT("Export current level RecastNavMesh tiles to file. Usage: ...파일이름 <AbsolutePath>"),
        FConsoleCommandWithArgsDelegate::CreateStatic(&FNavMeshExporter::ExportCurrentWorldNavMeshCommand),
        ECVF_Default
    );
}

8. 언리얼 OutPut Log에 다음과 같이 입력해보자.

깃허브 300mb 무시하고 push 하는 방법

영넨이 — Tue, 2 Sep 2025 20:17:05 +0900

https://github.com/kevin0181/git-chunker

GitHub - kevin0181/git-chunker: A Python tool to automatically commit and push files to Git in 300MB chunks.

A Python tool to automatically commit and push files to Git in 300MB chunks. - kevin0181/git-chunker

github.com

위 깃허브 사이트에 들어가서

auto_commit.py파일을 받는다

가장 상단 루트 폴더에 내부에 넣어놓고 py파일을 실행한다.

이미지처럼 37기가가 넘어가는 폴더도 순차적으로 300mb내외로 계산해서 커밋 푸쉬해줘서 올릴 수 있다.

운영체제 들어가기_1

영넨이 — Tue, 3 Sep 2024 15:21:45 +0900

https://github.com/remzi-arpacidusseau/ostep-translations/tree/master/korean

ostep-translations/korean at master · remzi-arpacidusseau/ostep-translations

Various translations of OSTEP can be found here. Help the cause and contribute! - remzi-arpacidusseau/ostep-translations

github.com

해당 링크에 대해 정리한 내용이다..

운영체제의 주요 기능 - 가상화, 병행성, 영속성

책에서는 3가지의 기능을 중요하게 두고 나간다.

작업관리자에 있는 모든게 프로세스 -> 이런 프로세스들이 각각 돌아가게 도와주는것이 운영체제의 역할이다.

CPU의 가상화

<그림 5.2>

우리가 코드를 짤때는 단순히 하나의 출력값을 기대하고 코드를 짠다.

하지만 해당 코드를 여러번 실행하면 프로세서는 여러번 따로 실행하게 된다.

이는 프로세서의 가상화로 인해서 가능하게 된거면 그거에 대한 예시 코드이다.

<그림 5.4>

코드를 두번 실행시킨다면 같은 주소에 있는 코드여도 프로세서가 다르기 때문에

다른 메모리에 할당하여 서로 다르게 실행시키기 때문에

따로 실행됨.

병행성

공유변수 (전역변수) 프로세스가 공유하는 변수

각각 다른 프로세서가 공유 변수의 값을 증가시킨다고 한다면,

만약 1000번을 실행한다면 원하는 값이 나올 수 있지만

10000번 처럼 숫자가 높아지면 프로세서가 읽고 쓰고 저장하는 부분에서 겹쳐질 수 있기때문에 원하는 값이 나오지 않는다.

이를 os가 일치시켜주는게 병행성.

영속성

JPA 저장을 했는데, 데이터가 없는 경우

영넨이 — Thu, 10 Nov 2022 18:32:43 +0900

JPA를 사용해서 사용자를 저장하려고 테스트 코드를 작성했습니다.

근데 JPA는 정상적으로 동작을 했지만, mysql workbench에서 쿼리문으로 직접 확인한 결과 데이터가 저장되어있지 않았습니다.

테스트 코드

JPA를 사용해서 사용자 정보를 저장하는 부분

다음과 같이 사용자를 저장하려고 했는데, 자꾸 성공적으로 저장이 되었지만 mysql에서 쿼리문으로 확인하면 데이터가 존재하지 않는 문제였다.

찾아보다가 혹시 테스트 코드에서 문제가 있었나 싶어서 찾아보니깐... 밑에 사이트에서 해답을 찾았다.

https://tecoble.techcourse.co.kr/post/2020-08-31-jpa-transaction-test/

JPA 사용시 테스트 코드에서 @Transactional 주의하기

서비스 레이어()에 대해 테스트를 한다면 보통 DB…

tecoble.techcourse.co.kr

test code에서 @Transactional 어노테이션을 사용하면 save한 뒤 자동으로 rollback을 한다는 것이다...;;;

위에 있던 @Transactional을 주석처리하니깐 내가 생각한대로 데이터가 나왔다 ㅠㅠ

좀 잘 알아보고 사용해야겠다;

Compilation Error zip END header not found

영넨이 — Mon, 11 Jul 2022 11:26:10 +0900

gradle 컴파일 시, 인터넷 문제나 그 외의 다른 문제로 인해 오류가 나고

그뒤 컴파일 시 이러한 오류가 나온다.

이럴때는

C:\Users\user\.gralde 파일이 있다. 그 폴더를 삭제 후 다시 컴파일 해보자. 그럼 정상적으로 컴파일 후 사용이 가능하다.

React + Electron 배포 시 빈 화면 출력, HashRouter 설정, Router설정

영넨이 — Tue, 3 May 2022 21:14:53 +0900

React를 사용하여 Electron을 배포할 때 빈화면이 나와 당황했다...

제일 첫번째로 배포 문제인줄알고 찾아봤는데...

Electron 은 배포를하면 경로가 변경되어 기존 경로랑 다르게 적용된다는걸 알았다.

import {Routes, Route, HashRouter} from "react-router-dom";
import import파일 from "./pages/import파일/import파일";
import import파일 from "./pages/import파일/import파일";

function App() {
    return (
        <HashRouter>
            <div className="App">
                <Routes>
                    <Route path={'/'} element={<import파일></import파일>}/>
                    <Route path={'/admin'} element={<import파일></import파일>}/>
                </Routes>
            </div>
        </HashRouter>
    );
}

export default App;

HashRouter를 사용하여 경로 앞부분에 #을 붙여서 해결하였다.

직접적으로 경로를 적어줄때도 index.html/#/admin 이렇게 적어주면 되는거 같다.

Spring ajax json 및 데이터 가져오기

영넨이 — Mon, 14 Feb 2022 19:19:38 +0900

오랜만에 글을 쓴다...

spring 사용하면서 ajax 통신 사용 시 json 데이터를 가져올때 어떻게 해야할지 알아보자. (사실 안까먹으려고...)

 var data = {
        "데이터1": 데이터1,
        "데이터2": 데이터2,
        "데이터3": 데이터3,
    }

    $.ajax({
        anyne: true,
        type: "POST",
        contentType: 'application/json',
        url: "url",
        dataType: "json",
        data: JSON.stringify(data),
        success: function (data) {
            console.log(data);
        }
    });

이런 데이터를 보내려고한다고 예시를 들어보자.

그럼 스프링에서는 어떻게 받아야할까???

    @PostMapping("url")
    @ResponseBody
    public boolean 함수이름(@RequestBody Map<String, Object> data) { 

        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        List<MenuDTO> menuDTOList = mapper.convertValue(data.get("데이터1"), new TypeReference<List<DTOclass>>() {});

        return true;

    }

만약 데이터1이 json이라면? 위와같이 받아오면 편하다. mapper를 사용하여 dto클래스로 변경해주었다.

일반 string 같은 데이터라면?

아래와 같이 하면된다.

    @PostMapping("url")
    @ResponseBody
    public boolean 함수이름(@RequestBody Map<String, Object> data) {

 		String 변수명 = (String) data.get("데이터2");

        return true;

    }

위와같이 해결이 가능하다.

매우 쉽다~~

UnsatisfiedDependencyException,BeanCreationException,IllegalArgumentException [spring boot 에러]

영넨이 — Sun, 15 Aug 2021 20:37:52 +0900

spring boot를 사용하여 소셜 로그인을 만들어 보는 도중 난생처음 보는 에러를 보았다..

내용은 아래랑 같다..

