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러닝 스칼라 [반양장]

원제 : Learning Scala
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책소개

객체지향 프로그래머를 위한 최적의 스칼라 입문서. 『러닝 스칼라』의 저자 스와츠는 자신의 기술이 나아지기를 원하는 루비나 파이썬 개발자에게 스칼라의 간결하고 표현력 있는 구문이 얼마나 이상적인지를 잘 보여준다. 또한, 어떠한 애플리케이션에도 충분히 안정적이고 빠른 실행을 보장하는 타입 안전성과 성능을 지닌 스칼라를 잘 묘사하고 있다.

출판사 서평

객체지향 프로그래머를 위한 최적의 스칼라 입문서!

왜 스칼라를 배울까? 이 객체지향 함수형 프로그래밍 언어를 제대로 이해하기 위해 여러분이 데이터 과학자나 분산 컴퓨팅 전문가일 필요는 없다. 이 책은 구문 다이어그램, 그리고 예제와 실습을 적절히 제공하여 스칼라를 포괄적이지만 이해하기 쉽게 소개하고 있다. 여러분은 고차 함수와 불변의 데이터 구조에 뛰어들기 전에 스칼라의 핵심 타입과 구문에 대해 먼저 배우게 될 것이다.
저자 스와츠는 자신의 기술이 나아지기를 원하는 루비나 파이썬 개발자에게 스칼라의 간결하고 표현력 있는 구문이 얼마나 이상적인지를 잘 보여준다. 또한, 어떠한 애플리케이션에도 충분히 안정적이고 빠른 실행을 보장하는 타입 안전성과 성능을 지닌 스칼라를 잘 묘사하고 있다.

이 책의 주요 내용
■ 핵심 데이터 타입, 리터럴, 값, 변수에 대한 학습
■ 스칼라 문법의 기초인 표현식을 생각하고 작성하는 방법
■ 불변의 데이터 구조를 익히고 이를 타입에 안전하고 선언적인 연산으로 변경하는 방법
■ 기존 연산을 단순화시키거나 여러분만의 영역에 특화된 언어를 시작하기 위한 맞춤형 이항
연산자 작성법
■ 완전한 재사용을 위해 하나 이상의 트레이트로 구성된 클래스를 생성하거나 인스턴스
생성 시 클래스들을 혼합한 새로운 기능 제작법

누구를 위한 책인가?
이 책은 지금까지 자바(Java), 루비(Ruby), 파이썬(Python)과 같은 객체지향 언어로 작업해왔으며, 스칼라를 배워 자신의 기술을 발전시키고자 하는 개발자들을 위한 책이다.

목차

1부 핵심 스칼라
1장 스칼라 시작하기 _ 3
스칼라 설치하기 _ 3
스칼라 REPL 사용하기 _ 5
요약 _ 7
연습문제 _ 7

2장 데이터로 작업하기: 리터럴, 값, 변수, 타입 _ 9
값 _ 11
변수 _ 13
명명 _ 14
타입 _ 16
숫자형 데이터 타입 _ 16
문자열 _ 19
스칼라 타입의 개요 _ 23
튜플 _ 28
요약 _ 29
연습문제 _ 30

3장 표현식과 조건문 _ 31
표현식 _ 32
표현식으로 값과 변수 정의하기 _ 32
표현식 블록 _ 33
문장 _ 34
If .. Else 표현식 블록 _ 34
If 표현식 _ 35
If-Else 표현식 _ 36
매치 표현식 _ 37
와일드카드로 매칭하기 _ 40
패턴 가드를 이용한 매칭 _ 42
패턴 변수를 이용한 타입 매칭 _ 42
루프 _ 43
반복자 가드 _ 46
중첩된 반복자 _ 46
값 바인딩 _ 47
While과 Do/While 루프 _ 48
요약 _ 49
연습문제 _ 49

4장 함수 _ 52
프로시저 _ 55
빈 괄호를 가지는 함수 _ 56
표현식 블록을 이용한 함수 호출 _ 57
재귀 함수 _ 58
중첩 함수 _ 60
이름으로 매개변수를 지정하여 함수 호출하기 _ 61
기본값을 갖는 매개변수 _ 62
가변 매개변수 _ 63
매개변수 그룹 _ 64
타입 매개변수 _ 64
메소드와 연산자 _ 67
가독성 있는 함수 작성하기 _ 71
요약 _ 73
연습문제 _ 73

5장 일급 함수 _ 75
함수 타입과 값 _ 76
고차 함수 _ 79
함수 리터럴 _ 80
자리표시자 구문 _ 83
부분 적용 함수와 커링 _ 86
이름에 의한 호출 매개변수 _ 88
부분 함수 _ 89
함수 리터럴 블록으로 고차 함수 호출하기 _ 91
요약 _ 94
연습문제 _ 94

6장 보편적인 컬렉션 _ 96
리스트, 집합, 그리고 맵 _ 97
리스트에는 무엇이 있는가? _ 100
생성 연산자 _ 103
리스트 산술 연산 _ 105
리스트 매핑 _ 108
리스트 축소하기 _ 109
컬렉션 전환하기 _ 115
자바와 스칼라 컬렉션 호환성 _ 116
컬렉션으로 패턴 매칭하기 _ 117
요약 _ 118
연습문제 _ 119

