나의 React 여정: 13일차
Project O'Clock: 날씨 앱
오늘 저는 OpenWeather API에서 실시간 날씨 데이터를 가져오는 간단한 날씨 앱을 만들었습니다. 이 앱을 통해 사용자는 도시를 검색하고 온도, 습도, 풍속, 기상 조건 등 주요 날씨 정보를 표시할 수 있습니다.
키 코드 하이라이트
- API 세부정보 이 앱은 온도 측정 단위와 함께 OpenWeather API를 사용합니다.
const apiKey = "789b1d530**********"; const apiUrl = "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?&units=metric&q=";
2.쿼리 선택기
이러한 요소는 HTML 구조를 JavaScript와 연결합니다.
const searchBox = document.querySelector(".search input"); const searchBtn = document.querySelector(".search button"); const weatherIcon = document.querySelector(".weather-icon");
3.날씨 데이터 가져오기
checkWeather() 함수는 API 요청을 보내고 응답을 처리합니다.
async function checkWeather(city) { const response = await fetch(apiUrl + city + `&appid=${apiKey}`); if (response.status == 404) { document.querySelector(".error").style.display = "block"; document.querySelector(".weather").style.display = "none"; } else { const data = await response.json(); // Updating Weather Information document.querySelector(".city").innerHTML = data.name; document.querySelector(".temp").innerHTML = Math.round(data.main.temp) + "°c"; document.querySelector(".humidity").innerHTML = data.main.humidity + "%"; document.querySelector(".wind").innerHTML = data.wind.speed + " km/hr"; // Dynamic Weather Icon Update if (data.weather[0].main == "Clouds") { weatherIcon.src = "images/clouds.png"; } else if (data.weather[0].main == "Rain") { weatherIcon.src = "images/rain.png"; } else if (data.weather[0].main == "Clear") { weatherIcon.src = "images/clear.png"; } else if (data.weather[0].main == "Drizzle") { weatherIcon.src = "images/drizzle.png"; } else if (data.weather[0].main == "Mist") { weatherIcon.src = "images/mist.png"; } document.querySelector(".weather").style.display = "block"; document.querySelector(".error").style.display = "none"; } }
4.검색용 이벤트 리스너
이렇게 하면 검색 버튼에 상호작용이 추가됩니다.
searchBtn.addEventListener("click", () => { checkWeather(searchBox.value); });
배운 것
- API 통합:
fetch()를 사용하여 데이터를 가져오고 async/await로 응답을 처리합니다.
API 키를 안전하게 관리하는 것이 중요합니다(이 키는 테스트 목적으로만 사용됩니다).
2.오류 처리:
잘못된 도시를 입력하거나 API 요청이 실패할 경우 오류 메시지를 표시합니다.
3.동적 UI 업데이트:
API 데이터를 기반으로 페이지의 콘텐츠를 동적으로 업데이트합니다.
다양한 날씨 아이콘에 대한 조건부 렌더링.
4.CSS 및 응답성:
앱은 간단한 카드 기반 UI를 사용합니다. 레이아웃과 디자인 관리를 위해 별도의 styles.css 파일을 사용했습니다.
5.JavaScript DOM 조작:
querySelector 및 innerHTML을 사용하여 HTML 요소와 상호 작용합니다.
마지막 생각
이 날씨 앱을 구축하는 것은 흥미로웠으며 JavaScript, API 호출 및 DOM 조작에 대한 지식을 강화했습니다. 계속 진행하면서 이러한 프로젝트를 보다 구성 요소 기반 접근 방식을 위해 React로 전환할 수 있기를 기대합니다. ?
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Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.

C와 C는 주로 통역사와 JIT 컴파일러를 구현하는 데 사용되는 JavaScript 엔진에서 중요한 역할을합니다. 1) C는 JavaScript 소스 코드를 구문 분석하고 추상 구문 트리를 생성하는 데 사용됩니다. 2) C는 바이트 코드 생성 및 실행을 담당합니다. 3) C는 JIT 컴파일러를 구현하고 런타임에 핫스팟 코드를 최적화하고 컴파일하며 JavaScript의 실행 효율을 크게 향상시킵니다.

Python은 데이터 과학 및 자동화에 더 적합한 반면 JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 더 적합합니다. 1. Python은 데이터 처리 및 모델링을 위해 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 과학 및 기계 학습에서 잘 수행됩니다. 2. 파이썬은 간결하고 자동화 및 스크립팅이 효율적입니다. 3. JavaScript는 프론트 엔드 개발에 없어서는 안될 것이며 동적 웹 페이지 및 단일 페이지 응용 프로그램을 구축하는 데 사용됩니다. 4. JavaScript는 Node.js를 통해 백엔드 개발에 역할을하며 전체 스택 개발을 지원합니다.