org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error creating bean with name 'oauthController' defined in file [C:\Users\user\Desktop\asdf\out\production\classes\prac2\asdf\oauth\controller\OauthController.class]: Unsatisfied dependency expressed through constructor parameter 0; nested exception is org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error creating bean with name 'oauthService' defined in file [C:\Users\user\Desktop\asdf\out\production\classes\prac2\asdf\oauth\service\OauthService.class]: Unsatisfied dependency expressed through constructor parameter 1; nested exception is org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'googleOauth': Injection of autowired dependencies failed; nested exception is java.lang.IllegalArgumentException: Could not resolve placeholder 'sns.google.token.url' in value "${sns.google.token.url}"
	at org.springframework.beans.factory.support.ConstructorResolver.createArgumentArray(ConstructorResolver.java:800) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.ConstructorResolver.autowireConstructor(ConstructorResolver.java:229) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.autowireConstructor(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:1354) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.createBeanInstance(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:1204) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.doCreateBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:564) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.createBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:524) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.lambda$doGetBean$0(AbstractBeanFactory.java:335) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.DefaultSingletonBeanRegistry.getSingleton(DefaultSingletonBeanRegistry.java:234) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.doGetBean(AbstractBeanFactory.java:333) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.getBean(AbstractBeanFactory.java:208) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.preInstantiateSingletons(DefaultListableBeanFactory.java:944) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.context.support.AbstractApplicationContext.finishBeanFactoryInitialization(AbstractApplicationContext.java:918) ~[spring-context-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.context.support.AbstractApplicationContext.refresh(AbstractApplicationContext.java:583) ~[spring-context-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.boot.web.servlet.context.ServletWebServerApplicationContext.refresh(ServletWebServerApplicationContext.java:145) ~[spring-boot-2.5.3.jar:2.5.3]
	at org.springframework.boot.SpringApplication.refresh(SpringApplication.java:754) [spring-boot-2.5.3.jar:2.5.3]
	at org.springframework.boot.SpringApplication.refreshContext(SpringApplication.java:434) [spring-boot-2.5.3.jar:2.5.3]
	at org.springframework.boot.SpringApplication.run(SpringApplication.java:338) [spring-boot-2.5.3.jar:2.5.3]
	at org.springframework.boot.SpringApplication.run(SpringApplication.java:1343) [spring-boot-2.5.3.jar:2.5.3]
	at org.springframework.boot.SpringApplication.run(SpringApplication.java:1332) [spring-boot-2.5.3.jar:2.5.3]
	at prac2.asdf.AsdfApplication.main(AsdfApplication.java:10) [classes/:na]
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[na:1.8.0_291]
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) ~[na:1.8.0_291]
	at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[na:1.8.0_291]
	at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) ~[na:1.8.0_291]
	at org.springframework.boot.devtools.restart.RestartLauncher.run(RestartLauncher.java:49) [spring-boot-devtools-2.5.3.jar:2.5.3]
Caused by: org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error creating bean with name 'oauthService' defined in file [C:\Users\user\Desktop\asdf\out\production\classes\prac2\asdf\oauth\service\OauthService.class]: Unsatisfied dependency expressed through constructor parameter 1; nested exception is org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'googleOauth': Injection of autowired dependencies failed; nested exception is java.lang.IllegalArgumentException: Could not resolve placeholder 'sns.google.token.url' in value "${sns.google.token.url}"
	at org.springframework.beans.factory.support.ConstructorResolver.createArgumentArray(ConstructorResolver.java:800) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.ConstructorResolver.autowireConstructor(ConstructorResolver.java:229) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.autowireConstructor(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:1354) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.createBeanInstance(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:1204) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.doCreateBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:564) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.createBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:524) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.lambda$doGetBean$0(AbstractBeanFactory.java:335) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.DefaultSingletonBeanRegistry.getSingleton(DefaultSingletonBeanRegistry.java:234) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.doGetBean(AbstractBeanFactory.java:333) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.getBean(AbstractBeanFactory.java:208) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.config.DependencyDescriptor.resolveCandidate(DependencyDescriptor.java:276) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.doResolveDependency(DefaultListableBeanFactory.java:1380) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.resolveDependency(DefaultListableBeanFactory.java:1300) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.ConstructorResolver.resolveAutowiredArgument(ConstructorResolver.java:887) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.ConstructorResolver.createArgumentArray(ConstructorResolver.java:791) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	... 24 common frames omitted
Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'googleOauth': Injection of autowired dependencies failed; nested exception is java.lang.IllegalArgumentException: Could not resolve placeholder 'sns.google.token.url' in value "${sns.google.token.url}"
	at org.springframework.beans.factory.annotation.AutowiredAnnotationBeanPostProcessor.postProcessProperties(AutowiredAnnotationBeanPostProcessor.java:405) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.populateBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:1413) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.doCreateBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:601) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.createBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:524) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.lambda$doGetBean$0(AbstractBeanFactory.java:335) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.DefaultSingletonBeanRegistry.getSingleton(DefaultSingletonBeanRegistry.java:234) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.doGetBean(AbstractBeanFactory.java:333) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.getBean(AbstractBeanFactory.java:208) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.config.DependencyDescriptor.resolveCandidate(DependencyDescriptor.java:276) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.doResolveDependency(DefaultListableBeanFactory.java:1380) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.resolveDependency(DefaultListableBeanFactory.java:1300) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.ConstructorResolver.resolveAutowiredArgument(ConstructorResolver.java:887) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.ConstructorResolver.createArgumentArray(ConstructorResolver.java:791) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	... 38 common frames omitted
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Could not resolve placeholder 'sns.google.token.url' in value "${sns.google.token.url}"
	at org.springframework.util.PropertyPlaceholderHelper.parseStringValue(PropertyPlaceholderHelper.java:180) ~[spring-core-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.util.PropertyPlaceholderHelper.replacePlaceholders(PropertyPlaceholderHelper.java:126) ~[spring-core-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.core.env.AbstractPropertyResolver.doResolvePlaceholders(AbstractPropertyResolver.java:239) ~[spring-core-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.core.env.AbstractPropertyResolver.resolveRequiredPlaceholders(AbstractPropertyResolver.java:210) ~[spring-core-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.context.support.PropertySourcesPlaceholderConfigurer.lambda$processProperties$0(PropertySourcesPlaceholderConfigurer.java:175) ~[spring-context-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.resolveEmbeddedValue(AbstractBeanFactory.java:936) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.doResolveDependency(DefaultListableBeanFactory.java:1321) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory.resolveDependency(DefaultListableBeanFactory.java:1300) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.annotation.AutowiredAnnotationBeanPostProcessor$AutowiredFieldElement.resolveFieldValue(AutowiredAnnotationBeanPostProcessor.java:657) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.annotation.AutowiredAnnotationBeanPostProcessor$AutowiredFieldElement.inject(AutowiredAnnotationBeanPostProcessor.java:640) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.annotation.InjectionMetadata.inject(InjectionMetadata.java:119) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	at org.springframework.beans.factory.annotation.AutowiredAnnotationBeanPostProcessor.postProcessProperties(AutowiredAnnotationBeanPostProcessor.java:399) ~[spring-beans-5.3.9.jar:5.3.9]
	... 50 common frames omitted


Process finished with exit code 0

언뜻 봤을때는 그냥 properties 파일을 못읽어오는 듯? 했다.

@Value 어노테이션의 값을 가져오지 못하는 것을 보고 properties 위치를 지정해주려고 했지만 이마저도 안됐다.

평소 gradle로 써와서 혹시나 하고 maven으로 변경하여 다시 작성하니깐 정상적으로 된다.

그럼 gradle에서 properties를 못읽어 온다는건데,.... 바로 구글링해서 찾았다.

maven은 기본적으로 프로필 파일을 읽어오지만 gradle은 다르다.. 직접 넣어줘야한다;;;;;

gradle에 다음 코드를 추가해서 해결했다.

sourceSets {
            main {
                resources {
                    srcDirs("src/main/resources")
                }
            }
        }

5시간 삽질 나이스~~~~ 오늘도 기분좋은 하루다^^

다른사람들은 삽질 안했으면 좋겠다 ㅎㅎ

출처 : https://velog.io/@harry-jang/SpringBoot-Gradle%EC%9D%84-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%98%EC%97%AC-profile%EB%B3%84-%ED%94%84%EB%A1%9C%ED%8D%BC%ED%8B%B0-%EC%A0%81%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0

Spring boot) mybatis 사용하기(mysql)

영넨이 — Wed, 21 Oct 2020 14:31:47 +0900

수정(추가)

www.notion.so/neneee/mybatis-a64891971a4b4b6e82cf79a8c8061273

mybatis 사용 방법

www.notion.so

이러한 방법이 훨신 더 편하고 깔끔한거 같다.(두개다 참고)

dependencies {
implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
implementation 'org.mybatis.spring.boot:mybatis-spring-boot-starter:2.1.3'
runtimeOnly 'mysql:mysql-connector-java'
testImplementation('org.springframework.boot:spring-boot-starter-test') {
exclude group: 'org.junit.vintage', module: 'junit-vintage-engine'
}
}

Spring boot 에서 mybatis를 빌드 받는다.

application.properties에 mysql을 연동할 정보를 입력한다.

spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/[database이름]?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&charaterEncoding=utf-8
spring.datasource.username=[유저 이름]
spring.datasource.password=[유저 비밀번호]

필자는 여기서 유저의 권한을 줘야하는데 안줘서 시간을 좀 날렸다. db에 접속할 수 있도록 새로 생성한 유저에게 권한을 꼭 주자.

com.example.demo.dao.UserDTO

package com.example.demo.dto;

public class UserDTO {
    private int seq;
    private String name;
    private String country;

    public UserDTO(int seq, String name, String country) {
        this.seq = seq;
        this.name = name;
        this.country = country;
    }

    public int getSeq() {
        return seq;
    }

    public void setSeq(int seq) {
        this.seq = seq;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getCountry() {
        return country;
    }

    public void setCountry(String country) {
        this.country = country;
    }
}

lombok를 사용해도 좋다.

com.example.demo.dao.UserDAO

package com.example.demo.dao;

import com.example.demo.dto.UserDTO;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;

@Component
public interface UserDAO {
    List<UserDTO> selectUsers(UserDTO param) throws Exception;
}

DAO를 interface로 선언해준다.

package com.example.demo;

import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.core.io.Resource;
import org.springframework.core.io.support.PathMatchingResourcePatternResolver;

import javax.sql.DataSource;

@SpringBootApplication
public class DemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }

    @Bean
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(DataSource dataSource) throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
        sessionFactory.setDataSource(dataSource);

        Resource[] res = new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mappers/*Mapper.xml");
        sessionFactory.setMapperLocations(res);

        return sessionFactory.getObject();
    }

}

Application 클래스에서 초기화를 해준다.

com.example.demo.controller.UserController

package com.example.demo.controller;

import com.example.demo.dao.UserDAO;
import com.example.demo.dto.UserDTO;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.List;

@RestController
@MapperScan(basePackages = "com.example.demo.dao")
public class UserController {
    @Autowired
    private UserDAO userDAO;

    @RequestMapping("/users")
    public List<UserDTO> users(@RequestParam(value = "country", defaultValue = "") String country) throws Exception {
        final UserDTO param = new UserDTO(0, null, country);
        final List<UserDTO> userList = userDAO.selectUsers(param);
        return userList;
    }

}

컨트롤러에 입력을 해준다.

resources.mappers.UserMapper.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.example.demo.dao.UserDAO"><!--namespace를 통해 UserDAO와 연결합니다. -->
    <select id="selectUsers" parameterType="com.example.demo.dto.UserDTO"
            resultType="com.example.demo.dto.UserDTO"><!-- selectUsers()메서드를 호출하면 실행할 SELECT문이며,
						UserDTO 객체를 파라미터로 받아, UserDTO객체를 반환합니다.-->
        SELECT `seq`, `name`, `country`
        FROM lab03
        <if test='country != null and country != ""'><!-- 만약 파라미터에 country가 있다면 SQL문에 WHERE절을 추가합니다. -->
            WHERE country = #{country}
        </if>
    </select>
</mapper>

결과를 확인해주기 위해 Postman을 사용한다.

System.println.out을 사용해도된다.

www.postman.com/

Postman | The Collaboration Platform for API Development

Postman makes API development easy. Our platform offers the tools to simplify each step of the API building process and streamlines collaboration so you can create better APIs faster.

www.postman.com

결과 화면이다.

웹사이트에서 실행하면 아마 cross domain error에 걸리니 어플리케이션을 깔아서 해보도록하자.

여기서 보고 따라 정리했다.

->velog.io/@ghd64845/Spring-boot-MyBatis%EB%A5%BC-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%98%EC%97%AC-MySQL-%EC%97%B0%EB%8F%99%ED%95%98%EA%B8%B0

Spring-boot : MyBatis를 이용하여 MySQL 연동하기

MyBatis를 사용하는 이유? 우선 MyBatis를 알기 전에 JDBC를 먼저 알아야한다. 간단하게 JDBC는 Java에서 DB연동하기 위한 API다. 이 JDBC만 사용하게 되면 Java소스 와 Query소스가 겹치게 되고 관리가 어려워

velog.io

따라하다보면 안되는 부분은 필자에 적혀있는거 보고 따라치면 된다.

Spring message properties 메시지 설정하는 법

영넨이 — Wed, 16 Sep 2020 20:24:58 +0900

spring에서는

여러개의 언어를 설정할때, 여러가지 html을 만들지 않으려고 message properties를 지원한다.

ex)

index_ko.html

index_us.html

index_jp.html

등등

여러가지 html을 만들기 보다.

한가지 html에서 properties를 사용하여 여러가지 언어를 지원하는 것이다.

스프링 부트를 사용하지 않으면 직접 properties를 설정해줘야하는 번거로움이 있다. (필자는 부트를 사용했다. 아닌 사람들을 위해 소스코드 하나를 올려둔다)

@Configuration
public class MessageConfig {

    @Bean
    public MessageSource messageSource() {
        ResourceBundleMessageSource messageSource = new ResourceBundleMessageSource();
        messageSource.setBasenames("properties가 있는 이름(ex:messages)");
        messageSource.setDefaultEncoding("UTF-8");
        return messageSource;
    }
}

여기서 주의할 점은 빈으로 등록한 이름이 반드시 messageSource이어야 한다는 것이다.

