jwkim
7705099c64
백엔드 (castad 와 동일 흐름, triplepick 스타일로 재작성):
- users/refresh_tokens 테이블 (신규 — create_all 로 자동 생성)
- 카카오 OAuth (code → 토큰 → 사용자 정보), aiohttp 대신 httpx
- JWT HS256 access 60분 / refresh 7일, Refresh Token Rotation
(재사용 감지 시 TOKEN_REVOKED, castad 동일 에러 코드 체계)
- /api/auth/{kakao/login, kakao/callback, refresh, logout, me}
- 콜백 → 프론트 리다이렉트는 쿼리 대신 해시 프래그먼트로 토큰 전달
(서버 로그·Referer 에 토큰 노출 방지 — castad 방식에서 한 단계 보강)
- 크레딧·소셜계정 연동 등 castad 전용 개념은 제외
프론트:
- lib/auth.ts — 토큰 보관·자동 갱신·/me 캐시·useAuth 훅
- Hero 에 카카오 로그인 버튼(브랜드 노랑) / 프로필 칩 + 로그아웃
- 투표 폼(Arena) 이메일을 로그인 계정 이메일로 자동 채움
(기존 이메일 기반 투표·리더보드 파이프라인은 그대로 유지)
설정: KAKAO_CLIENT_ID/SECRET/REDIRECT_URI, JWT_SECRET (.env.example 참고)
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
316 lines
13 KiB
Python
316 lines
13 KiB
Python
"""ORM 모델 — 기능정의서 데이터모델 + lib/types.ts 와 정합.
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테이블:
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- matches 경기 (팀/시각/투표윈도우/상태/결과)
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- ai_predictions GPT/Claude/Gemini 예측 (경기 × 모델)
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- crowd_stats 군중 투표 분포 (경기당 1행, 원자적 증분)
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- user_predictions 유저 픽 (이메일 식별, 채점/알림 플래그 포함)
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- user_points 유저별 누적 포인트 (채점 시 갱신, 이메일당 1행)
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"""
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from __future__ import annotations
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from datetime import date, datetime
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||
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from sqlalchemy import (
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JSON,
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BigInteger,
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Boolean,
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Date,
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DateTime,
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ForeignKey,
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Integer,
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String,
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UniqueConstraint,
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func,
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)
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from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
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from .database import Base
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# Outcome: TEAM_A_WIN | DRAW | TEAM_B_WIN
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# ModelName: GPT | Claude | Gemini
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# MatchStatus: scheduled | open | locked | live | finished
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class Match(Base):
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__tablename__ = "matches"
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match_id: Mapped[str] = mapped_column(String, primary_key=True)
|
||
# 리그: wc(월드컵 축구) | kbo | mlb — 멀티리그 단일 서비스의 분기 키
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league: Mapped[str] = mapped_column(String, default="wc", index=True)
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round_label: Mapped[str] = mapped_column(String, default="")
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group: Mapped[str] = mapped_column(String, default="A")
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||
# 팀 정보 (표시명/약식/코드/이모지) — 분리 컬럼으로 저장
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||
team_a_name: Mapped[str] = mapped_column(String)
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||
team_a_short: Mapped[str] = mapped_column(String)
|
||
team_a_code: Mapped[str] = mapped_column(String)
|
||
team_a_flag: Mapped[str] = mapped_column(String, default="")
|
||
team_b_name: Mapped[str] = mapped_column(String)
|
||
team_b_short: Mapped[str] = mapped_column(String)
|
||
team_b_code: Mapped[str] = mapped_column(String)
|
||
team_b_flag: Mapped[str] = mapped_column(String, default="")
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venue: Mapped[str] = mapped_column(String, default="")
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||
hook_text: Mapped[str] = mapped_column(String, default="")
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# 모든 시각은 timezone-aware (UTC 저장, KST 환산은 표현 계층)
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kickoff_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
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opens_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
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||
lock_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
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||
status: Mapped[str] = mapped_column(String, default="scheduled")
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||
# 결과 (입력 전 None)
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result_score_a: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer, nullable=True)
|
||
result_score_b: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer, nullable=True)
|
||
result_outcome: Mapped[str | None] = mapped_column(String, nullable=True)
|
||
finished_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), nullable=True
|
||
)
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||
results_emailed_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), nullable=True
|
||
)
|
||
|
||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), server_default=func.now()
|
||
)
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||
updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), server_default=func.now(), onupdate=func.now()
|
||
)
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||
|
||
predictions: Mapped[list["AIPrediction"]] = relationship(
|
||
back_populates="match", cascade="all, delete-orphan"
|
||
)
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crowd: Mapped["CrowdStats | None"] = relationship(
|
||
back_populates="match", uselist=False, cascade="all, delete-orphan"
|
||
)
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||
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||
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||
class AIPrediction(Base):
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__tablename__ = "ai_predictions"
|
||
__table_args__ = (UniqueConstraint("match_id", "model", name="uq_match_model"),)
|
||
|
||
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
|
||
match_id: Mapped[str] = mapped_column(
|
||
ForeignKey("matches.match_id", ondelete="CASCADE")
|
||
)
|
||
model: Mapped[str] = mapped_column(String) # GPT | Claude | Gemini
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||
outcome: Mapped[str] = mapped_column(String)
|
||
score_a: Mapped[int] = mapped_column(Integer)
|
