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Scala for Backend Engineering & Functional Programming · 강의

ADT로 모델링하기

잘못된 상태를 표현할 수 없게 만들기

ADT로 모델링하기은(는) CoddyKit의 무료 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 강의입니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Scala for Backend Engineering & Functional Programming 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

대수적 데이터 타입

대수적 데이터 타입(ADT)은 함수형 도메인 모델링의 기반입니다. 곱 타입(AND)과 합 타입(OR)을 결합해 데이터를 정확하게 표현합니다.

  • 곱 타입: 여러 필드를 가진 레코드입니다.
  • 합 타입: 여러 변형 중 하나를 선택합니다.
case class Point(x: Int, y: Int) // product type

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    println(Point(1, 2))

곱 타입

곱 타입은 여러 값을 하나로 묶습니다. Scala에서 case class는 곱 타입이며, 인스턴스는 모든 필드를 한꺼번에 가집니다.

case class User(name: String, age: Int)

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    val u = User("Ada", 36)
    println(u.name)
    println(u.age)

합 타입

합 타입은 여러 변형 중 정확히 하나인 값입니다. Scala 3의 열거형은 이를 직접 표현합니다.

enum PaymentMethod:
  case Cash
  case Card(number: String)
  case Crypto(wallet: String)

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    val p: PaymentMethod = PaymentMethod.Card("1234")
    println(p)

표현할 수 없는 잘못된 상태 만들기

핵심 원칙은 잘못된 데이터를 아예 생성할 수 없도록 타입을 설계하는 것입니다. 타입 시스템이 잘못된 상태를 금지하면 해당 상태를 위한 실행 시간 검사가 필요하지 않습니다.

enum Connection:
  case Disconnected
  case Connected(sessionId: String)

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    // No way to have a sessionId while Disconnected
    val c: Connection = Connection.Connected("abc")
    println(c)

나쁜 설계와 좋은 설계

널 허용 필드가 있는 평면 레코드는 잘못된 상태를 쉽게 허용합니다. 각 경우를 변형으로 모델링하면 그런 상태가 사라집니다.

  • 나쁜 예: case class Conn(connected: Boolean, sessionId: String)는 connected=false인데 sessionId가 있는 상태를 허용합니다.
  • 좋은 예: 합 타입이 필드를 올바른 상태에 연결합니다.
enum Door:
  case Open
  case Closed
  case Locked(key: String)

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    val d: Door = Door.Locked("k1")
    println(d)

곱 타입과 합 타입 결합

실제 모델에서는 합 타입 안에 곱 타입을 넣거나 그 반대로 구성합니다. 각 변형은 자체 필드 곱 타입을 가질 수 있습니다.

case class Address(city: String, zip: String)

enum Contact:
  case Email(value: String)
  case Postal(address: Address)

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    val c: Contact = Contact.Postal(Address("Paris", "75001"))
    println(c)

ADT의 패턴 일치

패턴 일치로 ADT를 사용합니다. 타입이 닫혀 있으므로 변형을 빠뜨리면 컴파일러가 경고합니다.

enum Shape:
  case Circle(r: Double)
  case Rect(w: Double, h: Double)

object Main:
  def area(s: Shape): Double = s match
    case Shape.Circle(r)  => 3.14159 * r * r
    case Shape.Rect(w, h) => w * h

  def main(args: Array[String]): Unit =
    println(area(Shape.Rect(2, 3)))

재귀적 ADT

ADT는 자기 자신을 참조할 수 있어 트리, 목록, 표현식을 자연스럽게 모델링합니다.

enum Expr:
  case Num(value: Int)
  case Add(left: Expr, right: Expr)

object Main:
  def eval(e: Expr): Int = e match
    case Expr.Num(v)    => v
    case Expr.Add(l, r) => eval(l) + eval(r)

  def main(args: Array[String]): Unit =
    val e = Expr.Add(Expr.Num(2), Expr.Num(3))
    println(eval(e))

Option으로 선택적 값 표현

없을 수도 있는 필드를 모델링할 때 null 대신 Option을 사용합니다. 타입이 부재를 명시적으로 나타내고 반드시 처리하게 만듭니다.

case class Profile(name: String, nickname: Option[String])

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    val p = Profile("Grace", None)
    println(p.nickname.getOrElse("(none)"))

수량을 정확하게 모델링하기

원시 타입에 대한 과도한 의존을 없애세요. 원시 Int와 String 대신 의미 있는 수량을 감싸면 타입이 의도를 문서화하고 혼동을 방지합니다.

case class Quantity(value: Int)
case class Price(cents: Long)
case class LineItem(qty: Quantity, price: Price)

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    val item = LineItem(Quantity(3), Price(500))
    println(item)

ADT가 중요한 이유

ADT는 정확성과 명확성을 제공합니다.

  • 잘못된 상태를 만들 수 없습니다.
  • 모든 경우를 다루는 패턴 일치가 컴파일 시 누락된 경우를 찾아냅니다.
  • 데이터의 형태가 도메인을 문서화합니다.
enum OrderStatus:
  case Pending
  case Shipped(tracking: String)
  case Delivered(at: Long)

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    val s: OrderStatus = OrderStatus.Shipped("TRK1")
    println(s)

빠른 확인

ADT 기반 모델링에 대한 이해도를 확인해 보세요.

복습

ADT를 사용한 도메인 모델링을 배웠습니다.

  • 곱 타입(case class)은 AND로 필드를 결합합니다.
  • 합 타입(enum)은 OR로 선택지를 제공합니다.
  • 두 타입을 중첩해 풍부한 도메인과 재귀적 구조를 모델링합니다.
  • null 대신 Option을 사용합니다.
  • 잘못된 상태를 표현할 수 없도록 설계합니다.
enum Event:
  case Created(id: Int)
  case Deleted(id: Int, reason: String)

object Main:
  def describe(e: Event): String = e match
    case Event.Created(id)         => s"created $id"
    case Event.Deleted(id, reason) => s"deleted $id: $reason"

  def main(args: Array[String]): Unit =
    println(describe(Event.Deleted(1, "spam")))

자주 묻는 질문

“ADT로 모델링하기” 강의는 무료인가요?

네 — “ADT로 모델링하기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Scala for Backend Engineering & Functional Programming 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“ADT로 모델링하기”에서 뭘 배우나요?

잘못된 상태를 표현할 수 없게 만들기 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Scala for Backend Engineering & Functional Programming을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Scala for Backend Engineering & Functional Programming을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Scala for Backend Engineering & Functional Programming은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다.

“ADT로 모델링하기” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

  1. ADT로 모델링하기
  2. 스마트 생성자
  3. 새 타입
  4. 도메인 조합하기
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