Scala Monad Transformer

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Source: https://youtu.be/jd5e71nFEZM

Functor, Monad, Transformer를 아주 다양한 예제로 설명해주는 좋은 영상이다.

Functor

문제상황

  • Future와 List과 겹쳐져 있음
  • 두번의 map을 쓰는게 마음에 들지 않음
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val x: Future[List[Int]] = ???
x.map(list => list.map(f))

해결법: Functor

  • Functor는 map을 가지고 있다.
  • map은 Wrapper 객체를 대상으로 한다.
  • map은 Wrapper의 내용만 다른 타입/값으로 변경한다.
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trait Functor[F[_]]:
  def map[A, B](fa: F[A])(f: A => B): F[B]

val futureListF = Functor[Future].compose(Functor[List])
futureListF.map(x)(f)

Monad

문제 상황

  • 두번의 Future가 겹치는 상황에서 해결 불가능
  • 겹치는 연산을 하나로 합성해줄 필요가 있음
    • A => Future[B] + B => Future[C]를 합쳐서
    • A => Future[C]로 만들고싶음
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def getUser(name: String): Future[User]
def getAddress(user: User): Future[Address]

val getCity: Future[Future[String]] =  // want Future[String]
  getUser("Gabriele").map(
    gab => getAddress(gab).map(
      address => address.city
    )
  )

해결법: Monad

  • Monad는 id, map, flatmap 3가지를 가지고 있다.
  • 즉 위 상황을 깔끔하게 해결해준다. Future는 모나드이다.
  • for를 쓰면 monad를 더 깔끔하게 풀 수 있다.
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val city: Future[String] = 
  getUser("Gabriele").flatMap(
    gab => getAddress(gab).map(
      address => address.city
    )
  )

val city: Fturue[String] = for
  gab     <- getUser("Gabriele")
  address <- getAddress(gab)
yield address.city

중쳡된 Monad

문제상황

  • 실제 개발에서는 Option이 포함되기 마련
  • 두 다른 Monad인 Future와 Option이 겹침
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def getUser(name: String): Future[Option[User]]
def getAddress(user: User): Future[Option[Address]]

val city: Fturue[Option[String]] = for
  gab     <- getUser("Gabriele")
  address <- getAddress(gab) // Error!
yield address.city

// verbose & ugly solution
val city: Future[Option[String]] = for
  maybeUser <- getUser("Gabriele")
  maybeCity <- mayBeUser match { // ugly!
    case Some(user) => getAddress(user).map(_.map(_.city))
    case None => Future.successful(None)
  }
yield maybeCity
  • 서로 다른 두 Functor는 중첩할 수 있다.
    • FunctorB.compose(FunctorA)는 또다른 Functor이다.
  • 서로 다른 두 모나드는 중첩할 수 없다. 왜?
    • flatMap을 위한 로직을 알 수 없기 때문
    • Future[Option[String]]을 flatMap한다고 하자.
    • flatMap의 인자는 Option[String]이 된다.
    • 이걸 String => Future[Option[String]]에 넣어야 한다.
    • 결국 Option의 까는 로직을 알야하 한다.

해결방법: Transformer!

  • flatMap 로직을 내장하고 있는 Transformer를 따로 구현하자.
  • OptionT[Future, String]이라고 하면
    • 실질적으로는 Future[Option[String]]인 것을 뜻한다.
    • 단 flatMap이 된다는것이 다르다.
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val f: OptionT[Future, String] = 
  for
    gab     <- OptionT(getUser("Gabriele"))
    address <- OptionT(getAddress(gab))
  yield address.city