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주제에 대한 기사 평가 라이트 하우스 맵
- Author: 라이트하우스
- Views: 조회수 48,146회
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- Date Published: 2022. 12. 17.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=6DgnUF3RQp0
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Lighthouse(타르코프) – 나무위키:대문
쇼어라인의 서쪽에 위치한 남북으로 긴 맵. 설정상 USEC의 최초 상륙지점이자 대규모 거점으로, 이전작인 컨트렉트 워즈와 하이어드 옵스에서 등대섬 …
Source: namu.wiki
Date Published: 2/6/2022
View: 827
등대(Lighthouse) – Escape from Tarkov Wiki – Fandom
등대(Lighthouse)는 Escape from Tarkov의 미구현 지역 중 하나입니다. 달니 곶(Cape Dalniy)에 위치한 등대는 도시의 중요하고도 전략적인 위치였습니다.
Source: escapefromtarkov.fandom.com
Date Published: 7/6/2021
View: 5510
Escape from Tarkov Lighthouse Map – – Mejoress.com
Escape from Tarkov Lighthouse Map – Best Maps with Spawn Locations, loots, hden stashes and everything you need.
Source: www.mejoress.com
Date Published: 1/4/2021
View: 4926
(Escape from Tarkov)타르코프 라이트 하우스 탈출구/등대 탈출구(PMC/SCAV)
공용 탈출구
Armored train(기차 탈출)
18분에서 7분 사이에 도착하고 7분에 1회 경적소리내고 다시 1분이 지나면 2회 경적 소리내고 출발한다.
Road to military base(5000루블 탈출)
(펜스 우호도에따라 가격이 다름)
정면 버스 왼쪽에 검은색 차량이 대기중이다 루블을 지불후 탈출이가능하다.
(5000루블 탈출가능/펜스우호도에 따라 지불 가격이 달라진다.)
(버스를 넘어서 다니면 저격스케브한테 저격을 맞고 죽는다.)
Mountain Pass(RR탈출/방탄 조끼 탈출)
별장 뒤편산으로 올라가면 탈출이 가능하다.
(RR필수/방탄복은 탈출이 불가능하고 방탄 조끼는 탈출이가능하다)
Side tunnel(PMC+SCAV 같이 있어야 탈출)
타르코프 최신 맵, 지도 총 정리 (모음집) Escape from Tarkov
타르코프는 맵이 필수다.
게임 중에 매번 이곳저곳 링크를 찾아다니자니 복잡해서 필요한 것만 한 페이지로 모아서 볼 겸… 하나로 정리했다.
보기가 어려운 것들도 있고 해서 가장 추천하는 거 우선으로 가져왔고 (내가 많이 쓰는 것)
하단에 자잘하게 다른 버전의 지도도 첨부했다.
국내 dc갤러리를 포함해서 해외 타르코프 위키, 레딧 등에서 가져온 것이며
각 지도는 원본을 구한 사이트와 원작자 등의 이름을 정리해두었다.
(이번에 지도 제작자이신 모빌리스님이 복귀하면서 깔끔한 지도들로 전부 교체 되었다.)
*각 지도들은 문제 시 해당 부분을 삭제, 교체 하도록 하겠습니다.
**각 지도는 클릭하시면 크게 볼 수 있습니다.
Customs 커스텀 (세관)
퀘스트 때문에 초반에 들어가지만 사실은 고인물이 잔뜩 들어가 있는 악랄한 PvP맵
클릭하시면 확대됩니다.
원작자 : DC 타르코프 갤러리 ‘MOBILIS’ 님
출처 : gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=eft&no=647996&_rk=JRL&page=1
(목차로 돌아가기)
Factory 팩토리 (공장)
스팟들이 비슷비슷하게 생겨서 헷갈리긴 하지만 한번 파악하고 나면 작고 쉬운 맵.
참고로 스캐브 플레이의 경우 지하에도 비밀스러운 탈출구가 있다.
클릭하시면 확대됩니다.
