7월의 첫날! 7월은 토르 러브앤썬더 개봉하는날! 7월 6일를.. 기다리고있다😊 흐흐 개봉하면 보러가야징 잡설은 그만하고 오늘은 유저 상세정보를 DTO에 매핑하면서 일일이 매핑해주기 정말 귀찮다는 생각을 하고 있어서 구글링을 해 보았다! 매핑같이 단순한 작업을 반복하길 꺼려한다면 ModelMapper나 MapConstruct를 쓰는 것 같다 하지만 이렇게 라이브러리를 막 가져다 쓰는 것은 리스크가 있을 법 해 좀 더 구글링하던 와중 인프런 질답에서 https://www.inflearn.com/questions/15292 직접 매핑을 해주는 것이 컴파일 시점에 오류를 체크하는 면에서 더 낫다는 답변을 보게 되었다! 일단 스프링 고인물이 되고 나서 차근차근 써 보는게 낫겠다는 결론을 내렸다.. 허허

https://tech.io/playgrounds/929/reactive-programming-with-reactor-3/Intro Introduction to Reactive Programming - Reactive Programming with Reactor 3 Explore this playground and try new concepts right into your browser tech.io 해당 링크를 통해 공부하며 정리했습니다! 구글 번역과 상상력으로 정리한 것이라 틀릴 수 있습니다😢 Reactor 3는 JVM에 Reactive Programming 패러다임을 제시하는 라이브러리다. 왜 리액트 프로그래밍을 쓸까? 리액트 프로그래밍은 비동기 파이프라이닝 처리를 위해 선언적 프로그래밍(함수형 프..

TIL이 자꾸 밀린다😢 프로젝트 회의록에 작성하는 것처럼 메모처럼 작성할 예정이다! 내가 맡은 부분의 큰 맥락은 API를 써서 유용한 정보를 추출하는 것인데 1. 검색 API를 통해 업체의 정보를 검색하고, 해당 업체의 카테고리를 추출해서 정보를 저장하기 2. 공공 API를 파싱해서 DB에 저장하기 3. 지도 API를 구현하기(이건 조금 더 회의가 필요할 것 같다..허허) [오늘 한 일] 알고리즘 발표 - 백준(달팽이는 올라가고 싶다) 정적 팩토리 메서드 정리 WebClient 공부 👉 답이 없다😔 아니 WebClient 공부하려면 WebFlux 알아야 되고 WebFlux 알려면 Reactive Programming 알아야 된다 어? 그럼 functional Programming 잘해야돼🙃 그래서 결국 ..

이펙티브 자바를 찍먹하면서 정적 팩토리 메서드에 대해 정리할 필요성을 느꼈다. 예시를 보기 전까지는 뭔지 잘 몰랐다😅 허허 정적 팩토리 메서드란 객체 생성의 역할을 하는 클래스 메서드이다 그리고 객체 생성을 캡슐화하기 위해서 사용된다. * 디자인 패턴에서의 팩토리 패턴과 일치하지는 않는다고 한다 사용 방식 정적 팩토리 메서드 사용 전 Foo x = new Foo(); 정적 팩토리 메서드 사용 후 Foo x = Foo.create(); 정적 팩토리 메서드의 예시 valueOf String number = String.valueOf(10); getInstance : 할당된 하나의 인스턴스(메모리)를 계속 쓰는 방식 - 싱글톤 패턴에서 사용된다 public class Instance { static Insta..

오늘부터 구현시작! 사실 좋은건지 안 좋은건지 모르겠다 근데 공부 & 기록하면서 기술 써먹는 재미가 있는 것 같다! 허허 그리고 오늘은 공공 API 써먹는 날! ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); //private field라서 설정해줘야 한다. objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.FIELD, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); objectMapper에서 private 필드에 접근하게 되면 다 null값으로 보내는 오류가 있었는데, 이를 제대로 가져오기 위해서 visibility를 설정해주어야 한다.

[오늘의 일정] REST API, ERD 설계(진행중) 구현 역할 분담(미뤄질 것 같음) [프로젝트 진행 상황 간략하게 정리 + 주절거리기] 우리가 원하는 틀에 맞추어 새로 데이터를 쌓는 것 보다 외부에서 데이터를 가지고 와서 가공하는 것이 더 어려운 것 같다. 특히나 외부 데이터의 양이 방대하고 품질이 좋지 못하면 더 어려움이 생긴다. 😅 지금 그 문제점이 진행을 더디게 만드는데, 어떻게 고품질의 데이터를 수집하며, 원하는 대로 가공할 지 계속 고민중이다. 이런 경우에는 1. 데이터의 범위를 줄인다 (우리 프로젝트를 예로 들자면 전국의 데이터에서 👉 서울, 경기권의 데이터로 범위를 한정) 2. 외부의 데이터를 제한한다 (순수하게 우리의 데이터로 서비스하자) 이 두 가지 일 것이다. 이전 프로젝트를 진행..