nyuclassesfrom.xyz

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Faça a pesquisa do curso da NYU rapidamente.

Se achamos que o catálogo on -line de Harvard é lento ... nem temos um ponto de extremidade do GraphQL no NYU XD.

Todas as piadas à parte, nossa pesquisa de curso é enorme e é muito irritante esperar uma pesquisa de catálogo on -line. Além disso, o status da NYU como campus global, com mais de 40 locais em todo o mundo, dificulta o gerenciamento de um ponto de vista catagórico, em comparação com outras pesquisas de curso.

Como tal, este projeto é uma tentativa de reunir resultados rápidos para pesquisa de cursos, conforme inspirado nas classes.wtf.

Lembre -se de que este é um projeto de hobby entre amigos e, de forma alguma, podemos ter um gaurente que tudo estará funcionando 100% do tempo. Não temos nenhuma responsabilidade pelo registro de cursos ou de quaisquer implicações no uso deste serviço.

Com tudo isso dito, é nossa aspiração ajudar colegas estudantes da NYU a encontrar aulas facilmente para seus próximos semestres, e esperamos que isso ajude!

Busca de dados

• Pegue todos os códigos escolares e códigos de disciplinas

  • Ex: shu = shanghai csci = ciência da computação

• Passe e busque cada curso com base no assunto e na escola

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

• Pesquise o curso com base em completo = true, query = courseName, escola, disciplina https://schedge.a1liu.com/2022/fa/search?full=true&Query= {CourSename }&School= {Schoolcode }&subject= {sjectCode}

• costure e formate o json

• Códigos escolares (busca) + códigos de assunto (busca) => Lista de combos (shu/csci) => cursos (busca) => Lista de nome, curso de curso, escola, assunto => pesquisa (busca) => Lista final de tudo de que cada curso de cada curso

Executando o front -end

 cd frontend
npm install
npm run dev

Todos

• [] Adicione a formatação de embalagem para o front -end
  • Ouça a consulta de pesquisa -> Enviar para solicitar no Upstash
  • Resultados de retorno (via readData)

Trabalho futuro

Para manter o campo "Status da classe" atualizado com o que é exibido em Albert, precisamos sincronizar o cache e os dados sobre Albert. O modelo de consistência será uma consistência eventual e usamos o seguinte mecanismo para defender esse modelo de consistência

• Cada registro do curso tem um TTL
• Quando um usuário consulta um determinado curso, verificamos o valor TTL
  • Se o registro não for expirado, retornamos todos os dados conforme armazenados
  • Se o registro for expirado (dado o TTL), retornamos tudo, exceto o campo Class_status. Enquanto isso, realizamos outro pedaço em Albert. Depois que os dados são adquiridos, atualizamos os dados no cache e o pressionamos para o cliente.

Por enquanto, assumimos que os dados obtidos na API de agendamento estão atualizados. Para alcançar o modelo de consistência acima, precisamos de um servidor que registre as datas de expiração de cada registro do curso. Sempre que um usuário solicita um registro do curso, o servidor verifica a data de vencimento do registro e retorna o usuário o detalhe do curso do banco de dados.