들어가며: "간단한 작업인데, 왜 로그인이 필요하지?"개발을 하다 보면, 혹은 기획서를 쓰다 보면 급하게 필요한 도구들이 있습니다. 글자 수를 세거나, 줄바꿈을 제거하거나, 테스트용 QR 코드를 만들어야 할 때 말이죠.하지만 막상 검색해서 들어가 보면 과도한 광고에 눈이 피로해지거나, 심지어 간단한 기능조차 회원가입을 요구하는 경우가 많았습니다. '이런 불편함을 직접 해결해 볼 수는 없을까?'라는 작은 질문이 이 프로젝트의 시작이었습니다.때마침 개발자 커뮤니티에서 AI와 대화하며 애플리케이션을 구축하는 Vibe Coding(바이브 코딩)이 뜨거운 화두로 떠오르고 있었습니다. 저는 이 새로운 개발 패러다임을 검증해 볼 겸, 아이디어를 현실로 만들어보기로 했습니다.그렇게 탄생한 뚝딱툴(DDTool)은 누구나..

supabase를 사용해 회원가입 프로세스를 구현하다보면 이미 가입된 이메일로 가입 시도 시 '이미 가입되어 있으니 로그인을 시도하세요.'와 같은 안내를 하도록 개발하고 싶은 경험 있으실텐데요.보통 이메일과 비밀번호로 회원가입을 시도하는 경우 아래와 같이 코드를 작성하게 됩니다.import { supabase } from './supabaseClient'; // Supabase 클라이언트 import// 회원가입 처리 함수const handleSignUp = async (email, password) => { try { // Supabase의 signUp 함수 호출 const { data, error } = await supabase.auth.signUp({ email: email,..

문장을 입력받아 가장 긴 단어를 찾는 예제를 작성해 보았다. 샘플코드 def find_longest_word(sentence): words = sentence.split() return max(words, key=len) # Example usage text = "It only takes about 20 minutes to find out about your accurate English level" print("Longest word:", find_longest_word(text)) 결과 Longest word: accurate

Python에서 oracledb 통해 쿼리 시 응답의 기본적인 형태는 Tuple (1, 'Setting up a home network', 'Technology') 이런 형태를 편하게 다루기 위해서는 index를 사용해야 하므로 관리가 어렵다. id = row[0] title = row[1] category = row[2] 찾아보니 cursor의 rowFactory라는 메소드를 오버라이딩 하면 리턴받는 데이터의 형태를 바꿀 수 있다. def make_dic_factory(cursor): column_names = [d[0] for d in cursor.description] def create_row(*args): return dict(zip(column_names, args)) return create..

개발을 하다 보면 알 수 없는 영문 대소문자와 숫자가 섞여 있고, 끝이 = 또는 ==로 끝나는 긴 문자열을 마주칠 때가 있습니다. 바로 Base64 인코딩된 데이터입니다. 오늘은 이 Base64가 도대체 무엇인지, 왜 굳이 데이터 크기가 늘어나는 것을 감수하고 사용하는지, 그리고 파이썬(Python)으로 이를 어떻게 다루는지에 대해 정리해 보려고 합니다.1. Base64란 무엇인가?Base64는 이진 데이터(Binary Data)를 텍스트(ASCII 문자)로 변경하는 인코딩 방식 중 하나입니다. 컴퓨터 분야에서 '64'라는 숫자는 26을 의미합니다. 즉, 64진법을 사용한다는 뜻인데, 64개의 문자로 모든 데이터를 표현한다는 것이 핵심입니다.사용되는 문자: A-Z (26개), a-z (26개), 0-9 ..

개발하다 보면 테스트용 더미 데이터가 필요한 경우가 정말 많다. 사용자 정보, 주문 데이터, 게시글 내용 등... 매번 수동으로 만들기엔 너무 번거롭고, 그렇다고 실제 데이터를 쓰기엔 개인정보 문제도 있다. 이럴 때 도움이 되는 테스트 데이터 생성 도구들을 정리해봤다.왜 테스트 데이터 생성 도구가 필요할까?개발 효율성: 수동으로 데이터 입력하는 시간 절약현실적인 테스트: 다양한 형태의 실제 같은 데이터로 테스트개인정보 보호: 실제 사용자 데이터 대신 가짜 데이터 사용대용량 테스트: 수천, 수만 건의 데이터를 쉽게 생성Faker.js (https://fakerjs.dev/)특징Faker.js는 JavaScript 기반의 가짜 데이터 생성 라이브러리다. 프로그래밍 방식으로 사용하는 것이 주 목적이지만, 온라..