nyuclassesfrom.xyz

nyuclassesfrom.xyz

Machen Sie die NYU -Kurse schnell.

Wenn wir der Meinung sind, dass Harvards Online -Katalog langsam ist ... haben wir nicht einmal einen GraphQL -Endpunkt bei NYU XD.

Abgesehen von allen Witzen ist unsere Kurssuche riesig und es ist sehr ärgerlich, auf eine Online -Katalogsuche zu warten. Darüber hinaus macht der Status der NYU als globaler Campus mit über 40 Standorten weltweit schwieriger, aus katagorischer Sicht zu verwalten, verglichen mit anderen Kurssuchungen. Verschiedene Schulen, verschiedene Klassen und verschiedene Zeitzonen miteinander verbinden sich, weshalb die aktuelle Website ein langsamer Prozess ist (nicht zu erwähnen, dass hochkryptisch und bündlich gepündelt wird, und das ildly zu erwähnen).

Als solches ist dieses Projekt ein Versuch, schnelle Ergebnisse für die Kurssuche zu sammeln, wie aus den Klassen inspiriert.wtf.

Bitte beachten Sie, dass dies ein Hobbyprojekt zwischen Freunden ist, und auf keinen Fall können wir in 100% der Fälle garantieren. Wir haben keine Verantwortung für die Registrierung für Kurse oder Auswirkungen auf die Nutzung dieses Dienstes.

Bei all dem ist es unser Bestreben, Mitschülern der NYU zu helfen, leicht Klassen zu ihren bevorstehenden Semestern zu finden, und wir hoffen, dass dies hilft!

Daten abrufen

• Fangen Sie alle Schulcodes und Fachcodes an

  • Ex: Shu = Shanghai CSCI = Informatik

• Gehen Sie durch und holen Sie jeden Kurs basierend auf Fach und Schule

  • https://schedge.a1liu.com/2022/fa/shu/csci

• Suchen Sie nach Kurs basierend auf full = true, query = courSename, schule, fach https://schedge.a1liu.com/2022/fa/search?full=TREE&query=iCourSeName a

• Stich und formatieren Sie den JSON

• Schulcodes (Fetch) + Fachcodes (Fetch) => Liste der Combos (shu/csci) => Kurse (Fetch) => Liste von Namen, Kursen, Schule, Subjekt => Suche (Abfindungen) => Die endgültige Liste von allem pro Kurs pro Kurs

Das Frontend laufen

 cd frontend
npm install
npm run dev

Todos

• [] Fügen Sie das Frontend -Verpackungsformating hinzu
  • Hören Sie auf die Suchanfrage -> an die Anfrage auf Upstash senden
  • Rückgabeergebnisse (über Readdata)

Zukünftige Arbeit

Um das Feld "Klassenstatus" über das auf Albert auf dem neuesten Stand zu halten, müssen wir den Cache und die Daten auf Albert synchronisieren. Das Konsistenzmodell wird eine eventuelle Konsistenz sein, und wir verwenden den folgenden Mechanismus, um dieses Konsistenzmodell aufrechtzuerhalten

• Jeder Kursrekord hat eine TTL
• Wenn ein Benutzer einen bestimmten Kurs abfragt, überprüfen wir den TTL -Wert
  • Wenn der Datensatz nicht abgelaufen ist, geben wir alle Daten wie gespeichert zurück
  • Wenn der Datensatz abgelaufen ist (angesichts der TTL), geben wir alle außer dem Feld class_status zurück. In der Zwischenzeit führen wir einen weiteren Schrott auf Albert durch. Sobald die Daten erfasst wurden, aktualisieren wir die Daten im Cache und übertragen sie an den Client.

Im Moment gehen wir davon aus, dass Daten, die aus der Schedge -API geholt wurden, auf dem neuesten Stand sind. Um das oben genannte Konsistenzmodell zu erreichen, benötigen wir einen Server, der die Ablaufdaten jedes Kurses aufzeichnet. Jedes Mal, wenn ein Benutzer einen Kursdatensatz anfordert, überprüft der Server das Ablaufdatum des Datensatzes und gibt dem Benutzer das Kursdetail aus der Datenbank zurück.