원작자 : DC 타르코프 갤러리 ‘MOBILIS’ 님
출처 : gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=eft&no=647996&_rk=JRL&page=1
(목차로 돌아가기)
Woods 우드 (삼림)
어디서 쏴서 죽이는 건지 알지도 모르고 죽는 그런 맵
클릭하시면 확대됩니다.
클릭하시면 확대됩니다.
원작자 : DC 타르코프 갤러리 ‘MOBILIS’ 님 (정확히는 해당 원작으로 탈콮갤 이용자분께서 수정한 ver)
출처 : gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=eft&no=671732&page=1
아래는 구버전(상하 반대)
(목차로 돌아가기)
Shoreline 쇼어라인 (해안선)
개인적으로 적당한 개방감, 건물의 배치 등으로 초기 배그에 에란겔 느낌이 많이 나는 맵.
클릭하시면 확대됩니다.
원작자 : DC 타르코프 갤러리 ‘MOBILIS’ 님
출처 : gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=eft&no=647996&_rk=JRL&page=1
(목차로 돌아가기)
Interchange 인터체인지 (교차로, 울트라)
숨을 곳이 너무 많아서 오히려 무서운 맵… 교전이 조금만 길어져도 적들이 몰려든다.
클릭하시면 확대됩니다.
원작자 : DC 타르코프 갤러리 ‘MOBILIS’ 님
출처 : https://gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=eft&no=77003&exception_mode=recommend&page=1
(목차로 돌아가기)
참고로 최근 추가된 탈출구.(하단에 붉은색으로 표시)
출처 : https://escapefromtarkov.gamepedia.com/Interchange
이외에도 스캐브와 함께 탈출하거나, 전력소의 전력을 올린다음 탈출하는 방법이 생겼으나…
사실상 유의미한 탈출구는 고샨 바깥쪽 뿐이라 나머지는 생략. (가방없어야 탈출 가능)
(만약 추가적인 탈출구 정보가 필요하시면 유튜브 등에서 검색을 하시는 것을 추천 드립니다.)
(목차로 돌아가기)
Reserve 리저브 (군사기지 or 밀베)
야끼런 주요 서식지. 무서운듯, 무섭지 않은 묘한 곳
클릭하시면 확대됩니다.
원작자 : DC 타르코프 갤러리 ‘MOBILIS’ 님
출처 : https://gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=eft&no=77003&exception_mode=recommend&page=1
다만 이 맵의 3D 지도는 https://escapefromtarkov.gamepedia.com/Reserve 이곳에 있는 맵을 가져와서 가공하신 것으로 보임.
(리저브 지하 추가)
출처 : gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=eft&no=481383
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The Lab 랩 (연구소)
입장에 키카드가 필요하기에 초보들에게는 위험 부담이 크다. 하지만 그 만큼 높은 수확을 기대할 수 있다는 점이 매력. 풀 무장 전투를 즐기거나 풀 무장 유저를 털어먹기에도 좋다는 점에서 보면 고렙 컨텐츠적인 측면도 있다.
클릭하시면 확대됩니다.
클릭하시면 확대됩니다.
원작자 : DC 타르코프 갤러리 ‘MOBILIS’ 님
출처 : gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=eft&no=647996&_rk=JRL&page=1
(랩 LAB 한글 지도 구버전.)
출처 : gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=eft&no=290902
(목차로 돌아가기)
Lighthouse 라이트하우스 (등대)
12.12 패치로 등장한 신규 맵.
클릭하시면 확대됩니다.
원작자 : DC 타르코프 갤러리 ‘MOBILIS’ 님
출처 : https://gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=eft&no=1253017&page=1
(목차로 돌아가기)
이외에 탄약 추천 차트는 아래 게시글 확인
[게임/Tip & 공략] – 타르코프 탄약 차트 정리본(0.12.9)나머지 타르코프의 모딩이나, 각종 팁, 참고할 자료들이 있는 곳은
‘쉐르파 노트’ 도 참고 하면 좋다.
https://docs.google.com/document/d/1mVUxzt8ct4B5LOGUWXQHz0EmZh2rqKvtobu9JNoYWWE/edit?usp=sharing
**
각 게임 이미지, 스크린샷의 저작권은 게임사에 있습니다.