||
score_b: Mapped[int] = mapped_column(Integer)
|
||
confidence_pct: Mapped[int] = mapped_column(Integer)
|
||
reason_ko: Mapped[str] = mapped_column(String, default="")
|
||
reason_en: Mapped[str] = mapped_column(String, default="")
|
||
generated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), server_default=func.now()
|
||
)
|
||
# 실연동 LLM 출력인지 시드 데이터인지 구분 (재생성 제어용)
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source: Mapped[str] = mapped_column(String, default="seed") # seed | llm
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match: Mapped["Match"] = relationship(back_populates="predictions")
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||
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||
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class CrowdStats(Base):
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__tablename__ = "crowd_stats"
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||
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||
match_id: Mapped[str] = mapped_column(
|
||
ForeignKey("matches.match_id", ondelete="CASCADE"), primary_key=True
|
||
)
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||
total: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
|
||
team_a_win: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
|
||
draw: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
|
||
team_b_win: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
|
||
updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), server_default=func.now(), onupdate=func.now()
|
||
)
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||
|
||
match: Mapped["Match"] = relationship(back_populates="crowd")
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||
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||
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||
class UserPrediction(Base):
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||
__tablename__ = "user_predictions"
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||
__table_args__ = (
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UniqueConstraint("match_id", "device_id", name="uq_match_device"),
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||
# 같은 이메일은 같은 경기에 1픽만 (NULL 이메일은 다수 허용 — NULL 은 서로 구별).
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||
# 신규 DB 에만 자동 적용. 기존 테이블은 앱 로직(이메일 우선 식별)으로 보장.
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UniqueConstraint("match_id", "email", name="uq_match_email"),
|
||
)
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||
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||
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
|
||
match_id: Mapped[str] = mapped_column(
|
||
ForeignKey("matches.match_id", ondelete="CASCADE")
|
||
)
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||
device_id: Mapped[str] = mapped_column(String) # 비로그인 식별 (클라 생성 uuid)
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||
outcome: Mapped[str] = mapped_column(String)
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||
score_a: Mapped[int] = mapped_column(Integer)
|
||
score_b: Mapped[int] = mapped_column(Integer)
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||
email: Mapped[str | None] = mapped_column(String, nullable=True)
|
||
notify: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False)
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||
# 채점 (결과 입력 후 갱신)
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points: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer, nullable=True)
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scored_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), nullable=True
|
||
)
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||
notified: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False)
|
||
|
||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), server_default=func.now()
|
||
)
|
||
updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), server_default=func.now(), onupdate=func.now()
|
||
)
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||
|
||
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||
class UserPoints(Base):
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||
"""유저별 누적 포인트 — 채점(grade_prediction) 결과를 이메일 단위로 집계.
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||
등급별 횟수 컬럼은 scoring.json 의 key(score_*) 와 1:1 대응.
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||
exact_count 는 리더보드 동점 보정 1순위(정확 스코어 횟수)에 사용.
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||
"""
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||
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||
__tablename__ = "user_points"
|
||
|
||
email: Mapped[str] = mapped_column(String, primary_key=True) # 소문자 정규화
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||
total_points: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
|
||
exact_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
|
||
close_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
|
||
outcome_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
|
||
partial_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
|
||
miss_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
|
||
matches_played: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
|
||
first_scored_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), nullable=True
|
||
)
|
||
updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), server_default=func.now(), onupdate=func.now()
|
||
)
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||
|
||
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||
class PageVisit(Base):
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||
"""페이지 방문 — 하루(KST)에 같은 기기(device_id)는 1회만 기록(순수 방문자 수).
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||
일별 집계 = visit_date 로 GROUP BY COUNT. 같은 날 재방문은 유니크 제약으로 무시.
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||
"""
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||
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||
__tablename__ = "page_visits"
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__table_args__ = (
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UniqueConstraint("visit_date", "device_id", name="uq_visit_date_device"),
|
||
)
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||
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
|
||
visit_date: Mapped[date] = mapped_column(Date, index=True) # KST 기준 날짜
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||
device_id: Mapped[str] = mapped_column(String) # 비로그인 식별 (localStorage uuid)
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||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), server_default=func.now()
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||
)
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||
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||
class Comment(Base):
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||
"""경기별 한마디(댓글). 완전 익명 — 인증/이메일 없음.
