라벨이 programming language인 게시물 표시

조건 반복문과 for-each 반복문

프로그램에서 반복문은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 특정 조건을 만족할 때까지 같은 코드를 반복하는 것이다. 포트란으로부터 시작해서 C를 거쳐 대부분의 프로그래밍 언어들은 기본적으로 이런 형태의 반복문을 제공한다. 예를 들면 C의 while 문이나 for 문이 그렇다. 이것들은 주어진 조건이 성립하는 동안 정해진 코드를 실행한다. 혹은 특정 범위의 모든 값에 대해 같은 코드를 실행하기도 한다. 이런 반복문은 C++에서는 range-based for loop , C#과 Java는 foreach 문 , JavaScript는 for ... of 문으로 부르는 등 다양한 이름으로 불린다. 이런 종류의 반복문을 부르는 이름은 언어마다 다르지만, 편의를 위해 이 글에서는 이것을 for-each 문으로, 임의의 조건을 걸 수 있는 반복문을 조건 반복문으로 부르도록 하겠다. for-each 반복문은 사실 조건 반복문을 특정한 조건에서만 사용할 수 있도록 특수화시킨 것으로 볼 수도 있다. 실제로 C++의 range-based for loop나 Rust의 for loop 는 조건 반복문의 syntactic sugar로 설명하기도 한다. C++이나 Java 등의 언어는 원래 for-each 반복문이 없었다. 그래서 조건 반복문을 이용해야 했기 때문에 off-by-one-error 같은 실수가 종종 발생했다. 이에 대한 해결책이 없었던 것은 아니다. 예를 들어 Lisp 같은 언어는 이미 for each 반복문을 가지고 있었다. 하지만 언어 스펙을 변경하는 것은 큰일이기 때문에 많은 언어들이 새 문법을 추가하지 않고 해결하고자 했다. C++의 이터레이터를 이용하는 algorithm 라이브러리 가 이런 경우다. 하지만 이런 해결책은 함수를 인자로 받는 higher-order function 을 쓰기 때문에 for 문을 쓸때보다 사용하기 불편하거나 코드를 읽기 어려워지는 경우가 있는 것은 사실이었다. 그래서 Java, C++, JavaScript

managed language와 unmanaged language?

얼마 전 우연히 이런 글 을 보게 됐다. 프로그래밍 언어를 managed language와 unmanaged language로 구분한 것인데 그 기준을 garbage collection (a.k.a. GC)을 하는가 아닌가로 잡았다. 난생처음 들어보는 기준이었다. 인생이 힘들어서 노느라 바쁜 사이 뭔가 새로운 논문이 나왔나 하고 찾아봤다. 역시나 이런 경우 대부분 그렇듯이 다른 나라에서는 안 쓰이고 다른 나라에서는 안 쓰이고 우리나라에서 작성된 블로그만 보였다. 그 블로그들이 공통으로 언급하는 것으로 보아 어떤 사람이 유튜브에서 처음 사용한 것 같다. 사실 다른 나라에서는 안 쓰이는 기준이라는 건 별로 중요하지 않다. 그보다 중요한 건 이 managed language라는 것이 잘못 붙여진 이름이라는 것이다. 일단 managed/unmanaged라는 용어 자체가 없는 것은 아니다. 이건 MS 진영에서 만든 용어다. MS는 managed language 대신 managed code 라는 단어를 주로 쓰기는 했지만 말이다. MS에서 만든 managed code는 Common Language Runtime (a.k.a. CLR)에서 실행되는 코드를 의미한다. 반대로 CLR에 의존하지 않는 코드를 unmanaged code라고 부른다. 물론 CLR이 제공하는 기능에 GC가 포함되기 때문에 managed code는 GC을 사용한다. 하지만 GC에 초점을 맞추면 안 된다. 여기서 중요한 것은 virtual machine 위에서 코드가 실행된다는 것이다. virtual machine 위에서 돌기 때문에 컴퓨터 아키텍쳐 에 따라 새로 컴파일할 필요 없다거나, 다른 머신에서도 같은 동작을 기대할 수 있다는 등 CLR의 장점에 주목해야 한다. 한때는 managed code를 생성할 것을 목표로 설계된 C# , Visual Basic 같은 언어를 managed language라고 부르기도 했지만, 요새는 잘 안 보인다. 안 쓰이게 된 이유는 모르겠다. 그저 C