스프링 부트를 사용하면 일단 properties 하나를 작성해 보자.

여기서 이제 html로 가서 작성하면 된다. 필자는 thymeleaf를 사용했다.

<!DOCTYPE html>
<html lang="en" xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title></title>
</head>
<body>
<p th:text="#{title}"></p>
</body>
</html>

여기서 중요한점은 인텔리제이를 사용하거나 이클립스를 사용하거나 properties에 인코딩을 해주어야한다.

설정으로 가서 다음과 같이 해주면 된다.

또 한가지더

여기에 있는 static은 정적 페이지이다 그러므로 properties가 적용되지 않는다.

여기서 2시간정도 시간낭비를...ㅠㅠ

새삼 스프링부트의 편함을 느낀다..

[oracle] 오라클 8080포트번호 변경 방법,포트번호 변경법

영넨이 — Mon, 31 Aug 2020 16:08:31 +0900

오라클에서 사용하는 포트번호가 8080이고, 톰캣에서 사용하는 포트가 8080이므로 톰캣을 실행할때 충돌이 일어난다. 보통은 톰캣의 포트를 변경하면 되지만 필자는 오라클의 포트 번호를 변경하려 한다.

먼저 db를 접속한다.

필자는 9090으로 미리 변경했기 때문에 아마 대부분 8080으로 되어 있을 것 이다.

SELECT DBMS_XDB.GETHTTPPORT() FROM DUAL;

그후

EXEC DBMS_XDB.SETHTTPPORT(원하는 포트번호);

를 입력하면 포트가 변경되었다고 뜬후 다시

SELECT DBMS_XDB.GETHTTPPORT() FROM DUAL;

이 명령어로 확인해보자!

[Spring] @Autowired 애노테이션

영넨이 — Tue, 11 Aug 2020 16:27:30 +0900

스프링 빈에 의존하는 다른 빈을 자동으로 주입하고 싶을때 사용한다.

스프링을 사용하다보면 많은 빈을 설정하게 되는데 @Autowired를 이용하여 자동 주입을 하는것이다.

@Autowired 애노테이션을 의존 주입 대상에 붙이면 스프링 설정 클래스의 @Bean 메서드에서 의존 주입을 위한 코드를 작성하지 않아도 된다.

EX)

@Bean
public Member member(){
	Member member = new Member();
    //생성자나 세터 메서드를 사용하지 않아도
    //스프링 컨테이너가 @Autowired를 붙인 필드에
    //자동으로 해당 타입의 빈 객체를 주입한다.
    return member;
}

Intellij 인텔리제이 한글 깨짐 해결 방법

영넨이 — Sun, 9 Aug 2020 19:54:40 +0900

한글 깨졌을때 방법은

edit 단에서는

file -> setting 클릭후

Editor 에서 file Encodings 클릭후

를 해준다.

또한 아래가 중요!하다

help -> Edit Custom VM Options 클릭

맨아래에 -Dfile.encoding=UTF-8 이것을 추가한다.

그 후 인텔리제이를 재시작 하면 해결된다!

안드로이드 새로운 뷰 만드는 법

영넨이 — Tue, 4 Aug 2020 20:59:40 +0900

MyButton 이라는 자바 클래스 파일 하나를 생성한다.

생성후 AppCompatButton를 상속 받는다. (이 클래스를 button으로 만들어주기 위해 상속받는다)

init라는 메소드를 만들어 그안에서 배경색과 글자색을 지정해주고 dimen이라는 xml파일을 생성해 textsize를 지정해주었다.

public MyButton(Context context) {
    super(context);

    init(context);
}

public MyButton(Context context, AttributeSet attrs) {
    super(context, attrs);

    init(context);
}

public void init(Context context) {
    setBackgroundColor(Color.CYAN);
    setTextColor(Color.BLACK);

    float textSize = getResources().getDimension(R.dimen.text_size);
    setTextSize(textSize);
}

이 코드는 버튼을 눌렀을때 색깔이 변경되는 코드이다.

  @Override
    protected void onDraw(Canvas canvas) {
        super.onDraw(canvas);

        Log.d("MyButton", "onDraw 호출됨");
    }

    @Override
    public boolean onTouchEvent(MotionEvent event) {
        Log.d("MyButton", "onTouchEvent 호출됨");

        int action = event.getAction();
        switch (action) {
            case MotionEvent.ACTION_DOWN:
                setBackgroundColor(Color.BLUE);
                setTextColor(Color.RED);
                break;
            case MotionEvent.ACTION_CANCEL:
            case MotionEvent.ACTION_OUTSIDE:
            case MotionEvent.ACTION_UP:
                setBackgroundColor(Color.CYAN);
                setTextColor(Color.BLACK);
                break;
        }
        invalidate(); //화면에 보이는게 유효하지 않다. 다시 그려주는 함수다.

        return true;
    }

후 main_activity.xml 에서는 버튼을 추가해 주어야한다.

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto"
    xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent"
    tools:context=".MainActivity">

    <org.techtown.view.MyButton
        android:id="@+id/button"
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:text="확인"
        app:layout_constraintBottom_toBottomOf="parent"
        app:layout_constraintEnd_toEndOf="parent"
        app:layout_constraintStart_toStartOf="parent"
        app:layout_constraintTop_toTopOf="parent" />
</androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout>

이러한 버튼이 나오는걸 확인할 수 있다.

Fragment 로 activity 화면에 보여주기

영넨이 — Wed, 29 Jul 2020 17:30:18 +0900

메인 액티비티를 하나 생성.

또한 액티비티 위에 띄워줄 프래그먼트 생성

app/res/layout 에서 우클릭 후 new -> layout resource file 클릭후 프래그먼트 생성

fragment.java파일 생성 후 코드 입력

```java
package org.techtown.tab;

import android.os.Bundle;
import android.view.LayoutInflater;
import android.view.View;
import android.view.ViewGroup;

import androidx.annotation.NonNull;
import androidx.annotation.Nullable;
import androidx.fragment.app.Fragment;

public class Fragment1 extends Fragment {
    @Nullable
    @Override
    public View onCreateView(@NonNull LayoutInflater inflater, @Nullable ViewGroup container, @Nullable Bundle savedInstanceState) {
        return inflater.inflate(R.layout.fragment1, container, false);
    }
}
```

여기서 inflater란? xml로 정의된 view를 실제 객체화 시키는 용도이다.

ex) 약간 복잡한 구조의 view를 java 코드로 만들게 되면 생성하고 속성을 넣느라 코드가 길어질 수 있는데, 그걸 미리 xml로 만들어 놓고 java코드에서는 inflater를 활용하여 바로 view를 생성할 수 있다.

메인 엑티비티.java 에서는

```java
package org.techtown.tab;

import androidx.appcompat.app.ActionBar;
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
import androidx.appcompat.widget.Toolbar;

import android.os.Bundle;

import com.google.android.material.tabs.TabLayout;

public class MainActivity extends AppCompatActivity {

    Fragment1 fragment1;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        fragment1 = new Fragment1();
				getSupportFragmentManager().beginTransaction().replace(R.id.container, fragment1).commit();
                

    }
}
```

로 프래그먼트를 메인엑티비티에 띄울 수 있다.

안드로이드 Parcelable 의 오브젝트 전달법

영넨이 — Mon, 27 Jul 2020 00:19:42 +0900

앱을 만들다 보면 인텐트를 통해 단순히 String, int, boolean 같은 기본 타입 뿐 아니고 커스텀 클래스나 오브젝트를 다른 컴포넌트에 전달해 줘야 할 경우가 많다. 그 경우 단순히 그냥 인텐트에 putExtra() 로는 넣어줄 수가 없다. 안드로이드에서는 그런 경우를 위해 자바의 Serialization 개념과 유사한 Parcelable이라는 클래스가 있다.

먼저 이런것이 왜 필요한가 살펴보겠다. 예를 들어 다음과 같은 클래스가 있다고 하자.

public class BookData {
  int _id;
  String title;
  String author;
  String publisher;
  int price;
}

도서관리 앱에서 ListView로 화면에 표시하기 위해 ArrayList에 책들의 정보를 넣어 인텐트로 넘겨주려고 하면 BookData 클래스를 그대로 사용할수는 없다.

오브젝트를 Parcelable 클래스로 만들어 주려면 android.os.Parcelable 인터페이스를 구현해야 한다. 그러므로 아래와 같이 클래스 정의를 변경한다.

public class BookData implements Parcelable {
  int _id;
  String title;
  String author;
  String publisher;
  int price;
}

그리고 android.os.Parcelable 인터페이스에 있는 2개의 메소드를 오버라이드 해 줘야만 한다.

describeContents() - Parcel 하려는 오브젝트의 종류를 정의한다. writeToParcel(Parcel dest, int flags) - 실제 오브젝트 serialization/flattening을 하는 메소드. 오브젝트의 각 엘리먼트를 각각 parcel해줘야 한다.

public void writeToParcel(Parcel dest, int flags) {
  dest.writeInt(_id);
  dest.writeString(title);
  dest.writeString(author);
  dest.writeString(publisher);
  dest.writeInt(price);
}

다음으로 해야 할 일은 Parcel에서 데이터를 un-marshal/de-serialize하는 단계를 추가해줘야 한다. 그러기 위해서 Parcelable.Creator 타입의 CREATOR라는 변수를 정의해야 한다. 이 변수를 정의하지 않으면 안드로이드는 다음과 같은 익셉션을 발생한다.

Parcelable protocol requires a Parcelable.Creator object called CREATOR

아래는 위의 예제인 BookData 클래스를 위한 Parcelable.Creator의 코드이다.

public class CustomCreator implements Parcelable.Creator<BookData> {
  public BookData createFromParcel(Parcel src) {
    return new BookData(src);
  }

  public BookData[] newArray(int size) {
    return new BookData[size];
  }
}

BookData.java에 모든 parcel된 데이터를 복구하는 생성자를 정의해 줘야만 한다.

public BookData(Parcel src) { _id = src.readInt(); title = src.readString(); author = src.readString(); publisher = src.readString(); price = src.readInt(); }

주의할것은 writeToParcel() 메소드에서 기록한 순서와 동일하게 복구해야만 한다.

전체 코드는 다음과 같다.

