태야

1. 설치

$ npm install http-proxy-middleware --save-dev

2. 사용법

- client 단 src파일 아래 'setupProxy.js' 파일을 생성한다.

- 다음과 같이 proxy 설정을 한다.

1) http-proxy-middleware v1.0 이전

const proxy = require('http-proxy-middleware');

// src/setupProxy.js
module.exports = function(app) {
    app.use(
        proxy('/api', {
            target: "http://localhost:5000/", 
            changeOrigin: true
        })
    );
};

proxy 설정을 추가해줌으로 /api로 시작되는 API는 target으로 설정된 서버 URL로 호출하도록 설정된다.

2) http-proxy-middleware v1.0 이후 수정

const createProxyMiddleware = require('http-proxy-middleware');

// src/setupProxy.js
module.exports = function(app) {
    app.use(
        createProxyMiddleware('/api', {
            target: "http://localhost:5000/", 
            changeOrigin: true
        })
    );
};

- 기본형태

const { createProxyMiddleware } = require('http-proxy-middleware');
 
const apiProxy = createProxyMiddleware('/api', { target: 'http://www.example.org' });
//                                      		\____/   \_____________________________/
//                                       	 	  |                    |
//                                      		context             options
 
// 'apiProxy' is now ready to be used as middleware in a server.

context로 설정한 주소가 tartget으로 설정한 서버 쪽 url로 proxing 된다. 

여러 옵션들은 차차 필요할 때 사용하면 될 듯하다.

app.js

var express = require('express'),
    dogs    = require('./routes/dogs'), // 모듈로 만든 라우터들을 사용
    cats    = require('./routes/cats'),
    birds   = require('./routes/birds');

var app = express();

app.use('/dogs',  dogs);
app.use('/cats',  cats);
app.use('/birds', birds);

app.listen(3000);

use메서드는 모든 HTTP 메서드에 대해 요청 주소만 일치하면 실행되지만

get, post, put, patch, delete 같은 메서드는 주소뿐만 아니라 HTTP 메서드까지 일치하는 요청일 때만 실행된다. 

- express()는 listen()을 이용해 수신한다.

routes/dog.js

var express = require('express');

var router = express.Router();

router.get('/', function(req, res) {
    res.send('GET handler for /dogs route.');
});

router.post('/', function(req, res) {
    res.send('POST handler for /dogs route.');
});

module.exports = router; // 라우터를 모듈화

router에도 app처럼 use, get, post, put, patch, delete 같은 메서드를 붙일 수 있다. use를 제외하고는 각각 HTTP 요청 메서드와 상응한다.

라우터에서는 반드시 요청에 대한 응답을 보내거나 에러 핸들러로 요청을 넘겨야 한다. 응답을 보내지 않으면 브라우저는 계속 응답을 기다린다. res객체에 들어 있는 메서드들로 응답을 보낸다.

- Router는 요청에 대해 listen()을 사용하지 않는다.

두 가지 경우 차이점

var app = express()가 호출되면 앱 객체가 반환된다. 이것을 Main app으로 생각한다.
var router = express.Router()가 호출되면 Main app과는 조금 다른 Mini app이 반환된다.

코드(미들웨어)가 복잡해지는 것을 방지하고 재사용성을 높이기 위해 각 라우터를 별도의 모듈로 만드는 것이다. 즉, 각 기능에 맞는 Mini app을 만들고 그것들을 Main app에서 불러와 사용하는 것이다.

위의 예에서, /dogs 경로에 대한 코드는 메인 앱을 복잡하게 하지 않도록 자체 파일로 이동했다. /cats와 /birds에 대한 코드는 그들 자신의 파일에서 유사한 구조가 될 것이다. 이 코드를 세 개의 미니 앱으로 분리하면 각각을 위한 logic 작업을 따로 할 수 있고, 나머지 두 개에 어떤 영향을 미칠지 걱정하지 않아도 된다.

1. Mongoose ?

Node.js 비동기 환경에서 동작하도록 디자인 된 몽고DB 모델링 툴이다. Mongoose는 promise와 callback 모두 지원한다.

2. 설치

$ npm install mongoose --save

3. 불러오기(importing)

// Using Node.js `require()`
const mongoose = require('mongoose');
 
// Using ES6 imports
import mongoose from 'mongoose';

4. 몽고DB 연결

만약 하나의 DB만 사용한다면, mongoose.connect()를 사용하고, 만약 추가적인 연결들이 필요할 경우에 mongoose.createConnection()을 사용한다. 두 가지 경우 모두 mongodb://URI 또는 host, database, port, options 같은 파라미터를 받습니다.