타 사이트 및 타 저작권자의 자료를 가져온 경우 출처를 남겨두었습니다.
문제 발생 시 삭제하겠습니다.
부족한 부분에 대한 태클 및 새로운 정보, 각종 댓글 언제든 환영입니다.
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라이트하우스와 함께한 성능 개선 고군분투기
네 정말 아무것도 몰랐습니다.
제가 신입 개발자로 커리어를 시작하면서 피땀눈물로 만든 지도 사이트의 성능이 .. 이렇게 좋지 않을 줄은 저도 몰랐어요. ㅇ<-< ... 정말 아~무것도 몰랐던 신입 개발자가 라이트하우스로 퍼포먼스 점수 30점을 올렸던 경험담을 소개합니다. 참고로 라이트하우스 점수는 4가지 기준으로 산정됩니다. Performance , Accessibility , Best Practice , SEO . 이 글은 Performance 개선 과정에 대해서만 다루도록 하겠습니다. 1. 라이트하우스를 도입하게 된 이유 올해 2월부터 만들기 시작한 지도 서비스를 6월에 정식으로 런칭하고서 숨가쁘게 달려온 4개월을 반추하는데, 스스로 자랑스럽다기보다는 이제까지 그냥 '동작'하는 코드를 작성했을 뿐이라는 불안감이 가득했습니다. 사수 없이 혼자서 프론트엔드를 도맡아 작성한 이 코드가 '옳은 것'이었을지, 잘못되었다면 어떤 부분일지 조언을 얻을 곳도 마땅치 않았어요. 더불어 저에겐 '더 빠르고 성능이 좋은' 서비스에 대한 욕심 이 있었습니다. 더 나은 사용자 경험을 제공하고 싶었어요. 그리고 앞으로 계속 이 서비스를 꾸준히 개선하기 위해서는 객관적으로 수치화된 목표가 절실 하다는 생각이 들었습니다. 이러한 이유로... 런칭 후 본격적으로 라이트하우스 점수를 이용하기 시작했습니다. 2. 현상 파악 런칭했을 때 라이트하우스 Performance 점수는 24점이었습니다. 하지만 점점 기능이 추가되고 코드가 쌓이면서 최저 16점까지 하락했습니다. 그래서 이 점수를 변곡점으로 삼아 성능개선에 힘을 쏟게 됩니다. 그런데 잠깐... 그럼 목표는 퍼포먼스 점수 100점을 만드는 것이었을까요? 저는 먼저 정확한 현상을 파악하고, 문제를 진단한 뒤에 목표를 세우고 싶었습니다. 먼저 목표를 정하기 전에 성능을 향상시켜야 하는 사이트의 특성을 정리했습니다. 제가 만든 사이트는 지도 기반의 서비스입니다. 지도는 마우스 드래그를 1mm만 움직이더라도 새로운 지역의 타일 이미지와, 지도 위에 띄울 오버레이 및 마커 데이터를 계산해 새롭게 로드합니다. 그래서 비슷한 기능을 제공하는 다른 사이트는 어떻게 운영하고 있을지 궁금했어요. 직접 레퍼런스를 얻기 위해 다른 지도 사이트는 라이트하우스가 몇 점인지 측정해보았습니다. 직방 39점, 마이프차 20점, 호갱노노 54점, 카카오맵 53점, 네이버지도 94점이었습니다. (device Desktop / 21.10.20 기준 / 지도 중앙 위치 정자역 부근) 이러한 사이트를 둘러보면서 '유저의 액션에 빠르게 인터렉션하며 마커를 불러올 수 있도록 데이터 fetching을 관리하는 것이 핵심이겠다'라는 생각이 들었습니다. 또한 거의 모든 사이트가 카카오 혹은 네이버 지도 라이브러리를 사용하기 때문에 카카오와 네이버를 제외한 지도사이트의 성능 지표는 한계가 있을 수 있겠다라는 생각도 들었어요. 주의사항이 있습니다. 참고로 위의 점수는 많은 변수에 의해 영향을 받습니다. 사용자의 컴퓨터 성능 혹은 CPU 작업량, 지도의 위치에 따라 로드하는 데이터의 양.. 특히 카카오맵과 네이버지도의 경우, 다른 사이트와는 달리 마커 데이터를 먼저 불러오지 않습니다. 검색을 해야 검색 쿼리에 해당하는 마커 데이터를 불러오는 방식입니다. 따라서 검사할 때 이를 유의해서 체크해야하며, 최대한 여러번 라이트하우스를 실행하여 오차범위를 체크하는 것이 좋습니다. 