원티드 프리온보딩 인턴십 2주차 과제

추천 검색어를 제공하는 검색창을 구현하는 과제입니다.

배포 주소

https://pre-onboarding-team10-2.netlify.app

cors에러 때문에 프록시 를 설치하고 켜주세요.

프로젝트 시작 방법

Repository Clone

git clone https://github.com/pre-onboarding-team10/pre-onboarding-10th-2-10.git

npm으로 설치 진행

npm i

Usage

Local Dev Server 실행

npm start

Build

npm build

과제 진행 방법

1주차 과제와 마찬가지로 기능별 개발단위를 나누어 각자 구현한 다음, Pull Request를 통해 코드리뷰, Best Practice를 선정하였습니다.

• 기능별 개발단위

1. 검색창 화면 구성하기
2. API 호출시 로컬 캐싱 구현하기
3. UI 작업

상세 구현 내용

1. 키보드만으로 추천 검색어들로 이동 가능하도록 구현

const SuggestionList = ({ suggestions, focusedIndex, setFocusedIndex }) => {
  const suggestionListRef = useRef(null);
  const MAX_SUGGESTIONS = 7;
  const startIndex = Math.max(0, focusedIndex - MAX_SUGGESTIONS + 1);

  const renderedSuggestions = suggestions.slice(
    startIndex,
    startIndex + MAX_SUGGESTIONS
  );

  useEffect(() => {
    setFocusedIndex(-2);
  }, [suggestions, setFocusedIndex, MAX_SUGGESTIONS]);

  return (
    <ul className="suggestion-list" ref={suggestionListRef}>
      {suggestions.length <= MAX_SUGGESTIONS
        ? suggestions.map((suggestion, index) => (
            <SuggestionItem
              key={index}
              index={index}
              focusedIndex={focusedIndex}
              setFocusedIndex={setFocusedIndex}
              suggestionName={suggestion.name}
            />
          ))
        : renderedSuggestions.map((suggestion, index) => (
            <SuggestionItem
              key={index}
              index={startIndex + index}
              focusedIndex={focusedIndex}
              setFocusedIndex={setFocusedIndex}
              suggestionName={suggestion.name}
            />
          ))}
    </ul>
  );
};

• SuggestionList: 제안 목록을 렌더링하고 키보드를 사용하여 선택한 제안의 포커스를 처리하는 역할을 담당

• suggestions: 각각 이름 속성을 포함하는 제안 객체의 배열

• focusedIndex: 현재 초점이 맞춰진 제안의 인덱스

• setFocusedIndex: 현재 초점이 맞춰진 제안을 업데이트하는 함수

• MAX_SUGGESTIONS: 한 번에 표시할 수 있는 최대 제안 수를 나타내는 상수

• SuggestionList의 useEffect는 suggestions, setFocusedIndex 또는 MAX_SUGGESTIONS이 변경될 때마다 focusedIndex를 -2로 재설정하는 데 사용됩니다. 이는 컴포넌트가 처음 렌더링될 때 또는 검색어가 업데이트될 때 focus가 기존 검색어 위치에 맞춰지지 않도록 하는 데 사

• renderedSuggestions 변수는 현재 startIndex 및 MAX_SUGGESTIONS를 기준으로 제안 배열을 슬라이스하는 데 사용됩니다. 이렇게 하면 한 번에 최대 수의 제안만 렌더링되므로 성능이 향상되고 검색어 목록이 너무 길어지는 것 방지

  const handleKeyDown = (e) => {
    if (e.key === 'ArrowDown') {
      e.preventDefault();

      setFocusedIndex((prevIndex) =>
        prevIndex < suggestions.length - 1 ? prevIndex + 1 : 0
      );
    }

    if (e.key === 'ArrowUp') {
      e.preventDefault();

      setFocusedIndex((prevIndex) =>
        prevIndex > 0 ? prevIndex - 1 : prevIndex
      );
    }

    if (e.key === 'Enter' && focusedIndex !== undefined && focusedIndex >= 0) {
      e.preventDefault();

      setKeyword(suggestions[focusedIndex].name);
    }
  };

  return handleKeyDown;
};

• ArrowDown: 목록의 다음 검색어로 focus를 이동

• ArrowUp: 목록에서 이전 검색어로 focus를 이동

• Enter: 현재 초점이 맞춰진 검색어를 선택하고, 해당 이름으로 setKeyword 함수를 업데이트 이러한 컴포넌트를 사용하면 검색어 목록에 대한 키보드 이벤트를 재사용할 수 있는 방법을 제공하므로 검색어가 사용되는 다양한 상황에서 유용하게 사용할 수 있다는 이점 존재

