TypeScript와 함께 한 4개월

-

내가 타입스크립트를 처음 쓰게 된 것은 올해 3월이었다. 당시에 알바를 하고 있던 회사에서 작성하던 서버 사이드 자바스크립트 코드의 안정성을 향상하기 위해 타입스크립트로 포팅하는 일을 시작하였고, 당시 그 팀의 구성원은 전원 너무 바빴기 때문에 다른 일을 하던 내가 불려가서 포팅하게 되었다.

사실 처음에 포팅을 하기로 했을 때는 흥미로운 일이라고 생각하지만, 딱히 의미 있는 일이라고는 생각하지 않았었다. 당시 코드는 이미 뼈대에 해당하는 부분이 대부분 완성되어 있었고, 그 대부분은 이미 타입의 개념이 없이 짜인 코드였었다. 그래서 단순히 타입스크립트로 옮겨도 별 이득이 없을 것이고, 완벽하게 포팅하는데 들어가는 노력에 대비해서 안정성을 확보할 수 있을지에 대해 확신이 없어서였다.

그래도 돈을 받고 하기로 한 일이었으므로 작업은 시작하였다. 우선 이미 구현되어있는 코드가 너무 많았기 때문에 초반에는 손에 닿는 파일부터 타입스크립트로 변환하며 작업을 하였다. 그 뒤로 한 3개월은 코드를 바꾸는 일만 했다.

하지만 이때까지는 타입스크립트의 장점을 딱히 느낄 수 없었다. 변환하는 과정에서 몇몇 버그를 잡았지만, 이미 타입이 중요한 부분은 underscore.js를 이용해서 타입체크를 하고 있었기에 타입스크립트가 추가로 해주는 일이 거의 없었다. 변환하는 과정에서 몇몇 버그를 발견하기는 했지만, 충분한 유닛 테스트로 잡을 수 있는 버그들이었기에 딱히 타입스크립트를 사용해야 한다고 느끼지 못했다. 오히려 리팩토링에 너무 많은 시간이 들었기 때문에 비용 대비 효용이라는 측면에서 비효율적이라고 느꼈다. 그러다가 타입스크립트에 대한 인식이 바뀌게 된 것은 다음 프로젝트를 시작하면서부터였다.

다음 프로젝트를 시작하게 된 것은 지난 5월 말이었으니 거의 한 달 정도 전이다. 하게 된 일은 기존의 스칼라로 작성되었던 beyond 프레임워크를 node.js에서 돌도록 포팅한 beyond.ts를 만드는 것이었는데, 이번 프로젝트는 처음부터 타입스크립트를 이용해서 작성하였다.

타입스크립트를 제대로 이용하면서 느껴진 타입스크립트의 장점은 크게 4가지이다.

우선 자바스크립트를 이용할 때 귀찮은 부분인 타입 체크하는 코드나 테스트를 작성하지 않아도 된다는 것이다. 자바스크립트뿐 아니라 파이썬이나 루비 같은 동적 타입 언어들도 가지는 문제인데 자바스크립트는 타입점검을 하거나 타입을 테스트하기 위해 코드가 verbose 해지기 쉬운데, 타입스크립트를 사용하면 이럴 이유가 전혀 없다.

두 번째로 안심하고 코딩할 수 있다. 기존에 자바스크립트를 사용할 때는 장황한 테스트를 작성하여 높은 커버리지를 유지하여야 했다. 그렇지 않으면 사소한 실수건 의도적인 수정이었건 간에 코드를 잘못 변경하여 문제가 생기는 경우가 가끔 발생하는데, 타입스크립트는 이런 문제들을 컴파일 타임에 점검해주기 때문에 사전에 막을 수 있었다.

세 번째로 ES6의 기능들을 사용할 수 있었다. 사실 이건 타입스크립트의 장점이라고 하기는 뭐하지만, 타입스크립트는 대부분의 ES6를 ES5나 ES3로 변환시켜준다. 덕분에 fat arrow, class, const와 let, 다양한 parameter 등 많은 기능을 사용할 수 있다.

