#append

파이썬 오류 좀 고쳐주세요 ㅠㅠ

import time import requests import streamlit as st API_BASE_URL = "http://localhost:8000/qna" # Fastapi로 api 생성 def request_chat_api(user_message: str) -> str: url = API_BASE_URL resp = requests.post( url, json={ "user_message": user_message, }, ) resp = resp.json() print(resp) return resp["answer"] def init_streamlit(): st.set_page_config(page_title='Dr. KHU', page_icon='🩺') if "messages" not in st.session_state: st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "안녕하세요! Dr.seo입니다🩺"}] # Initialize chat history if "messages" not in st.session_state: st.session_state.messages = [] # Display chat messages from history on app rerun for message in st.session_state.messages: with st.chat_message(message["role"]): st.markdown(message["content"]) def chat_main(): if message := st.chat_input(""): # Add user message to chat history st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": message}) # Display user message in chat message container with st.chat_message("user"): st.markdown(message) # Display assistant response in chat message container assistant_response = request_chat_api(message) with st.chat_message("assistant"): message_placeholder = st.empty() full_response = "" for lines in assistant_response.split("\n"): for chunk in lines.split(): full_response += chunk + " " time.sleep(0.05) # Add a blinking cursor to simulate typing message_placeholder.markdown(full_response) full_response += "\n" message_placeholder.markdown(full_response) # Add assistant response to chat history st.session_state.messages.append( {"role": "assistant", "content": full_response} ) if __name__ == "__main__": init_streamlit() chat_main() 이 코드를 실행시키면 자꾸 AttributeError: st.session_state has no attribute "messages". Did you forget to initialize it? More info: https://docs.streamlit.io/library/advanced-features/session-state#initialization 라고 뜨네요..

파이참 코딩 관련 질문

import pandas as pd #데이터를 쉽고 효율적으로 처리하기 위해 사용하는 라이브러리 import pyautogui #GUI automation 라이브러리로, 마우스 클릭, 키보드 입력 등의 작업을 자동화하는데 사용 score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 score_D = 0 #B와C가 점수가 같을때를 위해 만듦. question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": score_A ++ 0 #딱히 아무 일 없음 question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 answer_list = [] #답변리스트 answer_list.append(question1) #답변리스트에 질문1~9를 추가하는것. answer_list.append(question2) # answer_list.append(question3) # answer_list.append(question4) # answer_list.append(question5) # answer_list.append(question6) # answer_list.append(question7) # answer_list.append(question8) # answer_list.append(question9) # print(answer_list) #질문리스트를 보여지게함 survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") #위의 survey_dict을 데이터프레임 형태로 변환. print(survey_df) #데이터프레임으로 변환한 survey_dict를 출력 if score_B == score_C: #만약 사회적환경과 보복심리의 점수가 같다면 score_D += 10 #스코어D에 점수 10점 추가 score_dict = {'A': score_A, 'B': score_B, 'C': score_C, 'D': score_D} #각각의 점수를 딕셔너리(dict)로 저장함. max_score = max(score_dict.values()) #딕셔너리값중 최댓값을 찾아냄. if max_score == score_A: #만약 최댓값이A라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 단순한 쾌락을 위해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_B: #만약 최댓값이 B라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 사회적인 환경으로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_C: #만약 최댓값이 C라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 어릴적환경으로 인한 보복심리때문에 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_D: #만약 최댓값이 D라면 아래문장을 출력 print("설문자는 현재의 사회적환경과 어릴적환경으로 인한 보복심리로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if question9 == "o": #질문9에 맞다고 대답했을때 if question5 == "o": #질문5에도 맞다고 대답한다면 print("설문자가 솔직하게 문항에 답하고있지 않습니다.") #설문자가 제대로 설문에 응하고 있지 않다고 판단. 여기서 score_dict = {'A': score_A, 'B': score_B, 'C': score_C, 'D': score_D} 가 하는 역할은 무엇일까요?

