티켓 사진의 텍스트로 추출하는 FastAPI 기반 프로젝트
✔ 배포 웹사이트 : 배포 이전 상태
✔ Tech : FastAPI, SQLAlchemy, pydantic, postgresql, JWT, Alembic, Docker, AWS
- Camel Case(클래스)와 Snake Case(함수명) 구분
- 중복된 파라미터 최소화
- 함수에 대한 정의는 """로 시작
- 타입 힌트
- 주석은 최소화 + 코드 위에 간결하게 작성
- 비슷한 함수는 클래스로 묶기
- 미래에 쓸 것 같은 코드는 과감히 제외 (정말 쓸거라면 # TODO 주석으로)
- 사진의 텍스트를 추출하는 AI 서버
언어 및
프레임워크:
데이터베이스 및
테스트:
배포 :
- 환경변수 설정
SECRET_KEY=e068f0399d3729db42eafdc56ca258ff3954c38a24ac423a6d5b15005378785c
- 라이브러리 설치(python 3.9버전)
pip install requirements.txt
- 엘리스 미니 프로젝트 실행
alembic upgrade head uvicorn main:app --reload
- 3-Tier Architecture 방식 적용
- 관련 TIL : [ocr #3] 디렉터리 구조화
├─app
│ ├─config
│ ├─models
│ ├─routers
│ ├─schemas
│ ├─services
├─migrations
│ ├─versions
├─tests
│ └─routers
- 가상환경 활성화(3.9버전)
- pip install -r requirements.txt
- uvicorn main:app --reload
- 127.0.0.1:8000/docs 열기
- ocr 분석 실행
- run_ocr 잘 되는지 확인
- git push 또는 pr 올리기
- github-flow를 따름
- branch Convention
issuename_#10
- commit Convention
Feat #10 : 특정 기능 추가
Test => tests 폴더 Run