스칼라 (프로그래밍 언어)

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스칼라
Scala
Scala-full-color.svg
패러다임프로그래밍 패러다임: 함수형 프로그래밍, 객체 지향 프로그래밍, 명령형 프로그래밍, 병행 컴퓨팅
설계자마틴 오더스키
개발자École Polytechnique Fédérale de Lausanne
발표일2004년 1월 20일(19년 전)(2004-01-20)
최근 버전2.13.10[1] 위키데이터에서 편집하기
최근 버전 출시일2022년 10월 13일(3개월 전)(2022년 10월 13일)
미리보기 버전3.0.0-RC3[2] 위키데이터에서 편집하기
미리보기 버전 출시일2021년 4월 19일(21개월 전)(2021년 4월 19일)
자료형 체계정적 타입, 강한 타입, 추론적 타입, 구조적 타입
라이선스BSD 라이선스
파일 확장자.scala, .sc
웹사이트www.scala-lang.org
영향을 받은 언어
에펠, 얼랭, 하스켈, 자바, 리스프, 피자, 스텔데드 ML, OCaml, 스킴, 스몰토크, 오즈
영향을 준 언어
실론, 팬텀, F#, 코틀린, 랩소, 레드

스칼라(영어: Scala)는 객체 지향 프로그래밍 언어함수형 프로그래밍의 요소가 결합된 다중패러다임 프로그래밍 언어이다. 스칼라라는 이름은 "Scalable Language (확장 가능한 언어)"에서 유래되었다.

Java와 다르게, 스칼라는 커링, 불변성, 느긋한 계산법, 패턴 매칭 등 여러 함수형 프로그래밍 언어의 기능을 가지고 있다. 스칼라의 자료형 체계대수적 자료형, 공변성, 고차 자료형, 익명 자료형을 지원해 Java에서는 이룰 수 없는 높은 수준의 추상화를 달성할 수 있다.

스칼라는 2004년 마틴 오더스키가 처음 개발하여 배포했다. 간결한 소스 코드를 사용하여 Java에서 구현할 수 있는 대부분의 기능을 구현할 수 있다.[3] Scala는 자바 바이트코드를 사용하기 때문에 자바 가상 머신(JVM)에서 실행할 수 있고, Java 언어와 호환되어 대부분의 자바 API를 그대로 사용할 수 있다.

자바와의 연관성[편집]

공통점[편집]

대부분의 스칼라 관련 문서들에서 스칼라와 자바의 연관성을 '너무 바빠서 다른 언어를 따로 배울 시간이 없는 자바 프로그래머를 위한'[4]이라는 표현을 사용하여 나타낼 정도로 비슷한 부분이 많이 나타난다.

패키지[편집]

import 키워드를 통해 사용할 패키지의 선언을 한다. 이 때 _(밑줄, underscore)을 사용함을 통해 패키지나 객체의 멤버에 대해 접근성을 향상시킬 수 있다.

import java.util.Scanner
import scala.collection.mutable._

자바 API의 사용[편집]

스칼라에서는 자바 API도 사용할 수 있다. 다음은 java.util.Scanner를 통해 문자열 입력을 받아 출력하는 예제이다.

import java.util._

object Example1 {
  val s = new Scanner(System.in)
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    println("Your input: " + s.nextLine)
  }
}

실행 환경[편집]

스칼라 고유의 라이브러리 파일을 추가로 가지고 있으면 기존의 자바 가상 머신에서 그대로 실행할 수 있다. 다음은 리눅스에서 자바 실행기(CUI환경)를 통해 스칼라로 컴파일한 프로그램을 실행하는 예이다.(bin에 클래스 파일들이, lib에 스칼라 라이브러리 파일들이 있다고 가정한다.)

java -cp .:./bin:./lib/* Example1

차이점[편집]

타입 추론[편집]

컴파일러에 의해 타입 추론이 가능한 경우, 변수의 타입, 함수의 리턴 타입 등을 생략할 수 있다.

예: val x = "foo" , var x = 1.5

자료형[편집]

자바에서의 자료형은 기본 자료형(int, short, long, float, double, byte, char, boolean)과 참조 자료형(기본 자료형의 조합으로 생성한 클래스)으로 나뉜다. 이는 성능에는 도움이 될 지 몰라도 기본 자료형과 참조 자료형 간의 변환 문제로 언어의 표현이 복잡해지는 경향이 있다. 이에 반해 스칼라에서는 스몰토크루비와 같이 모든 자료형을 객체로 취급하고 있다.[5] 그 예로 3 + 4 와 같은 수식은 정수 3의 메소드 +를 4라는 정수 인자값으로 호출한다고 표현하여 (3).+(4) 와 같이 표현할 수 있다. 스칼라의 모든 객체는 scala 패키지의 Any를 최상위 클래스로 값(AnyVal)과 레퍼런스(AnyRef)를 모두 아우르고 있다.[5][6]

싱글턴 객체[편집]

자바에서는 생성자를 private를 통해 선언함과 메소드를 static으로 선언함을 통해 싱글턴 객체를 생성한다. 이렇게 생성된 객체는 생성자가 private으로 선언되어있기 때문에 새로 객체를 생성할 수 없고 static 메소드를 통해 어디서나 접근하는 것이 가능하다. 하지만 static은 객체지향이 지향하는 바에 부합하지도 않을 뿐 더러 객체를 프로그램 실행 초기에 미리 생성해두어야 하기 때문에 자원의 낭비 가능성이 존재하게 된다.[7] 이를 스칼라에서는 object라는 키워드를 통해 선언한다. 내부동작에는 크게 차이가 없으나 코드 표현에 있어서 간결성을 보인다.