파이참 코딩 관련 질문

import pandas as pd #데이터를 쉽고 효율적으로 처리하기 위해 사용하는 라이브러리 import pyautogui #GUI automation 라이브러리로, 마우스 클릭, 키보드 입력 등의 작업을 자동화하는데 사용 score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 score_D = 0 #B와C가 점수가 같을때를 위해 만듦. question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": score_A ++ 0 #딱히 아무 일 없음 question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 answer_list = [] #답변리스트 answer_list.append(question1) #답변리스트에 질문1~9를 추가하는것. answer_list.append(question2) # answer_list.append(question3) # answer_list.append(question4) # answer_list.append(question5) # answer_list.append(question6) # answer_list.append(question7) # answer_list.append(question8) # answer_list.append(question9) # print(answer_list) #질문리스트를 보여지게함 survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") #위의 survey_dict을 데이터프레임 형태로 변환. print(survey_df) #데이터프레임으로 변환한 survey_dict를 출력 if score_B == score_C: #만약 사회적환경과 보복심리의 점수가 같다면 score_D += 10 #스코어D에 점수 10점 추가 score_dict = {'A': score_A, 'B': score_B, 'C': score_C, 'D': score_D} #각각의 점수를 딕셔너리(dict)로 저장함. max_score = max(score_dict.values()) #딕셔너리값중 최댓값을 찾아냄. if max_score == score_A: #만약 최댓값이A라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 단순한 쾌락을 위해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_B: #만약 최댓값이 B라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 사회적인 환경으로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_C: #만약 최댓값이 C라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 어릴적환경으로 인한 보복심리때문에 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_D: #만약 최댓값이 D라면 아래문장을 출력 print("설문자는 현재의 사회적환경과 어릴적환경으로 인한 보복심리로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if question9 == "o": #질문9에 맞다고 대답했을때 if question5 == "o": #질문5에도 맞다고 대답한다면 print("설문자가 솔직하게 문항에 답하고있지 않습니다.") #설문자가 제대로 설문에 응하고 있지 않다고 판단. 에서 survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], '내용': answer_list, } 이 어떤 역할을 할까요?

파이참 코딩 질문입니다.

import pandas as pd import pyautogui score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 score_D = 0 #B와C가 점수가 같을때를 위해 만듦. question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": score_A ++ 0 #딱히 아무 일 없음 question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 answer_list = [] #질문리스트 answer_list.append(question1) #질문리스트에 질문1~9를 추가하는것. answer_list.append(question2) # answer_list.append(question3) # answer_list.append(question4) # answer_list.append(question5) # answer_list.append(question6) # answer_list.append(question7) # answer_list.append(question8) # answer_list.append(question9) # print(answer_list) #질문리스트를 보여지게함 survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") #위의 survey_dict을 데이터프레임 형태로 변환. print(survey_df) #데이터프레임으로 변환한 survey_dict를 출력 if score_B == score_C: #만약 사회적환경과 보복심리의 점수가 같다면 score_D += 10 #스코어D에 점수 10점 추가 score_dict = {'A': score_A, 'B': score_B, 'C': score_C, 'D': score_D} #각각의 점수를 딕셔너리(dict)로 저장함. max_score = max(score_dict.values()) #딕셔너리값중 최댓값을 찾아냄. if max_score == score_A: #만약 최댓값이A라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 단순한 쾌락을 위해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_B: #만약 최댓값이 B라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 사회적인 환경으로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_C: #만약 최댓값이 C라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 어릴적환경으로 인한 보복심리때문에 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_D: #만약 최댓값이 D라면 아래문장을 출력 print("설문자는 현재의 사회적환경과 어릴적환경으로 인한 보복심리로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if question9 == "o": #질문9에 맞다고 대답했을때 if question5 == "o": #질문5에도 맞다고 대답한다면 print("설문자가 솔직하게 문항에 답하고있지 않습니다.") #설문자가 제대로 설문에 응하고 있지 않다고 판단. 라는 코드에서 pandas가 어떤 영향을 줬을까요?

documentFragment를 활용하여 리팩토링 하였지만 오히려 속도가 더 느려졌네요. 원인이 궁금합니다.

