[Fix] 일반검색페이지 검색기능

scripts/script_insert_food.py

@@ -1,30 +1,22 @@
-# insert_food_safe.py
-# - ASCII 출력만 사용 (이모지/특수문자 없음)
-# - Windows 콘솔에서 surrogate 에러 회피
-# - CSV: 탭 구분, UTF-8-SIG 기본, 실패시 CP949로 재시도
-
+import os, sys
 import pandas as pd
 from django.db import connection, transaction
-from django.utils import timezone
 import django
-import os, sys
-import django
-import numpy as np
 
-# ① manage.py가 있는 프로젝트 루트를 sys.path에 추가
-BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))  # scripts 폴더에서 상위 폴더로
+# 프로젝트 루트 경로 추가
+BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
 sys.path.insert(0, BASE_DIR)
 
-# ② DJANGO_SETTINGS_MODULE을 manage.py와 동일하게
-os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'config.settings.local')  # ← manage.py에서 복붙
-
+# Django 세팅
+os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'config.settings.local')
 django.setup()
 
-# 영양 점수 계산 함수 import  
+# 모델/점수 함수 import
+from foods.models import Food
 from common.nutrition_score import NutritionalScore, letterGrade
 
-CSV_PATH = '../food_clean_data.csv'   # <-- 정리된 CSV 경로
-TABLE_NAME = 'food'                       # <-- 실제 테이블명 (예: 'food' 또는 'foods_food')
+CSV_PATH = os.path.join(BASE_DIR, 'food_clean_data.csv')
+TABLE_NAME = Food._meta.db_table
 
 def safe_print(*args):
     try:
@@ -93,11 +85,34 @@ def read_csv_smart(path):
     df = pd.read_csv(path, sep=',', engine='python', dtype=str, encoding='cp949', on_bad_lines='skip')
     return df
 
+def purge_foods_and_children_auto():
+    """
+    Food를 참조하는 모든 자식 테이블을 먼저 삭제한 뒤, 마지막에 Food 삭제.
+    기본 ordering으로 인해 컬럼 미존재 에러가 나지 않도록 .order_by()로 제거.
+    """
+    with transaction.atomic():
+        # 1) Food 역참조(related_objects) 순회하며 자식부터 삭제
+        for rel in Food._meta.related_objects:
+            model = rel.related_model
+            try:
+                # 자식 모델에 기본 ordering이 걸려 있을 수 있으니 제거 후 delete
+                qs = model._default_manager.all()
+                try:
+                    qs = qs.order_by()
+                except Exception:
+                    pass
+                qs.delete()
+            except Exception:
+                # 일부 테이블이 실제로 없거나 마이그가 안 되어 있을 수 있음 → 무시
+                pass
+
+        # 2) 마지막으로 Food 삭제 (ordering 제거)
+        Food.objects.all().order_by().delete()
+
 def main():
     # 1) 기존 DB 데이터 모두 삭제
     safe_print("=== 기존 DB 데이터 삭제 중... ===")
-    with connection.cursor() as cursor:
-        cursor.execute(f"DELETE FROM {TABLE_NAME}")
+    purge_foods_and_children_auto()
     safe_print("기존 데이터 삭제 완료")
 
     # 2) CSV 로드 
@@ -309,7 +324,7 @@ def __init__(self, data):
             continue
         if c in ('image_url', 'shop_url'):
             # If the incoming value is NULL or empty string, keep the existing DB value
-            set_parts.append(f"{c}=COALESCE(NULLIF(excluded.{c}, ''), {TABLE_NAME}.{c})")
+            set_parts.append(f"{c}=COALESCE(NULLIF(excluded.{c}, ''), {c})")
         else:
             set_parts.append(f"{c}=excluded.{c}")
     set_clause = ",\n".join(set_parts)

