군침이 싹 도는 코딩

1. VS code 에서 Dockerfile을 만든다. FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.9 COPY . ${LAMBDA_TASK_ROOT} COPY requirements.txt . RUN yum -y install gcc RUN pip3 install -r requirements.txt --target "${LAMBDA_TASK_ROOT}" CMD ["app.handler"] 2. VS code 에서 .dockerignore 파일을 만든다. __pycache__/ .git/ .serverless/ .gitignore .dockerignore serverless.yml 두 파일을 만들때 대소문자 구별해서 똑같이 만든다 3. VS code 에서 serverless.yml로 ..

인덱스(Index)란? Index는 RDBMS ( 관계형 데이터베이스 관리 시스템 ) 에서 테이블에 대한 검색속도를 높여주는 자료 구조를 말하며 테이블내에 1개 또는 다수의 컬럼을 이용해 생성 가능합니다. 인덱스를 적용하지 않은 컬럼의 경우 검색을 할때 레코드를 처음부터 끝까지 다 읽으면서 검색 조건과 맞는지 비교해서 찾는데 이것을 'Full Table Scan' 이라고 한다 'Full Table Scan' 은 가장 느린 Scan 방법이며 전체 데이터를 읽는 과정에서 많은 자원을 소모하게 된다. 특정 테이블의 컬럼을 인덱싱 ( Indexing ) 하면 검색을 할 때 테이블 레코드를 전부 확인하는게 아닌 인덱싱 되어 있는 자료 구조를 통해서 검색되기 때문에 검색 속도가 빨라진다 흔히 우리가 보는 책의 '목..

# 자동배포중에 오류가 난 상황 - 해당 오류는 surprise 라이브러리가 AWS lambda의 쓰레드 호환성 때문에 발생한 에러였다 이것을 해결하기위해 먼저 해당 라이브러리를 도커 이미지로 만든 뒤 그것을 AWS ECR을 통해 Lambda로 배포하게 하였다 그 뒤 serverless key를 발급 받아 GitHub Actions로 CI/CD 구축을 해 자동배포하게 만들었다 # 배포가 완료된 모습 도커 이미지로 배포하는 법은 해당글을 참고 도커 이미지로 배포하는 법 1. VS code 에서 Dockerfile을 만든다. FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.9 COPY . ${LAMBDA_TASK_ROOT} COPY requirements.txt . RUN yum -y ins..

# 작업하는 콜렉션에 삼점버튼을 누른 후 View documentation 을 누른다 # 해당 API에 대한 파라미터 설명이나 코맨트를 남긴 뒤 Publish 를 눌러준다 # 열린 창을 밑으로 스크롤해서 Publish를 누른다 # URL을 눌러 확인한다 # 완료된 모습

# 레파지토리를 새로 만들거나 공용으로 쓸 레파지토리에서 Settings > Collaborator > Add people 을 누른다 # 깃허브 닉네임이나 깃허브 이메일주소로 초대한다 안드로이드 스튜디오 협업

이 방법은 깃허브 레파지토리에 콜라보레이터로 초대받은사람을 기준으로 작성한다 # 먼저 브랜치를 생성한다 # 브랜치를 생성 후 생성한 브랜치로 바꾸고 저장소 주소를 복사한다 이후 두가지 방법으로 나뉜다 1. 작업을 하지 않고 있을때 방법 # 안드로이드 스튜디오를 켜서 Get from VCS 를 누른다 # 복사한 주소를 URL 칸에 붙여넣고 클론을 누른다 # 하단에 브랜치를 자신의 브랜치로 선택하고 체크아웃을 누른다 # 브랜치가 바뀐것을 확인한 뒤 소스코드를 수정하고 커밋 푸시를 한다 이때 merge 가능하다고 떠도 merge는 하지말자 # 깃허브 저장소로 돌아와서 Pull requests > New pull request 를 눌러 merge 요청을 한다 2. 작업을 하고 있을때 방법 # 작업중에 이것을 하..

{ "result": "success", "items": [ { "id": 18, "title": "점심", "datetime": "2023-03-11T17:30:00", "content": "맛있는 점심3", "createdAt": "2023-01-06T04:02:42", "updatedAt": "2023-01-06T04:02:42" }, # 해당 예시처럼 결과를 가져와서 리사이클러뷰에 표시하는법을 알아보자 package com.mugoori.memoapp.model; import java.io.Serializable; import java.util.List; public class MemoList implements Serializable { private String result; private L..

{ "email": "lll@naver.com", "password": "1234", "nickname": "Mue" } { "result": "success", "access_token": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJmcmVzaCI6ZmFsc2UsImlhdCI6MTY3NTkwNzE0NiwianRpIjoiNzA1MGZjYTItMjc5ZS00MDU2LWFkYmEtNDQzMjRlNzM4ZjRlIiwidHlwZSI6ImFjY2VzcyIsInN1YiI6MTMsIm5iZiI6MTY3NTkwNzE0Nn0.xNmzizM7Aqfl4dmKYGceHHgR67pgMM1DHeJwHDPpclo" } # POST 형식의 이러한 body 데이터를 주면 아래와 같이 답을 해주는 API를..