7장 그 외의 컬렉션 _ 122
가변적인 컬렉션 _ 122
새로운 가변 컬렉션 생성하기 _ 123
불변의 컬렉션으로부터 가변적인 컬렉션 만들기 _ 125
컬렉션 빌더 사용하기 _ 126
배열 _ 127
Seq와 시퀀스 _ 129
스트림 _ 131
모나딕 컬렉션 _ 133
Option 컬렉션 _ 134
Try 컬렉션 _ 139
퓨처 컬렉션 _ 143
요약 _ 149
연습문제 _ 150

2부 객체지향 스칼라
8장 클래스 _ 157
클래스 정의하기 _ 163
그 외의 클래스 유형 _ 168
추상 클래스 _ 168
익명 클래스 _ 170
그 외의 필드와 메소드 유형 _ 171
중복 정의된 메소드 _ 172
apply 메소드 _ 172
지연값 _ 173
패키징 _ 175
패키징된 클래스에 접근하기 _ 176
패키징 구문 _ 181
프라이버시 제어 _ 182
프라이버시 접근 변경자 _ 185
종단 클래스와 봉인 클래스 _ 187
요약 _ 188
연습문제 _ 188

9장 객체, 케이스 클래스, 트레이트 _ 192
객체 _ 192
Apply 메소드와 동반 객체 _ 195
객체를 가지는 명령줄 애플리케이션 _ 197
케이스 클래스 _ 199
트레이트 _ 202
셀프 타입 _ 207
트레이트를 이용하여 인스턴스화 _ 210
인스턴스 구성원 임포트하기 _ 212
요약 _ 214
쉬어가는 시간 ? 첫 번째 스칼라 프로젝트 환경 설정하기 _ 215
연습문제 _ 221

10장 고급 타입 특징 _ 229
튜플과 함숫값 클래스 _ 231
묵시적 매개변수 _ 234
묵시적 클래스 _ 236
타입 _ 238
타입 별칭 _ 239
추상 타입 _ 240
경계가 있는 타입 _ 241
타입 가변성 _ 244
패키지 객체 _ 249
요약 _ 250
질문 _ 251

부록 A 예약어 _ 253
찾아보기 _ 257

본문중에서

파이썬(Python)의 python, 루비(Ruby)의 irb, 그루비(Groovy)의 groovysh처럼 다른 REPL 셸을 사용해보았다면 스칼라 REPL이 익숙할 것이다. 파이썬, 루비, 그루비 런타임과 함께 제공되는 REPL처럼 스칼라 REPL에서도 유용한 피드백과 함께 한 번에 한 줄씩 코드를 평가하고 실행할 수 있다. _5쪽

현시점에서 여러분만의 값과 변수를 정의하는 방법에 대해 알게 되었을 것이다. 비록 그 값과 변수에 저장할 유용한 데이터가 어디에서 나오는지는 배우지 못했지만 말이다. 다음 장에서는 표현식(expression)이라 알려진 논리 구조를 이용하여 이 데이터를 얻고 계산하는 방법에 대해 배울 것이다. _29쪽

자리표시자 구문은 특히 데이터 구조와 컬렉션으로 작업할 때 유용하다. 수많은 정렬, 필터링, 그 외 다른 데이터 구조 메소드는 일급 함수를 사용하는 경향이 있으며, 자리표시자 구문은 이 메소드들을 호출하는 데 필요한 부가적인 코드의 양을 줄여준다. _86쪽

이미 6장과 7장에서 리스트와 리스트 연산에 대해 폭넓게 알아보았으므로 이 장에서 이들에 대해 초점을 맞추어 다루지는 않을 것이다. 그러나 스칼라 개발자가 자신만의 클래스를 개발할 때 십중팔구 컬렉션에서 그 클래스를 사용하게 될 것이다. 이 예제는 스칼라 컬렉션이 핵심 스칼라 타입 외에 여러분이 직접 정의한 클래스에 대해서도 얼마나 잘 동작하는지를 보여준다. _160쪽

이와 같이 상속될 클래스와 트레이트의 수평적인 리스트를 받아서 한 클래스가 다른 클래스를 확장하는 수직적 체인으로 재구성하는 절차를 선형화(linearization)라 한다. 이는 단일 상속만을 지원하는 실행 환경에서 다중 상속을 지원하는 일종의 대처 방안이다. JVM이 단일 상속만 지원한다는 사실이 모든 클래스 계층구조가 비결정적이며 경쟁 관계의 구성원을 가진 두 트레이트로 혼란을 일으킬 가능성을 배제한다는 점을 보장한다. _204쪽

저자소개

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저자 김정인은 현재 기업 빅데이터 전략팀에서 근무하고 있다. 옮긴 책으로는 《케라스로 구현하는 고급 딥러닝 알고리즘》 《실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발》 《실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트》 《마이크로소프트 봇 프레임워크 프로그래밍》 《애자일 데이터 과학 2.0》 《구글 애널리틱스 완벽 가이드》 《파이썬 데이터 사이언스 핸드북》 《러닝 스칼라》등이 있다.

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