22.11.10)Client와 알고리즘을 배운9일차

#오늘 배운 것

 

GET/POST

서비스(서버)가 돌아가는 원리(Get,POST) = 요청(requests) 제공 (response)

요청은 url로 전달한다. 브라우저는 요청하기 위한 도구.

버튼을 누르면 버튼 안 url을 요청하고 서버는 매핑하는 url을 제공(render)한다.

toast방식으로 아이디/패스워드를  url을 서버에 보내게된다. > 서버에 맞는 정보를 찾아 브라우저에 보낸다.(rendering도 같이 제공)

venv (가상 컴퓨터) : 가상환경에 따라 컴퓨터 세팅이 다를수 있으니 사용.

서버가 돌아가는 것을 쉽게 설명한 그림

내 컴퓨터를 지정할 때 로컬호스트로 지정한다. ip 127.0.0.1

로컬호스트로 지정한 서버 중 여러가지 프로그램 중 하나가 app.py

 

프레임워크 : 개발에 집중할 수 있도록 도와준다.

@app.route('/') : 어디로 가야할지 정해주는 것.(경로)

포트:5000 - 모든걸 다 막고 일부만 노출시키는 것.나라의 항구라 비유하면 편하다. 항구의 이름을 구분하기 위한 번호.

서버-클라이언트에게 템플릿을 준다.

return reder_template('index.html) > index라고 적힌 html을 reder_template을 통해 서버에 return한다.

log 는 컴퓨터에 발생하는 모든 일을 적는다.

clear - 로그를 깔끔하게 ,ls - 폴더 안 파일 확인, pwd - 현재 경로를 알려줌, cd - change directoy 현재경로에 상위,하위폴더로 옮길 수 있다.

axios- 비동기 호출로 추후 프로젝트에 사용한다고 함.

 

methods에 post를 따로 적지 않으면 get이다. (기본 get)

a.jax라는 서버를 호출할 때(url을 대신해서 친다고 생각하면 된다.)

get : 파라미터 노출 ex)12.7.0.0.1:5000 id='',pwd"" (get방식의 경우 노출되기 때문에 post사용)/때문에 렌더링용으로만 사용한다.

post : 파라미터 노출X

파라미터 : id ,pwd를 서버로 요청할때 그 값을 가지고 이동하는 것.(매개변수)

ex) data : {key : 'value' }

 

비동기호출 :

동기처리의 경우 3가지 요청을 할때는 순서대로 하는거지만

비동기의 경우 한번에 기다리지않고 처리한다.

끊기지않고 한번에 일어나는것.

 

skeleton ui : 서버로부터 어떤방식을 요청했을 때 이미 ui뼈대를 그려놔서 실행된것처럼 보이도록 만든것.

 

다른분이 말씀하신 궁금증

app.py를 실행했을 때, Running on http://127.0.0.1:5000 은 왜 뜨는지 알겠어!
그렇다면 그 아래에 떠있는 주소 는 뭐지?

바로 인터넷 연결 주소인 것 같습니다!

192.~.~.~ 은  나의 컴퓨터(클라이언트) -> 인터넷(브라우저) -> 나의 컴퓨터(서버) 라는 여정을 통해!!
인터넷을 들어갈 때 받은 나의 인터넷 ip 주소 인 것 같습니다. 

이는 인터넷에 "내 아이피" 를 치거나,
"윈도우 설정 -> 네트워크 및 인터넷 -> 이더넷(Wi-Fi) 속성 -> 아래쪽 속성 부분의 IPv4" 부분을 보셔서 확인 할 수 있습니다.
혹은! " 윈도우 + R " 을 눌러 실행창을 킵니다 -> cmd 를 적고 확인 -> 명령프롬프트가 뜨면 ipconfig 입력 후 엔터! -> 그럼 본인이 사용하고 있는 네트워크 목록이 나오는데 거기서 IPv4 주소를 확인 할 수도 있습니다!조금 더 설명을 추가하면, 루프백 IP주소는 "현재 내가 사용하고 있는 장치 자체의 주소" 로 생각하면 될 것 같습니다.
즉, 나 자신 을 가리키는 IP라고 생각됩니다.

우리의 app.py 에 마지막 코드는 다들 app.run('0.0.0.0', port=5000, debug=True)  로 되어있으리라 생각됩니다.
이 때, 0.0.0.0 은 local 장치의 모든 IP를 뜻한다고 합니다.

 "브라우저로 서버에 접속할 때의 url"의 역할인 듯 합니다.제가 위에서 나의 컴퓨터(클라이언트) -> 인터넷(브라우저) -> 나의 컴퓨터(서버)  라는 여정을 통해 나의 인터넷 ip주소 를 받게 된다고 했는데,  0.0.0.0 에 나의 인터넷 ip 주소를 넣어도 잘 작동하는 것을 알 수 있습니다.
(단, 이때는 localhost:5000 이 아닌 " 나의 인터넷 ip 주소:5000 " 을 통해 브라우저로 서버에 접속이 가능합니다)

 

나중을 위해 복사붙여넣기 해놓았다!