<select></select> <select></select> <select></select> ... var targetArr = document.querySelectorAll("select"); var optionArr = [ {CODE_NAME: "one", CODE_ID: 1}, {CODE_NAME: "two", CODE_ID: 2}, ... ]; 이런 환경에서 optionArr을 가지고 모든 select에 option을 넣어주려고 합니다. 기존 소스 : targetArr.forEach(function(target) { optionArr.forEach(function(item) { var option = document.createElement("option") option.setAttribute("value", item.CODE_ID); option.innerText = item.CODE_NAME; target.append(option); }); }); 변경 소스 : var fragment = document.createDocumentFragment(); var option = document.createElement("option"); optionArr.forEach(function(item) { var cloneOption = option.cloneNode(); cloneOption.setAttribute("value", item.CODE_ID); cloneOption.innerText = item.CODE_NAME; fragment.append(cloneOption); }); targetArr.forEach(function(target) { target.append(fragment.cloneNode(true)); }); 이렇게 O(nm)으로 동작하던 기존 소스를 O(n)으로 변경하였고 더하여 직접 DOM을 조작하기 보다 documentFragment를 활용하였으니 더 빨라질 것으로 예상하였으나 더욱 느리게 나오더라구요. cloneNode가 문제인 건지... 이유를 모르겠습니다. 알려주시면 감사하겠습니다.

파이참 관련 질문드립니다

import pandas as pd import pyautogui score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 if question9 == "o": #질문9에 맞다고 대답했을때 if question5 == "o": #질문5에도 맞다고 대답한다면 print("설문자가 솔직하게 문항에 답하고있지 않습니다.") #설문자가 제대로 설문에 응하고 있지 않다고 판단. answer_list = [] answer_list.append(question1) answer_list.append(question2) answer_list.append(question3) answer_list.append(question4) answer_list.append(question5) answer_list.append(question6) answer_list.append(question7) answer_list.append(question8) answer_list.append(question9) answer_list.append(question10) print(answer_list) survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") print(survey_df) 이 코드에서 IndentationError: expected an indented block after 'if' statement on line 23 이런 오류코드가 뜨는데 어떤 이유때문일까요?

Next.js 14 서버액션을 사용한 폼 데이터 처리 중 질문입니다.

next.js 14의 서버액션을 사용해서 사용자로부터 form으로 데이터를 입력받아 DB에 저장하고 첨부파일을 서버에 업로드하는 모듈을 개발중입니다. 문제점은, 첨부파일을 input으로 입력받아 서버액션 함수로 formData로 넘겨주는데, 서버액션 함수에서 첨부파일의 파일명에 한글이 포함됐을 경우 파일명의 한글이 유니코드로 보이는 문자열로 찍히고 있습니다. // Form.jsx "use client"; // [other code] export default function Form() { const [formState, formAction] = useFormState(inquiryAction, { success: undefined, message: "", }); const { register, handleSubmit, reset, formState: { errors }, } = useForm(); const onSubmit = (data) => { const formData = new FormData(); const jsonData = JSON.stringify(data); formData.append("jsonData", jsonData); data.attachment[0] && formData.append("attachment", data.attachment[0]); formAction(formData); }; return ( <form action={handleSubmit(onSubmit)}> // [other code] <FileInput label="첨부파일" {...register("attachment")} error={errors} resetTrigger={resetTrigger} /> // [other code] </form> ); } // inquiryAction.js "use server"; import { connectDB } from "./connectDB"; export async function inquiryAction(prevState, formData) { const fields = JSON.parse(formData.get("jsonData")); const attachment = formData.get("attachment"); console.log(attachment); } Form 컴포넌트는 클라이언트 컴포넌트이고, react-hook-form과 next14의 서버액션을 사용하기 위해, form의 action에는 react-hook-form의 handleSubmit함수에 onSubmit 함수를 인자로 전달합니다. onSumbit 함수에서 서버액션 함수를 가져와 처리를 하고 있습니다. 그런데 여기서 서버함수쪽에서 첨부파일을 받을 때 한글 파일명이 다 깨지고 있네요... 기존에 api route와 fetch api를 사용했을 땐 문제가 없었는데.. 제가 놓치고 있는 부분이 있을까요?

파이참 코딩 관련 질문

import pandas as pd import pyautogui score_A : 0 #단순 쾌락 score_B : 0 #경제 적압박 score_C : 0 #사회 적압박 score_D : 0 #유전 score_E : 0 #보복 score_F : 0 #환경 question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_E += 1 #환경에 1점 추가 score_D += 1 #유전에 1점 추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') question4 = pyautogui.prompt('난 가정 형편 또는 개인 적인 형편이 좋지 않다.') question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') question7 = pyautogui.prompt('난 대인 관계에 능통치 못하다.') question8 = pyautogui.prompt('난 감정 기복이 심하다.') question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적 이였다.') question10 = pyautogui.prompt('난 주변에 친한 사람이 없다.') answer_list = [] answer_list.append(question1) answer_list.append(question2) answer_list.append(question3) answer_list.append(question4) answer_list.append(question5) answer_list.append(question6) answer_list.append(question7) answer_list.append(question8) answer_list.append(question9) answer_list.append(question10) print(answer_list) survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") print(survey_df) 이 코드에서 NameError: name 'score_E' is not defined 라는 오류가 자꾸 뜨는데 왜때문인가요??ㅠㅠ

