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By nathan_H
[이펙티브 코틀린] Item 26. 함수 내부의 추상화 레벨을 통일하라 컴퓨터 과학에서의 추상화 복잡한 자료, 모듈, 시스템 등으로부터 핵심적인 개념 또는 기능을 간추려 내는 것 추상화가 필요한 이유 복잡성을 숨기고 사용되는 단순한 형식만 노출해 코드를 체계화하고 만드는 사람에게 변화의 자유를 주기 위해 추상화를 사용 자동차의 경우 내부적으로는 매우 복잡한 요소들이 많지만 추상화된 핸들과 변속기 가속페달만으로 자동차를 운전할 수 있음 → 굉장히 추상화가 잘된 예시 추상화 레벨 높은 레벨로 갈수록 물리 장치에서 멀어지고 프로그래밍에서는 일반적으로 높을 레벨일수록 프로세스와 멀어지고 관리해야하는 세부적인 내용이 적음 ex) C언어는 직접 메모리를 제어할 수 있지만 비교적 JVM 언어에 비해 복잡도가 높음 추상화 레벨 통일 코드도 추상화를 계층처럼 만들어서 사용할 수 있는데, 이.. Reading Record/이펙티브 코틀린 2022. 5. 29.
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By gobukgol
[이펙티브 코틀린] Item25. 공통 모듈을 추출해서 여러 플랫폼에서 재사용하라 풀스택 개발 최근 코틀린은 백엔드 개발을 위한 자바의 대안이 되고 있음 코틀린은 자바스크립트로 컴파일 될 수 있음 이미 많은 코틀린/JS 라이브러리 존재 코틀린은 웹 백엔드와 프론트엔드를 만들 수 있다는 장점이 있다. 이는 단순하게 만들 수 있다는 개념을 떠나서, 서로 코드를 공유할 수도 있다는 뜻 따라서 공통 코드, API 엔드포인트 정의, 추상화 등을 재사용 할 수 있음 모바일 개발 코틀린의 멀티 플랫폼 기능을 활용하면, 로직을 한 번만 구현하고, 두 플랫폼에서 이를 재사용할 수 있음 공통 모듈을 만들고, 다양한 비즈니스 로직을 구현하면 됨 비즈니스 로직은 프레임워크와 플랫폼에 종속되지 않고 독립적이어야 한다. 안드로이드는 Gradle을 사용해서 동일한 방법으로 만들어지므로 직접 사용할 수 있음 iO.. Reading Record/이펙티브 코틀린 2022. 5. 2.
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By gobukgol
[이펙티브 코틀린] Item24. 제네릭 타입과 variance 한정자를 활용하라 class Cup : variance 한정자가 없으므로 기본적으로 invariant(불공변성) Cup, Cup, Cup 은 어떠한 관련성이 없음 class Cup : 타입 파라미터를 convariant(공변성)으로 만듦 A가 B의 서브 타입일 때, Cup가 Cup의 서브타입이라는 의미 Class Cup : 타입 파라미터를 contravariant(반변성)으로 만듦 A가 B의 서브 타입일 때, Cup가 Cup의 슈퍼타입 함수 타입은 파라미터 유형과 리턴 타입에 따라서 서로 어떤 관계를 갖는다. (Int) -> Any 타입의 함수는 아래와 같은 함수로도 동작한다. (Int) -> Number (Number) -> Any (Number) -> Number (Number) -> Int 코틀린 함수 타입의 모든 .. Reading Record/이펙티브 코틀린 2022. 5. 2.
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By gobukgol
[이펙티브 코틀린] Item23. 타입 파라미터의 섀도잉을 피하라 class Forest(val name: String) { fun addTree(name: String){ } } 위의 코드 처럼 프로퍼티와 파라미터가 같은 이름을 가질 수 있다. 이렇게 되면 지역 파라미터가 외부 스코프에 있는 프로퍼티를 가림. 이를 섀도잉 이라 부른다. 섀도잉 현상은 클래스 타입 파라미터와 함수 타입 파라미터 사이에서도 발생 interface Tree class Birch: Tree class Spruce: Tree class Forest { fun addTree(tree: T) { println("adding tree ...") } } fun main() { val forest = Forest() forest.addTree(Birch()) forest.addTree(Spruce()).. Reading Record/이펙티브 코틀린 2022. 5. 1.