 

 

알고리즘

소수는 자기자신과 1외에는 아무것도 나눌수 없다.

파이썬의 range = js의 for(여기)   :   range(10)을 하면 [0,1,2 ~~ 9] 이렇게 반환한다.

for (let i = 0; i < 10, i++) {}

아스키 코드를 chr로 변환한 것이다.

2n+1은 2n이나 다름없다. +1은 상수이기 때문이다.

상수가 크면 클수록 성능 차이가 많이 난다. 

 

특정 자료구조는 삽입/삭제가 빠르고 특정 자료구조는 조회가 빠르다.
이처럼 어떤 경우에는 이 자료구조가 좋고, 어떤 경우에는 저 자료구조가 좋은 것 처럼 경우에 따라 다양한 자료구조와 알고리즘을 사용한다.

 

자료구조쓸때 선택 고려해야할것

삽입시간,삭제시간,검색시간,정렬여부

 

 

배열(array) : 순차적으로 데이터를 저장하는 공간.크기가 정해진 데이터의 공간이다.

1. 배열을 모르면 인덱스에 접근할 수 없다.(ex:캡슐호텔)
2. 배열은 각 원소에 즉시 접근할 수 있습니다 .여기서, 원소의 순서는 0부터 시작하고 이를 인덱스라고 부릅니다.
3. 이 때, 즉시 접근 가능하다는 말은 상수 시간 내에 접근할 수 있음을 의미합니다. 즉, O(1) 내에 접근할 수 있다고 말하곤 합니다.
4. 배열은 원소를 중간에 삽입/삭제 하려면 모든 원소를 다 옮겨야한다.배열의 길이 N 만큼을 옮겨야 하므로 O(N)의 시간 복잡도를 가진다.
5. 원소를 새로 추가하려면, 새로운 공간을 할당해야 하므로 매우 비효율적인 자료구조이다.

링크드리스트 : 다음 node라고 불리는 공간에 데이터를 저장하고 그 다음공간을 지목하는 포인터로 연결.

1. 리스트는 크기가 정해지지 않은 데이터의 공간이다.
2. 리스트는 특정 원소에 접근하려면 연결 고리를 따라 탐색해야 합니다. 최악의 경우에는 모든 화물 칸을 탐색해야 하므로 O(N)의 시간 복잡도를 가진다.
3. 링크드리스트는 각 칸마다 연결되어있다. 이런식으로 사용하는 이유는 삽입과 삭제에 용이하다.(ex:화물칸)
4. 추가할 것에 선을 연결하여 앞뒤어 포인터만 변경하면 추가/삭제 할 수 있다.대신 컨스턴트하게 접근할 수 없다.
5. 접근하려면 맨 처음의 헤드로 들어가야한다. 한방향으로밖에 접근할 수 없다.

• 백워드 트러블스하지않는 이상 못한다.
• 더블 링크드 리스트를 하면 좋다.
• 서로가 쌍방으로 선이 연결되어있어 왔다갔다 할 수 있다.

※파이썬의 list는 array로 칭한다.

 

클래스

분류. 집합. 같은 속성과 기능을 가진 객체

class Person:
    def __init__(self, param_name):
				print("hihihi", self)
        self.name = param_name
 
    def talk(self):
        print("안녕하세요 저는", self.name, "입니다")
        
person_1 = Person("A") # <__main__.Person object at 0x1090c76d0> : person클래스의 객체가 생성됨.
# 다만 이 객체를 주소값으로 분류하였다.
print(person_1)  

person_2 = Person("B")
print(person_2)  # <__main__.Person object at 0x1034354f0>

#person이라고 하는 생성자()를 통해 param_name이 클래스의 self.name에 저장되어 호출한 것이다.

• person은 객체.소괄호는 생성자.즉, 객체를 생성하는 함수를 의미한다.
• 클래스를 만들 때 생성자를 설정하기 위해서는 > __init__<
• def__init하면 자동으로 완성된다.
• self는 생성할때 인자에 자기자신으로 가리킨다.
• self.name 에 param_name 을 저장해두겠다는 건 그 객체의 name 이라는 변수에 저장된다는 의미
• 클래스 내부의 함수는 메소드 라고 함.

링크드 리스트

1) 노드 안 데이터

2) 다음 데이터가 무엇인지

>클래스를 사용하여 묶으면 편하다!

클래스의 생성자에 data 를 인자로 받아서 self.data 에 받는다.(저장)

※참고로__init__에 있는 data는 파라미터고, self.data의 data는 클래스 내부에서 사용되는 저장되는 변수다.

현재는 다음 이어진 노드가 없기 때문에 self.next 에는 None 을 넣어둔다.