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||
- author_hash: sha256(device_id). 원본 기기ID는 저장하지 않음(추적 불가). 쿨다운 식별용.
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||
- nickname: 축구+코믹 한국어 5글자(기기 해시로 자동 배정, 기기당 고정).
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||
- id(PK)·author_hash 는 내부용으로 API 응답에 노출하지 않음.
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||
- 최신순 조회(created_at DESC) + limit/offset 페이징. is_hidden=True 는 조회 제외.
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||
"""
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||
__tablename__ = "comments"
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||
|
||
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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||
match_id: Mapped[str] = mapped_column(
|
||
ForeignKey("matches.match_id", ondelete="CASCADE"), index=True
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||
)
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||
author_hash: Mapped[str] = mapped_column(String, index=True) # sha256(device_id) — 원본 비저장
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||
nickname: Mapped[str] = mapped_column(String) # 축구 코믹 한국어 5글자
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body: Mapped[str] = mapped_column(String) # 길이 제한은 스키마(200자)에서
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||
is_hidden: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False)
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||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
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||
DateTime(timezone=True), server_default=func.now(), index=True
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||
)
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class FootballCache(Base):
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"""축구 데이터 캐시 (API-Football 수집 결과) — 예측 프롬프트 조립용.
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key 규칙:
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team:{CODE} 팀 베이스라인(폼·평균득실·클린시트·스쿼드)
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h2h:{A}-{B} 상대전적
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teamid:{CODE} 팀코드→API팀ID 매핑
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||
payload 는 가공된 압축 JSON. fetched_at 으로 캐시 신선도(TTL) 판단.
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api·worker 가 공유하는 유일한 영속 저장소가 DB 라 여기에 둔다.
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"""
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__tablename__ = "football_cache"
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|
||
key: Mapped[str] = mapped_column(String, primary_key=True)
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||
payload: Mapped[dict] = mapped_column(JSON, default=dict)
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||
fetched_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), server_default=func.now()
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||
)
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|
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class User(Base):
|
||
"""카카오 소셜 로그인 사용자 (o2o-castad-backend 인증 이식).
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|
||
투표(user_predictions)는 기존 이메일 식별을 유지하고,
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||
로그인 시 카카오 이메일을 투표 이메일로 자동 사용해 연결한다.
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||
"""
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||
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||
__tablename__ = "users"
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||
|
||
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
|
||
kakao_id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, unique=True, index=True)
|
||
user_uuid: Mapped[str] = mapped_column(String, unique=True, index=True)
|
||
email: Mapped[str | None] = mapped_column(String, nullable=True)
|
||
nickname: Mapped[str | None] = mapped_column(String, nullable=True)
|
||
profile_image_url: Mapped[str | None] = mapped_column(String, nullable=True)
|
||
is_active: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=True)
|
||
last_login_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), nullable=True
|
||
)
|
||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), server_default=func.now()
|
||
)
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||
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||
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||
class RefreshToken(Base):
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||
"""리프레시 토큰 (해시 저장·회전 시 폐기). castad 와 동일한 rotation 방식."""
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__tablename__ = "refresh_tokens"
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||
|
||
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
|
||
user_id: Mapped[int] = mapped_column(
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||
ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), index=True
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||
)
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||
user_uuid: Mapped[str] = mapped_column(String, index=True)
|
||
token_hash: Mapped[str] = mapped_column(String, unique=True, index=True)
|
||
expires_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||
is_revoked: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False)
|
||
revoked_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), nullable=True
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||
)
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||
user_agent: Mapped[str | None] = mapped_column(String, nullable=True)
|
||
ip_address: Mapped[str | None] = mapped_column(String, nullable=True)
|
||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), server_default=func.now()
|
||
)
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||
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||
|
||
class DataCache(Base):
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||
"""야구(KBO/MLB) 부가 데이터 캐시 — 프리뷰·순위, API 응답·AI 프롬프트 조립용.
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key 규칙:
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preview:{match_id} 경기 프리뷰 요약(선발투수·시즌 상대전적)
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standings:{league} 리그 순위표 (팀코드 → 순위·승률·최근5 등)
|
||
"""
|
||
|
||
__tablename__ = "data_cache"
|
||
|
||
key: Mapped[str] = mapped_column(String, primary_key=True)
|
||
payload: Mapped[dict] = mapped_column(JSON, default=dict)
|
||
fetched_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||
DateTime(timezone=True), server_default=func.now()
|
||
)
|