라이트하우스에서는 다음과 같은 요소로도 점수가 변동할 수 있다고 설명합니다. A/B tests or changes in ads being served Internet traffic routing changes Testing on different devices, such as a high-performance desktop and a low-performance laptop Browser extensions that inject JavaScript and add/modify network requests Antivirus software 3. 주요 과정 1) data fetching 방식 변경 웹 사이트의 성능 = 시간 + 리소스 웹 사이트의 성능은 시간과 리소스를 기준으로 평가할 수 있습니다. 적은 리소스를 사용하면서도 빠른 시간 내에 실행된다면 보다 좋은 성능이라고 말할 수 있겠죠.. 제가 성능 개선을 위해 먼저 했던 일은 사이트가 이용하는 리소스를 최대한으로 줄이는 것이었습니다. 당시 렌더링에 따른 불필요한 API 콜이 발생하고 있었는데, useCallback 혹은 debounce로 이벤트를 줄여도 최소 1번의 중복 요청이 발생했습니다. 이를 해결하기 위해 필요한 요청만 할 수 있도록 Redux Saga의 takeLatest 메소드 혹은 React Query 도입 중에서 고민하던 중, 최종적으로 React Query를 도입하기로 결정했습니다. 그 이유는 1) 그동안 사용하던 리덕스의 의존도를 낮추고 싶었고 2) 리액트 쿼리의 캐싱 기능으로 기존 리덕스에서 주기적으로 데이터를 리패치해주어야 하는 불편함을 줄일 수 있다고 판단했기 때문입니다. 이를 도입하면서 데이터 캐싱으로 서버 데이터를 중복 호출하지 않으면서도 setState의 횟수를 줄였고, dispatch 사용을 줄이며 Redux 의존도를 낮출 수 있었습니다. 또한 Total Blocking Time을 530ms에서 140ms로 줄이면서 유저의 action에 더 빠르게 반응할 수 있도록 개선할 수 있었습니다. 💡 TBT란? FCP(First Contentful Paint)와 TTI(Time to Interactive) 사이 총 시간을 의미합니다. 메인 스레드에서 실행 시간이 긴 작업(50ms 이상 실행되는 작업)이 있을 때마다 메인 스레드는 Blocking된 것으로 간주되는데, 브라우저가 진행 중인 작업을 중단할 수 없기 때문입니다. 따라서 이 Blocking된 시간 동안 발생한 사용자의 상호 작용은 해당 작업이 끝날 때까지 기다려야 응답할 수 있습니다. (이미지 출처: web dev) 참고로 Lighthouse Scoring Calculator에 따르면, Lighthouse 버전 8의 performance 수치에서 TBT(Total Blocking Time)의 비중은 30%나 차지합니다. 이 가중치는 라이트하우스 버전 6 때보다 5%나 더 높아진 수치인데요, 라이트하우스에서는 사용자 기준의 성능 측정을 위해 주기적으로 리서치를 진행해서 user-perceived한 퍼포먼스를 측정하기 위해 가중치를 변경하고 있다고 합니다. 2) 코드 스플리팅 그 다음으로 주요했던 방법은 코드 스플리팅이었습니다. 코드 스플리팅이란 페이지를 로딩하는 초기부터 미리 로딩할 필요가 없는 코드를 나누어서 빼놓고, 사용 시점이 되었을 때 리소스를 불러올 수 있도록 하는 기법입니다. 위 사진을 보면 이전 50%에 달하던 사용하지 않는 JavaScript 코드(좌측 상단)를 스플리팅하여 20%대로 줄였습니다(우측 하단). 먼저 코드 스플리팅을 위해서는 bundle-analyer 로 코드의 구성을 확인해야 합니다. 저의 경우 eject하지 않은 cra 기반의 프로젝트이므로, cra-bundle-analyzer를 사용했습니다. 