한줄짜리 코드에도 반드시 괄호를 써야한다.

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http://www.reddit.com/r/ProgrammerHumor/comments/1rfstw/there_are_two_types_of_people/  위의 meem에서 알 수 있듯이 프로그래머는 괄호를 같은 라인에 붙여 쓰는가 띄어 쓰는가 하는 별 중요하지 않은 것으로 끊임없이 논쟁을 벌이고 있다. 여기에  조건문뿐 아니라 함수의 선언에 괄호를 어디에 붙이는가 까지 해서 4가지 조합을 가지고 끊임없이 싸운다.  뭐 나는 개인적으로 함수의 선언이나 조건문에 붙는 괄호를 한 라인에 붙여 쓰는 걸 선호하지만, 그에 대해서 딱히 내 의견을 강요하지 않는다. 그냥 프로젝트에서 기존에 쓰이던 것이나, 다른 팀원들이 원하는 스타일을 따른다.  하지만 괄호에 관해서 절대 양보 못 하는 것이 하나 있다. 한 줄짜리 statement를 위해서 괄호를 사용할 것인가 말 것인가 하는 것이다. 이유를 알 수 없지만, 조건문이나 for 문에 한 줄짜리 statement가 들어갈 일이 있으면, 괄호를 생략하고 쓰는 사람들이 많다.  괄호를 생략하는 사람들은 이것저것 이상한 주장을 한다. 쓸데없이 바이트를 낭비한다거나, 오히려 한 줄짜리 코드라는 것을 명시해주어야 한다거나, 이유 없이 타이핑할 이유가 없다거나, 뭐 이것저것 이유를 대는데 전부 20세기라면 의미 있을지도 모르지만, 지금이라면 전혀 의미 없는 이유다. 21세기에는 괄호를 생략할 이유가 전혀 없다. 오히려 괄호를 생략해서는 안되는 절대적인 이유가 있다.  코딩할 때 언제나 버젼 컨트롤 시스템을 사용하기 때문이다. git을 사용하든 머큐리얼을 사용하든 심지어 subversion을 사용하든 상관없지만 어찌 됐든 코딩할 때는 언제나 버젼 컨트롤 시스템과 함께하며 소스의 변경을 추적한다. 이때, 괄호를 생략했던 한 문장의 코드가 여러 줄로 나누어지면 괄호를  해서 불필요한 변경사항이 두 코드의 diff에 나오게 된다. 이러한 불필요한 변경 이력이 코드에 나오는 것을 막기 위해서 한 줄의 코드에도 반드시

C는 C++의 부분집합이 아니다

 오늘 황당한 글을 봤다. 잘 짜인 C 프로그램은 C++ 프로그램이다. 따라서 잘 짜인 C 프로그램은 C++ 컴파일러로 컴파일할 수 있어야 한다.  일단 저 말은 C++의 창시자인 비야네 스트롭스투룹 이 한 말이다. 하지만 저 말은 틀린 말이다. "네가 뭔데 감히 비야네님을 틀리다고 하느냐"라는 생각이 들겠지만 잠시만 진정하자. 나는 비야네님이 틀렸다고 하지 않았다. 내가 틀리다고 하는 것은 아무런 문맥도 없이 그냥 저 문구만 따와서 말하는 사람을 틀리다고 하는 것이다.  저 말은 분명히 1999년 이전까지는 맞았던 말이다. 분명히 비야네 스트롭스트룹은 C++을 만들면서 C와의 호환성을 고려하였고, 당시의 표준(ANSI C)을 잘 지킨 C 코드는 C++ 컴파일러로 정상적으로 컴파일 되었다. 하지만 그것은 어디까지나 C99가 나오기 전의 이야기다.  C99에서는 여러 가지 새로운 기능을 도입하였고, C++은 그것을 이미 다른 방식으로 구현하고 있었거나, 혹은 필요하지 않은 기능이라고 생각하여 가지고 오지 않았다. 게다가 새로운 표준인 C11이 나오고, C++도 새로운 표준인 03, 11을 거쳐 14까지 나오면서 둘 사이의 간극은 이미 어떻게 할 수 없을 정도로 커졌다.  그런 연유로 비야네 스트롭스트룹은 잘 짜인 C 프로그램이 C++ 프로그램이라고 말할 때 조건을 붙인다. "단, 이건 C89에 한정한다."라고. 하지만 요새 C89를 쓰는 프로그램이 얼마나 있나? 액티브하게 작업이 진행되는 프로젝트 중에서 C89를 쓰는 프로그램 있으면 가지고 와봐라. 찾으려고 노력해본 적은 없지만 찾기 어려울 것이다.  따라서 요새 저런 말을 하는 사람은 그냥 공부를 안 한 사람이다. 그것도 한 20년 전에 공부했던 사람이니 대선배님일 수도 있겠다. 그 사람에게 C99 이후 C++과 스펙이 변경되어 C99 표준을 지킨 코드는 C++컴파일러로 컴파일 안 될 수도 있다고 했더니, 거기에 달린 답변은 더 황당했다. 표준이 문제가

