정적 분석 라이브러리 pyright 추가 및 린트 라이브러리 black 추가 (관련해서 추가 세팅 필요함)
poetry를 통해서 black 및 pyright 세팅 (미완성)
markdown 문서 작성
디렉터리 구조 작성
MariaDB 이전 사유와 해명
PostgresSQL에 대한 영어 자료를 제외하는 것도 있는데 MySQL 두꺼운 책을 사버렸고, MariaDB 책이랑 같이 집에 있어서 이를 바탕으로 하나의 DBMS를 학습 목적이 크기도 함. ->(미안하다 끈기가 부족했다.)
동시에 MariaDB와 PostgreSQL은 약간식 구조와 작동 방식이 다르고, 이를 통해서 막히는 부분이 있습니다. (Database -> Object -> Table 식의 기본 구성이고, 이 객체 느낌의 작동마다 권한 설정 방식이 이상했습니다.) (GraphQL을 먼저 학습하는 게 좋아 보였습니다.)
DBMS를 함부로 바꾸면 안 된다고 생각합니다만, 어차피 다 날아갔습니다. (PostgreSQL도 따로 학습해 보려고 합니다. 😉 -> 관심 있으시면 연락 주세요.)
이제 DB 관리 잘 해보겠습니다. 👋
SQLAlchemy ORM DDL 수정
기존 UUID 타입이 있는 것은 PostgreSQL에 타입으로 만들어져있어서 이를 가져와서 사용했습니다. 관련 자료
UUID 부분을 DDL에서는 문자열로 처리하였습니다. (아마 쉽게 읽을 수 있을 겁니다.)
형식을 보면 String이라고 되어 있지만, DBMS의 Varchar로 처리됩니다. (DBMS는 하드디스크입니다. 그래서 저장하는 저장소의 연결 방식에도 고려를 해야 합니다. 관련해서는 discord나 구두로 이야기해 드리겠습니다. 이 varchar가 매우 재밌습니다.)
정적 분석 라이브러리 pyright 및 오토 포매팅 black 추가
예전부터 해봐야겠다고 생각하긴 했는데, 그냥 추가하였습니다. Front-End에서 든든하게 사용하는 prietter 개념이 있으면 좋겠다고 생각했습니다.
pyright는 정적 분석기입니다. 스크립트 언어인 만큼 type hint와 pydantic을 통해서 사용하지만 hint일뿐 정적으로 분석하면 리팩토링이나 작업할 때 더 좋을 거 같습니다. (회사 내부에서 사용해 보고 싶었습니다.)
오토 포매팅으로 black을 사용해 보기로 하였습니다. 많이 있기도 하고 poetry와 연동이 됩니다.
poetry에 1차 세팅
관련 세팅을 해보았습니다. 추가적인 설명은 스터디 시간에 구두로 설명드리겠습니다.
markdown 문서
마크 다운 문서에 세팅이나 설명 관련해서 적었습니다.
완성되면 추가적으로 서비스 실행하는 방법에 대해서 기술할 예정입니다. (우리 Front-End 개발자들도 알아서 로컬 테스트가 가능하겠네요.)
디렉터리 아키텍처
구조를 잡았습니다. markdown 문서 참고해 보시고, 제가 직접 이리저리 학습해서 제 버전을 GrpahQL+ FastAPI + SQLAlchemy입니다.
작업한 거 요약
MariaDB 이전 사유와 해명
(미안하다 끈기가 부족했다.)SQLAlchemy ORM DDL 수정
정적 분석 라이브러리 pyright 및 오토 포매팅 black 추가
poetry에 1차 세팅
markdown 문서
디렉터리 아키텍처