리액트에서는 초기 렌더링에 사용되지 않는 컴포넌트를 추후에 사용될 때에 동적으로 불러올 수 있는 React.lazy메서드가 있습니다. 또한 이러한 Lazy 컴포넌트들은 Suspense로 감싸서 로딩이 될 때, fallback 컴포넌트(eg. Loading 컴포넌트)가 보여지도록 처리할 수 있습니다. import React , { Suspense } from 'react' ; const OtherComponent = React . lazy ( ( ) => import ( ‘./OtherComponent’ ) ) ; const AnotherComponent = React . lazy ( ( ) => import ( ‘./AnotherComponent’ ) ) ; function MyComponent ( ) { return ( < div > < Suspense fallback = { < div > Loading … } > < section > < OtherComponent /> < AnotherComponent /> ) ; }
특히 React의 경우 SPA의 특성으로 인해 코드 스플리팅은 필수라고 생각합니다. 다만 코드를 어떠한 기준으로 스플리팅할지는 코드스플리팅을 실제로 적용하고 로직의 실행을 확인하는 과정을 거쳐 신중하게 이뤄져야 합니다.
코드 분할은 모듈 혹은 페이지 기반으로 이뤄지는데, 이 사이트의 경우 페이지 별로 코드의 로직 분리가 명확히 이뤄질 수 있었기 때문에 페이지에 기반해 1차로 분할할 수 있었습니다.
결과적으로 초기 렌더링에 걸리는 시간(First Contentful Paint)을 4.7s에서 1.6s로 줄일 수 있었고, 이것만으로도 퍼포먼스 수치를 약 10점 가량 향상시킬 수 있었습니다.
추후 모듈 바탕으로도 추가 분할을 진행할 예정입니다.
💡 FCP란?
FCP(First Contentful Paint)는 사용자가 페이지를 로드했을 때부터 페이지 콘텐츠의 일부가 화면에 렌더링될 때까지의 시간입니다. 일반적으로 FCP가 1.8초 이내여야 우수한 사용자 경험을 제공하고 있다고 판단합니다.
위의 사진에서 FCP가 된 상태는 2번째 사진입니다. 모든 로딩이 완료된 5번째 사진은 LCP (Large Contentful Paint)라고 합니다. (cf. 정확히 LCP는 페이지 내에서 가장 로드가 큰 콘텐츠를 불러온 시점을 뜻합니다..)
따라서 FCP는 사용자가 페이지에서 무언가가 진행되고 있다는 걸 인지하는 시점이고, LCP는 사용자가 해당 페이지를 사용할 수 있다고 인지하는 시점입니다.
아래부터는 점수 상승 효과가 극적이지는 않았지만 1-3점 사이로 성능을 개선할 수 있었던 방법들을 소개합니다.
3) 사용하지 않는 번들 트리셰이킹
사용하지 않는 코드를 제거하는 방식을 트리셰이킹 이라고 합니다.
import body from ‘main’ ; import { eye , nose , mouth } from ‘main’ ;
따라서 Lodash를 모듈에서 실제로 사용하고 있는 코드만 One by one으로 임포트하는 방식으로 변경했습니다.
import _ from ‘lodash’ ; import { map , isNil } from ‘lodash’ ; import isNil from ‘lodash-es/isNil’ ;
이 글을 참고해 수정하였습니다.
아래 사진을 보면 1) lodash 전체를 임포트해서 사용한 경우 lodash 사이즈는 72.46KB입니다. curly brackets로 임포트 하더라도 결과는 같습니다.
하지만 one-by-one으로 임포트한 경우 19.97KB로 작은 사이즈로 줄어든 것을 확인할 수 있습니다.
lodash 가 아닌 lodash-es 를 사용해야 한다는 글도 보았습니다(참고).