// npm공식 문서 사용 예시
mongoose.connect('mongodb://localhost/my_database', {
  useNewUrlParser: true,
  useUnifiedTopology: true,
  useFindAndModify: false,
  useCreateIndex: true
});

// 사용 예시
// config.mongoURI --> 몽고DB url을 외부 모듈(config라는 명)로 만들어 불러서 사용한 경우
mongoose.connect(config.mongoURI, {
  useNewUrlParser: true, 
  useUnifiedTopology: true, 
  useCreateIndex: true, 
  useFindAndModify: false
})
.then(() => console.log('MongoDB Conneted...'))
.catch(err => console.log(err));

여기서 몽고 DB 가 Local 일 경우 주소만 해당되지만 클라우드를 통해서 올 때는 비밀번호까지 들어가기 때문에 조심해야 한다.

5. 스키마 정의 & 모델화

var mySchema = mongoose.Schema({
    name : 'string',
    address : 'string',
    age : 'number'
});

// mongoose.model('ModelName', mySchema)
const MyModel = mongoose.model('ModelName');

정의된 스키마를 객체처럼 사용할 수 있도록 model() 함수로 컴파일한다.

6. 모델 객체 생성 후 데이터 입력

const newInfo = new MyModel({name:'Hong Gil Dong', address:'서울시 강남구', age:'26'});

new를 이용해 모델 객체를 생성해 데이터를 입력해준다.

7. 데이터 저장

newInfo.save(function(error, data){
    if(error){
        console.log(error);
    }else{
        console.log('Saved!')
    }
});

• Model.save(function(err,product)); : Callback

• Model.save().then(resolved,rejected); : Promise

8. 데이터 가져오기

// find(): 전체 데이터 불러오기, findOne() : 데이터 하나 가져오기
MyModel.find({}, function (err, docs) {
  // docs.forEach
});

// 예제
newInfo.find(function(error, students){
    console.log('--- Read all ---');
    if(error){
        console.log(error);
    }else{
        console.log(students);
    }
})

9. 데이터 수정하기

// 특정 id에 해당하는 데이터 수정
MyModel.findOne({_id:'585b777f7e2315063457e4ac'}, function(error,student){
    if(error){
        console.log(error);
    }else{
        student.name = '김철수';
        student.save(function(error,modified_student){
            if(error){
                console.log(error);
            }else{
                console.log(modified_student);
            }
        });
    }
});

// update() 이용방법도 있다.

10. 데이터 삭제하기

MyModel.findOne({title:'아바타'}, function(err, doc) {
   if ( doc ) {
      doc.name = '홍길동';
      doc.remove(function(err, product) {
         console.log('Find and Remove : ', err, product);
      });         
   }
});

// remove()함수 이용 
MyModel.remove({job:'학생'}).then(resolved, rejected);

<내 코드>

from itertools import combinations

N = int(input())
S = list(list(map(int, input().split())) for _ in range(N))
comb = combinations(range(N), N//2)  # 0 ~ N-1을 N/2 만큼 씩 조합
ans = float('inf')  # inf는 어떤 숫자와 비교해도 무조건 크다고 판정
# -inf는 어떤 수보다 무조건 작다

for c in comb:
    start_team = list(c)
    link_team = list(set(range(N)) - set(c))  # 차집합 후 리스트화

    start_ability, link_ability = 0, 0

    for i in range(N//2 - 1):
        for j in range(i+1, N//2):
            start_ability += S[start_team[i]][start_team[j]
                                              ] + S[start_team[j]][start_team[i]]
            link_ability += S[link_team[i]][link_team[j]] + \
                S[link_team[j]][link_team[i]]

    ans = min(ans, abs(start_ability - link_ability))

print(ans)

이번 문제는 백트래킹 문제지만 브루트포스로 풀었다. 다른 사람의 풀이를 참조하면서 새로운 개념들을 몇 가지 알게 됐다. 집합을 이용해 팀을 나누는 방법을 사용했다.

inf - 어떤 숫자와 비교해도 무조건 크다고 판정되는 파이썬 기능

-inf - 어떤 숫자와 비교해도 무조건 작다