nyuclassesfrom.xyz

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NYU 코스를 빠르게 검색하십시오.

하버드의 온라인 카탈로그가 느리다고 생각한다면 ... NYU XD에는 그래프 QL 엔드 포인트가 없습니다.

모든 농담을 제외하고, 우리의 코스 검색은 거대하며, 온라인 카탈로그 검색을 기다리는 것은 매우 성가신 일입니다. 또한, 전 세계 40 개 이상의 위치를 ​​가진 글로벌 캠퍼스로서의 NYU의 지위는 다른 코스 검색과 비교할 때 전 세계적으로 교리 적 관점에서 관리하기가 더 어려워집니다.

따라서이 프로젝트는 Class.wtf에서 영감을 얻은 코스 검색을위한 빠른 결과를 수집하려는 시도입니다.

이것은 친구들 사이의 취미 프로젝트라는 것을 명심하십시오. 그리고 우리는 모든 것이 100%의 시간을 일할 것이라는 것을 보지 못할 수는 없습니다. 당사는 과정 등록 또는이 서비스 사용에 대한 영향에 대한 책임을지지 않습니다.

이 모든 것이 말하면서, 동료 NYU 학생들이 다가오는 학기들에게 쉽게 수업을 찾도록 돕는 것이 우리의 열망이며, 이것이 도움이되기를 바랍니다!

데이터 가져 오기

• 모든 학교 코드와 주제 코드를 잡습니다

  • 예 : Shu = 상하이 CSCI = 컴퓨터 과학

• 주제 및 학교를 기반으로 각 과정을 거쳐 가져 가십시오.

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

• full = true = query = coursename, school, subject https://schedge.a1liu.com/2022/fa/search?full=true&query= (Coursename }&school= (schoolcode }&subject= {SubjectCode}를 기반으로 한 과정 검색

• 스티치와 JSON 포맷

• 학교 코드 (페치) + 주제 코드 (Fetch) => 콤보 목록 (shu/csci) => 코스 (fetch) => 이름 목록, 코스, 학교, 주제 검색 (fetches) => 각 코스마다 모든 내용의 최종 목록

프론트 엔드 실행

 cd frontend
npm install
npm run dev

토 도스

• [] 프론트 엔드에 대한 래핑 형식 추가
  • 검색 쿼리 듣기 -> OSTASH에서 요청으로 보내기
  • 반환 결과 (ReadData를 통해)

미래의 일

Albert에 표시된 내용으로 "클래스 상태"필드를 최신 상태로 유지하려면 Albert의 캐시와 데이터를 동기화해야합니다. 일관성 모델은 최종 일관성이 될 것이며 다음 메커니즘을 사용 하여이 일관성 모델을 유지합니다.

• 각 코스 레코드에는 TTL이 있습니다
• 사용자가 특정 코스를 쿼리하면 TTL 값을 확인합니다.
  • 레코드가 만료되지 않은 경우 저장된대로 모든 데이터를 반환합니다.
  • 레코드가 만료 된 경우 (TTL이 주어지면) Class_status 필드를 제외한 모든 것을 반환합니다. 한편, 우리는 Albert에서 또 다른 스크랩을 수행합니다. 데이터가 획득되면 캐시의 데이터를 업데이트하여 클라이언트로 푸시합니다.

현재 우리는 Schedge API에서 가져온 데이터가 최신 상태라고 가정합니다. 위의 일관성 모델을 달성하려면 모든 코스 레코드의 만료 날짜를 기록하는 서버가 필요합니다. 사용자가 코스 레코드를 요청할 때마다 서버는 레코드의 만료 날짜를 확인한 다음 Databse에서 코스 세부 사항을 사용자에게 반환합니다.