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생성자에서 인자가 많을 때 고려해볼 수 있는 패턴이다. 해당 패턴을 정리하기에 앞서 점층적 생성자 패턴에 대해 먼저 얘기해보자 점층적 생성자 패턴(Telescoping Constructor Pattern)이란? 클래스를 설계할 때 필수 인자가 있고, 선택적으로 받아야할 인자가 있다. 이 특징 때문에 해당 패턴은 아래와 같은 단점을 가지고 있다. 인자들이 많아질수록 생성자가 많아짐 어떤 객체에 어떤 인자가 들어가는지 확인하기 어렵다. 아래와 같은 클래스가 있다고 가정하자 public class PersonInfo{ private String name; //필수적으로 받야할 정보 private int age; //선택적으로 받아도 되는 정보 private int phonNumber; //선택적으로 받아도 되..
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JDK 14?부터 도입되었으며, 데이터 클래스이며, 순수하게 데이터를 보유하기 위한 클래스이다. 기존에는 Dto 또는 Entity를 아래와 같이 설정했다. 익숙할 수도 있겠지만, 길다는 생각이 들지 않나? 라고 할뻔 ㅋ😶 public class SampleRecord { private final String name; private final Integer age; private final Address address; public SampleRecord(String name, Integer age, Address address) { this.name = name; this.age = age; this.address = address; } public String getName() { return nam..
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import io import pandas as pd data = pd.read_csv(io.BytesIO(dataFile['movie_clean_bc_utf.csv'])) data.head() AI 또는 ML, DL, BigData 분야라면 Google Colab을 활용하여 코딩을 많이 하는 것 같다. 기본적으로 Colab에서 데이터를 불러오는 법은 알아야겠다는 생각을 했다. 간단하게 2가지 방식으로 불러와보자 첫 번째 방식은 내 로컬 환경에서 불러오는 방식이다. 아래와 같이 해당 코드를 실행하면, 업로드 할 수 있는 버튼이 생기고 업로드 하면 된다. from google.colab import files dataFile = files.upload() 그리고 pandas를 통해 불러오기만 하면 된다...
