map, filter 함수는 보통 지연성을 가질 수 있는 함수라고 볼 수 있고, reduce 함수는 실제로 연산을 시작하는 시작점을 알리는 역할을 한다. a로부터 b라는 값을 만들려고 할 때, map, filter를 통해 값을 정리하고, 최종적인 값을 만들 때 reduce를 사용한다.
take함수는 특정 갯수의 배열로 축약하고 완성을 짓는 성질을 가진다. 따라서 지연성을 가진 함수라기 보단 해당 시점에 연산이 이루어지는 함수이다. 즉 reduce와 take 함수는 값을 연산하여 결과를 만들 때 사용하는 함수이다.
reduce, take 함수들이 실제로 지연성 함수인 map, filter와 조합하여 사용되는지 확인해보려고 한다. 객체로부터 url query-string을 얻어내는 코드를 만들어보려고 하는데, 이 때 map, filter, reduce를 어떤 관점으로 바라보면서 만드는지 살펴보자
const queryStr = (obj) =>
go(
obj,
Object.entries, // ["limit", 10], ["offset", 10], ["type", "notice"]
map(([k, v]) => `${k}=${v}`), // ["limit=10", "offset=10", "type=notice"]
reduce((a, b) => `${a}&${b}`)
);
log(queryStr({ limit: 10, offset: 10, type: "notice" })); // limit=10&offset=10&type=notice
위 queryStr 함수는 객체값을 가져와 Object.entries로 분리해주고, map 함수를 통해 원하는 값으로 데이터를 변경한 뒤, reduce로 원하는 결과값을 도출해내는 함수이다.
여기서 급 궁금..! 굳이 reduce를 사용할 필요가 있을까? join('&')를 통해서도 충분히 도출되는 값을 만들 수 있다. 그러나 join은 Array.prototype에 있는 함수로 reduce는 이터러블 객체를 모두 순회하면서 축약할 수 있으므로 더 다형성이 높은 join 함수라고 볼 수 있다.
따라서 join함수를 reduce를 통해서 만들어보고 해당하는 함수를 재사용이 가능하게 만들어보자.
// 아래의 join 함수는 배열이 아닌 것도 사용할 수 있다. 받는 값을 reduce를 통해 이터러블을 축약하기 때문
const join = curry((sep = ",", iter) => reduce((a, b) => `${a}${sep}${b}`, iter));
const queryStr = pipe(
Object.entries, // ["limit", 10], ["offset", 10], ["type", "notice"]
map(([k, v]) => `${k}=${v}`), // ["limit=10", "offset=10", "type=notice"]
join("&")
);
log(queryStr({ limit: 10, offset: 10, type: "notice" })); // limit=10&offset=10&type=notice
위와 같이 join 함수를 만든 것처럼 함수형 프로그래밍 사고를 하면 pipe 사이에 있는 함수들을 꺼내 조합성과 재사용성을 살려 프로그래밍 할 수 있다. 위에서 만든 join 함수는 배열이 아닌 값도 처리한다.
function* a() {
yield 10;
yield 11;
yield 12;
yield 13;
yield 14;
}
// log(a().join(",")); // a(...).join is not a function
log(join("-", a())); // 10-11-12-13-14
다형성이 높은 join 함수를 구현했으므로 기존 queryStr 함수의 map도 이터러블 프로토콜을 따르는 L.map 함로 변경할 수 있다. 다음 단계에서 넘어오는 값에 대해 로그를 달면 아래와 같다.
const queryStr = pipe(
Object.entries,
L.map(([k, v]) => `${k}=${v}`),
function(a){
console.log(a); // Generator {<suspended>}, 기존 map사용 시 배열 객체가 반환됨.
return a;
},
join("&")
);
위 로그를 통해 join이 안쪽에서 next 처리하면서 하나씩 풀어서 그때그때 필요한 순간에 연산할 수 있도록 하는 것이다. 이를 통해 기존 Array.prototype.join 보다 훨씬 더 다형성이 높고 유연한 방식의 join함수가 된다는 것을 알 수 있다. 이를 통해 재미있는 함수로 다양하게 활용할 수 있다.
queryStr 함수 내 Object.entries 도 이터레이터로 결과를 흘려보내주도록 만들 수 있다.
L.entries = function* (obj) {
for (const k in obj) yield [k, obj[k]];
};
const queryStr = pipe(
L.entries,
L.map(([k, v]) => `${k}=${v}`),
join("&")
);
log(queryStr({ limit: 10, offset: 10, type: 'notice }); // limit=10&offset=10&type=notice
앞서 join 함수는 reduce 계열의 함수였다. 함수형 프로그래밍은 이렇게 계열 혹은 계보를 가진 식으로 함수를 만들 수 있다. 그런 것처럼 find 함수는 Take 계열 함수로 만들 수 있다. 예를 들어 아래와 같은 users 데이터가 있고, 해당 데이터에 특정 조건에 맞는 한가지 데이터만 반환하는 함수를 구현한다고 하자