해커톤 투표

35명 (34명 참가 + 1명 진행요원) / 7팀 / 3분야 (재미·완성도·실용성) 투표 앱. DB 없이 단일 JSON 파일 (hackathon.json)에 모든 데이터.

흐름

  1. assign_teams.py 실행 → hackathon.json 생성 (people 배정)
  2. app.py 실행 → 본인 이름 + 사번 입력 → 다른 6팀에 3분야 투표
  3. 어드민에서 마감 → 시상식 reveal
  4. 결과 자동 archive (results_<ts>.json)

실행 — Docker

# 1. 팀 배정 (호스트에서 1회)
python3 assign_teams.py

# 2. .env (1회)
cp .env.example .env
# ADMIN_TOKEN을 강한 토큰으로 변경
# 빠르게: python3 -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(16))"

# 3. 컨테이너
docker compose up -d --build

# 종료
docker compose down

URL

./show-urls.sh   # localhost + LAN IP 포함 모든 URL 출력
  • 투표: http://<서버>:8501/
  • 어드민: http://<서버>:8501/?mode=admin&token=<TOKEN>
  • 시상식: http://<서버>:8501/?mode=ceremony&token=<TOKEN>

macOS 빠른 열기:

TOKEN=$(grep ADMIN_TOKEN .env | cut -d= -f2)
open "http://localhost:8501/?mode=admin&token=${TOKEN}"

데이터 파일 — hackathon.json

{
  "people": [
    {"name": "홍길동", "team": "팀1", "dept": "MLOps Data", "senior": true, "notes": ""},
    ...
  ],
  "settings": {"voting_open": true},
  "titles": {"팀1": "Slack 자동 분류기"},
  "tie_breaks": {
    "utility_team": {"winner_team": "팀1", "method": "random", "decided_at": "..."}
  },
  "votes": [
    {"voter_name": "...", "employee_id": "...", "voter_team": "...", "fun_team": "...",
     "polish_team": "...", "utility_team": "...", "created_at": "..."}
  ]
}
  • 호스트에서 직접 편집 가능 (jq, vi 등). 앱이 매 요청 reload — 핫리로드.
  • 단일 파일 read-write mount. atomic write (tmp + rename).
  • 행사 전 명단 변경: people[*].team 값만 바꾸면 즉시 반영.
  • assign_teams.py 재실행 시 people만 갱신. votes/titles/tie_breaks 보존.

운영 흐름

  1. 투표 시작 (기본 open)
  2. 모두 투표 → 어드민 "🛑 투표 마감"
  3. 동률 있으면 어드민에서 추첨/선택
  4. "팀별 결과물 제목" 입력 (또는 발표 직후)
  5. ceremony URL 띄움 → 시상 진행

테스트

docker cp tests/e2e.py hackathon-vote:/tmp/e2e.py
docker exec hackathon-vote python3 /tmp/e2e.py

12개 시나리오 검증 (로드, 마감 토글, winner, priority, 동률, 추첨, UNIQUE, 제목, archive, atomic, clear).

시상 매핑

상품 평가
🛠 실용성상 팜레스트 5개 (최고가) 실제 쓸 만함
🏆 완성도상 양우산 5개 동작 / 시연 안정성
🎉 재미상 손선풍기 5개 발표장 임팩트

수상 우선순위: 실용성 > 완성도 > 재미. 발표 순서: 재미 → 완성도 → 실용성 (긴장감).

Description
No description provided
Readme 134 KiB
Languages
Python 94.2%
Shell 5.2%
Dockerfile 0.6%