• Database Model → models.py

  class MBTI_result(db.Model):
      id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
      ei = db.Column(db.Text(), nullable=True)
      sn = db.Column(db.Text(), nullable=True)
      tf = db.Column(db.Text(), nullable=True)
      jp = db.Column(db.Text(), nullable=True)
      q2_answer = db.Column(db.Text(), nullable=True)
      create_date = db.Column(db.DateTime(), nullable=True)
  

1. TEST START PAGE → index.html

• Test Start 버튼을 누르는 경우 'test.E_I_question’ url로 이동

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2. Question_1 PAGE → test.html

→ 본 페이지를 통해 사용자의 E or I 성향 예측

• 웹 브라우저에 방문하는 사용자마다 session을 초기화시킴
• 사용자가 답변 입력 후 Next 버튼을 누르는 경우, ‘comment_1’ name의 form이 **'test.E_I_predict’**에 전달됨
• test_views에서 ‘comment_1’의 key 값을 받아 추론 작업을 진행함
• 최종 예측 값은 대비책으로 session에 저장한 후, database model에 저장시킴
  • 기존에는 session에 각각의 예측값을 저장하는 방식으로 사용했지만, question_3에서 별도의 exe 파일에서 값을 받아와야 하는 작업이 발생해 이를 해결하고자 database를 사용하게 됨
  • 실행해는 문제가 없지만 코드 가독성을 위해 추후 해당 작업은 하나로 합칠 필요가 있음
• 이때, e_i 예측 값을 넣음으로써 자동 생성된 id는 사용자 각각 고유의 값으로 지정됨. 따라서 추후 테스트 결과 저장 시 사용자에 대한 구분을 위해 이를 USER_ID 전역변수에 저장함
• 추론 값 저장 후, 사용자의 서비스 환경을 구분하고자 Classification2.html로 이동함

3. Classification2.html

• code
• Mobile로는 실행할 수 없는 테스트(음성 입력, 웹캠 사용)들이 존재하기 때문에 PC와 Mobile 버전을 나누어 작업을 진행하게 됨
• 해당 코드를 통해 사용자의 환경을 구분함
  • 사용자가 Mobile로 웹에 접근한 경우 /test/get_device_Mobile_test_2
  • 사용자가 PC로 웹에 접근한 경우 /test/get_device_PC_test_2
• 내 github(iznue)에서 clone하여 작업하는 경우 앞의 주소는 플라스크 서버를 실행하는 주소에 맞춰 설정해야 실행이 가능함