...
public class BookData implements Parcelable {
    private String title;
    private String author;
    private String publisher;
    private String isbn;
    private String description;
    private int price;
    private String photoUrl;

    public BookData() {
    }

    public BookData(Parcel in) {
       readFromParcel(in);
    }

    public BookData(String _title, String _author, String _pub, String _isbn, String _desc, int _price, String _photoUrl) {
         this.title = _title;
         this.author = _author;
         this.publisher = _pub;
         this.isbn = _isbn;
         this.description = _desc;
         this.price = _price;
         this.photoUrl = _photoUrl;
    }

// -------------------------------------------------------------------------
// Getters & Setters section - 각 필드에 대한 get/set 메소드들
// 여기서는 생략했음
// ....
// ....
// -------------------------------------------------------------------------


   public void writeToParcel(Parcel dest, int flags) {
           dest.writeString(title);
           dest.writeString(author);
           dest.writeString(publisher);
           dest.writeString(isbn);
           dest.writeString(description);
           dest.writeString(photoUrl);
           dest.writeInt(price);
   }

   private void readFromParcel(Parcel in){
           title = in.readString();
           author = in.readString();
           publisher = in.readString();
           isbn = in.readString();
           description = in.readString();
           photoUrl = in.readString();
           price = in.readInt();
   }

   public static final Parcelable.Creator CREATOR = new Parcelable.Creator() {
        public BookData createFromParcel(Parcel in) {
             return new BookData(in);
       }

       public BookData[] newArray(int size) {
            return new BookData[size];
       }
   };
}

Parcelable 오브젝트를 인텐트로 보내는 경우는 다음과 같이 하면 된다.

BookData book = new BookData(); // 각 필드에 값을 넣어줌

Intent i = new Intent(this, ShowBook.class);
i.putExtra("bookInfo", book);
startActivity(i);

인텐트를 받을 ShowBook.java에서는 다음과 같이 Parcelable 오브젝트를 복구하면 된다.

Bundle bundle = getIntent().getExtras();
BookData book = bundle.getParcelable("bookInfo");

ArrayList인 경우는 Intent를 만들어 보내는 쪽에서는 다음과 같이 하면 된다.

ArrayList<BookData> bookList = new ArrayList<BookData>();
...
// bookList.add() 메소드를 사용해서 bookList에 BookData 엔트리를 추가
...

Intent i = new Intent(this, BookList.class);
i.putParcelableArrayListExtra("myBooks", bookList);
startActivity(i);

BookList.java (인텐트에 의해 호출되는 액티비티)에서는 다음과 같이 오브젝트를 복구하면 된다.

ArrayList<BookData> bookList;
...
Intent i = getIntent();
bookList = i.getParcelableArrayListExtra("myBooks");

출처 : https://arsviator.blogspot.com/2010/10/parcelable%EC%9D%84-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%9C-%EC%98%A4%EB%B8%8C%EC%A0%9D%ED%8A%B8-%EC%A0%84%EB%8B%AC-object.html

Parcelable을 사용한 오브젝트 전달 (Object serialization using Parcelable)

앱을 만들다 보면 인텐트를 통해 단순히 String, int, boolean 같은 기본 타입 뿐 아니고 커스텀 클래스나 오브젝트를 다른 컴포넌트에 전달해 줘야 할 경우가 많다. 그 경우 단순히 그냥 인텐트에 putE

arsviator.blogspot.com

아주 좋게 설명이 되어 있어 가져왔다.

나는

오브젝트를 만들 클래스 생성 후 다음과 같이 입력

package org.techtown.parcelable;

import android.os.Parcel;
import android.os.Parcelable;

public class SimpleData implements Parcelable {

    int code;
    String message;

    public SimpleData(int code, String message) {
        this.code = code;
        this.message = message;
    }

    public SimpleData(Parcel src) {
        code = src.readInt();
        message = src.readString();
    }

    public static final Parcelable.Creator CREATOR = new Parcelable.Creator() {
        public SimpleData createFromParcel(Parcel in) {
            return new SimpleData(in);
        }

        public SimpleData[] newArray(int size) {
            return new SimpleData[size];
        }
    };

    @Override
    public int describeContents() {
        return 0;
    }

    @Override
    public void writeToParcel(Parcel parcel, int i) {
        parcel.writeInt(code);
        parcel.writeString(message);
    }
}

그 후

오브젝트 형태로 보내기위해 Parcelable이 상속되어 있는 SimplleData함수에 값을 입력 후

package org.techtown.parcelable;

import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;

import android.content.Intent;
import android.os.Bundle;
import android.view.View;
import android.widget.Button;

public class MainActivity extends AppCompatActivity {

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        Button button = findViewById(R.id.button);
        button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View view) {
                Intent intent = new Intent(getApplicationContext(), MenuActivity.class);
                SimpleData data = new SimpleData(200, "OK");
                intent.putExtra("data", data);
                startActivity(intent);
            }
        });
    }
}

이렇게 받아왔다.

package org.techtown.parcelable;

import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;

import android.content.Intent;
import android.os.Bundle;
import android.view.View;
import android.widget.Button;
import android.widget.Toast;

public class MenuActivity extends AppCompatActivity {

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_menu);

        Button button = findViewById(R.id.button);
        button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View view) {
                finish();
            }
        });

        Intent intent = getIntent();
        processIntent(intent);
    }

    public void processIntent(Intent intent) {
        if (intent != null) {
            Bundle bundle = intent.getExtras();
            SimpleData data = bundle.getParcelable("data");
            if (data != null) {
                Toast.makeText(this, "전달받은 객체 : " + data.code + ", " + data.message, Toast.LENGTH_LONG).show();
            }
        }
    }
}

한번 Parcelable을 쓰지않고 해봤는데 당연히 안되었다. 반드시 오브젝트를 Intent로 넘길때는 Parcelable을 사용하도록하자.

javascript json파일 읽어오기

영넨이 — Sat, 18 Jul 2020 22:49:00 +0900

심심해서 검색하다가 롤 캐릭터와 캐릭터의 정보를 가지고 있는 json형태의 파일을 찾았다.

여기서 json이란? -> 요기

JSON - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

위키백과, 우리 모두의 백과사전. JSON(제이슨[1], JavaScript Object Notation)은 속성-값 쌍( attribute–value pairs and array data types (or any other serializable value)) 또는 "키-값 쌍"으로 이루어진 데이터 오브젝트를

ko.wikipedia.org

내가 찾은 파일이다.

http://ddragon.leagueoflegends.com/cdn/10.14.1/data/en_US/ champion.json

또 여기에 들어가면 다양한 정보들이 있다.

https://developer.riotgames.com/docs/lol#data-dragon_champions

Riot Developer Portal

League of Legends Overview This set of documentation will help you gain a better understanding of how to use the APIs and developer resources related to League of Legends. It is designed to help you begin developing your own tools and products for the Leag

developer.riotgames.com

쨋든, json 파일을 javascript로 읽어와 보자!

 <button onclick="click()">click</button>

이러한 버튼태그를 생성!

 function click(){
            var ourRequest = new XMLHttpRequest();
            ourRequest.open('GET','http://ddragon.leagueoflegends.com/cdn/10.14.1/data/en_US/champion.json');
       	}

XMLHttpRequest를 생성하여 ourRequest 인스턴스를 생성한다.

또 json 파일을 get 방식으로 open()함수 사용!

ourRequest.send();

send()함수를 사용하여 요청하고,

  ourRequest.onload = function(){
                console.log(ourRequest.responseText);
            }

를 추가한다.

그리고 클릭을 해보면!

json 파일을 읽어 온 것을 알 수 있다.

(2) 머신러닝을 사용하여 닮은꼴 연예인 학습시키기

영넨이 — Tue, 14 Jul 2020 16:15:38 +0900

머신러닝이란? -> 요기

구글 Teachable Machine 머신러닝 무료 서비스 공개 (사용법 간단)

요즘 핫하게 사용되고 있는 머신러닝을 구글에서 일반인들도 쉽게 사용할 수 있도록 공개했습니다. 머신러닝이란 말 그대로 기계학습을 말합니다. 기계라고 하면 일반적으로 컴퓨터를 생각�

happywww.tistory.com

https://teachablemachine.withgoogle.com/

Teachable Machine

Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

teachablemachine.withgoogle.com

구글에서 제공하는 머신러닝 페이지 이다.

우리는 이 teachable machine을 사용하여 연예인 사진을 학습 시킬 것이다.

접속을 하여 Get Started 클릭

사진을 학습 시키기 위하여 Image Project를 클릭

소리도 학습시킬 수 있고 모션캡쳐도 학습 시킬 수 있다.

upload를 클릭하여 각 이름에 맞는 파일들을 복사하였다.

먼저 연습으로 두 연예인만 학습 시켜보자!

Train Model 클릭

이렇게 하여 이미지를 넣어 누가 더 닮았는지 퍼센트로 알려준다.

이제 이미지 파일을 전부 넣어보자!

50명의 연예인을 전부 다 넣었다.. 후....

이제 학습을 시키자!

export your model을 클릭한다

후 upload를 클릭하여 클라우드에 저장하여 저장한 주소를 가져오도록 하여 사용한다.

라고 적혀있는곳 카피!

카피를 하여 body태그 안에 붙여 넣어준다.

이 페이지를 실행하면

start를 누르면 웹캠이 켜지며 밑에 숫자들이 움직인다.

(1) Python으로 웹상의 이미지 가져오기

영넨이 — Mon, 13 Jul 2020 23:19:41 +0900

Python으로 이미지를 크롤링 하는 방법은 -> 요기

Python 네이버 실검 크롤링

네이버 실시간 검색어를 크롤링 해보자! 하고 해보고 있는데... beautifulsoup 라이브러리를 다운받은 후 bs4가 없기 때문에 터미널 창에 ->pip install bs4 를 사용하여 다운 받았다. 이제 한번 써보자! spa

code-nen.tistory.com

from google_images_download import google_images_download

response = google_images_download.googleimagesdownload()

arguments = {"keywords":"이미지 검색 이름","limit":60,"print_urls":True,"format":"jpg"}
paths = response.download(arguments)
print(paths)

이 코드를 이용하여 원하는 이미지를 다운을 받자!

너무많다.. ㅠㅠ 분명 한꺼번에 이미지 크롤링을 할 수 있을텐데, 모르겠으니 무식하게 한명씩 이미지를 가져왔다.

또 이미지에서 인물 얼굴 외에 사진이 들어가 있거나 다른사람 또는, 전신사진이 나온건 삭제 하도록 한다!

일단 이걸로 닮은꼴을 위한 연예인 사진은 싹 가져왔다!!

Python 네이버 실검 크롤링

영넨이 — Sat, 11 Jul 2020 19:16:06 +0900

네이버 실시간 검색어를 크롤링 해보자! 하고 해보고 있는데...

beautifulsoup 라이브러리를 다운받은 후 bs4가 없기 때문에 터미널 창에

->pip install bs4

를 사용하여 다운 받았다.

이제 한번 써보자!

span태그에 있는 것들이 정상적으로 나왔다.

이제 네이버에 있는 실검을 가져와야한다.

class = keyword고 태그가 span태그 이다.

