시나리오
가상 연맹 SPEEDSKATING FAMOUS(SKF)와 그 지역 연맹 HOLLYWOOD SPEEDSKATING(HSK)의 예시 데이터로 따라 하는 단계별 완전한 사례입니다: 대회 준비, 레이스 편성, FINISH와의 주고받기, TABLEAU로 순위 게시.
처음부터 끝까지, 두 대회
규칙 준비: 템플릿
예시 파일
| 파일 | 내용 | 시나리오 |
|---|---|---|
| athletes.csv(.xlsx, .json도 있음) | 가상 선수 80명: 참조, 이름, 생년월일, 성별, 클럽, SKF 회원 번호, 언어, 트랜스폰더, 기록. | 롱트랙, 3단계 |
| inscriptions-coupe-hollywood.csv | Coupe 참가 신청. 종목마다 열 하나(종목은 성별로 나뉨): “Inscrit 500 m Femmes”, “Inscrit 500 m Hommes”…, 그리고 종목마다 참가 신청 기록. | 롱트랙, 4단계 |
| inscriptions-omnium-hollywood.csv | 여자 20명, 남자 22명. 종목과 성별마다 기록 열 하나(“Temps d'inscription 500 m Femmes”…). | 쇼트트랙, 2단계 |
| inscriptions-formulaire.csv | 지어낸 참가 신청서: 고른 종목이 목록으로 적혀 있고(“500m, 1500m, Poursuites”), 하루에 열 하나이며 늘 같은 열은 아님. 빈 줄 하나. | 종목이 뒤섞인 참가 신청 |
참가 신청 파일은 tools/aide/generer_inscriptions.py가 athletes.json을 바탕으로 만듭니다. 이름, 클럽, 연맹은 모두 지어낸 것입니다.
이럴 때는 이렇게
확인하는 동안 전광판에서 종목을 내리고, 고치고, 다시 공식 확정합니다.
레이스를 생성한 뒤에 선수를 참가 신청하고, 전부 다시 하지 않고 배치합니다.
롱트랙 대회를 파일 하나씩 만들기: 생성, 추가, 다시 불러오기. 일정과 종합 순위가 따라갑니다.
종목이 목록으로 적혀 있고 늘 같은 열에 있지도 않은 온라인 신청서: 가져올 때 종목을 추출합니다.
같은 데이터베이스를 쓰는 PC 세 대: 사진 판독, 트랜스폰더, 사무국.
공통 템플릿에서 출발해 고치고, 다음 대회를 위해 보관합니다.
참가 신청, 일정, 순위, FINISH용 파일: 각 출력이 어디에 있는지.