같은 것과 같지 않은 것

국밥 두 그릇의 가격이 얼마인가? KTX의 속력이 몇 km/h인가? 내일 기온은 몇 도인가? 일상에서 묻는 이런 질문은 항상 같음의 개념을 암시적으로 사용하고 있다. 앞의 예시를 보다 명시적으로 바꾼다면 아래와 같이 (다소 어색하게) 말할 수 있다.

• 국밥 두 그릇의 가격은 몇 원과 같은가?
• KTX의 속력은 몇 km/h와 같은가?
• 내일 기온은 몇 도와 같은가?

이런 질문들의 추상화인 이론들은 자연스럽게 언제 무엇과 무엇이 같은지에 대해서 답하는 데에 초점을 맞추게 된다. 예를 들면

• x2+x+1=0x^2 + x + 1 = 0의 실수 해의 갯수는 0과 같다.
• 물 분자 내의 수소-산소 연결 사이의 각도는 104.5도와 같다.
• 합병 정렬의 시간 복잡도는 O(nlog⁡n)O(n\log{n})과 같다.

등이 있다. 이렇게 어떤 두 대상이 같은지에 대해서 이야기를 하다보면 반대로 어떤 두 대상이 같지 않은지에 대해서도 이야기하게 된다. 즉,

• x+4x + 4를 22로 나눈 나머지는 x+1x + 1을 22로 나눈 나머지와 같지 않다.
• 연결 리스트(Linked List)와 배열(Array)은 같지 않다.
• 함수 λ x→x\lambda\ x \to x와 정수 55는 같지 않다.

같은 것과 판정 문제(Decision Problem)

이제 컴퓨터 과학(Computer Science)과 프로그래밍(Programming)에 있어 자연스러운 의문은 "두 대상이 같은지 아닌지와 같은 답을 주는 알고리즘(Algorithm)이 있나?"일 것이다. 다시 말해서 두 대상 aa와 bb를 입력으로 주었을 때

• 알고리즘이 참 값(True\mathtt{True})을 준다면 aa와 bb가 같고
• 알고리즘이 거짓 값(False\mathtt{False})을 준다면 aa와 bb가 같지 않은

알고리즘이 있는지 물어볼 수 있다. 이런 어떤 명제가 참인지 거짓인지 판정하는 알고리즘의 존재 여부에 대한 질문을 "판정 문제"("Decision Problem")라고 하며, 명제 PP에 대한 판정 문제에서 설명하는 알고리즘이 존재한다면 "PP는 판정 가능하다"("PP is decidable")고 한다. 즉, 앞의 질문은 "임의의 aa와 bb에 대해 aa와 bb가 같은지 판정 가능한가?"라는 질문과 같은 의미라고 할 수 있다.

이 질문에 대한 대답은 당연하게도 어떤 대상을 어떻게 비교하는지에 따라 달라진다. 예를 들어 우리가 32 비트(bit) 정수에 대해서만 이야기하고 있다면 "임의의 32 비트 정수 aa와 bb에 대해 aa와 bb가 각 비트별로 같은지 판정 가능한가?"라는 질문에 대한 답은 "그렇다"이다. 반면 우리가 비슷한 질문을 자연수를 받아 자연수를 내놓는 임의의 함수에 대해 던진다면 답은 "아니다"가 된다.^[1]

그렇다면 어떤 대상의 어떤 비교에 대해 판정 문제를 물어보아야할까? 프로그래머(Programmer)로서 명백한 대답은 두 프로그램(Program)이 실행 결과에 있어서 같은지 보는 것일 것이다. 그러나 앞서 자연수를 받아 자연수를 내놓는 함수에 대해 말했던 것과 비슷하게 두 프로그램의 실행 결과를 완벽하게 비교하는 알고리즘은 존재하지않는다. 이는 우리가 두 프로그램의 같음을 판정하고 싶다면 그 같음을 비교하는 방법에 제약을 두어야 함을 말한다. 여기서는 다음의 두 제약을 대표로 설명할 것이다.

1. 문법적 비교(Syntactic Comparison)
2. β\beta 동등성 (β\beta Equivalence)

1. 문법적 비교(Syntactic Comparison)

이 방법은 말 그대로 두 프로그램이 문법 수준에서 같은지를 보는 것이다. 예를 들어 다음의 두 JavaScript 프로그램은 문법적으로 같은 프로그램이다.

// 1번 프로그램
let x = 5;
console.log(x);

// 2번 프로그램
let x  =  5;
console.log( x );

공백문자의 사용에서 차이가 있으나, 그 외의 문법 요소는 모두 동일함에 유의하자. 반면 다음의 두 JavaScript 프로그램은 동일한 행동을 하지만 문법적으로는 다른 프로그램이다.

// 1번 프로그램
let x = 5;
console.log(x);

// 2번 프로그램
let x = 3 + 2;
console.log(x);

두 프로그램 모두 x에 5라는 값을 할당하고 5를 콘솔에 출력하나, 첫번째 프로그램은 = 5;를, 두번째 프로그램은 = 3 + 2을 사용하여 5를 할당하고 있기 때문에 문법적으로 다르다.