마지막으로 내가 사용하는 라이브러리를 더 쉽게 파악할 수 있다. TypeScript에서는 기존의 JavaScript로 작성된 npm 라이브러리를 그대로 사용할 수 있다. 대신에 타입 추론을 해주기 위해서 선언 파일이 있어야 한다. 하지만 사용하는 모든 모듈에 대해서 선언 파일을 직접 만들 필요는 없고, DefinitelyTyped를 통해서 다른 사람들이 이미 구현해둔 파일을 받을 수 있다. 이것은 사용할 API를 이해하는 데 꽤 많은 도움을 준다.

물론 타입스크립트에 단점이 없는 것은 아니다. 하지만 타입스크립트를 사용하여 얻을 수 있는 장점이 더 크다고 생각된다. 정확히는 타입스크립트를 사용함으로 인해 들어가는 비용에 비해 타입스크립트를 통해 얻을 수 있는 이득이 훨씬 크다고 생각한다. 그래서 다음에도 자바스크립트를 사용할 일이 생긴다면, 타입스크립트를 사용할 것이다. 아니 타입스크립트가 아닌 Google의 AtScript나 Facebook의 flow를 사용하게 될 수는 있지만, 최소한 자바스크립트를 동적 타입 언어인 그대로 사용하지는 않을 것이다.

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

USB 2.0 케이블의 내부 구조

-
아이폰도 USB-C를 사용하면서 온 세상이 USB 로 통일됐지만 실제로는 너무 다양한 USB가 존재한다. 기본 형태인 USB-A나 최근 많이 사용되는 USB-C 뿐 아니라, 보통 5핀이라고 불리는 micro-B를 포함한 다양한 USB-B 컨넥터들이 존재한다. 그래도 컨넥터는 모양이 다르기 때문에 쉽게 구분할 수 있는데 케이블은 답이 없다. 겉으로는 똑같아 보이는 케이블이라도 어떤 케이블은 데이터 통신이 안 되고 어떤 케이블은 데이터 통신이 가능하다. 이런 차이는 케이블 내부 구성에 따라 발생한다. 이번 글에서는 USB 2.0 케이블의 내부를 통해 USB 케이블에 대해 자세히 알아보겠다. Micro-B 케이블의 편조 차폐와 호일 차폐 위 사진은 집에서 돌아다니던 A - Micro-B USB 2.0 케이블의 피복을 벗겨낸 것이다. 절연체 아래로 금속 선이 있는 것을 알 수 있다. 이 선들은 금속 선이지만 전선은 아니다. 이 선은 전자기 차폐를 목적으로 들어간 금속 선이다. 실제 전선은 이 금속 선을 벗겨야 나온다. 이번에 자른 케이블에는 두 종류의 차폐가 사용됐다. 하나는 얇은 금속 호일이고, 다른 하나는 얇은 도체의 가닥으로 이루어져 있다. 전자는 보통 호일 차폐(Foil Shielding)라고 부르고 후자는 편조 차폐(Braided Shielding)라고 부른다. 이 둘은 다 외부 전자기장으로부터 전선을 보호하기 위해 사용되지만, 특성이 약간 다르다. 보통 편조 차폐가 저주파수 전자기파를 차단하는 것에 효과적이고, 호일 차폐가 고주파수 전자기파를 차단하는 데 효과적이다. USB 3.0의 고속 전송 케이블은 이 두 차폐를 사용하는 것이 필수적이고, 그 외의 경우에는 필수는 아니고 권장 사항이다. 하지만 어지간한 싸구려 케이블을 쓰지 않는 한 요즘은 USB 2.0 케이블에도 이 두 가지를 같이 사용한다. 차폐 선이 쉴드와 연결되지 않았다 하지만 고속 전송을 지원하는 케이블이 ...
Read more »

