Data Processing Challenges in Event Loop Programming

데이터 처리는 오류를 방지하고 원활한 실행을 보장하기 위해 세심한 관리가 필요합니다.

### 코드 실행 시 데이터 처리 및 오류 관리
* 📊 데이터를 추출하는 과정에서 실행 중 오류를 방지하려면 **'토즈 N 2 다이나모'와 같은 정확한 주식 코드**를 알고 있어야 합니다.
* 🔍 데이터를 요청할 때는 오류로 이어질 수 있는 중복 실행을 방지하기 위해 **이전 요청이 완료되었는지 확인**하는 것이 중요합니다.
* ⚠ '이벤트 루프'는 충돌을 일으키지 않고 여러 작업을 처리하는 데 도움이 되므로 **이러한 요청을 효과적으로 관리하는 데 필수적**입니다.
* 💻 데이터 검색에 실패하면 **데이터 처리가 올바르게 처리되지 않았음**을 나타내므로 문제 해결 및 조정이 필요합니다.
* ⏳ 오류로 이어질 수 있는 빠른 연속 요청을 방지하려면 **요청 사이에 시간 지연**을 도입하는 것이 성공적인 데이터 검색을 위해 중요합니다.
* 🔄 요청을 처리하는 구조화된 접근 방식을 구현하면 **데이터 처리 중에 발생하는 오류의 빈도를 크게 줄일 수 있습니다.**
* 🛠 특히 **키움과 같은 플랫폼의 업데이트**에 따라 데이터 처리를 위한 최적의 방법이 달라질 수 있으므로 지속적인 테스트와 조정이 필요합니다.
* 📅 **12월 3일까지는 더 효율적인 접근 방식이 등장할 수 있다**고 언급하며 사용된 데이터 관리 기법에 대한 지속적인 평가의 필요성을 강조했습니다.

52강 주식 일봉, 분봉, 초봉 과거 데이터 다 받아오기 [TR요청 14편]

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2019년 5월 9일, 첫 영상 업로드
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프로그램 동산 - IT 지식 공유

데이터 획득을 위한 종목 코드 확인 및 데이터 접근

데이터 복사 및 붙여넣기 작업 진행

데이터 확인 및 신규 데이터 추가 방안 모색

종목 코드 확인 및 코드 오류 수정 시도

간단한 실험을 통한 오류 확인 및 문제점 파악

데이터 요청 시 발생하는 에러 확인 및 분석

출력되지 않는 데이터 처리 문제점 발견

데이터 처리 과정 수정 및 블럭 찾기 시도

다음 종목 요청 시 발생하는 에러 및 이벤트 루프 필요성 언급

에러 방지를 위한 이벤트 루프 개념 설명

이벤트 루프를 이용한 개선 방안 제시

이벤트 루프를 이용한 데이터 처리 과정 설명

데이터 처리 방식 및 특성 설명

데이터 처리 과정의 구체적인 설명

데이터 처리 과정 예시 및 설명

데이터 획득 방식 및 위치 정보 설명

과거 데이터 처리 방식 구현 설명

코드 구현 및 데이터 처리 과정 설명

연속적인 데이터 요청으로 인한 에러 발생 및 해결 방안 모색

빠른 데이터 조회의 어려움과 시간 텀 설정 필요성 강조

시간 텀 설정의 중요성과 에러 발생 원인 설명

에러 해결의 어려움과 배경 지식 필요성 언급

고급 코딩 지식 없이도 해결 가능함을 강조

시간 텀 설정 방식과 에러 발생 가능성 설명

이벤트 루프와 타임아웃 기능 사용 시 주의사항 설명

타임아웃 기능 사용 시 발생할 수 있는 문제점 지적

이벤트 루프 실행 시 발생하는 문제점 설명

딜레이를 통한 블락 처리 방식의 문제점 설명

타이머 사용으로 인한 쓰레드 에러 발생 원인 설명

동시성 처리 지원으로 인한 에러 발생 원인 설명

최적화된 방식 제시 및 추가적인 개선 가능성 언급

시간 텀 설정의 보안적인 측면과 업데이트 필요성 강조