2018년 19번째 주

이 포스팅은 그냥 지난 한 주간 읽었던 것들을 정리하는 포스트입니다. 그냥 예전에 봤던 글 중 나중에 필요한데 뭐였는지 기억 안 나는 글들이 있어서 쓰기 시작했습니다. 보통 하는 일과 관련된 글들이 올라오겠지만 딱히 정해둔 주제는 없고, 그때그때 관심 있었던 것을 읽었기 때문에 지난주에 쓰인 글일 수도 있고 몇 년 전에 쓰인 글일 수도 있습니다. C Primer Primer를 입문서라고 번역하는 게 맞는지 모르겠지만, 어쨌든 C 입문서라고 이름 붙인 문서 중에서 가장 마음에 든다. 다른 언어는 잘 추상화된 모델을 다루는 것이 중요하지만 C는 아니라고 생각한다. C는 내가 사용한 코드가 어떻게 변환되어 실행되는지 기계 단위로 이해하고 있어야 한다. 그럴 필요가 없는 상황에서는 C가 아닌 다른 언어를 써야 한다. C Is Not a Low-level Language C가 low-level 언어 는 아니라는 글이다. 전통적으로 low-level 언어는 머신에 대한 추상화 없이 기계어와 일대일 대응되는 언어를 의미한다. 당연히 이런 의미에서 C는 low-level 언어가 아니다. C는 나름의 abstract machine 을 가지고 있다. 특히 C11 이후로는 멀티 쓰레드 에 대한 개념도 abstract machine에 들어갔기 때문에 전통적인 의미에서 low-level 언어는 아니다. 그렇다고 해서 C가 다른 high-level 언어 와 같다는 의미는 아니다. 다른 high-level 언어들은 실제 기계어로 어떻게 번역되는지 몰라도 될 정도로 abstract machine을 정의한다. 하지만 C는 아니다. 사실 나는 C의 abstract machine도 기계를 몰라도 사용할 수 있을 정도로 잘 정의돼있다고 생각한다. 문제는 C를 사용하는 사람들이 실제 기계에서 어떻게 돌아가는지 고려하면서 코드를 작성한다. 이건 C언어 커뮤니티의 문제는 아니다. 사실 기계 레벨에서 어떻게 돌아가는지 고려하지 않아도 되는 프로젝트에서 C를 사용하는 것은 얻는 것에

2018년 17번째 주

이 포스팅은 그냥 지난 한 주간 읽었던 것들을 정리하는 포스트입니다. 그냥 예전에 봤던 글 중 나중에 필요한데 뭐였는지 기억 안 나는 글들이 있어서 쓰기 시작했습니다. 보통 하는 일과 관련된 글들이 올라오겠지만 딱히 정해둔 주제는 없고, 그때그때 관심 있었던 것을 읽었기 때문에 지난주에 쓰인 글일 수도 있고 몇 년 전에 쓰인 글일 수도 있습니다. The Configuration Complexity Clock Configuration을 만들다 보면 Rules engine 이나 심할 때는 DSL (Domain Specific Language)까지 만들기도 하는데, 어떨 때는 그냥 하드코딩 하는 것이 가장 적절한 방법일 수 있다는 글이다. Linus's Law given enough eyeballs, all bugs are shallow 리누스의 법칙은 위의 한 줄로 정리된다. 오픈 소스의 근간이 되는 문장이고, peer-review가 필요한 이유로도 많이 언급된다. 문제는 최근의 거대한 소프트웨어서는 버그를 발견하는 데 필요한 enough의 수가 너무 크다는 것이다. 게다가 시스템이 복잡하다면, 그 시스템을 이해하지 못한 개발자는 버그를 발견하기 위한 eyeballs 중 하나가 되지도 못한다. 그렇기 때문에 시스템을 단순하게 유지하는 것이 중요하다. Language Health 각 언어가 오픈 소스에서 얼마나 많이 사용되는지 비교해보는 사이트다. 다만, 어디까지나 오픈소스에서 얼마나 많이 커밋이 있었는지에 대한 비교이지, 얼마나 많은 사람이 사용하는지나, 클로즈드 프로젝트에서 얼마나 많이 사용하는지는 알 수 없다. An introduction to the GNU Core Utilities 리눅스에서 작업하다 보면 필요한 유틸리티 모음. 터미널에서 작업할 때 알면 좋은 것들이다. REST APIs are REST-in-Peace APIs. Long Live GraphQL. GraphQL의 장점에 관해서 쓴 글이다. 근데