[C++] enum class - 안전하고 쓰기 쉬운 enum

-
C++ 03 까지의 enum 은 여러 가지 문제를 가지고 있었다. 그래서 그 문제들을 해결하기 위해 C++ 11은 enum class 라는 것을 새로 만들었다. 이제부터 기존의 enum 에 어떤 문제가 있었고, 이것을 enum class 에서 어떻게 해결하였는지 살펴볼 것이다. 우선 기존의 enum 은 전방 선언할 수 없었다. 그 이유는 enumerator에 어떤 값이 들어있을지 알 수 없으면 그 크기를 정할 수 없기 때문 이다. 하지만 enum class 는 underlying type을 명시하지 않으면 int 타입과 같은 크기의 변수로 선언되고, int 값 안에 들어가지 못할 값을 지정하면 컴파일 에러를 발생시킨다. 만약 int 를 벗어난 범위의 값을 사용하고 싶다면, underlying type을 명시해주어야 한다. 기존 enum 의 또 다른 문제는 enumerator의 이름의 범위가 한정되지 않는다는 것이다. 예를 들어 아래와 같은 코드를 보자. IO 함수의 결과와 Parse 함수의 결과를 enum 으로 표현해 보았다. 하지만 이 코드는 컴파일되지 않는다. IOResult 의 Error , Ok 가 ParseResult 의 Error , Ok 와 겹치기 때문이다. 이를 해결하기 위해서는 다음과 같이 enumerator의 이름을 다르게 하거나 아래와 같이 namespace 를 이용해야 했다. 하지만 enum class 는 enumerator의 이름이 enum class 안으로 한정되기 때문에 이런 복잡한 과정이 필요 없이 그저 enum class 를 선언하여 사용하면 된다. 무엇보다 기존 enum 의 가장 큰 문제는 정수형 변수로 암시적으로 변환되는 약 타입(weak type) 변수라는 것이다. 하지만 enum class 는 정수형 변수로 암시적 변환이 되지 않는다. enum class 를 정수형 변수처럼 사용하려고 하면 컴파일 에러를 발생시킨다. 만약 정수형 변수로 사용하고 싶으면 static_cast 를 이용해...
Read more »

Log Aggregator 비교 - Scribe, Flume, Fluentd, logstash

-
https://docs.google.com/presentation/d/12A5RlMCVDN6tA_zUnLrZ0TN5v08gz2GhlRdzxy3T3mU/edit?usp=sharing 회사에서 최근에 Log aggregator system으로 무엇을 사용해야 할지 조사해본 자료다. 우선 log aggregator가 무엇인지 한 문장으로 설명하면, 여러 머신에서 쌓인 로그들을 한 번에 분석할 수 있도록 수집하여 주는 시스템을 말한다. 요새는 특히나 클라우드 시스템이 유행하면서 같은 일을 하는 시스템임에도 다른 머신에서 돌아가는 일이 많아지면서 필요성이 크게 증가하였다. 이번 조사로 알게 된 것들을 적어보도록 하겠다. Scribe 우선 scribe 는 Facebook에서 제작하고 사용하던 log aggregator system이다. scribe: https://www.cnblogs.com/brucewoo/archive/2011/12/13/2285482.html 다른 로그 수집 시스템들을 보면 알겠지만, Scribe는 다른 시스템보다 간단한 구조로 되어 있다. Scribe는 일종의 message queue와 message queue에 쌓인 message를 DB에 저장해 주거나, DB가 실패하였으면 local에 저장하였다가 DB가 복구되었을 때 다시 DB에 저장해 주는 것만을 책임진다. 다시 말하면, message queue에 실제로 메시지를 보내는 부분은 사용자가 직접 작성하여야 한다는 것이다. 흔히들 말하는 scribe의 장점은 성능이다. C++로 만든 만큼 다른 시스템들의 3~5배 정도의 성능을 보여준다는 것이다. 하지만 실제 scribe 사용자들은 무엇보다도 Facebook이 실제로 사용하였던 솔루션인 만큼 성능과 안정성에서 신뢰도가 있다는 것을 장점으로 뽑는다. 하지만 나는 scribe를 사용하는 것을 추천하지는 않는다. 일단 가장 큰 문제는 더이상 Facebook이 Scribe를 사용하지 않는다는 것이다. Facebook은 이미 Ja...
Read more »

