TIL_220614_팀 프로젝트 django

길면서도 짧았던 10일간의 django 팀 프로젝트가 끝이 났다.

 

많이 아쉬웠던 점도 있었고, 충분한 역량과 나 자신 스스로 정말 열심히 했나? 라는 생각이 드는 시간이였다.

늘 대단한 캠퍼 사람들의 역량을 확인하면서 동기부여도 받지만, 그만큼이나 따라가지 못하는 내 자신에게 실망한 일이 여러번 있었다.

 

 

그래도..

 

그나마 다행이라면 나는 포기하지 않았고, 성취감을 얻었고, 재미를 얻었다.

 

이 다음의 나는 더 재미있게 즐기고 있는 나 자신을 꿈꾸며 열심히 해보고자 한다.

 

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KPT 회고

KEEP

협업

• 조금 더 상세한 와이어 프레임 작성. (색상 코드 포함)
• 화면 공유를 통해 즉석에서 상황을 공유하고 함께 확인
• 전 프로젝트보다 향상된 수준의 git 사용 (부담 없는 병합)
• 적극적인 팀원 활용(튜터님에게 가기 전에 팀원에게 묻기)
• 역할 분담 시 자신 없는 부분 위주로 배정
• 사전 계획한 팀 일정대로 프로젝트 진행
• 각 담당 기능 별 체크리스트 작성(기획)

기술

• 기존에 배우지 않은 장고 기능 활용
• VScode의 Live Share 기능 체험
• 파일의 체계적인 분할 ( Css, HTML )
• 최근 학습 내용을 적극적으로 프로젝트에 적용
  • url name 활용
• 향상된 파이썬 문법 사용 ( 함수의 인자 형식 )
• 프론트 관련은 클론 코딩 활용

 

PROBLEM

협업

• git issue 기능을 활용하지 못함
• API문서 활용 및 최신화 부족
• 각자 다른 불러올 파일의 경로 ex) wine_data.csv
• 팀원 개개인의 일정 관리 미흡

기술

• 네이밍 방식 ( 함수, url, css 클래스 )
• aws 배포 실패

 

TRY

협업

• git issue 체계적으로 사용
• git commit시 본인 해당 파일만 선택

기술

• VScode의 Live Share 기능 활용 ( 동시 코드 작성 )
• 부트스트랩 활용 ( 백엔드에 집중 )
• postman 활용 ( JsonResponse )
• 배포 하기 ( aws )

 

느낀점

• 나**
  • 지난 프로젝트에 비해 매끄럽게 진행되었다. 강의와 거북이반, 특강 등에서 배운 내용의 활용도가 올라갔다. 학습한 내용 외의 기술들을 사용한 부분은 좋았으나 기초적인 수준에 머물렀던 점이 한계라고 느껴졌다. 장고가 제공하는 툴 들을 모르다 보니 로직으로 해결하기 위해 코드가 지저분해졌다. 파이썬의 객체지향 방식을 적절히 활용하지 못했다. 프로젝트 예상 일정에 크게 벗어나지 않아 후반 작업의 부담이 덜 했다.
• 한**
  • 이번 프로젝트 기간이 지난번에 비해 길었지만, 중간에 AWS 강의를 듣는 시간 등 할 게 생각보다 많아서 시간이 많다고 느끼지 못하였다. 강의도 완강하지 못하여 시간이 남는 대로 수강 예정…. Django에 배우지 않은 기능들이 많다는 걸 알게되었고, 기회가 되면 그 기능들을 활용하는 것을 생각해보았다.
• 이동현
  • Try 를 통해 기획을 보강하고 개선된 방향으로 프로젝트를 임할 수 있었음. django 의 백엔드 기능들을 사용하면서 아직까지도 이해가 부족하고 미숙하지만, 배우고 응용하면서 제대로 활용하는 성취감과 재미를 느낄 수 있었음. 프로젝트 진행 중에 AWS 강의와 병행하는 것이 쉽지 않았음. 거북이반을 통해 프로젝트에 큰 도움이 되었음. 강의 내용의 기능 뿐만 아니라 실무에 도움이 될 수 있는 내용들로 배울 수 있었음 팀원을 통해 프로젝트 진행하는데 있어 이해를 도움 받고, 많은 배움을 얻었음. 자신이 원하는 기능을 구현하기 위한, 지금보다 더 적극적인 질문과 자세로 임할 필요가 있음.