변경 후 실행 하였지만 아무것도 나오지 않았다.. 왜 안될까? 하고 검색을 해보던 중.

https://www.inflearn.com/questions/22012

네이버 검색 순위 크롤링 관련 - 인프런

질문 - 네이버 검색 순위 크롤링 관련 lists의 사이즈가 0입니다. 제가 혹시 간과한 부분이 있는지 여쭙습니다. 참고로 status code는 200, bs 변수에도 정상적으로 값이 할당되는듯합니다. 감사합니다.

www.inflearn.com

이런 글이 있었다. 즉, 2020-01-17 부로 네이버 실검이 ajax통신 방식으로 변경 되었다는거다. 해당 데이터가 html에 직접 뿌려주는걸 받아와서 쓰면 위 코드가 정상적으로 작동하지만 ajax방식으로 변경됨에 따라 위 코드로 실검이 가져와지지 않는 것 이였다.

주소창 아래에 친절히 수정코드도 있어 참고를 해보았다.

바로 아래 방법은

https://jaeho0613.tistory.com/112

[Python Crawling] - 네이버 실검 크롤링 #1

현재 네이버 실시간 검색어 크롤링 방법이 달라졌다. 유튜브, 블로그 등에 많은 예제가 있지만 현재는 네이버 실시간 검색어가 동적으로 정보를 받게 바뀌어서 기존 예제들로 실시간 검색어를 �

jaeho0613.tistory.com

이곳을 참고 하였다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.request import urlopen

headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.122 Safari/537.36'}
url = 'https://datalab.naver.com/keyword/realtimeList.naver?where=main'
res = requests.get(url, headers = headers)
soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser')
data = soup.select('span.item_title')
for item in data:
    print(item.get_text())

이러한 방법과

인프런에서 나온 방법으로는

저 주소로 들어가보니

이렇게 받아오고 있었다.

그리고 json에서 data의 항목의 값만 출력

데이터 값만 출력하고 있다.

여기서 rank 는 1, keyword 는 요요미, keyword_synonyms 는 []이렇게 되어 있다. 여기서 나는 keyword를 사용하여 값을 가져올 것이다.

keyword값만 확실히 가져왔다.

사실상 이 방법은 Beautifulsoup라이브러리를 사용하지 않고 json데이터를 직접 가져온 것 이다.

import requests

json = requests.get("https://www.naver.com/srchrank?frm=main").json()
# print(json)

ranks = json.get("data")
# print(ranks)

for r in ranks:
    keyword = r.get("keyword")
    print(keyword)

따라서 크롤링은 맨 위에 방법으로 가져오는게 맞는거 같다.

파이썬 pickle 모듈

영넨이 — Thu, 9 Jul 2020 19:10:26 +0900

pickle 모듈이란?

텍스트 이외의 자료형을 파일로 저장하기 위해 pickle이라는 모듈을 사용하여 파일을 저장한다.
pickle은 객체의 형태를 그대로 유지하면서 파일을 저장하고 불러올 수 있게 하는 모듈이다.

위에서 test.txt로 딕셔너리 형태로 저장했다. pick.dump()를 사용해 딕셔너리 형태로 저장후 종료

그 다음에

파일을 열면 test.txt파일이 딕셔너리 형태 그대로 저장되어 있는 것을 알 수 있다.

pickle 모듈을 사용할 때

- pickle을 import 해줘야 한다.

- 위에서 그림에서 같이 open()을 사용할때 데이터 open방식을 'w'로 사용하면 String 형으로 저장된다.

- 즉 pickle로 데이터를 저장할 때는 wb로 open()후 rb로 읽어준다.

- 파이썬의 모든 데이터 객체를 저장할 수 있다.

파이썬 내장 함수 모음(python function)

영넨이 — Wed, 8 Jul 2020 23:49:51 +0900

abs()

: 절댓값을 돌려주는 함수

all()

: 반복 가능한 자료형 x를 입력 인수로 받으며 이 x가 모두 참이면 true, 거짓이 하나라도 있으면 false를 반환한다.

any()

: x중 하나라도 참이 있으면 true를 반환하고, x가 모두 거짓일 때에만 false를 돌려준다. all()의 반대.

chr()

: 아스키 코드 값을 입력받아 그 코드에 해당하는 문자를 출력하는 함수이다.

dir()

: 객체가 자체적으로 가지고 있는 변수나 함수를 보여준다.

divmod(a,b)

: 2개의 숫자를 입력받아 a를 b로 나눈 몫과 나머지를 튜플 형태로 돌려주는 함수이다.

enumerate()

: 순서가 있는 자료형을 입력 받아 인덱스 값을 포함하는 enumerate 객체를 돌려준다.

eval()

: 실행 가능한 문자열을 입력받아 문자열을 실행한 결괏값을 돌려주는 함수이다.

filter()

: 첫 번째 인수로 함수 이름을, 두 번째 인수로 그 함수에 차례로 들어갈 반복 가능한 자료형을 받는다. 그리고 두 번째 인수인 반복 가능한 자료형 요소가 첫 번째 인수인 함수에 입력되었을 때 반환 값이 참인 것만 묶어서 돌려준다.

lambda()

: 좀 더 간결한 코드를 작성할 수 있다.

hex()

: 정수 값을 입력받아 16진수로 변환하여 돌려주는 함수이다.

id()

: 객체를 입력받아 객체의 고유 주소 값을 돌려주는 함수이다.

input()

: 사용자 입력을 받는 함수이다.

int()

: 문자열 형태의 숫자나 소수점이 있는 숫자 등을 정수 형태로 돌려주는 함수다.

isinstance()

: 첫 번째 인수로 인스턴스, 두 번째 인수로 클래스 이름을 받는다. 입력받은 인스턴스가 그 클래스의 인스턴스인지를 판단하여 참이면 true, 거짓이면 false를 돌려준다.

len()

: 입력값 s의 길이를 돌려주는 함수이다.

list()

: 반복 가능한 자료형 s를 입력받아 리스트로 만들어 돌려주는 함수이다.

map(f, iterable)

: 함수와 반복 가능한 자료형을 입력받아 입력받은 자료형의 각 요소를 함수 f가 수행한 결과를 묶어서 돌려주는 함수이다.

max()

: 인수로 반복 가능한 자료형을 입력받아 그 최댓값을 돌려주는 함수이다.

min()

: max와 반대되는 함수로, 인수로 반복 가능한 자료형을 입력받아 그 최솟값을 돌려주는 함수이다.

oct()

: 정수 형태의 숫자를 8진수 문자열로 바꾸어 돌려주는 함수이다.

open()

: '파일 이름'과 '읽기 방법'을 입력받아 파일 객체를 돌려주는 함수이다. 읽기 방법을 생략하면 디폴트 값인 읽기 전용 모드로 파일 객체를 만들어 돌려준다.

모드	설명
w	쓰기 모드로 파일 열기
r	읽기 모드로 파일 열기
a	추가 모드로 파일 열기
b	바이너리 모드로 파일 열기

ord()

: 문자의 아스키 코드 값을 돌려주는 함수이다.

※ ord 함수는 chr 함수와 반대이다.

pow(x,y)

: x의 y제곱한 결괏값을 돌려주는 함수이다.

range()

: 입력받은 숫자에 해당하는 범위 값을 반복 가능한 객체로 만들어 반환한다.

round()

: 숫자를 입력받아 반올림 해주는 함수이다.

sorted()

: 입력값을 정렬한 후 그 결과를 리스트로 돌려주는 함수이다.

str()

: 문자열 형태로 객체를 반환하여 돌려주는 함수이다.

sum()

: 입력받은 리스트나 튜플의 모든 요소의 합을 돌려주는 함수이다.

tuple()

: 반복 가능한 자료형을 입력받아 튜플 형태로 바꾸어 돌려주는 함수이다.

type()

: 입력값의 자료형이 무엇인지 알려 주는 함수이다.

zip()

: 동일한 개수로 이루어진 자료형을 묶어 주는 역할을 하는 함수이다.

python에서 init.py의 용도

영넨이 — Tue, 7 Jul 2020 18:06:53 +0900

__init__.py 파일은 해당 디렉터리가 패키지의 일부임을 알려주는 역할을 한다.

만약 어떠한 패키지에 포함된 디렉터리(폴더)에 __init__.py 파일이 없다면 패키지로 인식되지 않는다.

이러한 에러가 나왔을때는 어떠한 파일(필자는 echo였음)을 찾지 못하는 것인데.

>>>from 패키지명.파일명. import *

>>> 함수()

를 불러오면 저러한 에러가 뜬다.

어떠한 함수 이름이 정의되지가 않은 것이다.

특정 디렉터리의 모듈을 *를 사용하여 import 할때는 __init__.py 파일에 __all__변수를 설정하고 import할 수 있는 모듈을 정의해 주어야 한다.

여기서 __all__이란?

-> 상위 디렉터리에서 *를 사용하여 import 했을 경우 __init__.py파일에서 echo모듈만 import한다는 의미이다.

그 후 함수를 불러오면 제대로 출력이 가능하다.

파이썬 튜플 한개만 추가 할때

영넨이 — Sat, 4 Jul 2020 16:53:26 +0900

파이썬에서는 튜플이라는 자료형이 있다.

리스트와 거의 비슷하지만 튜플은 ()로 둘러싸고

튜플은 한번 생성된 값을 변경할 수 없다.

이러한 튜플에서 값만 추가하고 싶을때

이러한 에러가 나온다

튜플만 튜플에 연결이 가능하다는건데 ()로 되어있기때문에 당연히 튜플이라고 생각했는데.

int형이다.. 한개만 있을때 튜플로 쓰려면

뒤에 콤마를 붙여주는 것을 잊지말자!

정삭적으로 튜플이 나온다^^

파이썬 함수

영넨이 — Fri, 3 Jul 2020 20:28:16 +0900

절대값

제곱

최댓값

최솟값

-min() 가장 작은 값을 반환해줌-

반올림

내림

올림

제곱근

랜덤 함수

깃허브란?

영넨이 — Tue, 30 Jun 2020 23:54:03 +0900

자신의 컴퓨터에서 작업한 뒤 그 컴퓨터안에서 커밋을 저장하는 것을 우리는 지역 저장소(local repository)라고 부른다.

만약 실수로 지역 저장소를 삭제한다면 그동안 작업물이 사라진다. 즉 이런 작업물을 지역 저장소에만 저장하는 것은 안전하지 않기 때문에 작업하는 컴퓨터가 아닌 다른곳에 저장 공간을 마련한다.

이때 사용하는 것이 원격 저장소이다. 원격 저장소란? 지역 저장소가 아닌 컴퓨터나 서버에서 만든 저장소를 말한다.

원격 저장소는 지역 저장소와 연결되어 있으면서 '백업'과 '협업'이라는 중요한 역할을 한다. 특히 규모가 큰 프로젝트를 진행한다면 다른 사람과 협업해야 하는 경우가 많다. 이때 원격 저장소의 역활이 중요하다. 원격 저장소는 직접 구축할 수 있지만 유지비용이 많이든다. 그래서 인터넷에서 원격 저장소를 제공하는 서비스를 이용하는데, 그중에서 깃과 관련해 가장 많이 사용하는 서비스가 깃허브이다. 깃허브에서는 지역 저장소의 파일을 원격 저장소로 백업을 하고 팀끼리의 소스코드를 공유할 수 도 있다.