다중 상속[편집]

자바와 다르게, 스칼라는 트레잇(Trait)을 이용해 다중상속을 구현할 수 있다. 스칼라의 트레잇은 자바의 인터페이스와 비슷하지만, 구체적인 구현을 담을 수 있다는 점에서 큰 차이점을 가진다. with 키워드를 이용해 트레잇을 여러개 상속한다면 트레잇은 상속한 순서에 따라 믹스인되어 상속의 모호성 문제("다이아몬드 문제")를 피할 수 있다.

스칼라 API[편집]

자바 API[편집]

예제[편집]

Hello, world 프로그램[편집]

object HelloWorld {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    println("Hello, world!")
  }
}

Hello, world 프로그램 2[편집]

object HelloWorld extends App {
  println "Hello, world!"
}

퀵 정렬 프로그램[편집]

명령형 프로그래밍 방식으로 구현한 경우 ▼

def qsort(arr: Array[Int]): Array[Int] = {
  def swap(i: Int, j: Int): Unit = {
    val tmp = arr(i)
    arr(i) = arr(j)
    arr(j) = tmp
  }

  def partition(left: Int, right: Int): Unit =
    if (right <= left ) ()
    else {
      val pivot = arr((left + right) / 2)
      var i = left
      var j = right

      while (i <= j) {
        while (arr(i) < pivot) i += 1
        while (arr(j) > pivot) j -= 1

        if (i <= j) {
          swap(i, j)

          i += 1
          j -= 1
        }
      }

    if (left < j) partition(left, j)
    if (j < right) partition(i, right)
  }

  partition(0, arr.length - 1)
  arr
}

if-else문을 사용한 경우 ▼

def qsort(seq: Seq[Int]): Seq[Int] =
  if (seq.isEmpty) seq
  else {
    val (pivot, rest) = (seq.head, seq.tail)
    val (lt, ge) = rest partition { _ < pivot }
    qsort(lt) ++ (pivot +: qsort(ge))
  }

패턴 매칭을 활용한 경우 ▼

def qsort(seq: Seq[Int]): Seq[Int] = seq match {
  case pivot +: rest =>
    val (lt, ge) = rest partition { _ < pivot }
    qsort(lt) ++ (pivot +: qsort(ge))
  case _             =>
    seq
}

제네릭을 활용한 경우 ▼

def qsort[T](seq: Seq[T], lessThan: (T, T) => Boolean): Seq[T] = seq match {
  case pivot +: rest =>
    val (lt, ge) = rest partition { lessThan(_, pivot) }
    qsort(lt, lessThan) ++ (pivot +: qsort(ge, lessThan))
  case _             =>
    seq
}

뷰 바운드(View Bounds)을 활용한 경우 ▼

def qsort[T <% Ordered[T]](seq: Seq[T]): Seq[T] = seq match {
  case pivot +: rest =>
    val (lt, ge) = rest partition { _ < pivot }
    qsort(lt) ++ (pivot +: qsort(ge))
  case _             =>
    seq
}

컨텍스트 바운드(Context Bounds)을 활용한 경우 ▼

def qsort[T: Ordering](seq: Seq[T]): Seq[T] = seq match {
  case pivot +: rest =>
    val (lt, ge) =
      rest partition { implicitly[Ordering[T]].lt(_, pivot) }
    qsort(lt) ++ (pivot +: qsort(ge))
  case _             =>
    seq
}

각주[편집]

  1. “Release 2.13.10”. 2022년 10월 13일. 2022년 10월 26일에 확인함. 
  2. https://github.com/lampepfl/dotty/releases/tag/3.0.0-RC3.
  3. Programming in Scala, Martin Odersky, Lex Spoon, Bill Venners. Artima Press
  4. http://www.ibm.com/developerworks/java/library/j-scala01228.html - The busy Java developer's guide to Scala
  5. 서광열의 프로그래밍 언어 이야기, 마이크로소프트웨어 2008년 5월호
  6. Programming in Scala, Martin Odersky, Lex Spoon, Bill Venners. Artima Press
  7. http://kyungseo.pe.kr/blog/111 Archived 2010년 4월 29일 - 웨이백 머신 - 결론>정적 클래스 변수(메서드) vs. 싱글턴 패턴

외부 링크[편집]