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By gobukgol
[이펙티브 코틀린] Item22. 일반적인 알고리즘을 구현할 때 제네릭을 사용하라 제네릭 함수 : 타입 아규먼트를 사용하는 함수 즉, 타입 파라미터를 갖는 함수를 얘기한다. 타입 파라미터는 컴파일러에 타입과 관련된 정보를 제공하여 컴파일러가 타입을 조금이라도 더 정확하게 추측할 수 있게 해준다. 컴파일 과정에서 타입 정보는 사라지지만 개발 중에는 특정 타입을 사용하게 강제할 수 있다. 제네릭 제한 타입 파라미터의 기능 중 하나로 구체적인 타입의 서브타입만 사용하게 타입을 제한한다. public fun Iterable.toCollection(destination: C): C { for (item in this) { destination.add(item) } return destination } Any를 이용하여 nullable이 아닌 타입을 나타내는 케이스 public inline fu.. Reading Record/이펙티브 코틀린 2022. 5. 1.
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By gobukgol
[이펙티브 코틀린] Item21. 일반적인 프로퍼티 패턴은 프로퍼티 위임으로 만들어라 코틀린은 프로퍼티 위임이라는 새로운 기능을 제공 프로퍼티 위임을 사용하면 일반적인 프로퍼티의 행위를 추출해서 재사용할 수 있다. 대표적으로 지연 프로퍼티인 lazy 프로퍼티가 존재 처음 사용하는 요청이 들어올 때 초기화 되는 프로퍼티 val value by lazy { createValue() } 변화가 있을 때 이를 감지하는 observable 패턴, stdlib의 observable 델리게이트 기반으로 구현 가능 var items: List by Delegates.observable(listOf()) { _, _, _ -> notifyDataSetChanged() } var key: String? by Delegates.observable(null) { _, old, new -> Log.e("Key .. Reading Record/이펙티브 코틀린 2022. 5. 1.
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By gobukgol
[이펙티브 코틀린] Item20. 일반적인 알고리즘을 반복해서 구현하지 말라 이미 구현되어있는 알고리즘을 활용했을 때의 장점 단순하게 코드가 짧아진다. 코드 작성 속도가 빨라진다. 알고리즘을 만드는 것보다 함수 호출을 한 번 하는 것이 훨씬 빠르다 구현을 따로 읽지 않아도, 함수의 이름 등만 보고도 무엇을 하는지 확실하게 알 수 있다. 그만큼 함수의 이름도 잘 작성해야한다. 직접 구현할 때 발생할 수 있는 실수를 줄일 수 있다. 이미 구현되어있는 함수를 제작자들이 한 번만 최적화하면, 해당 함수를 사용하는 모든 곳이 최적화의 혜택을 받을 수 있다. 표준 라이브러리인 stdlib를 활용하자. stdlib는 확장 ㅎ마수를 활용해서 만들어진 거대한 유틸리티 라이브러리 동일한 결과를 얻는 함수를 여러 번 만드는 것은 잘못된 일 모든 함수는 테스트되어야하고, 기억되어야 하며, 유지보수되어.. Reading Record/이펙티브 코틀린 2022. 5. 1.
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By gobukgol
[이펙티브 코틀린] Item19. knowledge를 반복하여 사용하지 말라 프로그래밍에서의 knowledge란? 의도적인 정보 프로젝트를 진행할 때 정의한 모든 것 ex. 상속을 하는데도 특정 메소드를 오버라이드하지 않게 강제 -> '해당 메소드가 슈퍼클래스와 동일하게 동작하길 원한다' 라는 의미 프로그램에서 중요한 2개의 knowledge 로직(logic) : 프로그램이 어떤 식으로 동작하는지, 어떻게 보이는지 공통 알고리즘(common algorithm) : 원하는 동작을 하기 위한 알고리즘 두가지의 차이는 시간에 따른 변화 비즈니스 로직은 시간이 지나면서 계속 변화 공통 알고리즘은 한 번 정의된 이후에 크게 변하지 않음 많은 것이 변화하는 상황에서 가장 위험한 것은 knowledge가 반복되어 있는 부분 knowledge의 반복은 프로젝트의 확장성(scalable)을 막고.. Reading Record/이펙티브 코틀린 2022. 5. 1.

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