seulsegown

⭐️ 프로젝트 주제 : 내가 사는 곳은 슬세권🩴인가?

⭐️ 프로젝트 개요

1. 내용

슬세권 프로젝트는 1~2인 가구가 증가하면서 생긴 신조어인 슬세권에서 착안한 위치기반 서비스로,
생활 반경 내 편의점 분포를 통해 거주 지역의 생활 편의성 점수를 매겨주는 프로젝트입니다.

2. 기간 : 2023. 5. 1. ~ 2023. 5. 5.

3. 팀원

이름	역할
김수민	크롤러, 백엔드
김형준	크롤러, 프론트
서대원	크롤러, 백엔드
안수빈	크롤러, 프론트
이수영	크롤러, 백엔드

4. 기술스택

• Back-end : Python, Django
• DB : SQLite
• Crawler : Selenium, BeautifulSoup, Requests
• Front-end : CSS, Javascript, JQuery
• Common : Slack, GitHub, Figma

⭐️ 프로젝트 설치 및 실행방법

1. 상단의 Code 버튼을 눌러 경로를 복사한 후, 레포지토리를 복제합니다.

   git clone https://github.com/my-sleeper-town/seulsegown.git

2. 프로젝트 폴더로 경로를 이동합니다.

   cd seulsegown

3. 패키지를 설치합니다.

   pip install -r requirements.txt

4. DB를 마이그레이트합니다.

   python manage.py migrate

5. 카카오 개발자페이지에서 REST API 키를 발급받습니다. https://developers.kakao.com/

6. 발급받은 API 키를 환경변수로 저장합니다.

   export KAKAO_REST_KEY="발급받은 키"
   export KAKAO_JS_KEY="발급받은 키"

7. django mangement 명령어를 통해 편의점 데이터를 다운받습니다.

   python manage.py crawl --all

   • 키워드를 통해 특정 브랜드의 편의점만 데이터만 다운받을 수도 있습니다.
   • cu, emart24, ministop, seveneleven, gs25

   python manage.py crawl --brand [brand_name]

8. 명령어를 통해 서버를 실행합니다.

   python manage.py runserver

⭐️ 평가 점수 계산 방식

슬세권 점수는 편의점 개수 X 거리 점수로 합산합니다.
거리 점수는 편의점의 위치에 따라 200m 이내는 3점, 300m는 2점, 400m는 1점으로 계산합니다.
만점은 10점이며, 만점을 넘은 점수는 모두 10점으로 표기합니다.

거리	점수
200m	3점
300m	2점
400m	1점

⭐️ resources

• a illustration clip by Loose Drawing

⭐️ 프로젝트 진행 과정

1️⃣ 프로젝트 구조

2️⃣ 데이터 모델링

3️⃣ Flow Chart