2018년 15번째 주

이미지
이 포스팅은 그냥 지난 한 주간 읽었던 것들을 정리하는 포스트입니다. 그냥 예전에 봤던 글 중 나중에 필요한데 뭐였는지 기억 안 나는 글들이 있어서 쓰기 시작했습니다. 보통 하는 일과 관련된 글들이 올라오겠지만 딱히 정해둔 주제는 없고, 그때그때 관심 있었던 것을 읽었기 때문에 지난주에 쓰인 글일 수도 있고 몇 년 전에 쓰인 글일 수도 있습니다. 실제로 git 을 사용하면서 단순히 커맨드를 외워서 사용하는 사람들을 많이 봤다. 보통 그 이유로 크게 두 가지를 든다. 첫 번째로 git의 mental model 이 복잡하다는 것이다. git에서 변경된 내용은 크게 다음 상태 중 하나가 된다. 리모트에 존재하는 상태 로컬 브랜치에 있는 상태 브랜치에 머지되지 않았지만 add 돼 있는 상태 변경은 있지만 add 되지는 않은 상태 stash에 들어있는 상태 예전에 커밋했었지만 지금은 브랜치로 따라갈 수 없는 상태 이 중에서 내가 수정했던 내용이 어떤 상태인지 모르는 것이 헷갈리게 하는 첫 번째 이유다. 하지만 반대로 왜 이렇게 많은 상태를 가지게 됐을지 생각해보면 git을 사용하는 데 도움이 된다. 이것들은 전부 그냥 추가된 것이 아니다. 애초에 git을 처음 만든 사람은 Linus Torvalds 다. 그의 성격상 쓸모없는 것은 추가되지 않았다. 전부 제각각의 목적을 가지고 있다. 이 목적을 이해하는 것이 중요한데 아쉽게도 글로 잘 설명할 자신이 없다. 사실 이걸 이해하는 가장 빠르고 확실한 방법은 svn 을 써보는 것이다. 쓰다 보면 불편한 부분들이 자주 생기는데, git에서는 위에서 말한 것들을 이용해 이를 쉽고 빠르게 해결할 수 있다. 사람들이 git을 어려워하는 두 번째 이유는 명령어가 복잡하다는 것이다. 이건 어쩔 수 없다. 사실 git의 명령어는 규칙성 없이 만들어졌다. 그래서 외우는 수밖에 없다. 하지만 어떤 상황에서 어떤 명령어를 써야 한다는 식으로 외우면 끝이 없다. 그보다는 각 명령어가 어떤 상태와 연관이 있는지를 보는

Go의 장단점

지난 4개월 동안 Go로 2개의 프로젝트를 진행하게 되었다. 한 프로젝트는 비동기적인 웹 서버를 작성하는데, 실행파일이 네이티브 바이너리로 나올 필요가 있었다. C나 C++은 웹서버를 만드는 것도, 비동기적인 작업을 하는 것도 간단하게 되지 않기에 Rust와 Go 중에서 고민하다가 Go를 사용하기로 했다. 다른 한 프로젝트는 큰 파일을 다운받아서 라인 파싱하고, rest API로 데이터를 요청하고, 그래프를 만들어 자료를 분석하여야 했다. 워낙 큰 파일을 파싱해야 해서 JavaScript는 사용하기 싫었고, 며칠을 밤낮으로 돌아가야 하는 코드인데 별도의 검증을 할 수 없는 Python으로는 실행 중 버그가 발생했을 때 손실되는 시간이 크기 때문에 사용하기는 싫어서 Java, Scala, Go 중에서 고민하다가 Go를 쓰기로 했다. 이번 글에서는 Go를 사용하면서 느꼈던 장단점에 대해서 간단히 정리해보도록 하겠다. 장점 학습 속도가 빠르다. Go는 공식 튜토리얼 만 읽으면 다른 사람이 쓴 코드를 읽고 쓰는데 아무런 문제가 없다. 물론 Go의 튜토리얼 문서가 잘 돼 있기는 하지만, 다른 언어에 비해 크게 뛰어난 것은 아니다. 그냥 Go에는 프로그램을 작성하는데 필수적인 최소 기능들만 들어가 있기 때문이다. Channel 기반 언어 Go는 대표적인 채널 기반 언어이다. 스레드라는 것을 명시적으로 주지 않고 goroutine을 생성하면 알아서 스레드를 생성해주고 적절한 스레드에 goroutine을 할당한다. goroutine 사이의 커뮤니케이션을 전부 채널을 통해서 한다면, 귀찮은 동기화 문제를 신경 쓰지 않아도 된다. 네이티브 바이너리가 나온다. 결과를 배포하는 입장에서 네이티브 바이너리가 나온다는 것은 매우 큰 장점이다. 요즘은 대부분 서버에 파이썬이나 JVM이 설치되어 있지만, 역시 배포는 네이티브 바이너리로 하는 것이 가장 편하다. 컨벤션이 통일되어 있다. Go는 컨벤션에 대한 논쟁이 전혀 없다. go에는 컨벤션에 맞춰서 코드를 수정해주

이 블로그의 인기 게시물

[C++] enum class - 안전하고 쓰기 쉬운 enum

RAII는 무엇인가

Log Aggregator 비교 - Scribe, Flume, Fluentd, logstash

[Python] cache 데코레이터로 최적화하기

[Web] SpeechSynthesis - TTS API