하지만 오히려 lodash-es를 사용하는 것이 번들사이즈가 더 커지게 한다는 레퍼런스를 참고해서 사용하지 않았습니다.
추가로 babel-plugin-lodash와 lodash-webpack-plugin를 사용하면 가장 효과적으로 번들 사이즈를 줄일 수 있습니다.
4) Image lazy loading
브라우저에서 로드하는 리소스 중에서 높은 확률로 가장 큰 용량을 차지하는 건 ‘이미지’입니다.
브라우저는 대체로 다운로드할 파일의 갯수가 한 도메인에 6개 이상이면 다운로드가 지연됩니다. (HTTP 1.1 기준으로 도메인 마다 6개의 TCP 연결만 허용 참고)
로드해야 할 이미지 파일이 6개를 초과할 경우, 6개까지는 다운로드 되고 6개 이상은 큐에 쌓인다는 뜻입니다. 따라서 바로 필요하지 않은 이미지의 로딩 시점을 뒤로 미루는 것 많으로도 FCP와 LCP를 크게 개선할 수 있었습니다.
이미지에 lazy loading을 적용하는 방법은 다양합니다. 그 중 제가 사용했던 방법은 다음과 같습니다.
1) 먼저 이미지에 정확한 width와 height 부여하고 Skeleton UI 활용함으로써 불필요한 레이아웃 변경 (Cumulative Layout Shift)을 방지했습니다.
2) loading=’lazy’ 를 적극 활용하되, 해당 프로퍼티가 적용되지 않는 브라우저를 위해 Intersection observer를 활용하여 레이지 로딩할 수 있도록 보완했습니다.
3) 큰 용량의 파일인 경우 작은 용량의 placeholder image를 먼저 띄우고 큰 용량의 파일이 로드 완료 되었을 때 교체해주는 방식을 사용했습니다.
추가적으로 파일의 포맷을 바꾸는 방법도 있습니다.
WebP나 AVIF와 같은 포맷을 사용하면 평균적으로 30% 용량을 축소할 수 있지만 safari와 같은 브라우저에서는 지원되지 않습니다. 이럴 때에는
태그를 사용해서 WebP를 사용할 수 없는 브라우저일 때에 본래의 png 파일을 불러오게 하면서 점진적으로 향상되도록 처리해줄 수 있습니다. < picture > < source srcset = " logo.webp " type = " image/webp " /> < img src = " logo.png " alt = " logo " />
5) 데이터 구조 변경
지도를 움직일 때마다 생성되고 삭제되는 수백개의 마커 데이터를 백엔드에서 받아올 때 Array로 이뤄져 있었습니다. 그리고 매번 그 배열을 loop을 돌면서 마커들의 교집합, 차집합을 찾으며 수정되었습니다.
그 과정에서 불필요한 루프를 돌지 않도록 해시맵의 형태를 가진 Object로 데이터형을 변경해서 리팩토링했습니다.
더 나아가 new Map()으로 최종 리팩토링을 거쳤는데, 그 이유는 Map은 잦은 key-value entries의 추가와 삭제가 발생할 때에는 object보다 더 나은 성능을 보이기 때문입니다.
참고 – MDN, Stop Using Objects as Hash Maps in JavaScript
6) 그 외
더 빠른 계산 시간을 위해 forEach, Lodash 메소드를 사용하던 반복 방식을 for문으로 리팩토링했습니다. 레퍼런스
otf, ttf와 더불어 woff2, woff를 사용한 폰트 파일을 추가했습니다. 레퍼런스
애니메이션 추가 시 JavaScript로 DOM에 접근하는 대신 CSS를 최대한 이용해서, 메인 스레드가 아닌 컴포지터 스레드를 최대한 사용하도록 했습니다.
애니메이션 사용 시 transform의 translate, rotate, scale, opacity 등을 이용하여 GPU 가속이 적용되도록 했습니다.
useMemo, useCallback을 적절히 사용하면서 재렌더링되는 컴포넌트를 제한했습니다.