파이참 코딩 관련 질문

score_A : 0 #단순 쾌락 score_B : 0 #경제 적압박 score_C : 0 #사회 적압박 score_D : 0 #유전 score_E : 0 #보복 score_F : 0 #환경 question1 = input('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_E += 1 #환경에 1점 추가 score_D += 1 #유전에 1점 추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') question4 = pyautogui.prompt('난 가정 형편 또는 개인 적인 형편이 좋지 않다.') question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') question7 = pyautogui.prompt('난 대인 관계에 능통치 못하다.') question8 = pyautogui.prompt('난 감정 기복이 심하다.') question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적 이였다.') question10 = pyautogui.prompt('난 주변에 친한 사람이 없다.') answer_list = [] answer_list.append(question1) answer_list.append(question2) answer_list.append(question3) answer_list.append(question4) answer_list.append(question5) answer_list.append(question6) answer_list.append(question7) answer_list.append(question8) answer_list.append(question9) answer_list.append(question10) print(answer_list) survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") print(survey_df) 위의 코드에서 NameError: name 'score_E' is not defined 라고 오류가 나는 이유가 뭘까?

<input type="file"> 관련하여..

<template> <label for="camera1"> 촬영 </label> <input type="file" id="camera1" accept="image/*" capture="camera" style="display: none" @change="onStartFileSelected" /> </template> <script> const startFile = ref({}) //@change const onStartFileSelected = event => { const startFileInfo = event.target.files[0] startFile.value = startFileInfo if (startFileInfo) { startImageYn.value = 'Y' console.log('startFileInfo', typeof startFileInfo) } else { startImageYn.value = ' ' console.log('no image') } } // 파일 포함 다음 상태 업데이트하는 api const fileUpdateStatusApiHandler = async () => { const formData = new FormData() console.log('startFile===',startFile.value)//File형식 데이터 정상 찍힘 -> 타입 : 객체(Object) console.log('startFile',JSON.stringify(startFile.value)) //안찍힘???왜?????? 객체->스트링으로 바꿈 formData.append('file_upload', JSON.stringify(startFile.value),startFile.value) //빈값이 들어감.. try { const res: any = await ApiCert.post( API_URL.url, formData, { headers: { 'Content-Type': 'multipart/form-data' } } ) console.log('response =====', res) if (res.resCode === 'OK') { console.log('OK') } else { alert(res.resMsg) } } catch (err: any) { console.log('error =====', err) } } </script> file형식 데이터를 api보낼때 formData에 넣어 보내고싶은데 file이 안들어가네요.. file_upload: {} 빈값으로 들어갑니다. 도와주세용

[SwiftUI]array에 값이 append 되질 않아요

코드 실행은 되는데 만든 plus버튼을 눌러서 AddFile함수를 실행시켜도 folders어레이에 아무 값이 추가 되질 않아요ㅠ AddFile함수를 잘못 작성한 것일까요? 코드는 전체 복붙해놨습니다 import SwiftUI struct Category: View { var body: some View { NavigationView { ScrollView { VStack { HStack { Text("Category") .font(.title) .padding(.horizontal) Spacer() Button { AddFile(title: "hello") } label: { Image(systemName: "plus") .font(.title2) .padding(.horizontal) } } Text("\(folders.count)") if folders.first != nil { ForEach(folders) { folder in ZStack { RoundedRectangle(cornerRadius: 15) .frame(width: 100, height: 100) .foregroundColor(.yellow) Text(folder.title) .font(.title3) .fontWeight(.bold) } } } else { Text("No folder") } } } } } func AddFile(title: String) { folders.append(Folder(title: title)) } } struct Folder: Identifiable { var id = UUID().uuidString var title: String } var folders: [Folder] = [ Folder(title: "hi"), Folder(title: "hello") ] struct Category_Previews: PreviewProvider { static var previews: some View { Category() } }

파이참 코딩 관련 질문

import pandas as pd import pyautogui score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": score_A ++ 0 #딱히 아무 일 없음 question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 answer_list = [] answer_list.append(question1) answer_list.append(question2) answer_list.append(question3) answer_list.append(question4) answer_list.append(question5) answer_list.append(question6) answer_list.append(question7) answer_list.append(question8) answer_list.append(question9) print(answer_list) survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") print(survey_df) 이 코드에서 점수 결과값이 가장 높은 스코어만 프린트로 출력해내고싶은데 어떻게해야할까요?

