2023.03.23 TIL

정승원·2023년 3월 28일

TIL

📒 목차

📌 모델 정의하기
📌 GET 데이터 조회
📌 POST 데이터 등록
📌 mongoose의 debug
📌 ddocker-compose의 volumes
📌 스크래핑 & 크롤링

📌 모델 정의하기

✅ model 만들기

model을 만드는 것은 mongodb에 저장되는 data 구조에 대한 정보를 JSON 형태로 저장한 것이다.

model에 작성한 구조를 바탕으로 데이터베이스에 데이터를 알맞게 저장한다.

// board.model.js

import mongoose from 'mongoose' // mongoose 라이브러리 불러오기

// mongoose 스키마는 mongodb에 저장되는 document data 구조에 관한 정보를 JSON 형태로 정의한 것
const boardSchema = new mongoose.Schema({
    writer: String,
    title: String,
    contents: String
})

export const Board = mongoose.model("Board", boardSchema)
// 외부에서 접속할 수 있도록 export하기

📌 GET 데이터 조회

result에 내용을 담아 응답으로 내보내주는 것이다.

find() : 모든 데이터를 조회할 때 사용한다
findOne() : 특정 데이터만 조회할 때 사용한다.

// index.js

import { Board } from './models/board.model.js' // index.js 파일에서 사용할 수 있게 불러오기

const app = express()
app.use(cors())
app.use(express.json())
app.use('/api-docs', swaggerUi.serve, swaggerUi.setup(swaggerJsdoc(options)));
app.get('/boards', async (req, res) => {
  // 1. 데이터를 조회하는 로직 => DB에 접속해서 데이터 꺼내오기
  const result = await Board.find()
  // find() : 모든 데이터 조회할 때 사용,
  // findOne() : 특정 데이터만 조회할 때 사용

  // 2. 꺼내온 결과 응답 주기
  res.send(result)
})

📌 POST 데이터 등록

POST 요청을 받았을 때, JSON 데이터를 담은 BODY에서 각각의 요소를 하나씩 빼와 연결해 놓은 mongodb의 boards collection에 저장한다.

//index.js

app.post('/boards', async (req, res) => {
  console.log(req.body);

  // 1. 데이터를 등록하는 로직 => DB에 접속해서 데이터 저장하기
  const board = new Board({
    writer: req.body.writer,
    title: req.body.title,
    contents: req.body.contents,
  });
  await board.save();

  // 2. 저장 결과 응답 주기
  res.send('게시물 등록에 성공하였습니다!!');
});

📌 mongoose의 debug

mongoose.set("debug", true)를 하게 되면 mongoose에 대한 로그를 확인할 수 있어, 디버깅이 가능해진다.

로그를 통해 db에 저장되는 query문을 확인할 수 있다.

// index.js

// 생략...

mongoose.set("debug", true) // 추가

// 몽고DB 접속!!
mongoose.connect("mongodb://my-database:27017/mydocker10")
  .then(() => console.log("db 접속에 성공하였습니다."))
  .catch(() => console.log("db 접속에 실패하였습니다."))

app.listen(4000, () => {
  console.log("백엔드 API 서버가 켜졌어요!!!")
})

📌 docker-compose의 volumes

docker-compose의 volumes를 설정하지 않는다면, 로컬의 파일 내용을 변경하더라도 docker내의 파일은 변경되지
않는다.

따라서 아래의 두 두가지 설정을 완료하게 되면 도커내에서도 매번 build를 하지 않고 변경된 소스코드를 적용할 수 있다.

vlumes를 통해 로컬의 소스코드와 도커내의 소스코드를 공유할 수 있다.

로컬에서 소스코드 변경하면, docker내에도 적용하기
docker내에서 nodemon으로 실행시키기

version: '3.7'

# 컴퓨터들
services:

  # 컴퓨터이름
  my-backend:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    volumes:
      - ./index.js:/myfolder/index.js
      - ./email.js:/myfolder/email.js
    ports:
      - 4000:4000


  # 컴퓨터이름
  my-database:
    image: mongo:5
    ports:
      - 27017:27017

📌 스크래핑 & 크롤링

✅ 스크래핑

특정한 웹 사이트에서 해당 사이트의 HTML을 긁어오는 것을 말한다.

예를 들어 아래와 같이 링크를 공유하면 밑에 자동으로 사이트의 소개와 이미지가 나타나는 것을 의미한다.

유저가 게시글을 작성해서 등록할 때, 백엔드 API로 글의 내용을 보내주게된다. 이때, 글의 내용에 http가 포함된

URL이 있다면, 그 사이트에 접속해서 open graph가 있는 내용을 긁어와서 저장한다. 그렇게 하면,

나중에 글의 상세보기를 할 때, 위의 네이버 예시처럼 사이트 소개를 같이 보여주게 된다.

네이버의 페이지를 확인해보면, <head> 태그 안에 meta 태그들이 있고, 그 중에서 property가 og로 시작하는 태그들이 있다.

//index.js

import axios from 'axios'
import cheerio from 'cheerio'

const createMessage = async () => {
    // 입력된 메시지: "안녕하세요~ https://www.naver.com 에 방문해 주세요!"

    // 1. 입력된 메시지에서 http로 시작하는 문장이 있는지 먼저 찾기!(.find() 등의 알고리즘 사용하기)
    const url = "https://www.daum.net"

    // 2. axios.get으로 요청해서 html코드 받아오기 => 스크래핑
    const result = await axios.get(url)
    console.log(result.data)

    // 3. 스크래핑 결과(result)에서 OG(오픈그래프) 코드 골라내서 변수에 저장하기
    const $ = cheerio.load(result.data)
    $("meta").each((i, el) => {
        if($(el).attr("property") && $(el).attr("property").includes("og:")){
            const key = $(el).attr("property") // og:title, og:description, ...
            const value = $(el).attr("content") // 네이버, 네이버 메인에서 ~~~
            console.log(key, value)
        }
    })

}

createMessage()

✅ 크롤링

크롤링은 스크래핑을 정기적으로 주기적으로 여러번하는 것을 의미한다.

🌈 오늘 하루

mongoose를 활용하여 데이터베이스에 있는데 데이터를 다루는 학습을 하였다. 이제 프론트와 서버사이뿐만 아니라 데이터베이스까지 다룰 수 있게 되니, 점점 백엔드 개발자로서 겉모습이 갖춰지는 것 같다. 물론 아직은 시작에 불과하지만, 그래도 오늘 학습한 내용을 바탕으로 데이터의 흐름을 전체적으로 알 수 있어 의미있는 하루인 것 같다.

정승원

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