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None

# 3을 가진 Node 를 만드려면 아래와 같이 하면 됩니다!
node = Node(3) # 현재는 next 가 없이 하나의 노드만 있습니다. [3]

first_node = Node(5) # 현재는 next 가 없이 하나의 노드만 있습니다. [5]
second_node = Node(12) # [12] 를 들고 있는 노드를 만듭니다.
first_node.next = second_node # 그리고, [5]의 next 를 [12]로 지정합니다. [5] -> [12]

노드를 일일이 계속 연결한다면 변수를 지정하고 위같은 코드를 반복해야하기 때문에 매우 번거롭다.

그래서 LinkedList 라는 클래스를 사용하면 편하다. LinkedList 는 head node 만 가지고 있다.

기차로 표현한다면 기차의 맨 앞칸에만 정보를 저장하는 것이다 > 다음칸으로 가려면 next를 통해 노드를 접근한다.

1) LinkdList 는 self.head 에 시작하는 노드를 저장한다.
2) 다음 노드를 보기 위해서는 각 노드의 next 를 조회해서 찾아가야 한다

링크드리스트의 추가와 전체출력

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None

#headnode만 있으면 된다.
class LinkedList:
	#해당 data를 들고있는 노드를 적는다.그럼 headnode로 저장이 된다.
	#3을 저장한 node를 저장했다.
	#.next로 출력하면 none이 된다. node의 .next를 none으로 표기했기 때문
    def __init__(self, value):
        self.head = Node(value)
 #append를 활용해서 뒤에 data가 노드로 생성되 붙도록함.
    def append(self, value):
	#맨뒤의 노드까지 이동해야한다.
	#head가 none일 상태일 경우 none의 next가 없으니 에러가 날 수 있다.
        cur = self.head
        while cur.next is not None:
            cur = cur.next
        cur.next = Node(value)
        #cur을 사용해서 맨끝의 노드로 이동한다.while문을 사용해 next가 none이 될때까지 돌리면 된다.
        #탐색하는 노드를 변수에 담아서 저장한다.
   
   #모든 노드의 값을 출력하기
   #노드를 따라가면서 값을 출력한다.
   #head에 저장되어있는 노드를 cur 라는 변수에 담고,
    #cur 의 data를 출력
    def print_all(self):
        cur = self.head
        while cur is not None:
            print(cur.data)
            cur = cur.next
#cur이라는 변수가 headnode에 있다 > 현재 노드가 다음노드로 이동하고 None전 까지 cur변수를 출력한다.
linked_list = LinkedList(5)
linked_list.append(12)
linked_list.print_all()

링크드리스트 원소 찾기

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None


class LinkedList:
    def __init__(self, value):
        self.head = Node(value)

    def append(self, value):
        cur = self.head
        while cur.next is not None:
            cur = cur.next
        cur.next = Node(value)

    def print_all(self):
        cur = self.head
        while cur is not None:
            print(cur.data)
            cur = cur.next
    #next_node로 가는것을 index번해야한다.
    #head에 저장되어있는 노드를 node 라는 변수에 담고, 
    #count 라는 인덱스를 저장하기 위한 변수를 저장
    #그리고 count 가 index 가 될 때까지  (이 때, while 문 내부에서 1씩 더해주니까 작을때까지로 조건을 넣습니다)
    #node의 next 값을 node 에 대입하고 count 를 증가합니다.
    #이 과정을 count 가 index가 아닐때까지 반복 후 node 를 반환
    def get_node(self, index):
        node = self.head
        count = 0
        while count < index:
            node = node.next
            count += 1
        return node
    
   # 따라서 next_node 라는 변수에 현재 노드와 연결된 노드를 저장해두고,
    # 1. 현재 노드의 다음 노드를 새로운 노드와 연결합니다.
    # 2. 새로운 노드의 다음 노드를 이전에 저장해둔 노드에 연결합니다.
    def add_node(self,index,value):
        #클래스내부의 함수를 부르기 위해서는 self.함수이름
        new_node = Node(value) #[6]
        #-1이라는 코드가 있으면 예외처리를 해야한다.
        #새로운 노드의 next 를 현재 가지고 있는 head 에 연결하고,
        #우선 현재 가지고 있는 head 를 새로운 노드로 교체한다.
        #self.headnode를 new_node로 하면 안된다. 이전에 했던 headnode들이 사라진다.
        if index == 0:
            new_node.next = self.head #[6] > [5]
            self.head = new_node #head에 6을 지정해준다.
            return
            
        node = self.get_node(index -1) #[5]
        next_node = node.next #[12]
        node.next = new_node #[5] > [6]
        new_node.next = next_node #[6] > [12]
        return

링크드리스트 원소 삭제

    def delete_node(self, index):
        #if-index가 0이라면? 그에 대한 핸들링을 처리해야한다.추가와같이 예외처리한다.
        #head에 head.next를 대입하면 된다.
        if index == 0:
            self.head = self.head.next
            return
        node = self.get_node(index - 1)
        node.next = node.next.next