당신은 3부작 시리즈의 세 번째 부분을 읽고 있습니다. 이 부분을 진행하기 전에 이전 두 기사를 읽어보는 것이 좋습니다! Flix-Finder [1/3부] Flix-Finder [파트 2/3] 이전 블로그가 끝날 무렵 Flix-Finder는 다양한 기관의 등급 매개변수를 기반으로 영화 검색을 지원했습니다. 우리 앱의 기능은 기대에 부응하고 의도한 기능을 달성했습니다. 그러나 얼마 후 Flix-Finder 고객들은 앱이 영화에 대한 최신 정보를 제공하지 않는다는 불만을 제기하기 시작했습니다. Flix-Finder는 정적 데이터를 사용하기 때문에 이것이 우리가 예상하는 것입니다. Flix-Finder에는 새 영화를 반영하기 위해 영화 데이터를 업데이트할 수 있는 몇 가지 프로세스가 필요합니다. 그리고 이것은 우리가 이 마지막 부분에서 구현할 것입니다! 이 기능을 구현하는 방법에는 여러 가지가 있음에도 불구하고 우리는 데이터를 업데이트하는 데 사용할 수 있는 새로운 엔드포인트를 생성할 것입니다. 마치 버튼을 누르는 것처럼 데이터가 즉시 변경됩니다. 그러나 cronjob을 활용하는 것과 같은 다른 전략도 있습니다. 이 블로그에 하나의 전략에 대한 세부 사항이 설명되면 동일한 개념을 사용하여 새로운 기술을 쉽게 만들 수 있습니다. 모든 것을 계획하고 있습니다… 코딩을 시작하기 전에 한발 물러서서 모든 요구 사항을 이해해 봅시다. 우리는 새로운 엔드포인트를 생성하고 해당 엔드포인트에 도달하면 Flix-Finder가 사용하는 데이터를 업데이트하려고 합니다. 엔드포인트를 사용하면 이 엔드포인트에 도달하는 모든 이 앱에서 사용하는 데이터를 업데이트해야 합니다. /update GET 요청 인터페이스가 계획되었으니 이제 ' 에 대해 생각해 봅시다. . 데이터를 어떻게 업데이트할 것인가?' ' 데이터 업데이트 프로세스는 세 단계로 나눌 수 있습니다. (1) Bright 데이터에 대해 수집기를 다시 실행합니다. (2) 컬렉터를 실행하여 얻은 결과를 가져옵니다. (3) 결과를 정적 파일에 덮어쓰기 처음 두 단계에서는 Bright Data에서 제공하는 API를 사용할 수 있습니다. 데이터가 확보되면 바닐라 Python을 사용하여 기존 정적 파일을 덮어쓸 수 있습니다. 엄청난! 모든 것이 계획되었으면 구현을 시작하겠습니다. Flix-Finder에 새 엔드포인트 추가 추천 앱의 파일 내에 새로운 메소드를 생성하는 것부터 시작하세요. 우리는 이 메소드를 라고 부를 것입니다. 여기에는 정적 데이터를 업데이트하는 모든 논리가 위치합니다. Django view.py updateData # recommender/views.py def update(request): # TODO: Implement this method return HttpResponse("Movie Data Updated!") 우리의 견해도 설정해 봅시다. 뷰에 새로 생성된 메서드에 대한 매핑을 추가해야 합니다. # recommender/urls.py from django.urls import path from . import views urlpatterns = [ path("", views.index, name = "index"), path("update", views.updateData, name = "update data") ] 이를 통해 Flix-Finder에 새로운 엔드포인트를 성공적으로 생성했습니다. 우리는 이 엔드포인트를 사용하여 정적 데이터를 업데이트할 것입니다. 현재 이 엔드포인트는 아무 작업도 수행하지 않고 단순히 문자열 메시지를 반환합니다. ➜ ~ curl localhost:8000/update Movie Data Updated! Bright Data에서 API 토큰 생성 데이터 업데이트를 위해 Bright Data의 API를 사용하려면 먼저 API 토큰을 생성해야 합니다. Bright Data에 대한 모든 통신에는 이 토큰이 포함되어야 하며 이는 인증 목적으로 사용됩니다. API 토큰을 생성하는 단계: 으로 이동하세요. https://brightdata.com/cp/setting API 토큰 섹션에서 버튼을 클릭하세요. Add Token 대화 상자에서 사용자, 권한 및 만료 날짜를 선택합니다. 저장 버튼을 클릭하고 2FA 코드를 입력하세요. 생성된 토큰을 복사하여 안전하게 보관하세요. API 토큰이 유출되지 않도록 주의하세요. 귀하의 API 토큰에 접근할 수 있는 사람은 누구나 Bright Data에서 문자 그대로 귀하를 흉내낼 수 있습니다!!! API 토큰이 생성되면 수집기를 실행하고 수집기 실행에서 데이터를 가져오기 위해 API를 사용할 준비가 된 것입니다. 수집기 시작을 위한 API 수집기의 API로 시작 섹션으로 이동하세요. 여기서는 수집기를 다시 실행하고 결과를 가져오는 데 사용할 수 있는 컬 요청을 찾을 수 있습니다. Bright Data는 수집기 실행을 시작하기 위한 엔드포인트를 제공합니다. 엔드포인트 POST 요청을 기대합니다. 또한 수집기를 고유하게 식별하는 데 사용되는 쿼리 매개변수 ' '도 필요합니다. 헤더에는 API 토큰이 포함되어야 합니다. 