출처 : Do it! 지옥에서 온 문서 관리자 깃&깃허브 입문

git bash 작업트리에서 수정한 파일 되돌리기

영넨이 — Mon, 29 Jun 2020 22:40:30 +0900

이러한 vim 파일이 있다.

수정된 파일이 아직 스테이지에 올라가 있지 않고, 작업트리의 변경사항을 취소하려면 restore을 사용하라고 적혀있다.

그러면 작업트리에서 수정한 파일이 변경사항이 취소된다!

또한 스테이지에서 내리고 싶다면

git restore --staged<filename> 이라고 치면된다.

commit 된 파일 을 내리고 싶다면

git reset HEAD^

를 치면 된다.

깃 저장소 만들기

영넨이 — Mon, 29 Jun 2020 22:00:38 +0900

mkdir 로 디렉토리 생성후

cd로 디렉토리에 들어간후

git init를 친다.

ls -la 후 git 디렉터리 생성이 되어 있다.

윈도우 탐색기에서 볼 경우에는 숨김파일 처리가 되어있으므로 숨김파일을 해제하여 보도록한다.

파이썬 문자열 포매팅

영넨이 — Mon, 29 Jun 2020 21:24:10 +0900

'벌써 8시네?'

이러한 문장을 출력한다고 치자.

또 이런 문장을

'벌써 10시네?'

를 출력할때 숫자 8과 10만 변경되었다. 이러한 특정한 값을 변경할때 사용하는 것을 문자열 포매팅 이라고 한다.

쳤을때

a는

값을 반환한다. 여기서 숫자가 아니고 문자열(String)값을 넣으려면

int 값은 %d를 사용하고 String값은 %s를 사용한다.

(변수를 대입할때는 %d를 사용한다)

또한 여러개의 값을 넣을때는 어떻게 사용해야 할까??

이렇게 콤마를 넣어 각각의 값을 구분해주면 된다.

또한 문자열과 정수형 외에도

이렇게 사용하면 된다.

또한 여기서 중요할 점은 %를 사용하고 싶다면

%% 두개를 사용해야 %를 출력할 수 있다.

또한 format 함수도 있다.

이렇게도 사용이 가능하다!

또한 공백 채우기도 가능.

가운데 정렬도 가능하다.

자바를 공부하다가 전혀 보지 못한 함수들이 있어서 신기하다...

------------수정---------------

파이썬 3.6 버전부터는

어떠한 값 앞에 f를 눌러 format 시킬 수 있다.

f"------"

Pycharm 단축키

영넨이 — Mon, 29 Jun 2020 01:08:42 +0900

f12 : 코드 따라가기

ctrl + Alt + left : back

ctrl + Alt + Right : forward

ctrl + / :주석

ctrl + b : 함수 정의 부분으로 이동

alt + b : 단축키 수동 설정

f11 : 북마크 토글

shift + f11 북마크 모두 보기

shift + Ctrl + 1,2,3,4...:번호 지정 북마크 추가

ctrl + 1,2,3,4 ... : 번호지정 북마크 이동

alt + 2 :북마크바

ctrl+d : 라인복제

ctrl + y :라인 삭제

ctrl + shift + 위아래 방향키 : 현재라인 위아래 이동

ctrl + shift + f10 : 현재 소스 실행

alt + shift + f10 : 소스선택 실행

shift + f10 : 최근소스 재실행

ctrl + fhift + f : 전체검색

ctrl + r : 찾아 바꾸기

파이썬으로 할 수 있는 것

영넨이 — Mon, 29 Jun 2020 00:10:33 +0900

시스템 유틸리티 제작

- 메모리 청소나 프로그램 종료같은 시스템 유틸리티를 제작 할 수 있다.

GUI 프로그래밍

- 그래픽 유저 인터페이스를 이용한 프로그램을 만들 수 있다.

C와 C++의 결합이 가능하다.

웹 프로그래밍

- django -> 웹 프레임 워크

수치 연산 프로그래밍

데이터베이스 프로그래밍

데이터 분석, 사물 인터넷

- 주식 등을 분석 할 수 있다.

하지만 파이썬으로는

모바일 프로그래밍과 시스템과 밀접한 프로그래밍 영역은 할 수 없다!

깃&깃허브 깃 명렁어, 리눅스 기본 명령어

영넨이 — Sat, 27 Jun 2020 23:44:06 +0900

윈도우에서 폴더를 리눅스에서는 '디럭터리' 라고 부른다.

리눅스에서 물결 표시는 홈디럭터리에 있다는 의미이다.

명령어	설명
pwd	현재 위치의 경로
ls	디렉터리와 파일 이름이 나옴
clear	화면 정리
-l	상세정보
-a	숨긴파일과 디렉터리
-r	파일의 정렬 순서를 거꾸로
-t	파일 작성 시간 순으로 내림차순
cd	디렉터리 사이를 이동할때
cd ..	현재위치에서 상위 디렉터리로 이동
cd ~	홈 디렉터리로 돌아간다.
mkdir	디렉터리 생성
rm	디렉터리 삭제
rm -r	하위 디렉터리와 함께 삭제
vim	편집기 생성
L.A	vim 상태에서 입력모드로 변경
:wq	w 는 저장 q는 종료
cat	텍스트 문서 내용 확인
cat 파일1,파일2,파일n	파일 n개를 차례로 연결해서 새로운 파일 생성
cat 파일1>>파일2	파일1의 내용을 파일2 끝에 연결합니다.

추가

명령어	설명
git branch	깃에서 브랜치를 확인하는 명령어
git branch <이름>	브랜치 생성
git log --oneline	git의 log에서 한줄에 한 커밋씩 나타내준다.
git checkout <브랜치이름>	해당 브랜치로 이동
git add .	현재 저장소에서 수정된 파일을 한꺼번에 스테이지로
git log --branches	각 브랜치의 커밋을 함께 볼 수 있다.
git log --branches --graph	커밋된 브랜치의 그래프를 볼 수 있다.
git log master..<브랜치이름>	브랜치에만 있는 커밋을 보여준다.
git merge <브랜치이름>	해당 브랜치이름의 안에 파일들을 가져와 병합
git branch -b<브랜치이름>	해당 브랜치 삭제
git reset <커밋해시>	HEAD가 가리키고 있는 브랜치의 최신 커밋을 원하는 커밋으로 지정
git stash	커밋하지 않은 수정 내용을 어딘가에 보관함
git stash list	감춘 파일 목록을 확인하기위해
git stash pop	stash 목록에서 가장 최근 항목을 되돌림
git stash apply	stash목록에 저장된 수정 내용을 나중에 또 사용할때
git stash drop	stash 목록에서 가장 최근 항목을 삭제

추가

명령어	설명
git remote add origin <주소>	원격저장소에 origin(깃허브 저장소 주소)을 추가하는것
git remote -v	원격저장소에 연결되었는지 확인하는 명령어
git push -u origin master	지역저장소의 브랜치를 원격 저장소의 master브랜치로 push (-u)는 지역저장소의 브랜치를 원격 저장소의 master브랜치에 연결하기 위한 것으로 처음에만 사용
git pull origin master	origin(원격저장소)의 내용을 지역저장소 master 브랜치로 가져옴
ssh-keygen	ssh키 생성
git push origin <브랜치이름>	origin에 브랜치 push

깃 설치하는법

영넨이 — Sat, 27 Jun 2020 23:01:17 +0900

사이트 - https://git-scm.com/

Git

git-scm.com

접속!

파일 다운

Next!

Install

윈도우 탐색기에 git이라고 치면 git Bash가 깔려있다.

git이라고 친후 여러 옵션이 표시되면 깃이 제대로 설치된거다.

깃 이란??

영넨이 — Sat, 27 Jun 2020 21:46:30 +0900

1. 버전 관리

깃은 문서를 수정할 때마다 언제 수정했는지, 어떤 것을 변경했는지 편하고 구체적으로 기록하기 위한 버전관리 시스템이다.

2. 백업하기

파일이 유실되기 전에 현재 컴퓨터에 있는 자료를 다른 컴퓨터에 복제 하는것. 이때 백업 공간을 제공하는 인터넷 서비스가 있는데, 이런 서비스가 깃허브 이다.

3. 협업하기

깃을 사용하여 팀원들이 파일을 편하게 주고받으며 일을 할 수 있다.

깃 프로그램 종류

-깃허브 데스크톱

GUI로된 깃 온라인 저장소 서비스이다, GUI로 되어 쉽게 배울 수 있다는 장점이 있다.

-토너스 깃

토너스깃은 윈도우 전용 프로그램으로 윈도우 탐색기의 빠른 메뉴에 추가되는 프로그램이다.

-소스트리

깃의 기본 기능부터 고급 기능까지 사용할 수 있는 프로그램이다.

-커맨드 라인 인터페이스

터미널 창에 직접 명령을 입력해서 깃을 사용하는 방식입니다, 리눅스 명령어를 알아야함!

MySQL 물음표 해결 방법, 인코딩

영넨이 — Mon, 22 Jun 2020 13:03:30 +0900

MySQL 경로로 간다.

경로 -> C:/Program Files/MySQL/MySQL Server 5.7

이경로에 my.ini 파일이 있으면 클릭!

없다면!

C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7 에 있다!! 필자는 여기에 있었다.

->programData입니다!!

클릭 후

default-character-set=utf8

변경

basedir 맞는지 확인 후

character-set-server=utf8

변경 후 저장 합니다.

윈도우 검색기에 '서비스' 검색 후

MySQL5.7 을 다시 시작하고 mysql을 실행하시면 물음표가 사라져 있을껍니다.

이렇게 변경 되어 있으면 성공

putty 명령어 모음

영넨이 — Wed, 17 Jun 2020 21:17:46 +0900

방화벽 설치 확인

rpm -qa | grep firewalld

방화벽 설치 링크 -https://www.lesstif.com/system-admin/rhel-centos-7-firewalld-22053128.html

RHEL/CentOS 7 에서 방화벽(firewalld) 설정하기

포트 추가/변경, IP 추가/변경는 --reload 옵션을 실행해야 반영됨.

www.lesstif.com

방화벽 시작

systemctl start firewalld

방화벽 활성화

systemctl enable firewalld

방화벽 비활성화

sudo systemctl disable firewalld

방화벽 중지

systemctl stop firewalld

포트 추가

firewall-cmd --permanent --zone=public --add-port=3306/tcp

방화벽 리로드

firewall-cmd --reload

사용가능한 포트/서비스

firewall-cmd --list-all

네이버클라우드플렛폼 서버 만들기

영넨이 — Tue, 16 Jun 2020 17:02:15 +0900

네이버 클라우드 플랫폼에 접속을한다.

주소 -> https://www.ncloud.com/

NAVER CLOUD PLATFORM

cloud computing services for corporations, IaaS, PaaS, SaaS, with Global region and Security Technology Certification

www.ncloud.com

로그인을 하시면 오른쪽 상단위에 콘솔을 클릭

Products&Services 클릭후 server를 클릭한다.

