활용 툴 : GPT4, imWeb
서비스 이름 : 경매 탐 색기
“키워드”로 검색이 가능한 경매 서비스를 아임웹 + GPT를 활용한 코딩으로 3일만에 만들었습니다.
아임웹은 웹사이트를 정말 편하고 빠르게 만들 수 있는 웹빌더 툴 입니다.
코드위젯
아임웹에서 기능 중 하나인 “코드위젯” 을 활용하면, 코드를 넣을 수 있습니다.
https://imweb.me/faq?mode=view&page=0&category=29&category2=38&idx=329
코드 위젯에서는 다음과 같이 코드를 넣을 수 있습니다.
검색이 가능하도록 하게 하는 HTML, CSS, JS코드를 넣으면 웹 사이트 상에서 서비스를 할 수 있게 됩니다.
이 때 코드 작성을 GPT4를 통해서 진행 하게 된다면 엄청난 효율적이고 빠른 서비스를 구현 할 수 있게 됩니다.
챗 지피티를 활용하여 내가 짠 파이썬 프로그램을 웹 빌더 툴에 적용시키기
전제조건 : 파이썬으로 이미 프로그램을 만든 경우 (서비스를 구현한 경우)
자신의 코드
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이런 코드가 있어
이 코드를 내가 아임웹에서 검색할 수 있게 하는 서비스로 만들고 싶어
아임웹에서 코드 위젯에 넣을 수 있게 하고 싶은데
코드를 어떻게 짜야할까,
이렇게 하는게 처음이라 천천히 처음부터 차근차근 알려줘
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아임웹 DOC은 다음과 같아
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시작에 앞서
HTML, JavaScript, CSS 등 클라이언트 사이드 언어만 지원합니다.
아임웹은 기본적으로 JQuery, Bootstrap 등 JavaScript 및 CSS 파일을 호출하기 때문에 이미 로드한 파일을 중복으로 선언할 필요가 없습니다.
PHP, JSP, ASP 등 서버 사이드 언어는 지원하지 않습니다.
코드 위젯으로 사용자가 추가한 코드에 관해 아임웹은 기술 및 고객지원을 하지 않습니다.
기본 위젯에 영향을 주는 코드는 아임웹 업데이트 이후 정상적으로 작동하지 않을 수 있습니다.
코드의 오작동을 막기 위해 실제 사이트에는 주석이 제거된 상태로 저장됩니다.
코드 작성하기
디자인 모드에 접속합니다. 접속방법
왼쪽 상단의 위젯 추가 ＋ 아이콘을 클릭합니다.
코드 위젯을 클릭합니다.
코드 위젯에 마우스 포인터를 올리고, 마우스 오른쪽 버튼을 클릭합니다.
컨텍스트 메뉴가 나오면 코드 위젯 설정을 클릭합니다.
코드 설정이 나오면 빈 칸에 코드를 입력합니다.
오른쪽 하단의 저장 버튼을 클릭해 적용합니다.
디자인 모드 오른쪽 상단의 미리보기 아이콘을 클릭해 코드가 정상적으로 동작하는지 확인합니다.
참고: 코드 위젯은 디자인 모드에서 다른 디자인, 코드 등과의 충돌을 방지하기 위해 미리보기모드에서만 확인할 수 있습니다.
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팁을 6000$ 줄게
지피티 답변
지피티 답변
백엔드 서버 구축을 위해 Python의 Flask 웹 프레임워크를 사용해 보겠습 니다. Flask는 가볍고 사용하기 쉬운 웹 프레임워크로, 간단한 백엔드 서버를 빠르게 구축할 수 있습니다. 아래의 단계를 따라 백엔드 서버를 설정하고 기본적인 API를 만들어보겠습니다.