[Scala] 관련있는 데이터를 묶어서 사용하기 - alias와 case class

 Scala에서 여러 개의 값을 묶어서 새로운 타입을 정의하는 방법은 여러 가지가 있다. Type alias  가장 쉬운 방법은  튜플 의 alias를 만드는 것이다.  위의 코드의 4번째 줄에서 month와 date를 선언하면서 Date 타입의 변수를 쪼개 새로운 값에 할당하는 것을 decomposition이라고 한다. 이렇게 decomposition을 이용하면 구조체의 값들을 쉽게 다른 값에 할당할 수 있고, 혹은 아래와 같이 패턴매칭을 이용해서 사용할 수 있다.  하지만 튜플의 alias를 만드는 방식은 큰 문제가 있다. 이런 방식은 타입 세이프 하지 않다. 예를 들어 위에서 정의한 Address 타입과 함께 아래와 같이 정의된 Date 타입이 같이 사용된다면 둘 다 실제로는 같은 Tuple2[String, Int] 타입이기 때문에 패턴매칭으로는 Address 와 Date 를 구분할 방법이 없다. case class  튜플의 alias가  타입 세이프 하지 않다는 문제를 해결하기 때문에 보통은 data composition에 case class를 사용한다. case class를 사용하면, 실제로는 다른 같은 타입들의 묶음과 구분할 수 있을 뿐 아니라, 내부 값에 이름으로 접근해 꺼낼 수 있어서 내부 값을 더 쉽게 읽을 수도 있다.

[C++] Object slicing

  Object slicing 이란 상속받은 class의 instance를 부모 class의 instance로 복사함으로써 상속받은 class가 가지고 있던 정보가 손실되는 것을 말한다. 이는 기능이 아니라 stack에 값을 할당하는 value 타입의 특성 때문에 생기는 버그다. 그래서 heap에 값을 할당하는 reference 타입밖에 없는 Java 같은 언어에서는 발생하지 않는다.  Object slice 때문에 value type에 대해서는 upcasting을 해서는 안된다. 대부분 upcasting이 필요한 경우는 이미 무언가 잘못된 경우이니 코드를 수정해야 한다. 만약 무슨 일이 있어도 upcasting을 해야 한다면 반드시 heap에 값을 할당해야 한다.

Glowing Bear - 터미널에서 하던 IRC 웹에서 그대로

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 나는 freenode를 구경하거나 친구들과 놀기 위한 용도로 IRC를 사용한다. 데스크탑 어플리케이션도 많이 쓰이지만, IRC라는 프로토콜의 특성상 접속하여 있지 않으면 대화를 볼 수 없어서 freenode에 있는 사람들은 IRC를 계속 접속해놓을 방법을 찾는다. 가장 쉬운 방법은 컴퓨터를 끄지 않고 다니는 방식이지만, 보통 개발자 중에 이런 방식을 사용하는 사람은 없다. 보통은 서버에 터미널 기반의 IRC 클라이언인  WeeChat 이나  Irssi  띄우거나, IRC Cloud 라는 서비스를 사용한다.  하지만 터미널 클라이언트를 사용하면 언제서나 접속할 수 있는 웹 클라이언트가 아쉬워지고, IRC Cloud를 사용하기에는 한 달에 5$ 하는 비용뿐 아니라 WeeChat의 plug-in기능이 아쉬워진다. 그래서 보통은 WeeChat과 IRC Cloud 양쪽을 사용하는 방식을 택하지만, 그렇게 되면 2개의 접속이 연동되지 않기 때문에 불편한 건 어쩔 수 없다.  그래서 WeeChat plug-in을 이용해 위와 같은 웹 서비스를 만들어볼 계획이었다. 우선 채팅 로그를 DB에 저장하는 스크립트를 만들던 중 WeeChat에 완전히 같은 목적을 가진 relay protocol 이 있다는 것을 알게 되었다. Relay protocol은 WeeChat client가 relay 서버가 되어, Relay 클라이언트와 TCP socket을 이용해 통신을 하게 된다. Relay protocol을 사용하면 WeeChat과 완전히 같은 화면을 볼 수 있는 데다가 WeeChat plug-in을 그대로 사용할 수 있다는 장점이 있다.  Relay protocol을 사용하는 client는 여러 가지가 있다. Qt를 사용해서 데스크탑 애플리케이션을 만든 QWeeChat , node.js를 이용한 웹 서버 WeeCloud  등도 많이 사용된다. 하지만 내가 사용하는 클라이언트는 Glowing Bear 다. Glowing Bear는 완전히 static 한 web page에서