서버생성을 클릭!

클릭 후, 자신이 원하는 걸 선택

필자는 MySQL을 선택했다. 지금 서버를 생성하면 3개월 무료 사용할 수 있다.

10만원 들어오는걸로 알고있다.

월요금제는 항상 서버를 켜놓고있으면 월요금제가 싸고, 원할때 마다 키면서 사용하면 시간 요금제가 싸다!

서버이름은 서버에서의 데이터베이스 이름이다.

인증키를 이미 있으면 선택할 수 있고 새로 생성을한다.

필자는 이미 만들어둔 상태지만 신규 ACG를 생성하면 될 것이다.

다음을 누른 후 서버 생성을 클릭하면 서버가 생성된다.

외부 통신 크로스 도메인 해결 방법

영넨이 — Mon, 15 Jun 2020 14:43:54 +0900

CROS 도메인 에러는 외부 자료를 가져올때 발생한다.

-HTTPS에서 HTTP 자료를 가져올때

-서로 다른 도메인에서 자료를 가져올때

만들고 있는 포트폴리오 중에서 동적인 자료를 만드는데 사용할때

크로스 도메인 에러로 다음 자료가 가져와지지 않는다.

해결방법은 3가지로

https://infotake.tistory.com/88

[Javascript] 자바스크립트 Ajax 외부 통신 크로스 도메인 해결 - CORS

촌놈입니다! 웹 개발들 많이 하시죠? 제가 웹 개발을 처음 할때는 IE6 - 익스플로러6 이 대다수 사용하고 있었는데 지금은 대세가 Chrome으로 바뀌고 익스플로러도 Edge 까지 나왔으니 정말 많이 변��

infotake.tistory.com

여기에 잘 나와있다.

필자는 일단 맨 마지막 방법인 jQUERY 기반 플러그인을 사용해보려 한다.

이방법은 너무 바꿀께 많아서

xdomain.js 파일을 다운받아

요청하는 url에 붙여주는 방식을 사용했다.

eclipse 파일 불러오기(import)

영넨이 — Thu, 21 May 2020 09:22:11 +0900

구글링해서 가져온 디자인 템플릿을 eclipse로 가져오고 싶다면 일단

이런 프로젝트 파일이 있는데

dynamic web project에 오른쪽 클릭 -> import -> import

General 에서 file system 선택

가져오기 원하는 파일들의 상위폴더 프로젝트를 폴더선택

전체를 select All 한후 finish

정상적으로 잘들어가진걸 확인할 수 있다.

조치 우선순위 결정(애플리케이션테스트수행)

영넨이 — Wed, 29 Apr 2020 12:48:55 +0900

소프트웨어 테스트 기법

1. 단위 테스트 기법

1) JUnit을 활용한 테스트

java 환경이라면 대부분 JUnit이라는 단위 테스트 프레임워크를 통해 표와 같이 단위 테스트를 할 수 있어야 한다.

2) Mock 테스트

(가) 단위 테스트 시 Mock객체를 사용하여 테스트 하는 기법을 말하며, 특정 기능 또는 모듈에 대한 응답 결과를

미리 정의해 놓고 테스트한다. 이는 특정 모듈이나 기능이 완벽히 개발 완료되지 않은 상태에서도 진행할 수 있다.

(나) 테스트 전용 객체를 테스트 더블 이라고 부르며, 이는 테스트를 위해 실제 객체를 대신해서 사용되는 용어이고 객체 유형은 표와 같다.

결함관리(애플리케이션테스트수행)

영넨이 — Wed, 29 Apr 2020 12:42:29 +0900

결함의 정의

1. 결함은 프로그램과 명세서 간의 차이, 업무 내용 불일치이다.

2. 결함은 기대 결과와 실제 관찰 결과 간의 차이이다.

3. 시스템이 사용자가 기대하는 타당한 기대치를 만족시키지 못할 때 변경이 필요한 모든 것은 결함이다.

결함관리 프로세스

1. 결함관리 계획

결함관리 계획은 전체 프로세스에서 결함관리에 대한 일정, 인력, 업무 프로세스를 확보하여 계획을 수립하는 것을 말한다.

2. 결함 기록

테스터는 발견된 결함에 대한 정보를 결함관리 DB에 기록한다.

3. 결함 검토

등록된 결함에 있어서 주요 내용을 검토하고, 결함을 수정할 개발자에게 전달한다.

4. 결함 수정

개발자는 할당된 결함의 프로그램을 수정한다.

5. 결함 재확인

테스터는 개발자가 수정한 내용을 확인하고 다시 테스트를 수행한다.

6. 결함 상태 추적 및 모니터링 활동

결함관리 팀장은 결함관리 데이터베이스를 이용하여 대시보드 또는 게시판 형태의 서비스를 제공한다.

7. 최종 결함 분석 및 보고서 작성

발견된 결함에 대한 내용과 이해관계자들의 의견이 반영된 보고서를 작성하고 결함관리를 종료한다.

결함의 상태 및 추적

결함은 여러 상태를 가지고 있으며, 이 상태의 변화를 지속적으로 추적 관리하는 것이 결함관리의 주요 작업중 하나이다.

1. 결함 등록

테스터와 품질관리(QA) 담장자에 의해 결함이 처음 발견되어 등록되었지만, 아직 분석이 되지 않은 상태이다.

2. 결함 검토

등록된 결함을 담당 모듈 개발자, 테스터, 프로그램 리더, 품질 관리(QA) 담당자와 검토하는 상태이다.

3. 결함 할당

결함의 영향 분석 및 수정을 위해 개발자와 문제 해결 담당자에게 할당된 상태이다.

4. 결함 수정

개발자에 의해 결함 수정이 완료된 상태이다.

5. 결함 조치 보류

수정이 필요한 결함이지만 현재 수정이 불가능해서 연기된 상태로서 우선순위, 일정 등을 고려하여 재오픈을 준비하는 상태이다.

6. 결함 종료

발견된 결함이 해결되고 테스터와 품질 관리(QA) 담당자에 의해 종료 승인을 한 상태이다.

7. 결함 해제

테스터, 프로그램 리더, 품질 관리 담당자가 결함을 검토한 결과, 결함이 아니라고 판명된 경우이다.

결함 분류

결함은 여러 가지 유형으로 나뉘며, 결함을 분석하는 단계에서 이러한 유형을 나누어야 한다. 결함 유형은 시스템 결함, 기능 결함, GUI 결함, 문서 결함 등 크게 4가지 유형으로 분류된다.

1. 시스템 결함

비정상적인 종료/중단, 응답 시간 지연, 데이터베이스 에러 등 주로 애플리케이션 환경과 데이터베이스 처리에서 발생하는 결함을 말한다.

1) 비정상적인 종류/중단

특정 기능 실행 시 응용 프로그램의 작동 정지, 종료, 시스템 다운이 되는 경우이다.

2) 응답 시간 지연

응용 프로그램 작동 후 조회 또는 보고서 출력 시 지연되는 경우와 메모리 부족, 하드웨어와 소프트웨어의 비일관성

으로 발생되는 경우이다.

3) 데이터베이스 에러

응용 프로그램 작동 후 사용자 데이터의 등록, 수정, 삭제, 조회가 정상적으로 작동하지 않는 경우이다.

2. 기능 결함

사용자의 요구사항 미반영/불일치, 부정확한 비즈니스 프로세스, 스크립트 에러, 타 시스템 연동시 오류 등 기획, 설계, 업무 시나리오 단계에서 발생된 결함을 말한다.

1) 요구사항 미반영/불일치

요구사항에 명시된 기능이 응용 프로그램에 구현되지 않은 경우와, 다르게 구현되어 작동하는 경우이다.

2) 부정확한 비즈니스 프로세스

기능 자체는 수행되나 내부 프로세스 로직의 문제로 부정확한 결과를 내는 경우이다.

3) 스크립트 에러

특정 기능 실행 시 웹 브라우저에서 스크립트 오류가 발생하는 경우이다.

4) 타 시스템 연동 시 오류

기존 시스템과의 연동을 통해 데이터를 주고받는 과정에서 오류가 발생하는 경우이다.

3. GUI 결함

GUI 결함은 응용 프로그램의 UI 비일관성, 부정확한 커서/메시지, 데이터 타입의 표시 오류 등으로 사용자 화면 설계에서 발생된 결함을 말한다.

1) 응용 프로그램 UI 비일관성

프로젝트에서 정의한 UI 표준과 상이하게 구현된 경우이다.

2) 부정확한 커서/메시지

커서의 위치가 입력 대상의 첫 번째 필드에 위치해 있지 않거나, 탭 시퀀스가 순차적으로 동작하지 않는 경우, 각 기능에서 제공하는 메시지 내용이 부정확한 내용을 보여주는 경우이다.

3) 데이터 타입의 표시 오류

입력 필드에 지정된 형식과 다르게 입력해도 저장이 되는 경우와 입력 필드에 유효하지 않은 데이터(Invalid Data)를 입력했을 때 오류가 나는 경우이다.

4. 문서 결함

기획자, 사용자, 개발자 간의 의사소통과 기록이 원활하지 않은 경우에 발생하는 결함으로 사용자의 온라인/오프라인 매뉴얼의 불일치, 요구사항 분석서와 기능 요구사항의 불일치로 인한 불완전한 상태의 문서의 경우를 말한다.

테스트 수행(애플리케이션테스트수행)

영넨이 — Wed, 29 Apr 2020 12:21:31 +0900

테스트의 개요

테스트 과정에 필요한 역할은 소프트웨어 아키텍트와 테스트 매니저이다. 그림과 같이 두 역할은 소프트웨어 생명 주기(Life Cycle)의 V 모델에서 각각 좌측과 우측의 핵심 역할을 담당하고 서로 보완 관계에 있다.

소프트웨어 생명 주기는 요구사항, 분석, 디자인, 구현 또는 개발 순으로 진행되며, 프로젝트 특성과 방법론에 따라 반복적(Iteration)으로 수행하는 경우도 있다.

테스트는 단위 테스트, 통합 테스트, 시스템 테스트, 인수 테스트의 순으로 진행된다.

1. 프로젝트 수행 단계에 따른 테스트의 분류

1) 단위 테스트

작은 소프트웨어 단위(컴포넌트 또는 모듈)를 테스트하는 것으로서, 일반적으로 개발자 자신에 의해 행해진다. 과거에는 시간 부족을 이유로 단위 테스트가 생략되었으나 최근에는 개발 도구의 발전으로 개발 과정 중에 자동으로 진행된다. 단위 테스트는 아주 중요한 부분이므로 개발 도구에서 지원하지 않아도 반드시 수행해야 한다.

2) 통합 테스트

모듈 사이의 인터페이스, 통합된 컴포넌트 간의 상호 작용을 테스트하는 것으로, 하나의 프로세스가 완성된 경우 부분적으로 통합 테스트를 수행하는 경우도 있다.

3) 시스템 테스트

통합된 단위 시스템의 기능이 시스템에서 정상적으로 수행되는지를 테스트 하는 것으로 성능 및 장애 테스트가 여기에 포함된다.

