nyuclassesfrom.xyz

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Faites rapidement la recherche de cours NYU.

Si nous pensons que le catalogue en ligne de Harvard est lent ... nous n'avons même pas de point de terminaison GraphQL à NYU XD.

Toutes les blagues à part, notre recherche de cours est énorme, et il est très ennuyeux d'attendre une recherche de catalogue en ligne. En outre, le statut de NYU en tant que campus mondial avec plus de 40 emplacements dans le monde rend plus difficile la gestion d'un point de vue catagorique, par rapport à d'autres recherches de cours. Les écoles différente, différentes classes et les différentes fuseaux horaires se mélangent tous étrangement).

En tant que tel, ce projet est une tentative de recueillir des résultats rapides pour la recherche de cours, comme inspiré des classes.wtf.

Veuillez garder à l'esprit qu'il s'agit d'un projet de passe-temps entre des amis, et en aucun cas, nous ne pouvons acquérir que tout fonctionnera à 100% du temps. Nous ne tenons aucune responsabilité à s'inscrire aux cours, ni à toute implication à l'utilisation de ce service.

Tout cela étant dit, c'est notre aspiration à aider les autres étudiants de NYU à trouver facilement des cours à leurs semestres à venir, et nous espérons que cela aide!

Données récupérant

• Cattrez tous les codes de l'école et les codes de la matière

  • Ex: shu = shanghai csci = informatique

• passer par et récupérer chaque cours en fonction de la matière et de l'école

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

• Recherchez le cours basé sur Full = true, query = Coursename, School, Subject https://schedge.a1liu.com/2022/fa/search?full=true&query= {Coursename }&school= {schoolcode }&subject={SubjectCode}

• coudre et formater le JSON

• codes scolaires (fetch) + codes de sujet (fetch) => liste de combos (shu / csci) => cours (fetch) => liste de nom, cours, école, sujet => search (fetchhes) => Liste finale de tout pour chaque cours

Courir le frontend

 cd frontend
npm install
npm run dev

Todos

• [] Ajouter un formatage d'emballage pour le frontend
  • Écoutez la requête de recherche -> Envoyer pour demander sur Upstash
  • Retour des résultats (via ReadData)

Travail futur

Pour garder le champ "Statut de classe" à jour avec ce qui est affiché sur Albert, nous devons synchroniser le cache et les données sur Albert. Le modèle de cohérence sera une cohérence éventuelle, et nous utilisons le mécanisme suivant pour maintenir ce modèle de cohérence

• Chaque enregistrement de cours a un TTL
• Lorsqu'un utilisateur interroge un certain cours, nous vérifions la valeur TTL
  • Si l'enregistrement n'est pas expiré, nous renvoyons toutes les données stockées
  • Si l'enregistrement est expiré (compte tenu du TTL), nous retournons tout sauf le champ Class_Status. Pendant ce temps, nous effectuons un autre morceau sur Albert. Une fois les données acquises, nous mettons à jour les données sur le cache et les poussons vers le client.

Pour l'instant, nous supposons que les données obtenues à partir de l'API Schedge sont à jour. Pour atteindre le modèle de cohérence ci-dessus, nous avons besoin d'un serveur qui enregistre les dates d'expiration de chaque enregistrement de cours. Chaque fois qu'un utilisateur demande un enregistrement de cours, le serveur vérifie la date d'expiration de l'enregistrement, puis renvoie l'utilisateur le détail du cours de la données.