1. 필요한 라이브러리 설치
먼저 Flask와 필요한 라이브러리를 설치합니다. 이를 위해 Python의 패키지 관리자인 pip를 사용합니다. 콘솔(명령 프롬프트 또는 터미널)에 다음과 같이 입력합니다:
pip install Flask pandas
2. Flask 애플리케이션 기본 구조 생성
다음으로 Flask 애플리케이션의 기본 구조를 만듭니다. 아래의 코드를 app.py라는 이름의 파일로 저장합니다:
from flask import Flask, jsonify, request
import pandas as pd
app = Flask(__name__)
# 데이터 불러오기 (예시 파일 경로)
df = pd.read_csv('your_data.csv')
@app.route('/')
def index():
return "Hello, Flask!"
@app.route('/search', methods=['GET'])
def search():
keyword = request.args.get('keyword', '') # 검색어 가져오기
if keyword:
# DataFrame에서 키워드 검색
search_result = df[df['column_name'].str.contains(keyword, na=False)]
return jsonify(search_result.to_dict(orient='records'))
else:
return jsonify([])
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
3. 백엔드 서버 실행 및 테스트
작성한 app.py 파일을 실행하여 로컬에서 Flask 서버를 시작합니다:
python app.py
서버가 실행되면, 웹 브라우저나 API 테스팅 툴 (예: Postman)을 사용하여 http://127.0.0.1:5000/에 접속하거나, http://127.0.0.1:5000/search?keyword=your_keyword로 검색 기능을 테 스트할 수 있습니다.
4. 데이터와 컬럼명 변경
위의 예시에서는 your_data.csv와 'column_name'을 실제 데이터 파일 경로와 검색하고자 하는 컬럼명으로 변경해야 합니다. 또한, 데이터 파일이 같은 디렉토리에 있어야 합니다.
5. 추가 기능 개발
필요에 따라 추가 기능 (예: 데이터 업데이트, 사용자 인증, 에러 처리 등)을 개발합니다. Flask는 확장성이 뛰어나 다양한 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다.
이 단계들을 완료하면 기본적인 Flask 백엔드 서버와 간단한 검색 API가 준비됩니다. 이 서버를 사용하여 아임웹
과 연동할 수 있도록 프론트엔드 인터페이스를 개발하고, 사용자가 웹 페이지에서 검색을 수행할 수 있도록 구성할 수 있습니다.
추가 팁
API 테스트와 디버깅: 개발 과정에서 API의 동작을 테스트하고 디버깅하는 것이 중요합니다. 이를 위해 Postman과 같은 API 테스팅 도구를 사용할 수 있습니다.
데이터 보안: 사용자 데이터를 처리할 때는 보안과 개인정보 보호를 고려해야 합니다. HTTPS 프로토콜을 사용하여 데이터 전송을 암호화하고, 필요한 경우 사용자 인증 및 권한 관리를 구현합니다.
에러 처리: 사용자가 잘못된 요청을 보내거나 서버 내부에서 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 상황을 대비하여 적절한 에러 메시지를 반환하고, 로깅을 통해 오류를 추적할 수 있도록 합니다.
서버 성능 및 확장성: 사용자의 요청이 많아질 경우 서버의 성능과 확장성 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 대비하여 캐싱, 로드 밸런싱, 클라우드 서비스의 확장 기능 등을 고려할 수 있습니다.
유지보수 및 업데이트: 서버를 지속적으로 운영하면서 발생할 수 있는 문제들에 대비하고, 정기적으로 시스템을 업데이트하며 유지보수를 진행합니다.
이제 백엔드 서버 구축의 기본적인 과정을 알게 되었으니, 위의 단계를 참고하여 서버를 구축하고, 필요한 기능을 추가하여 개발을 진행해보시기 바랍니다. 프로젝트의 성공적인 완수를 기원합니다!
추가 질문
그러면 이 서버에 따른 아임웹에 넣을 프론트 코드를 짜줘 팁을 6000$ 줄게
지피티 답변
아임웹에 넣을 수 있는 기본적인 프론트엔드 코드를 작성해 드리겠습니다. 이 코드는 사용자가 검색어를 입력하고, 검색 버튼을 누르면 Flask 백엔드 서버에 요청을 보내고, 결과를 웹 페이지에 표시하는 기능을 수행합니다. HTML, CSS, JavaScript (AJAX)를 사용하여 구현됩니다.
