wanted-3 / HumanScape_1

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Human scape

배포

Netlify Status


기술 스택

typescript react redux react-query

폴더 구조

src
│  
├─ api  # api 폴더
├─ assets  # 이미지 파일(svg)을 모아놓은 폴더
├─ components  # 컴포넌트를 모아놓은 폴더
│     ├─ SearchBar  # 검색어 input창
│     ├─ SearchList  # 검색어 list창
│     └─ SearchListItem  # 검색어 개별 item
├─ modules
│     ├─ axios  # 비동기 axios 통신
│     ├─ reactQuery  # react-qeury 설정 (ex. queyrClient)
│     └─ redux  # redux 설정 (ex. slice, store)
├─ providers  # react-query, redux Provider
├─ styles  # CSS 스타일을 위한 폴더
├─ types  # Typescript 정의 파일
└─ utils  # 디바운싱 유틸기능을 넣은 폴더

진행과정

기간 : 5월 18일 ~ 20일

1일) 과제 요구사항 확인 및 설계 논의 2일) UI - 검색기능 - 상태값 관리 - 쿼리와 디바운싱 - highlight 등의 기능 구현 및 배포 3일) 리팩토링 및 퍼지 문자열 재도전 및 readme 작성



순서도

  1. 유저가 검색 (Search Bar의 input변경하고 inputString 저장)
  2. Debouncing을 활용해 입력이 200ms 초간 없으면 redux store의 searchString 변경
  3. searchString이 변경되면서 useQuery의 키 값이 변경되어 react-query가 새로운 api요청임을 인지하고 서버로 요청을 보냄
  4. 응답받은 값을 캐싱함 (이때 stale time이 infinity임으로 다시 이 검색어를 입력했을때 재검색하지 않고 원래 있던 데이터를 렌더링해서 보여줌)

실행방법

1. 프로젝트 받아오기

git clone https://github.com/wanted-3/HumanScape_1.git

2. 설치

yarn install && yarn start

yarn을 이용하여 프로젝트를 설치한다

//.env

REACT_APP_SECRET_KEY=<고유의 key값>

.env파일에 공공API에서 받은 API_KEY를 입력한다

검색어를 입력하면 공공API의 데이터를 불러오게 된다

3. 작동방법


검색어 클릭 키보드 이동
클릭으로 검색어 선택 탭으로 이동
  1. 기본적으로 마우스로 이동하며, 탭(Tab)을 1번 누르면 검색 버튼으로 이동한다

  2. 위 단계에서 탭을 1번 더 누르면 리스트로 이동한다
    리스트로 이동 후 탭을 통해 지속적으로 이동할 수 있다


구현한 방법

Debouncing기법과 redux, react-query를 활용한 검색 호출 최소화

  • 유저가 키보드를 입력할때 마다 api를 호출하는것은 서버에 많은 부담을 주는것 같아 Debouncing 기법을 활용해 유저가 키보드에서 입력이 없다면 200ms 이후 서버로 요청이 가도록 구현했습니다.

  • redux를 활용해서 검색 input의 value의 즉각적인 처리를 하는 상태값과 react-query의 키와 연동되어 디바운싱 하는 상태값을 전역적으로 관리해주었습니다.

로컬캐싱

  • react-query를 활용하여 데이터를 받아오는데 react-query unique한 키값을 기준으로 데이터를 캐싱합니다.

  • staleTime과 cacheTime을 활용해서 신선도를 유지하고 받아온 데이터를 기억하여 서버로 호출 빈도를 낮추었습니다.

Tab키로 이동, highlight 기능

  • Tab키를 사용하여 키보드를 통해 사용할 수 있게 만들었으며, 검색하는 특정 단어에 맞추어 highlight되는 기능을 구현했으며 netlify를 통해 배포하였습니다.

스택 구현 이유

원티드 과정을 통해 배우게 된 redux, react-query와 netlify 등을 프로젝트 단계에서 사용해보기 위해 결정했으며 redux의 미들웨어를 활용해서 비동기 작업을 일원화 하는 것보다 API 호출의 빈도를 낮추는 것이 이번 과제의 핵심이었기에 react-query를 이용해 캐싱하는것으로 결정했습니다.


구현할 때 어려운 점

처음 배우는 새로운 스택들(ex. react-query ...)로 프로젝트에 바로 사용하려는 점이 까다로웠습니다.

퍼지문자열

영어가 아닌 한글은 초성,중성,종성으로 판단하여 검색기능을 구현해야했기에 어려웠습니다. 또한 'ㄱ'을 검색하면 ㄱ을 포함하는 API의 범위를 어디까지 호출해야하는지 등의 파생되는 많은 문제가 있었기에 어려웠습니다.

api 호출 취소

기존에 api요청 취소를 axios의 CancelToken을 활용해 구현하려고 했습니다. 하지만 axios의 CancelToken을 활용해도 네트워크 탭에 요청내용이 빨갛게 남아 요청이 가지 않았다고 판단하기 애매하다고 생각해 input값에 debounce를 걸어 요청을 최소화 하는것으로 변경했습니다.

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