DBTI 🐾 MBTI와 맞는 강아지 찾기 & 반려견 성향 분석 서비스

DBTI 프로젝트는 사용자의 MBTI 성향에 맞는 반려견을 추천하고, 성격검사를 통해 반려견의 성격 유형(DBTI)을 분석하여
반려자에게 양육에 대한 이해를 돕고 맞춤형 정보를 제공하는 서비스입니다.

✨ 주요 기능

• 👤 MBTI 기반 견종 추천:

  • 사용자의 MBTI를 입력하면, 성향에 맞는 견종과 해당 견종의 특징을 알려줍니다.

• 🐕 DBTI 반려견 성향 검사:

  • 웹페이지에서 12가지 설문을 통해 반려견의 DBTI 유형을 분석합니다.
  • 분석된 DBTI 결과는 해당 DBTI에 대한 상세 설명과 함께 양육 솔루션이 제공됩니다.

🏗️ 프로젝트 구조

DBTI/
│
├── app.py                      # 메인 Flask 애플리케이션
├── test_app.py                 # 테스트 코드
│
├── static/
│   ├── dbti/
│   │   └── csv/dbti_types.csv  # DBTI 설명
│   │
│   └── mbti/
│       ├── csv/
│       │   ├── dog_match.csv   # 추천 견종 정보
│       │   └── mbti_types.csv  # MBTI 설명
│       │
│       └── mbti_crawling.py    # 크롤링 스크립트
│
└── templates/
    └── index.html              # DBTI 검사 웹 페이지

🚀 설치 및 실행 방법

• Python 3.8 이상 권장

pip 패키지

프로젝트 실행에 필요한 패키지는 requirements.txt 파일에 있습니다.

Flask~=3.1.1
flask-cors~=6.0.0
SpeechRecognition~=3.14.2
pandas~=2.2.3
requests~=2.32.3
bs4~=0.0.2
beautifulsoup4~=4.13.4
pytest~=8.3.5

서버 실행

1. 저장소 클론 또는 다운로드:

   git clone https://github.com/2jang/DBTI.git
   cd DBTI

2. 필요한 패키지 설치:

   pip install -r requirements.txt

3. Flask 애플리케이션 실행:

   python app.py

   http://localhost:5000에서 실행됩니다.

🔄 API 엔드포인트

• GET /:

  • DBTI 검사를 위한 메인 웹페이지 (index.html)를 제공합니다.

• POST /submit_dbti:

  • 설명: index.html에서 사용자가 완료한 DBTI 결과를 받아 서버에 저장합니다.
  • 요청 (JSON):

    {"dbti": "결과DBTI유형"}

  • 응답 (JSON):

    {"message": "DBTI 저장 완료"}
    
    

🧩 사용된 기술

• 언어: Python
• 웹 프레임워크: Flask
• 웹 크롤링: BeautifulSoup4
• 데이터 처리: Pandas
• 테스팅: pytest

🌟 특징

• 웹-서버 간 비동기 통신: fetch를 사용하여 웹 프론트엔드와 Flask 서버 간에 비동기적으로 통신
• 웹 크롤링을 통한 데이터 구축: 크롤링 스크립트로 외부 웹사이트에서 MBTI 관련 데이터를 수집하고 CSV 파일로 저장

🤝 기여하기

버그 리포트, 기능 제안, 코드 개선 등 모든 종류의 기여를 환영합니다!

1. 이 저장소를 Fork합니다.
2. 새로운 기능 브랜치를 생성합니다. (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 변경 사항을 커밋합니다. (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 브랜치에 푸시합니다. (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Pull Request를 생성합니다.

📝 라이센스

이 프로젝트는 MIT 라이센스 하에 배포됩니다.

🙏 감사의 말

• MBTI 성격 유형 정보 제공: 16Personalities
• DBTI 관련 아이디어 및 데이터 참고: 포동

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