Merge pull request #1 from sipe-team/sangwon

add week1 study

.github/workflows/summarize.yml

@@ -19,68 +19,77 @@ jobs:
         with:
           fetch-depth: 0
 
-      # Set up Python
+      # Step 2: Set up Python
       - name: Set up Python
         uses: actions/setup-python@v4
         with:
           python-version: "3.8"
 
-      # Install dependencies
+      # Step 3: Install dependencies
       - name: Install dependencies
         run: |
           python -m pip install --upgrade pip
           pip install openai requests
 
-      # Step 2: Get Changed Files
+      # Step 4: Get Changed Files
       - name: Get Changed Files
         id: get_files
         run: |
           CHANGED_FILES=$(git diff --name-only origin/main ${{ github.sha }})
+
           if [ -z "$CHANGED_FILES" ]; then
             echo "changed_files=" >> $GITHUB_ENV
           else
-            FILTERED_FILES=$(echo "$CHANGED_FILES" | grep -E 'week[0-9]+/.*_link\.md$')
-            if [ -z "$FILTERED_FILES" ]; then
+            # .md 파일만 필터링
+            MD_FILES=$(echo "$CHANGED_FILES" | grep -E '^week[0-9]+/.*\.md$')
+            echo $MD_FILES
+
+            if [ -z "$MD_FILES" ]; then
               echo "changed_files=" >> $GITHUB_ENV
             else
-              echo "changed_files=$FILTERED_FILES" >> $GITHUB_ENV
+              # 환경 변수에 저장
+              echo "changed_files=$MD_FILES" >> $GITHUB_ENV
             fi
           fi
 
-      # Step 3: Process Changed Files
+      # Step 5: Process Changed Files
       - name: Process Changed Files
         env:
           OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.GPT_KEY }}
+          changed_files: ${{ env.changed_files }}
         run: |
-          if [ -z "${{ env.changed_files }}" ]; then
+          if [ -z "$changed_files" ]; then
+            echo "No changed files to process."
             exit 0
           fi
 
           SUMMARY_MESSAGE="### Automated Review\n"
           IFS=$'\n'
-          for file_path in ${{ env.changed_files }}; do
-            # Check if the file contains a "link" field
-            link=$(grep 'link: ' "$file_path" | sed 's/link: //')
-            
-            if [ -n "$link" ]; then
-              # Run summarize.py if "link" is found
-              SUMMARY=$(python summarize.py "$link")
-              SUMMARY_MESSAGE+="Blog Link: $link\n"
-              SUMMARY_MESSAGE+="$SUMMARY\n"
-            else
-              # Run feedback.py with the file's content if no "link" is found
-              FILE_CONTENT=$(cat "$file_path")
-              FEEDBACK=$(python feedback.py --content "$FILE_CONTENT")
-              SUMMARY_MESSAGE+="Feedback for file: $file_path\n"
-              SUMMARY_MESSAGE+="$FEEDBACK\n"
+          for file_path in $changed_files; do
+            # Skip link.md files
+            if [[ "$file_path" == *link.md ]]; then
+              continue
             fi
+
+            # Process non-link.md files
+            echo "Processing file: $file_path"
+            FILE_CONTENT=$(cat "$file_path" || echo "")
+            if [ -z "$FILE_CONTENT" ]; then
+              SUMMARY_MESSAGE+="Error: Could not read content of $file_path\n"
+              continue
+            fi
+
+            # Run feedback.py
+            FEEDBACK=$(python feedback.py --content "$FILE_CONTENT" || echo "Error: feedback.py failed for $file_path")
+            SUMMARY_MESSAGE+="Feedback for file: $file_path\n"
+            SUMMARY_MESSAGE+="$FEEDBACK\n"
           done
 
           echo "summary_message<<EOF" >> $GITHUB_ENV
           echo -e "$SUMMARY_MESSAGE" >> $GITHUB_ENV
           echo "EOF" >> $GITHUB_ENV
 