4) 인수 테스트

일반적으로 최종 사용자와 업무에 따른 이해관계자 등이 테스트를 수행함으로써 개발된 제품에 대해 운영 여부를 결정하는 테스트로, 실제 업무 적용 전에 수행한다.

프로젝트 수행 단계에 따른 테스트의 접근 방법

1. 단위 테스트

테스트 가능한 단위로 작게 분리된 소프트웨어 내에서 결함을 찾고 기능을 검증하는 테스트 활동이다.

1) 특징

구조적 테스트, 기능성 테스트, 리소스 관련 테스트, 강건성 테스트 등 특정 비기능성 테스트 등이 포함되어 수행되며, 컴포넌트 명세, 소프트웨어 상세설계, 데이터 모델 명세 등을 이용하여 테스트한다.

2) 방법과 목적

단위 테스트는 구조 기반과 명세 기반 테스트로 나누어지며, 표 와 같이 기본적으로 개발된 코드 및 모듈의 범위 내에서 정상적인 작동과 사용자의 요구사항 등을 테스트하는 데 목적이 있다.

(가) 구조 기반은 업무 단위별 제어 흐름과 조건 결정에 따른 결과를 테스트하는 데 목적이 있다.

(나) 명세 기반은 동등 분할과 경계 값 분석을 위하여 사용자의 입력, 출력, 내부 이벤트 등을 확인하는 데 목적이 있다.

2. 통합 테스트

통합 테스트는 컴포넌트 간 인터페이스 테스트를 하고 운영체제(OS), 파일 시스템, 하드웨어 또는 시스템 간 인터페이스와 같은 각각 다른 부분과 상호 연동이 정상적으로 작동하는지 여부를 테스트한다.

1) 특징

일반적으로 빅뱅 방식보다는 순차적(Incremental) 형태와 아키텍처에 대한 이해를 바탕으로 진행한다.

2) 종류

빅뱅, 상향, 하향, 샌드위치, Central, Collaboration, 레이어 통합 등의 테스트가 있다.

3. 시스템 테스트

컴퓨터 시스템을 완벽하게 검사하기 위한 목적 또는 성능 목표를 가지고 테스트한다.

1) 특징

시스템 테스트는 개발 프로젝트 차원에서 정의된 전체 시스템의 동작과 관련되어 있다. 환경 제한적 장애 관련 리스크를 최소화하기 위하여 실제의 최종 사용자 환경과 유사하게 시스템 성능, 관련된 고객의 기능, 비기능적인 요구사항 등이 완벽하게 수행 되는지를 테스트하며, 이때 요구사항 명세서, 비즈니스 절차, 유스케이스, 리스크 분석 결과 등을 이용한다.

2) 테스트 방법

4. 인수 테스트

테스트 자동화 도구

1. 배경

소프트웨어 테스트는 소프트웨어 개발에 소요되는 총 시간과 비용의 절반 이상을 차지하기도 할 정도로 많은 자원이 투입되는 프로세스이다. 따라서 테스트의 정확성을 유지하면서 시간과 비용을 줄일 수 있는 자동화 도구가 매우 중요하게 되었다.

2. 테스트 자동화

1) 테스트 자동화의 개념

테스트 자동화란 사람이 하던 반복적 테스트 절차를 자동화 도구를 활용하여 준비, 구현, 수행, 분석 등을 스크립트 형태로 구현함으로써, 시간과 인력 투입의 부담을 최소화 하면서 운영 중인 시스템의 모니터링 또는 UI가 없는 서비스의 경우에도 정밀한 테스트가 가능하도록 하는 것이다.

2) 테스트 도구의 장점

(가) 테스트 데이터의 재입력과 재구성 같은 반복 작업의 자동화를 통하여 테스트 인력과 시간을 최소화한다.

(나) 향상된 요구사항 정의, 성능 및 스트레스 테스트, 품질 측정을 최적화한다.

(다) 빌드확인, 회귀, 다중 플랫폼 호환성, 소프트웨어 구성, 기본 테스트 등의 향상된 테스트 품질을 보장한다.

3) 테스트 도구의 단점

(가) 도입 후 테스트 도구 전문가를 양성 또는 고용이 필요하며, 초기에 프로세스 적용에 대한 시간, 비용, 노력에 대한 추가 투자가 필요하다.

(나) 비공개 상용 소프트웨어의 경우 고가이며, 인력과 교육에 대한 유지관리 비용이 높다.

4) 테스트 자동화 수행 시의 고려사항

(가) 테스트 절차를 고려하여 재사용 및 측정이 불가능한 테스트 프로그램은 제외해야 한다.

(나) 설계기준 고려하여 반복적인 빌드에서 스크립트 재사용성이 가능해야 한다.

(다) 도구의 한계성으로 모든 수동 테스트 과정을 자동화 할 수 있는 도구는 없다.

따라서 용도에 맞는 적절한 도구 사용이 필요하다.

(라) 도구 환경 설정과 도구 습득 기간을 고려하여 프로젝트의 지연을 방지해야 한다.

(마) 테스트 엔지니어 늦은 투입은 프로젝트의 이해 부족으로 불완전한 테스트를 초래할 수 있으므로, 적절한 투입

시기와 계획을 프로젝트 초기에 수립해야 한다.

3. 테스트 도구 평가방법 및 요소

UI테스트(화면 구현)

영넨이 — Mon, 27 Apr 2020 12:47:35 +0900

사용성 테스트(Usability Test)

1. 목적

1) 사용성 테스트 기법은 UI 테스트에 대한 보편적인 방법으로, 크게 사용성 테스트에 대한 계획 수립, 사용성 테스트 설계, 사용성 테스트 수행과 결과 검토로 구분하여 진행된다.

2) 사용자의 제품 만족도 제고, 제품의 완성까지의 노력 대비 높은 효율성, 개발 생산성 대비 낮은 에러, 쉬운 학습 이해도, 높은 품질의 완성도 상승, 사용자 실수 최소화 등의 효과를 달성할 수 있다.

2. 특징

1) 사용자가 웹 사이트를 사용하는 것을 전제로 분석하여 사이트 구성 메뉴의 문제점과 요구사항의 반영 여부를 점검하는 것이다.

2) 웹 사이트가 개발된 조건을 바탕으로 사용자가 접근하고 이용하는 측면에서 선호할 만한 웹 사이트의 기능을 테스트하는 것이다.

3) 사용자의 요구사항에 맞는 웹사이트를 만들어 내기 위하여 구현 전체 절차에 사용자의 재 요구사항이 반영되도록 하는 것이다.

3. 사용성 테스트의 주의사항

1) 사용성에만 치중한 나머지 고객의 감성적인 측면에 그칠 수 있다.

2) 기본 기능이 정확히 구현되었는지 검사하는 기본적인 기능 테스트에 대한 누락이 발생하지 않도록 주의한다.

3) 테스트에 참여하는 인원이 자율적으로 테스트할 수 있는 환경이어야 좋은 품질 보장이 가능하다.

4) 테스트 할 때 자세한 기능 설명, 구현 방법에 대해서 충분한 테스트가 가능하도록 제공되어야 한다.

5) 테스트가 오랜 시간 진행될 경우 중간에 어떤 사유에서 지연되는지 체크해야 한다.

넨이의 코딩

7. 에이전트 확장성 확보: 멀티 프로바이더(Multi-Provider) 지원 구조 설계

1. 프로바이더 추상 클래스 설계 (base.py)

2. Anthropic Claude 프로바이더 구현 (claude.py)

3. OpenAI 호환 프로바이더 구현 (openai.py)

4. DeepSeek 프로바이더 구현 (deepseek.py)

5. 이름 기반 팩토리 레지스트리 (agent/llm/__init__.py)

6. 정리 및 의의

6. 에이전트 코드 리팩터링: 계층 분리와 이벤트 기반 루프

1. 변경된 폴더 구조

2. 1단계: LLM 프로바이더 분리 (agent/llm)

3. 2단계: 도구(Tools) 모듈화 및 레지스트리 (agent/tools)

4. 3단계: 이벤트 기반 루프 구현 (agent/loop)

5. 4단계: 백엔드 진입점 및 터미널 출력 (ui/backend)

6. 느낀 점

5. Python으로 병렬 도구 호출(Parallel Tool Use) 구현하기

1. 병렬 도구 호출(Parallel Tool Use)이란?

2. 인자가 있는 신규 도구 추가 (add_numbers)

3. 실행 및 결과 확인

마무리하며

4. Python으로 Tool Use 루프 구현하기

1. Tool Use 루프란?

2. 파이썬 코드 구현 (loop.py)

3. 실행 및 결과 확인

마무리하며

3. Python으로 Claude API 호출하기

2. HTTP로 Claude API 호출하기

1. 언리얼에서 동작하는 테스트 AI 에이전트 만들기

1. Unreal Engine 플러그인 만들기 (NavMesh Export 하기)

깃허브 300mb 무시하고 push 하는 방법

운영체제 들어가기_1

JPA 저장을 했는데, 데이터가 없는 경우

Compilation Error zip END header not found

React + Electron 배포 시 빈 화면 출력, HashRouter 설정, Router설정

Spring ajax json 및 데이터 가져오기

UnsatisfiedDependencyException,BeanCreationException,IllegalArgumentException [spring boot 에러]

Spring boot) mybatis 사용하기(mysql)

Spring message properties 메시지 설정하는 법

[oracle] 오라클 8080포트번호 변경 방법,포트번호 변경법

[Spring] @Autowired 애노테이션

Intellij 인텔리제이 한글 깨짐 해결 방법

안드로이드 새로운 뷰 만드는 법

Fragment 로 activity 화면에 보여주기

안드로이드 Parcelable 의 오브젝트 전달법

javascript json파일 읽어오기

(2) 머신러닝을 사용하여 닮은꼴 연예인 학습시키기

(1) Python으로 웹상의 이미지 가져오기

Python 네이버 실검 크롤링

파이썬 pickle 모듈

파이썬 내장 함수 모음(python function)

python에서 __init__.py의 용도

파이썬 튜플 한개만 추가 할때

파이썬 함수

깃허브란?

git bash 작업트리에서 수정한 파일 되돌리기

깃 저장소 만들기

파이썬 문자열 포매팅

Pycharm 단축키

파이썬으로 할 수 있는 것

깃&깃허브 깃 명렁어, 리눅스 기본 명령어

깃 설치하는법

깃 이란??

MySQL 물음표 해결 방법, 인코딩

putty 명령어 모음

네이버클라우드플렛폼 서버 만들기

외부 통신 크로스 도메인 해결 방법

eclipse 파일 불러오기(import)

조치 우선순위 결정(애플리케이션테스트수행)

결함관리(애플리케이션테스트수행)

테스트 수행(애플리케이션테스트수행)

UI테스트(화면 구현)

5. 이름 기반 팩토리 레지스트리 (agent/llm/init.py)

python에서 init.py의 용도