수집기 실행을 시작하는 API: https://api.brightdata.com/dca/trigger_immediate collector 여기에 대한 컬 요청이 있습니다. curl -H "Authorization: Bearer API_TOKEN" -H "Content-Type: application/json" -d '{}' "https://api.brightdata.com/dca/trigger_immediate?collector=c_rj3i0wspnhr0ataba" 이 끝점의 응답은 응답 ID입니다. 이는 나중에 결과를 가져오는 데 사용될 수 있습니다. 수집기 실행에서 얻은 응답 ID를 사용하여 Bright Data는 수집기 실행에서 결과를 가져오는 또 다른 API를 제공합니다. 엔드포인트 GET 요청을 예상합니다. 또한 수집기를 고유하게 식별하는 데 사용되는 쿼리 매개변수 'response_id'도 필요합니다. 헤더에는 API 토큰이 포함되어야 합니다. 수집기 실행에서 결과를 가져오는 API: https://api.brightdata.com/dca/get_result 이 끝점에 대한 컬 요청은 다음과 같습니다. curl "https://api.brightdata.com/dca/get_result?response_id=RESPONSE_ID" -H "Authorization: Bearer API_TOKEN" 업데이트 엔드포인트 구현 사용할 끝점과 편리한 API 토큰에 대한 지식을 바탕으로 업데이트 끝점 구현을 시작할 수 있습니다. 처음에 식별한 하위 작업에 따라 이 끝점을 구현해 보겠습니다. (1) Bright 데이터에 대해 수집기를 다시 실행합니다. (2) 컬렉터를 실행하여 얻은 결과를 가져옵니다. (3) 결과를 정적 파일에 덮어쓰기 먼저 수집기 API를 다시 실행하고 응답 ID를 가져와야 합니다. 이 작업을 수행하기 위해 Python의 요청 라이브러리를 사용할 것입니다. API_TOKEN = "###########" # Replace by your API Token response = requests.post( "https://api.brightdata.com/dca/trigger_immediate?collector=c_rj3i0wspnhr0ataba", headers={"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}", "Content-Type": "application/json"}, json={} ) if response.status_code < 200 or response.status_code > 299 or 'response_id' not in response.json(): return HttpResponseServerError('Something Wrong Happened') response_id = response.json().get('response_id') 다음 단계는 응답 ID를 사용하여 결과를 가져오는 것입니다. 결과를 가져오기 전에 잠시 기다려야 합니다. time.sleep(30) # Sleeping for 30 seconds get_results_response = requests.get( f"https://api.brightdata.com/dca/get_result?response_id={response_id}", headers={"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"} ) 데이터가 있으면 이 새 데이터로 정적 파일을 덮어쓸 수 있습니다. movie_data = get_results_response.json() data_file = open(ROTTEN_TOMATO_DATA_FILE_PATH, encoding="utf8", mode="w") json.dump(movie_data, data_file, indent=4) data_file.close() 이로써 업데이트 메소드 구현이 완료되었습니다. 새 엔드포인트 사용 데이터 업데이트 프로세스를 시작하기 위해 엔드포인트 에 대한 간단한 컬 요청을 수행할 수 있습니다. API가 반환되면 데이터가 업데이트되었을 것입니다. localhost:8000/update ➜ ~ curl localhost:8000/update Movie Data Updated! 끝 맺는 말 마지막으로 우리는 이 섹션의 결론에 도달했습니다. Flix-Finder에서는 데이터 업데이트 기능을 통합할 수 있었습니다. 결과적으로 Flix-Finder는 항상 새로운 데이터를 사용자에게 제공할 것입니다! 3부작 시리즈가 마음에 드셨기를 바랍니다. 이 전체 컬렉션의 소스 코드가 포함되어 있습니다. Github 저장소에는 더 많은 놀라운 기사를 보려면 하세요. 다음 글에서 만나요… 그때까지 Happy Learning! 🙂 HackerNoon에서 저를 팔로우

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Flix-Finder: Django와 Bright Data로 영화 추천 앱 만들기 [3/3부]

너무 오래; 읽다

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