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SNS 서비스이므로 회원가입과 로그인이 필요합니다. 회원가입과 로그인을 직접 구현할 수도 있지만, 세션과 쿠키 처리 등 복잡한 작업이 많으므로 검증된 모듈을 사용하는 것이 좋습니다. 바로 Passport를 사용하는 것입니다.이 모듈은 이름처럼 우리의 서비스를 사용할 수 있게 해주는 여권 같은 역할을 합니다.요즘에는 서비스에 로그인할 때 아이디와 비밀번호를 사용하지 않고 구글, 페이스북, 카카오톡 같은 기존의 SNS 서비스 계정으로 로그인하기도 합니다. 이 또한 Passport를 사용해서 해결할 수 있습니다. 먼저 Passport 관련 패키지들을 설치합니다.$ npm i passport passport-local passport-kakao bcrypt app.jsconst express = require(..

JSP 페이지의 내장 객체(내장 변수)란 JSP가 서블릿으로 변환될 때 컨테이너가 자동으로 생성시키는 서블릿 멤버 변수를 말합니다. 즉, 서블릿으로 구현 시 자주 사용했던 객체를 개발자가 일일이 만드는 것이 아니라 서블릿으로 변환 시 컨테이너가 자동으로 생성하여 사용하게끔 제공하는 것입니다. JSP 파일이 서블릿으로 변환되었을 때 _jspService() 메서드에 생성된 내장 객체를 저장하는 내장 변수가 선언된 코드입니다. JSP 페이지에서 제공하는 여러 가지 내장 객체를 정리한 것입니다. JSP에서 제공하는 내장 객체들내장 객체서블릿 타입설명requestjavax.servlet.http.HttpServletRequest클라이언트의 요청 정보를 저장합니다.responsejavax.servlet.http...

matplotlib 패키지와 numpy 패키지를 활용해서 바 차트를 보기 좋게 만들어 보겠습니다. 비주얼 스튜디오 코드에서 새로운 파일을 생성하고 파일명을 'step_3_3.py'로 변경하세요. 코드를 입력한 뒤, 대화형 창에서 실행하면 'output' 폴더에 실행 결과가 png 파일로 생성됩니다.from pathlib import Pathimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np # 3from step_2_1 import OUT_DIR # 이전에 작성한 모듈을 불러옵니더.from step_3_1 import load_plot_dataplot_data = load_plot_data()log_size = np.log(plot_data["size"]) # 8fi..

이제 생성한 모델을 데이터베이스 및 서버와 연결합니다. 아직 데이터베이스를 만들지 않았으므로 데이터베이스로부터 만들겠습니다. 데이터베이스의 이름은 nodebird입니다.MySQL 프롬프트를 통해 SQL문을 데이터베이스를 만들었습니다. 하지만 시퀄라이즈는 config.jspm을 읽어 데이터베이스를 생성해주는 기능이 있습니다. 따라서 config.json을 먼저 수정합니다. MySQL 비밀번호를 password에 넣고 데이터베이스 이름을 nodebird러 바꿉니다. 자동 생성한 config.json에 operatorAliaxes 속성이 들어 있다면 삭제합니다.{ "development": { "username": "root", "password": "1234", "database": "no..

1. imageList.jsp를 생성하고 실습 이미지인 duke.png를 추가합니다. 2. imageList.jsp를 다음과 같이 작성합니다. for 반복문을 이용해 태그 안에 태그를 연속적으로 출력해서 이미지를 나타냅니다. 이미지 이미지 이름 선택하기 이미지 이름: 듀크 ' type='checkbox'/> 3. http:///localhost:8090/pro12/image1.jsp로 요청하면 다음과 같이 출력됩니다. 리스트로 출력하는 기능은 웹 페이지에서 많아 사용하는 기능입니다.

이제 matplotlib 패키지를 사용해 폴더 크기 데이터를 시각화해 봅시다.비주얼 스튜디오 코드에서 새로운 파일을 생성한 뒤 파일명을 'step3_2.py'로 변경합니다. 다음과 같이 코드를 입력하고, 대화형 창에서 실행하세요. 실행 결과를 'output' 폴더에 'step_3_2.png' 파일을 생성됩니다.from pathlib import Pathimport matplotlib.pyplot as plt # 2from step_2_1 import OUT_DIR # 이전에 작성한 모듈운 불러옵니다.from step_3_1 import load_plot_dataplot_data = load_plot_data()fig, ax = plt.subplots() # 7ax.barh(plot_data["stem"]..