4. 결론
라이트하우스 퍼포먼스 점수가 높다 !== 좋은 코드를 썼구나..
라이트하우스 퍼포먼스 점수가 높다 !== 좋은 서비스를 제공하고 있구나..
라이트하우스의 점수가 절대적으로 높다고 해서 좋은 코드를 썼다고 할 수는 없다고 생각합니다.
다만 사수의 도움을 받을 수 없는 환경에 놓인 신입 개발자, 혹은 어떤 요소들이 사이트의 성능에 영향을 미치는지 분석해보고 싶은 개발자, 나의 결과물을 객관적으로 수치화해서 목표를 갖고 싶은 개발자 분들이 사용한다면 굉장히 효율적인 학습 tool이 되지 않을까요.
매번 라이트하우스 점수를 체크하다보니, 처음에는 chrome devtool을 사용해 배포할 때마다 체크를 했습니다. 이제는 CI/CD로 배포 때마다 라이트하우스를 자동화 체크할 수 있도록 스크립트를 작성해서 확인하고 있습니다. (정확하지는 않아 devtool로 한번 더 확인합니다.)
마틴 파울러 왈.. “컴퓨터가 이해할 수 있는 코드는 바보라도 작성할 수 있다. 좋은 프로그래머는 사람이 이해할 수 있는 코드를 작성한다.”
최근엔 클린코드 스터디를 진행하면서 나와 같이 일하는 사람과 사용하는 사람을 위한 코드를 작성하기 위해 공부하고 있습니다.
(저희 스터디에서 만들고 있는 클린코드 book 보러오세요! 책의 핵심을 요약해서 정리하고 있습니다. – 12월 5일까지 매주 일요일마다 업데이트 됩니다.)
앞으로도 꾸준히 성능을 개선해서 더 발전된 성능 개선기를 쓸 수 있도록 하겠습니다. 읽어주셔서 감사합니다!
Escape from Tarkov Lighthouse Map –
Last Updated on 13 July, 2022
Escape from Tarkov Lighthouse Map – Best Maps with Spawn Locations, loots, hidden stashes and everything you need
The lighthouse at Cape Dalniy was an important strategic object on the way to Tarkov. During Contract Wars, it was the main entry point for USEC units and served as their base of operations. After the conflict, Scavs took a fancy to this place, until the old owners returned, who decided to stay in Tarkov and establish their own order. Lighthouse is the only map to include the Rogues faction
Other Escape From Tarkov Maps: Customs, Woods, Interchange, Shoreline, Factory, Reserve
Escape from Tarkov Lighthouse Map – Main
Click on the map to enlarge – HQ Map with all the details – zoom in to check every area. The most complete map of Lighthouse, with a very complete legend, and of course at a tremendous resolution so that not a single detail escapes you
Points of Interest
Check the Legend (upper right corner) and find any of the Points of interest included:
Green Weapon Box
Black Weapon Box
Weapon Case Box
Ammo Box
Loose Loot
Medical Supplies
Hidden Stash
Supply Box
Safe
Registrer & Money
Jacket
Sports Bag & Toolbox
Computer
File Cabinet
Dead Body
Key Spawn
PMC Spawn
Rogue Area
Mines
Snipers
Scav
Locked
PMC Extract
SCAV Extract
Escape from Tarkov Lighthouse Map – Stashes
Click on the map to enlarge – HQ Map with all the details – zoom in to check every area. It is the best map to find all the hidden stash, since you will not only see their location marked on the map, but also images of the exact location so that you know where it is when you are close
About the Game
Escape from Tarkov is a multiplayer first-person shooter video game in development by Battlestate Games for Windows. A closed alpha test of the game was first made available to select users on 4 August 2016, followed by a closed beta which has been running since July 2017
The game is set in the fictional Norvinsk region, where a war is taking place between two private military companies (United Security “USEC” and the Battle Encounter Assault Regiment “BEAR”). Players join matches called “raids” in which they fight other players for loot and aim to survive and escape; dying results in the loss of all items the player used and found during that raid with few exceptions
키워드에 대한 정보 라이트 하우스 맵
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