search/views.py

@@ -14,63 +14,101 @@
 
 #to FE: food를 이런 형태의 데이터로 넘겨줄겁니다! 더 필요한 값 있거나 문제있는 값 있으면 바로 연락해주세요!!
 def food_to_dict(food):
+    # bytes 타입을 문자열로 변환하는 헬퍼 함수
+    def safe_str(value):
+        if isinstance(value, bytes):
+            return value.decode('utf-8', errors='ignore')
+        elif value is None:
+            return ""
+        else:
+            return str(value)
+
+    # 안전한 숫자 변환 함수
+    def safe_float(value, default=0.0):
+        if isinstance(value, bytes):
+            try:
+                return float(value.decode('utf-8', errors='ignore'))
+            except:
+                return default
+        elif value is None:
+            return default
+        else:
+            try:
+                return float(value)
+            except:
+                return default
+
     ret = {
-        "food_id": getattr(food, "food_id"),
-        "food_img": getattr(food, "image_url", "") or getattr(food, "food_img", "") or "",
-        "food_name": getattr(food, "food_name", "") or "",
-        "food_category": getattr(food, "food_category", "") or "",
-        "calorie": getattr(food, "calorie", 0) or 0,
-        "moisture": getattr(food, "moisture", 0) or 0,
-        "protein": getattr(food, "protein", 0) or 0,
-        "fat" : getattr(food, "fat", 0) or 0,
-        "carbohydrate": getattr(food, "carbohydrate", 0) or 0,
-        "sugar" : getattr(food, "sugar", 0) or 0,
-        "dietary_fiber": getattr(food, "dietary_fiber", 0) or 0,
-        "salt": getattr(food, "salt", 0) or 0,
-        "cholesterol": getattr(food, "cholesterol", 0) or 0,
-        "saturated_fatty_acids": getattr(food, "saturated_fatty_acids", 0) or 0,
-        "trans_fatty_acids": getattr(food, "trans_fatty_acids", 0) or 0,
-        "serving_size": getattr(food, "serving_size", 0) or 0,
-        "weight": getattr(food, "weight", 0) or 0,
-        "company_name": getattr(food, "shop_name", "") or getattr(food, "company_name", "") or "",
-        "score": getattr(food, "nutrition_score", None) or NutritionalScore(food),
-        "letter_grade": getattr(food, "nutri_score_grade", None) or letterGrade(food),
-        "nutri_score_grade": getattr(food, "nutri_score_grade", None) or letterGrade(food)
+        "food_id": safe_str(getattr(food, "food_id", "")),
+        "food_img": safe_str(getattr(food, "image_url", "") or getattr(food, "food_img", "") or ""),
+        "food_name": safe_str(getattr(food, "food_name", "") or ""),
+        "food_category": safe_str(getattr(food, "food_category", "") or ""),
+        "calorie": safe_float(getattr(food, "calorie", 0)),
+        "moisture": safe_float(getattr(food, "moisture", 0)),
+        "protein": safe_float(getattr(food, "protein", 0)),
+        "fat": safe_float(getattr(food, "fat", 0)),
+        "carbohydrate": safe_float(getattr(food, "carbohydrate", 0)),
+        "sugar": safe_float(getattr(food, "sugar", 0)),
+        "dietary_fiber": safe_float(getattr(food, "dietary_fiber", 0)),
+        "salt": safe_float(getattr(food, "salt", 0)),
+        "cholesterol": safe_float(getattr(food, "cholesterol", 0)),
+        "saturated_fatty_acids": safe_float(getattr(food, "saturated_fatty_acids", 0)),
+        "trans_fatty_acids": safe_float(getattr(food, "trans_fatty_acids", 0)),
+        "serving_size": safe_float(getattr(food, "serving_size", 0)),
+        "weight": safe_float(getattr(food, "weight", 0)),
+        "company_name": safe_str(getattr(food, "shop_name", "") or getattr(food, "company_name", "") or ""),
+        "score": safe_float(getattr(food, "nutrition_score", 0)),
+        "letter_grade": safe_str(getattr(food, "nutri_score_grade", "") or letterGrade(food) or ""),
+        "nutri_score_grade": safe_str(getattr(food, "nutri_score_grade", "") or letterGrade(food) or "")
     }
     return ret
 
 #일반 검색 메인 페이지 렌더링 뷰
-#영양 점수가 높은 음식들(기본으로 띄울 음식들)을 추려서 프론트로 전달합니다!
+#검색어가 있을 때만 검색 결과를 보여줍니다
 def search_page(request):
+    keyword = request.GET.get('keyword', '').strip()
+
+    if not keyword:
+        # 검색어가 없으면 빈 결과 반환
+        context = {"foods": [], "keyword": ""}
+        return render(request, "search/search_page.html", context)
+
+    # 검색어가 있으면 검색 결과 반환 (서버 사이드 렌더링용)
+    filtered_list = Food.objects.filter(food_name__icontains=keyword).order_by("-nutrition_score")
 
-    # 영양 점수가 높은 식품이 앞에 오도록 정렬 (DB에서 바로 정렬)
-    foods = Food.objects.all().order_by('-nutrition_score')
-
     # 반환할 값 구성하는 부분
-    context = {"foods":[]}
-    for food in foods:
+    context = {"foods": [], "keyword": keyword}
+    for food in filtered_list:
         context["foods"].append(food_to_dict(food))
 
     return render(request, "search/search_page.html", context)
 
-#검색어가 있을 때만 검색 결과를 보여줍니다
+#실제 검색 기능을 구현한 뷰
+#Ajax 쓰라는 의미에서 JsonResponse로 드렸습니다 ^^
 def normal_search(request):
-    keyword = (request.GET.get("keyword") or "").strip()
-
+    keyword = request.GET.get('keyword')
+    page = int(request.GET.get('page', 1))
+    limit = int(request.GET.get('limit', 30))
+
     if not keyword:
-        # 검색어 없으면 빈 결과
-        context = {"foods": [], "keyword": ""}
-        return render(request, "search/search_page.html", context)
+        return JsonResponse({"foods": []}, json_dumps_params={'ensure_ascii': False})
+
+    # 검색어가 있으면 필터 + DB에서 바로 점수 내림차순 정렬
+    filtered_list = Food.objects.filter(food_name__icontains=keyword).order_by("-nutrition_score")
+
+    # 페이지네이션 적용
+    start_index = (page - 1) * limit
+    end_index = start_index + limit
+    paginated_list = filtered_list[start_index:end_index]
 
-    # 검색어 있으면 필터 + DB에서 바로 점수 내림차순 정렬
-    foods = (
-        Food.objects
-        .filter(food_name__icontains=keyword)
-        .order_by("-nutrition_score")
-    )
+    # 반환 값을 구성하는 부분
+    context = {"foods": []}
+    for food in paginated_list:
+        context["foods"].append(food_to_dict(food))
 
-    context = {"foods": foods, "keyword": keyword}
-    return render(request, "search/search_page.html", context)
+    # to FE: AJAX로 검색 결과를 노출해야 하므로 Json 데이터를 반환하게 구현했습니다.
+    # to FE: 만약 렌더링 해야 할 페이지가 따로 있다면 얘기해주세요!!
+    return JsonResponse(context, json_dumps_params={'ensure_ascii': False})
 
 #추천 제품 페이지 렌더링 뷰
 #영양 점수가 높은 음식들을 랜덤으로 선택해서 프론트로 전달합니다!