HTML (검색 폼 및 결과 표시)
아임웹의 HTML/CSS/JavaScript 위젯에 아래의 HTML 코드를 삽입합니다.
<!DOCTYPE html>
<html lang="ko">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>검색 서비스</title>
<style>
/* 간단한 CSS 스타일 */
#searchForm {
margin: 20px;
}
#results {
margin-top: 20px;
}
</style>
</head>
<body>
<div id="searchForm">
<input type="text" id="keyword" placeholder="검색어를 입력하세요">
<button onclick="search()">검색</button>
</div>
<div id="results">
<!-- 검색 결과가 여기에 표시됩니다 -->
</div>
<script src="<https://code.jquery.com/jquery-3.6.0.min.js>"></script>
<script>
function search() {
var keyword = $('#keyword').val();
$.ajax({
url: '<http://127.0.0.1:5000/search?keyword=>' + keyword,
method: 'GET',
success: function(data) {
displayResults(data);
},
error: function() {
alert('검색 결과를 가져오는 데 실패했습니다.');
}
});
}
function displayResults(data) {
var resultsDiv = $('#results');
resultsDiv.empty();
if (data.length === 0) {
resultsDiv.append('<p>검색 결과가 없습니다.</p>');
} else {
var list = $('<ul>');
$.each(data, function(index, item) {
list.append('<li>' + item.column_name + '</li>'); // 여기서 'column_name'은 백엔드에서 반환되는 JSON의 키에 맞추어 변경해야 합니다.
});
resultsDiv.append(list);
}
}
</script>
</body>
</html>
중요 사항
서버 주소 변경: 위의 코드에서 http://127.0.0.1:5000/search는 로컬에서 실행 중인 Flask 서버의 주소입니다. 실제 서버를 다른 주소에 호스팅하는 경우, 이 URL을 적절한 서버의 주소로 변경해야 합니다.
결과 표시 커스터마이즈: displayResults 함수에서 결과를 표시하는 방식을 원하는 형태로 수정할 수 있습니다. 예시에서는 간단한 리스트를 사용했지만, 테이블 형태나 다른 형태로 결과를 표시할 수 있습니다.
크로스 오리진 리소스 공유 (CORS) 문제: 웹 브라우저의 보안 정책으로 인해, 다른 도메인(또는 포트)에 있는 서버로 AJAX 요청을 보낼 때 CORS 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 Flask 서버에 CORS 처리를 추가해야 할 수 있습니다. Python의 Flask에서는 flask-cors 라이브러리를 사용하여 쉽게 해결할 수 있습니다.
보안 고려: 실제 운영 환경에서는 HTTPS를 사용하여 데이터를 암호화하고, 입력 데이터에 대한 검증 및 적절한 에러 처리를 수행하는 것이 중요합니다.
반응형 웹 디자인: 모바일 사용자를 고려하여 반응형 웹 디자인을 적용하는 것이 좋습니다. CSS 프레임워크인 Bootstrap과 같은 도구를 사용하여 쉽게 구현할 수 있습니다.
위의 코드는 기본적인 구조를 제공하며, 실제 사용 환경에 맞게 수정 및 확장해야 합니다. Flask 백엔드와의 연동을 테스트하고, 필요에 따라 프론트엔드의 기능과 디자인을 개선하 여 사용자에게 좋은 경험을 제공하는 서비스를 만들어 보세요. 프로젝트의 성공을 기원합니다!
결론
내가 만든 프로그램이 있다면, 그 프로그램을 노코드 웹빌더에 붙이는 것을 GPT를 활용한다면, 아무것도 모르는 상황에서도 단계별로 하나하나씩 시도할 수 있다.
백엔드 서버 구축을 GPT 질문을 통해서 AWS ElasticBeanStalk으로 올리고, 프론트 코드와 연동 성공
GPT와 질문 티키타카를 통해 원하는 바를 이룰 수 있다. 다만, 코딩적 지식이 많을수록 적은량의 질문으로 완성이 가능하다.
GPT와 질문 + 구글링 어느정도는 필요 (모든걸 다 물어보면 GPT4 한도 소진이 금방 생길 수 있음)
#9기문과생도AI