 

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팀 프로젝트의 중점 구현 기능

실시간 크롤링(이미지)

- 기능 설명 : 많은 데이터 정보를 불러오는 부담이 커서 실시간 크롤링으로 정보를 가져옴.

- 포인트 : 함수의 인자값으로 리스트로 감싸진 오브젝트를 넣을 수 있음. (target_wines)

- 코드

def wine_crawling(target_wines):
    for target_wine in target_wines:

        name_split_list = target_wine.name.split(',')
        search_name = '+'.join(name_split_list)
        year = target_wine.year
        url = f'https://www.vivino.com/search/wines?q={search_name}+{year}'

        headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.114 Safari/537.36'}
        wine = requests.get(url, headers=headers)
        soup = BeautifulSoup(wine.content, 'html.parser')

        if target_wine.av_rating == 0:
            try:
                wine_av = soup.select_one('.average__number').text
                wine_av = wine_av.strip('\n')
                if wine_av == '—':
                    wine_av = str(0.0)
            except:
                wine_av = 0.0
        else:
            wine_av = target_wine.av_rating

        try:
            target_element = soup.select_one('figure')['style']
        except:
            target_element = 0.0
        try:
            img_url = re.findall('\(([^)]+)', target_element)
            img_url = img_url[0].replace('//', '')
        except:
            img_url = 0.0

        try:
            target_wine.av_rating = wine_av
            target_wine.img_url = img_url
            target_wine.save()
        except:
            pass

    return target_wines

 

별점 기능

- 기능 설명 : 리뷰가 달리면서 실시간으로 사용자간의 리뷰 데이터를 받아 평점을 평균화하여 업데이트 기능 적용

- 코드

# wine정보에서 av_rating 변경
        rating_list = RatingModel.objects.filter(wine=wine)
        rating = 0
        for i in range(0, len(rating_list)):
            rating += rating_list[i].rating
        
        wine.av_rating = rating/len(rating_list)
        wine.save()

 

유사도 결정

- 기능 설명 : ITEM 기반 유사도 기능을 체택, 약 8000개의 데이터를 각각의 정보와 유사도를 비교해서 원하는 정보를 출력.

- 코드

def similarity(id):
    sim = []
    for i in range(0, len(tmp)):
        sim.append(cos_sim(tmp.iloc[id-1].values, tmp.iloc[i].values))

    coss = pd.DataFrame({'id' : df['id'][0:].tolist(), 'sim' : sim})

    sim_wines = pd.concat([df.reset_index().drop('index', axis=1), coss.drop('id', axis=1)], axis=1).sort_values(by=['sim'], ascending=False)[1:20]
    
    return sim_wines

 

사용자 함수 정의

- 기능 설명 : enumerate 를 사용하려 했으나, 기능이 적용되지 않아 사용자 함수를 정의하여 인덱스를 사용.

- but : 함수 인자값으로 오브젝트를 사용, 인덱스 함수를 사용하지 않게 됨.

- 코드

# templatetags/index.py

from django import template
register = template.Library()

@register.filter
def index(indexable, i):
    return indexable[i]

 

django messages 기능 사용

- 기능 설명 : html 에 메세지 정보를 출력하고자 기능 사용.

- info 이외에도 여러 타입 사용 가능

- 코드

# settings.py
INSTALLED_APPS = [
    'django.contrib.messages',
]

# views.py
messages.info(request, '공백은 입력할 수 없습니다.')