MovieRecorders :: 영화 추천 사이트

01150813

https://movierecorders-22092.web.app/

"We record your film life. We support your film life."

목차

1. MovieRecorders 란?
2. 팀원 정보 및 업무 분담 내역
3. 목표 서비스 구현 및 실제 구현 정도
   • 일자별 업무 진행
     • 프로젝트 관리 :: Notion
     • 코드 관리 :: Github
4. 데이터베이스 모델링(ERD)
5. 핵심 기능
6. 배포 서버 URL
   • Heroku 서버
7. 기타 (느낀점)
8. 부록
   • 로컬 실행 방법
   • 개인정보처리방침

MovieRecorders 란?

LifeRecorders 팀은 문화를 향유하는 당신의 삶을 언제나 지지합니다. 더욱 풍부한 문화를 향유의 삶을 위해 기존 영화 추천 사이트와 차별화된 영화 일기를 작성할 수 있는 기능을 구현하였습니다.

문의사항이 있으실 경우 아래의 e-mail로 연락 바랍니다.

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[email protected]

팀원 정보 및 업무 분담 내역

Backend

정승원: DB / 장고 REST API 설계, 장고 로직 구현, 데이터 스크래핑

Frontend

이인동: 화면 설계 및 디자인, Vue 로직 구현, REST API 활용

목표 서비스 구현 및 실제 구현 정도

Django REST API 서버(djangorestframework)

Backend

• Django : 2.1
• Django REST framework : 3.9.4
• Python : 3.7.4

VueJS (Node, SFC)

Frontend

• Vue : 2.6.10
• Axios : 0.18.0
• Bulma : 0.7.4
• Font Awesome : 5.8.2

API

• Youtube API
• 영화진흥원 API
• 네이버 영화 검색 API

일자별 업무 진행

• 진행 기간 : 2019.11.21 - 2019.11.30 (10일)
• 목표 : 영화 기록 중심의 영화 정보 포털 사이트 구현

📝 프로젝트 관리 :: Notion

• 담당자별 업무 분담 히스토리 팔로업

• 문서 실시간 관리

💻 코드 관리 :: Github

모든 collaborators가 fork를 하여 서로의 코드를 리뷰한 후 확인 및 승인한다.

이와 관련한 워크 플로우는 아래에서 확인 가능합니다.

• https://github.com/orgs/LifeRecorders/dashboard

데이터베이스 모델링(ERD)

• 기능별 application을 구현하여 개별 application은 독립적인 Model을 갖게 하였습니다. 이를 통하여 코드관리를 편리하게 하고, 충돌 요소를 최대한 제거할 수 있었습니다.

개별 application의 model

accounts/ User

diaries/ Diary, Collection

movie/ Genre, Movie, Scene, Director, Actor, Cast, Review

데이터 스크래핑

• 최대한 깨끗한 영화 데이터를 얻기위해서 데이터 스크래핑시 수집-정제라는 큰 틀에서 총 6단계를 거치게 됩니다.
• 1 단계 해당 단계에서 총 5단계로 데이터를 스크래핑합니다.
  • 영화진흥원 API - 주간 박스오피스
  • 영화진흥원 API - 영화목록
  • 영화진흥원 API - 영화상세
  • 네이버 API - 영화상세
  • 네이버 크롤링 - 영화상세
  • 2 단계
    • 네이버 크롤링 - 영화 포스터
  • 3 단계
    • 네이버 크롤링 - Actor의 빈데이터 수정
  • 4 단계
    • 네이버 크롤링 - Director의 빈데이터 수정
  • 5 단계
    • 다음 크롤링 - Scene 데이터 추가
  • 6 단계
    • 불필요한 데이터 모두 정제

이러한 6단계를 통하여 데이터에 대한 위험요소를 최대한 줄이면서, 최대한 다양하고 많은 데이터를 스크래핑하였습니다. 이를 통하여 사용자는 풍부한 데이터에 대한 사용자 경험을 보장합니다.

핵심 기능

1) 영화 추천

• 메인 화면에서 관람객 수, 최신순, 주간 박스오피스순으로 BEST 영화 추천

• 메인 화면에서 평론가 추천의 영화 컬렉션 확인

2) 리뷰 작성

• 로그인 사용자는 ⭐️ 를 조작해 평점과 리뷰 등록

• 내가 남긴 리뷰 수정, 삭제 기능

3) 영화 검색

• 직관적인 검색창

• 작품, 배우, 감독, 다른 사용자 중복 검색 기능

4) 사용자 프로필

• 내 팔로워들의 최애 영화 확인

5) 영화 상세정보

• 갤러리 사진 자동 넘김 및 사용자 임의 넘김 가능

6) 사용자 자신만의 영화 일기(Diary) 등록

• 달력 UI로 직관적인 날짜 선택과 함께 영화 일기를 보거나, 쓰거나, 수정하거나, 삭제 가능

7) 사용자의 영화 컬렉션(Collection) 등록

• 좋아하는 영화들을 모아서 컬렉션을 만들 수 있고, 만든 컬렉션은 다른 사용자들에게 메인화면에서 추천 가능

8) UI/UX

• Vuetify와 Bootstrap 프레임워크 이용으로 사용자에게 직관적인 UI/UX 제공
• Single Page App으로 페이지 리로드 최소화

배포 서버 URL

배포환경

서버 : Firebase

DB: Heroku 서버

기타(느낀점)

• 이론적으로 배운 내용을 토대로 직접 구현해보면서 더욱 심도있는 배움을 얻었다.

• 실 데이터를 스크래핑하는 과정에서 다양한 에러처리를 하는데 시간을 많이 쏟았는데, 시간을 쏟은 덕분에 정제된 데이터로 front에 데이터 전달할때 편했다.

• 기획-개발-테스트-개발-테스트-배포 라는 개발의 전 과정을 협업을 통해 이뤄내면서, 특정 서비스를 함께 구현해나가는 것이 보람찼다.

부록

💻 로컬 실행 방법

pip로 프로젝트에 필요한 패키지를 설치합니다.

> pip install -r requirements.txt

migrate를 한 뒤 Django 프로젝트를 실행합니다.

> python manage.py migrate
> python manage.py runserver

pip install djangorestframework-jwt
pip install djangorestframework
pip install django-cors-headers
pip install drf-yasg
pip install pillow
$ python manage.py dumpdata [app_name].[model.name] --indent [INDENT] > [fixture_name].json

$ python manage.py dumpdata movies.scene --indent 2 > scene-data.json
$ python manage.py dumpdata movies.director --indent 2 > director-data.json
$ python manage.py dumpdata movies.actor --indent 2 > actor-data.json

ℹ️ 개인정보처리방침

"from LifeRecorders import inspiration"