[Web] SpeechSynthesis - TTS API

-
SpeechSynthesis 는 Web Speech API의 하나로 주어진 텍스트를 소리로 바꿔주는 TTS API이다. SpeechSynthesis 이전에도 TTS 서비스가 있었지만, 이들은 유료이거나 웹에서 사용하기 불편한 경우가 대부분이었는데 SpeechSynthesis 의 경우 브라우저에 내장되는 API이므로 무료로 쉽게 사용할 수 있다는 장점이 있다. 물론 Web Speech API 자체가 아직 draft 에 해당하기 때문에 브라우저가 지원해야만 사용 가능하다는 문제는 있지만, 2016년 8월 15일 현재 데스크탑에서는 크롬과 사파리, 안드로이드 기본 브라우저인 크롬, 아이폰의 기본 브라우저인 사파리에 지원하고, 파이어폭스는 9월에 지원할 예정이므로 대부분의 모던 브라우저에서는 사용할 수 있다. speechSynthesis 는 5개의 함수를 가지고 있다. 그중 4개는 speak , cancel , pause , resume 이다. 이를 이용해서 재생할 음성을 추가하거나 취소하거나 일시 정지할 수 있다. 이 중 speak 함수는 SpeechSynthesisUtterance 를 인자로 받는다. speak 함수를 호출했을 때, 이미 재생 중인 utterance 가 없고 speechSynthesis 가 pause 되어 있지 않으면, 요청된 utterance 는 즉시 재생된다. 하지만 이미 재생 중인 utterance 가 있거나 speechSynthesis 가 pause 되어 있다면, utterance 는 바로 재생되지 않고 queue에 저장되었다가 후에 재생된다. 따라서 실제로 언제 재생되는지는 utterance 의 콜백을 통해서만 알 수 있다. 이벤트의 종류에 따라서 onstart , onend , onerror , onpause , onresume 등의 콜백을 등록할 수 있다. 또한, SpeechSynthesisUtterance 는 6개의 속성을 가지고 있다. 첫 번째 속성은 text 로 읽을 텍스트를 지정한다. 객체를 생성할 ...
Read more »

[Python] cache 데코레이터로 최적화하기

-
최적화는 귀찮다. 눈에 띄는 실수를 한 게 아니면 어떻게 고쳐야 할지 감이 오지도 않고, 대부분의 최적화는 가독성을 떨어뜨리기 때문에 버그가 발생할 확률이 늘어난다. 하지만 어떤 최적화 테크닉은 코드를 크게 수정하지 않고 큰 성능 향상을 가져온다. 메모이제이션 이 그 대표적인 예제다. 계산이 무겁거나, 디스크의 값을 읽거나, 네트워크 통신처럼 근본적으로 시간이 오래 걸리는 일은 그 실행 결과를 저장했다 재사용하는 것만으로 큰 성능향상을 가지고 온다. 파이썬은 메모이제이션을 쉽게 적용할 수 있는 데코레이터 를 제공한다. functools 모듈의 lru_cache 데코레이터 가 이것이다. 이 데코레이터를 붙이면 함수의 실행 결과를 캐싱해준다. 캐시의 크기는 maxsize 로 지정할 수 있다. 저장할 실행 값이 이 개수를 넘어가는 경우 LRU 알고리즘 에 따라 가장 오래전에 사용한 결과를 지우고 새 값을 캐싱한다. lru_cache 를 사용하면 쉽게 최적화할 수 있지만 아무 함수에나 사용할 수 있는 건 아니다. 함수의 인자를 캐시키로 사용하기 때문에 함수의 실행 결과가 함수의 인자 이외에 다른 요소에 의존적인 함수에는 사용하지 못한다. 즉, 랜덤 요소가 들어가거나 시간에 따라 결괏값이 변하는 함수에는 사용하면 안 된다. 결정성이 보장되는 함수에만 사용할 수 있다는 것은 모든 캐시의 공통적인 특성이다. 여기에 더해 파이썬이 제공하는 lru_cache 는 그 구현상의 문제로 한 가지 제약이 더 있다. 이 데코레이터는 값을 저장하기 위해 인자를 키로 가지는 dictionary 를 사용한다. 따라서 모든 인자가 hashable 타입이어야 한다. 다시 말해 mutable 하지 않은 dictionary, set, list 등을 인자로 받는 함수는 이 데코레이터를 사용해 캐싱할 수 없다. 이런 타입을 인자로 받던 함수는 그 인자를 frozenset 이나 tuple 같은 immutable 타입으로 변환해야 한다. 게다가 keyword argument 를...
Read more »