PJT

기획의도

우리 홈페이지를 통해 현재 상영중인 영화들의 영화 예매를 유도할 수 있는 페이지를 만들자!

MVP

영화 추천 알고리즘
영화 예매 기능
뱃지(도전과제) 시스템
영화 검색기능

MVP 기능설명

1. 영화 추천 알고리즘

def algorithm(request):
    movies = get_list_or_404(Movie)
    me = request.user
    prefer = defaultdict(int)
    already_like = []
    for movie in me.like_movie.all():
        already_like.append(movie.pk)
        res = json.loads(movie.genres) # 문자열 제이슨을 제이슨으로
        for genre in res['result']:
            prefer[genre['genre']] += 1 # 내가 본 장르를 prefer에 추가

    movie_list = []
    for movie in movies:
        if movie.pk in already_like: # 본영화는 패스
            continue

        score = movie.vote_average * 0.3 # 평점 가중치 0.3
        res = json.loads(movie.genres)
        for genre in res['result']:
            score += prefer[genre['genre']] * 0.4 # 내가 본 장르 가중치 0.4

        data = movie.release_date
        score += releaseDate(data) * 0.2 # 최신 영화 가중치 0.2

        movie_list.append([score, movie.pk])

    movie_list.sort(reverse=True)

    my_movie = []
    for s, i in  movie_list[:10]:
        rec_movie = Movie.objects.get(pk=i)
        my_movie.append(Movie.objects.get(pk=i))

    serializer = MovieSerializer(my_movie, many=True)

    return Response(serializer.data, status=status.HTTP_201_CREATED)

사용자가 예매한 영화정보를 바탕으로 가중치를 계산한다.

가중치: 영화평점 0.3 // 내가 본 장르들 0.4 // 개봉일자 0.2

사용자가 본 영화를 가지고 장르를 카운트해준다.

    already_like = []
    for movie in me.like_movie.all():
        already_like.append(movie.pk)
        res = json.loads(movie.genres) # 문자열 제이슨을 제이슨으로
        for genre in res['result']:
            prefer[genre['genre']] += 1 # 내가 본 장르를 p

DB 저장되어 있는 모든 영화를 순회하면서 이미 예매한 적이 있는 영화면 넘기고 아니라면 가중치를 적용하고 (점수, 영화 pk ) 의 튜플 형태로 리스트에 저장한다.

movie_list = []
for movie in movies:
    if movie.pk in already_like: # 본영화는 패스
        continue

    score = movie.vote_average * 0.3 # 평점 가중치 0.3
    res = json.loads(movie.genres)
    for genre in res['result']:
        score += prefer[genre['genre']] * 0.4 # 내가 본 장르 가중치 0.4

    data = movie.release_date
    score += releaseDate(data)

3. 위에서 저장해서 내려온 리스트를 내림차순으로 정렬하고 10개를 슬라이싱을 한다. 그 후 리스트에 담긴 영화pk 값으로 전체 영화정보를 추출하여 리턴한다

 movie_list.sort(reverse=True) 
my_movie = []
 for s, i in movie_list[:10]:
 rec_movie = Movie.objects.get(pk=i)
 my_movie.append(Movie.objects.get(pk=i)) 
serializer = MovieSerializer(my_movie, many=True) 
return Response(serializer.da

2. 영화 예매기능

영화 예매의 순서는 영화선택 -> 날짜(년월일) -> 영화시간 -> 상영관 -> 좌석선택 순서로만 이루어 질 수 있도록 한다.

예매 페이지는 영화의 pk 값을 router params 로 가져가기 때문에 영화선택 부분은 해결 된다.

날짜, 시간, 상영관은 각각 해당되는 테그에 v-if문을 이용하여 전단계의 값이 선택되었을 때만 활성화되도록 하여 순서를 지킬 수 있도록 한다.

그렇게 함으로서 상영관 선택값이 존재할 경우(선택되었을 경우)에만 좌석 선택 컴포넌트가 나올 수 있게 한다.

좌석 각각의 식별값은 행(i)과 열(j)로서 생성되며 결제까지 진행한 부분은 Django DB에 저장했다.

위의 모델에서 영화 시간 식별자로 특정 영화의 시간대, 상영관의 좌석정보를 불러봐 이미 DB에 저장된 값이라면 클릭을 막아놓아서 좌석 선택이 되지 않게 만들었다.

그렇게 정해진 영화 예매정보(영화, 날짜, 시간, 좌석) 을 유저와 연결지은 모델(Reservation)을 만들어 후에 유저가 예약한 영화 정보를 쉽게 확인할 수 있도록 했다.

3. 뱃지 시스템

예매한 영화의 개수, 작성한 리뷰의 개수, 사용자를 팔로우한 수에 따라 상징적인 보상을 줌으로서 웹사이트 활동에 집중할 수 있게 하기위해 만들었다.

뱃지종류는 총 9개로 먼저 전체 뱃지목록을 만들고 유저가 생성(회원가입)될때마다 그 목록을 유저와 연결 지어 테이블을 생성했다. 필드에는 획득 여부를 가르키는 필드를 하나 만들어 유저가 그 뱃지를 획득했는지 안했는지를 DB 에 저장하였다.

유저가 생성된후 실행되는 함수 1~9 의 pk 값을 가지는 BadgeList 의 값이 유저와 연결되어 Badge 에 저장된다.

배울 수 있었던 부분

프로젝트 시작전에 ERD 를 구상해보면서 모델간 관계들이 pk 값으로 어떻게 연결되어 서로를 호출 할 수 있는지에 대해서 확실하게 알게 되었다.
serializer 의 직렬화 에 대해서 그리고 JSON 파일이 백과 프론트를 이동하는 부분에대해 아직까지 정확한 개념은 모호하지만 데이터를 서로 어떠헥 주고받는지 알 수 있는 부분이었다.
마냥 좋을 줄 알았던 자바스크립트의 비동기처리가 골치였던 경우가 너무 많았고 이를 해결하면서 어떻게해야 내가 원하는 방향대로 로직이 실행되는지를 배울 수 있었다.
정말 많은 오류를 접했는데 그러한 오류가 어디서 발생하는지 무엇때문에 발생하는지 그리고 그러한 점들을 해결할 수 있었던 해결력을 습득할 수 있었다.

아쉬웠던 부분

모델간의 이해 관계를 구상하는 부분이 어려웠다. 이때문에 처음 ERD 구성에 시간을 많이 투자했음에도 프로젝트를 진행하면서 대부분의 모델이 수정 되었다.
영화 예매정보를 가지고 좀 더 많은 것을 진행하지 못했던 점이 아쉽다. 사용할려고 만들어 놓은 필드는 많은데 정작 사용한 속성은 몇 되지 않는다.
막힌 문제 해결을 위해 구글링에만 너무 의존했던 점이 아쉽다. 구글링 외에도 주변 동기들에게 물어봤다면 더 빠르고 확실하게 문제를 이해하고 해결했을 수 있을 것 같다.
깃을 제대로 활용하지 못했던 점이 아쉽다. 깃을 활용해서 협업할 수 있었다면 더 효율적으로 진행되었을 것 같다.
실제 배포까지 이루어지지 못했던 부분이 아쉬웠다.

실행 화면

로그인 화면 뒷배경은 랜덤한 영화포스터가 나온다.
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그 외

movies app 모델(Movie, Comment, Review)

accounts app 모델(User)

badges app 모델(Badge, BadgeList)

ticketings app 모델(MovieTimeTheater, Reservation, SeatInformation)

전체 ERD

gobeul/MovieWebPJT

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