파이참 코딩 관련 질문

import pandas as pd #데이터를 쉽고 효율적으로 처리하기 위해 사용하는 라이브러리 import pyautogui #GUI automation 라이브러리로, 마우스 클릭, 키보드 입력 등의 작업을 자동화하는데 사용 score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 score_D = 0 #B와C가 점수가 같을때를 위해 만듦. question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": score_A ++ 0 #딱히 아무 일 없음 question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 answer_list = [] #답변리스트 answer_list.append(question1) #답변리스트에 질문1~9를 추가하는것. answer_list.append(question2) # answer_list.append(question3) # answer_list.append(question4) # answer_list.append(question5) # answer_list.append(question6) # answer_list.append(question7) # answer_list.append(question8) # answer_list.append(question9) # 이 코드에서 answer_list.append(question)이 의미하는것은 무엇인가요?

파이썬 answer list관련 질문

answer_list.append(question1) 라는 코드에서 append의 뜻은 무엇이고, answer과 append 사이에 점이 들어가는 이유가 뭔가요?

amplitude 사용하시는 분들, userProperty 관리 어떻게 하시나요?

amplitude의 공식문서(https://help.amplitude.com/hc/en-us/articles/115001580108-Analyze-A-B-test-results-in-Amplitude)를 보면 a/b 테스트를 하는경우 userProperty를 배열 형태로 넣는걸 권장하는데요. 문제는 배열형태로 넣다보면 같은 값이 중복으로 들어가게 되고 계속 append가 되더라고요. amplitude사용경험이 있으신 분들은 이 문제를 어떻게 처리하셨나 궁금해요!

파이썬 어디까지 리스트 인프리헨션을 적용까요?

안녕하세요. 파이썬을 사용하다 문득 궁금하여 질문을 남겨 봅니다. 파이썬을 사용하다 보면 단순 반복문을 사용할 때 보다 리스트 인프리헨션을 활용하거나, map함수를 사용할 때 처리 속도가 훨씬 빠르단 것을 알 수 있습니다. 이 때, 반복문의 중첩 수가 늘어 날수록 단순 중첩 반복문이 압도적으로 처리 속도가 느리게 나오는 경우가 있고, 이를 위해 조금 가독성이 떨어지지만 map이나 인프리헨션을 사용하곤 합니다. 제가 궁금한 것을 반복문의 처리 속도가 크게 차이가 없을 것 같은 적은 반복의 경우에도 인프리헨션을 사용하는 것이 좋을까요? 아니면 단순 반복문을 사용하여 가독성을 높이는 것이 좋을까요? 다음 예시는 SOP의 Minterm을 찾는 알고리즘 입니다. 총 반복 수는 16회 밖에 되지 않지만, 인프리헨션을 사용했을 때 가독성이 조금 떨어지는 것 같습니다. R, C = 4, 4 # (1) 인프리헨션 minterms = [format(i, '02b') + format(j, '02b') for i in range(R) for j in range(C) if map[i][j] == 1] # (2) 단순 반복문 for i in range(R): for j in range(C): if map[i][j] == 1: minterm = format(i, '02b') + format(j, '02b') minterms.append(minterm) 이런 경우에도 인프리헨션을 활용하는 것이 맞을까요?

파이썬 코딩 관련 질문

answer_list.append(question1) 이라는 코드에서 answer_list와 append사이에 점이 들어가는 이유가 뭘까요?

d3.js 사용 시 레이블 텍스트 표시

리액트에서 d3.js 도넛 차트를 구현하고자 합니다. 하단 "g.append('text')" 이하 부분에서 레이블과 퍼센티지(%)를 차트 중심부에 표시되도록 설정했는데, arc 면적이 작을 경우, 레이블과 퍼센티지 전부 표시되지 않습니다. 어떻게 수정해야 할까요? (현재 해결되었습니다. 수정 후 정상적으로 표시되는 이미지도 같이 보여드립니다.)