  1. 검색창에 focus가 있는 상태에서 방향키 아래를 누르면 첫 검색어로 focus가 이동
  2. 가장 마지막 검색어에서 방향키 아래를 누를 시, 첫 검색어로 이동
  3. 검색어는 최대 7개씩 화면에 보여줌. 그 이상의 검색어는 아래 방향키를 누를 때 노출
  

2. API 호출시 로컬 캐싱 구현하기

• 로컬 캐싱
  • 캐싱 기능을 담당하는 Cache class를 정의

    pre-onboarding-10th-2-10/src/apis/apiClient.js

    Lines 3 to 41 in 4a75abd

    	class Cache {
    	#dataMap = {};
    	#expireTimeInSec;
    	constructor(expireTimeInSec) {
    	this.#expireTimeInSec = expireTimeInSec || 0;
    	}
    	get(key) {
    	return this.#dataMap[key];
    	}
    	set(key, data, expireTimeInSec) {
    	const cacheData = new Data(data, expireTimeInSec || this.#expireTimeInSec);
    	this.#dataMap[key] = cacheData;
    	}
    	}
    	class Data {
    	#data;
    	#expireTimeInSec;
    	#createdAt;
    	constructor(data, expireTimeInSec) {
    	this.#data = data;
    	this.#expireTimeInSec = expireTimeInSec;
    	this.#createdAt = new Date();
    	}
    	get data() {
    	return this.#data;
    	}
    	get isExpired() {
    	const now = new Date();
    	const differenceSec = (now.getTime() - this.#createdAt.getTime()) / 1000;
    	return differenceSec >= this.#expireTimeInSec;
    	}
    	}

  • 전역 변수로 선언된 ApiClient 인스턴스 필드에 요청 캐시 데이터 저장
    • 로컬 캐시 저장소 선정 기준은 캐싱 데이터 타입, 업데이트 주기, 지속성, 용량, 성능
      • 캐싱 데이터 타입 기준은 다 적합해 보임
      • 업데이트 주기는 최대한 빠르게 > 지속성은 크게 중요하지 않음
      • 용량 > 추천 검색어 리스트 데이터 많지 않음
      • 검색 액션은 앱에 진입 후 초반 단계에서 수행되는 액션 > 처리 속도 (성능) 매우 중요 ⇒ memory에 저장
• 모든 API의 get 요청에 대해 캐싱 기능이 수행되도록 ApiClient class의 private get method에서 캐싱 기능을 구현

  pre-onboarding-10th-2-10/src/apis/apiClient.js

  Lines 75 to 85 in 4a75abd

  	async #get(path, cacheOptions) {
  	const cachedData = this.#cache.get(cacheOptions.key);
  	if (cachedData && !cachedData.isExpired) {
  	return cachedData.data.data;
  	} else {
  	const data = await this.#request('GET', path);
  	this.#cache.set(cacheOptions.key, data, cacheOptions.expireTimeInSec);
  	return data;
  	}
  	}

• expire time
  • 캐싱 데이터가 생성된 시간을 Data 인스턴스 필드에 저장하여 API 호출 시점에 current time과 cached time을 비교하여 expired 여부 확인

3. 입력마다 API 호출하지 않도록 API 호출 횟수 줄이기

• debounce util 함수를 구현하여 추천 검색어 리스트 데이터를 페치하는 함수 실행을 딜레이

  pre-onboarding-10th-2-10/src/utils/debounce.js

  Lines 1 to 9 in 4a75abd

  	export const debounce = (callback, delayInMS) => {
  	let timer;
  	return (args) => {
  	clearTimeout(timer);
  	timer = setTimeout(() => {
  	callback(args);
  	}, delayInMS);
  	};
  	};

Team History

• 23.05.03 검색창 화면 구성에 대한 토론 및 Best Practice 선정
• 23.05.04 로컬 캐싱 구현에 대한 토론 및 Best Practice 선정
• 23.05.05 UI 작업에 대한 Best Practice 선정

Best Practice 선정이유

• 검색창 화면 구성하기 : 검색화면, 키보드로 검색어 이동하기, input onChange이벤트 구현
• API 호출시 로컬 캐싱 구현 : 가장 적절한 로컬 캐싱 방법, 불필요한 api호출 최소화, 캐시 만료시간 구현
• UI 작업 : CSS 파일 분리, 자주 사용되는 변수 사용, 반응형 고려

Tech Stack

React, Axios

• 협업 도구: Discord, Notion, Github, Zep

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