-      # Step 4: Post Comment on Pull Request
+      # Step 6: Post Comment on Pull Request
       - name: Post Comment on Pull Request
         uses: actions/github-script@v6
         with:

week1/sangwon/sangwon.md

@@ -0,0 +1,54 @@
+### Spring Batch란?
+
+Spring Batch는 대규모 데이터 처리를 위한 **배치 처리 프레임워크**입니다. 데이터 읽기, 처리, 쓰기 같은 반복적인 배치 작업을 효율적으로 설계하고 실행할 수 있도록 다양한 기능과 유연한 API를 제공합니다. 대표적인 특징은 다음과 같습니다.
+
+- **대규모 데이터 처리**: 페이징, 청크 기반 처리 지원
+- **트랜잭션 관리**: 데이터 무결성 보장
+- **리트라이, 재시작, 실패 처리**: 배치 작업 중 오류 발생 시 복구 가능
+- **다양한 데이터 소스 연동**: 데이터베이스, 파일, API 등과의 통합 가능
+
+### Chunk 방식과 Tasklet 방식
+
+### 1. **Chunk 방식**
+
+- **개념**: 데이터를 일정 크기(청크)로 나눠 읽고, 처리하고, 쓴다.
+- **구조**: `ItemReader`, `ItemProcessor`, `ItemWriter`로 구성
+  - `ItemReader`: 데이터를 읽는 역할
+  - `ItemProcessor`: 데이터를 가공하는 역할 (선택 사항)
+  - `ItemWriter`: 데이터를 저장하거나 출력하는 역할
+- **작동 방식**:
+  1. 지정된 청크 크기만큼 데이터를 읽는다.
+  2. 데이터를 한 번에 처리한다.
+  3. 청크 단위로 데이터 저장(쓰기) 작업을 수행한다.
+  4. 성공적으로 완료된 청크는 커밋되고, 오류 발생 시 롤백된다.
+- **트랜잭션 처리**:
+  - 청크 단위로 트랜잭션이 관리된다.
+  - 예를 들어, 청크 크기가 10일 경우, 한 번에 10개의 데이터 처리 후 커밋한다.
+  - 처리 중 오류 발생 시 해당 청크는 롤백되고 다시 처리된다.
+  - 데이터 무결성을 보장하면서도 효율적인 처리를 가능하게 한다.
+- **장점**:
+  - 대량 데이터 처리에 적합
+  - 트랜잭션 처리와 오류 복구가 간단
+  - 비즈니스 로직이 분리되어 있어 유지보수 용이
+- **단점**:
+  - 작은 작업이나 간단한 논리에 과도한 구조를 요구할 수 있음
+
+### 2. **Tasklet 방식**
+
+- **개념**: 단일 작업을 명령형으로 정의하여 실행
+- **구조**: `Tasklet` 인터페이스 구현체를 통해 처리 로직을 정의
+  - `Tasklet`의 `execute()` 메서드를 구현하여 원하는 작업 수행
+  - 작업이 성공적으로 완료되면 `RepeatStatus.FINISHED` 반환
+- **작동 방식**:
+  - 명령형으로 필요한 로직을 한 번에 작성 및 실행
+  - 반복 처리가 필요하면 반복 조건을 명시적으로 설정
+- **트랜잭션 처리**:
+  - 작업 단위 전체가 하나의 트랜잭션으로 처리된다.
+  - 트랜잭션 경계를 개발자가 명시적으로 정의할 수 있다.
+  - 작업 중 오류가 발생하면 전체 작업이 롤백된다.
+- **장점**:
+  - 간단한 작업(예: 파일 삭제, 로그 초기화 등)에 적합
+  - 사용자 정의 로직 구현이 유연
+- **단점**:
+  - 복잡한 작업에서는 로직 관리가 어려워질 수 있음
+  - 청크 방식 대비 구조적으로 단순하나 대량 데이터 처리에 적합하지 않음