Cyclomatic complexity - 코드의 복잡성을 정량적으로 측정하기

Cyclomatic Complexity   Cyclomatic complexity (a.k.a. CC)는 코드의 복잡성을 나타내는 지표 중 하나다. CC를 계산하는 방법은 매우 간단하다. 단순히 코드의 컨트롤 플로우가 분기하는 부분의 개수를 세면 된다.  CC를 처음 제안했던 Thomas J. McCabe는 함수 하나의 CC가 10을 넘기지 말도록 했지만 이건 76년에 나온 기준이고, 지금의 소프트웨어는 40년 전과 비교가 되지 않게 복잡해진 만큼 15나 20까지는 괜찮다고 주장하는 사람도 있다.  어찌됐든 간에 중요한 것은 CC가 커지면 커질수록 소프트웨어의 에러가 발생할 확률 1) 이 증가한다는 것이다. 최댓값을 얼마로 잡을지는 프로젝트의 성격과 팀의 성향에 따라서 다르게 잡지만, 지난 40년간 코드의 복잡도를 정적으로 측정할 수 있는 몇 안 되는 지표로써 널리 쓰이고 있다. Extended Cyclomatic Complexity  하지만 CC가 단순히 분기점만을 세기 때문에 불만을 가지는 사람들이 있었다. 그들이 불만을 가지는 이유는 크게 2가지다.  우선 CC는 단순히 분기점의 수를 세기 때문에, 실제로 같은 코드를 어떻게 표현하느냐에 따라서 값이 달라진다.  그래서 단순히 분기점을 세는 것이 아니라 조건문에 들어가는 Boolean operator(&&, ||)의 수를 더하는 지표가 나왔다. 이를 Extend Cyclomatic Complexity(a.k.a ECC)라고 부른다. Modified Cyclomatic Complexity  CC에 다른 이유로 불만을 가지는 사람들도 있다. 원래의 CC는 switch에 사용되는 case 문의 수만큼 증가한다. 하지만 대부분의 경우 switch 문에 들어가는 구문은 매우 간단하다. CC의 원래 목적이 코드의 복잡성을 측정하기 위함이라는 것을 생각하면 실제 코드를 복잡하게 하지 않는 switch 때문에 매우 증가하는 CC는 불공평하다. 그래서 나온 것이 Modified Cyclomatic

Global Interpreter Lock이란?

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GIL이란?  GIL이란 Global Interpreter Lock 의 약자로 여러개의 쓰레드가 있을떄 쓰레드간의 동기화를 위해 사용되는 기술 중 하나이다. GIL은 전역에 lock을 두고 이 lock을 점유해야만 코드를 실행할 수 있도록 제한한다. 따라서 동시에 하나 이상의 쓰레드가 실행되지 않는다. 예를 들어 아래 그림과 같은 3개의 쓰레드가 분산해서 일을 처리하게 될 때도 실제로 CPU를 점유할 수 있는 thread는 한 개뿐이다. 따라서 실제로 사용하는 코어는 하나뿐이라는 것이다. 싱글 코어 컴퓨터에서 multi thread program을 실행하는 모습 같다. GIL의 efficiency  직관적으로 멀티코어에서도 코어를 하나밖에 사용 못 한다면 GIL을 사용해서 multi threads를 지원하는 것은 성능에 큰 문제가 있을 거라고 생각된다. 하지만 이는 대부분의 경우에 큰 문제가 되지 않는다. 정확히 말해서 프로그램은 대부분  I/O bound 이기 때문에 문제가 되지 않는다. I/O bound의 경우 대부분 시간을 I/O event를 기다리는 데 사용하기 때문에 event를 기다리는 동안 다른 thread가 CPU를 사용하면 된다.  반대로 말해서 프로그램이  CPU bound 인 경우에는 multi-threaded program을 작성해도 성능이 향상되지 않는다. 오히려 lock을 acquire하고 release하는 시간 때문에 성능이 떨어지기도 한다. GIL의 장점  멀티 쓰레드 프로그램에서 성능이 떨어질 수도 있지만,  CPython , PyPy , Ruby MRI , Rubinius ,  Lua interpreter  등 많은 인터프리터 구현체들이 GIL을 사용하고 있다. 그 이유는 우선 GIL을 이용한 multi-threads를 구현하는 것이 parallel 한 multi-threads를 구현하는 것보다 훨씬 쉽다는 것이다.  게다가 이런 parallel 한 multi-threads 구현체들의 문제는 싱글 쓰레드에서 오히려