문법적 비교는 이렇게 문법만 보고서 쉽게 판정할 수 있다는 장점이 있으나, 두번째 예시처럼 쉽게 같은 행동을 함을 이해할 수 있는 프로그램에 대해서도 "같지 않음"이라는 결과를 준다는 단점을 가진다. 혹자는

3 + 2같은 계산은 그냥 한 다음에 비교하면 안돼? 컴파일러(Compiler)도 상수 전파(Constant Propagation) 최적화라던지로 3 + 2를 5로 바꾸잖아?

라는 생각을 할 수도 있을 것이다. 이 제안을 반영한 방법이 바로 β\beta 동등성이다.

2. β\beta 동등성

바로 앞의 소절에서 단순 계산의 추가에 의해 같음이 같지 않음으로 변하는 것을 보았다. 이런 상황을 피하기 위해서는 같음을 평가할 때 프로그램의 실행을 고려하도록 만들어야 한다. 가장 대표적인, 대부분의 프로그래밍 언어(Programming Language)에 존재하는 프로그램의 실행은 함수 호출이다. 따라서 함수 호출을 고려한 같음의 비교는 f(c)와 함수 f의 몸체 b 안에서 인자 x를 c로 치환한 것을 같다고 취급해야한다. 예를 들어

let f = (x) => x + 3;

이 있다면, f(5)와 5 + 3 혹은 8을 같은 프로그램으로 취급해야한다. 이 비교 방법의 큰 문제는 함수가 종료하는지 알지 못한다는 것이다. 두 프로그램 a와 b를 비교하는데, a가 종료하지 않는 함수 l을 호출한다면, 이 알고리즘은 "같음"이나 "같지 않음"이라는 결과를 낼 수조차 없다. 즉, 올바른 판정법이 될 수 없다.

더 심각한 문제는 아직 값을 모르는 변수가 있는 "열린 프로그램"("Open Program")에 대해서도 이런 계산을 고려해야한다는 것이다. 다음의 JavaScript 예시를 보자.

let g = (x) => f(x) + 3;
let h = (x) => (x + 3) + 3;

g와 h는 같은 프로그램일까? 우리가 g와 h가 같은 프로그램이기를 원한다면 f(x)와 x + 3을 같은 프로그램으로 보아야한다. 대부분의 프로그램은 함수 안에서 쓰여지기 때문에 프로그램의 비교는 거의 항상 g와 h의 몸체와 같은 열린 프로그램들의 비교이다. 따라서 g와 h를 다른 프로그램으로 본다면 계산을 실행하여 두 프로그램을 비교하는 의미가 퇴색되고 만다. 그렇기 때문에 우리는 x와 같이 값이 정해지지 않은 변수가 있을 때에도 f(x)을 호출하여 비교해야만 한다. 이는 우리가 단순히 모든 함수가 종료하는지 여부를 떠나서, 함수의 몸체에 등장하는 모든 부속 프로그램(Sub-program)이 종료하는지 아닌지를 따져야만 한다는 이야기이다.

이런 강한 제약조건으로 인해 β\beta 동등성을 통해서 프로그램 비교의 판정 문제를 해결 가능한 곳은 매우 제한적이지만, β\beta 동등성이 매우 유용한 한가지 경우가 있다. 바로 의존 형이론(Dependent Type Theory)의 형검사(Type Checking)이다.

의존 형이론과 형의 같음

의존 형이론은 형(Type)에 임의의 프로그램을 포함할 수 있도록 하는 형이론(Type Theory)의 한 종류이다. 예를 들어 명시적인 길이(n)를 포함한 벡터(Vector) 형을 Vector n Int과 같이 쓸 수 있다. 이 형은 n개의 Int값을 가진 벡터를 표현하는 형이다. 이제 append라는 두 벡터를 하나로 연결하는 함수를 만든다고 해보자. 대략 다음과 같은 형을 쓸 수 있을 것이다.

append : Vector n a -> Vector m a -> Vector (n + m) a

즉, append는 길이 n짜리 a 형의 벡터와 길이 m짜리 a 형의 벡터를 합쳐서 길이 n + m짜리 a 형의 벡터를 만드는 함수이다. 이 함수를 사용해서 길이 5의 벡터를 길이 2와 길이 3짜리 벡터 x, y로부터 만들고 싶다고 하자.

append x y : Vector (2 + 3) a

안타깝게도 우리는 길이 2 + 3짜리 벡터를 얻었지, 길이 5짜리 벡터를 얻진 못했다. 여기서 앞서의 질문이 다시 돌아온다.

아니, 2 + 3를 5로 계산하면 되잖아?"

그렇다. 이런 의존 형에 β\beta 동등성을 적용하면 우리가 원하는 형을 바로 얻어낼 수 있다. Vector (2 + 3) a과 Vector 5 a는 같은 형이기 때문이다. 더욱이, 의존 형의 경우 종료하지 않는 부속 프로그램이 잘못된 형을 줄 수 있기 때문에 많은 경우 종료하지 않는 부속 프로그램을 어차피 포함하지 않는다. 다시 말해, 앞서 말한 제약 조건 즉 모든 부속 프로그램이 종료해야만 한다는 제약조건은 의존 형의 경우 상대적으로 훨씬 덜 심각한 제약조건이 되는 것이다.

이런 의존 형에 있어서의 β\beta 동등성 검사를 "변환 검사"("Conversion Check")라고 하며, 두 형이 β\beta 동등일 경우 이 두 형이 서로 "변환 가능하다"("Convertible")라고 한다. 이 변환 검사는 의존 형이론 구현에 있어서 가장 핵심인 기능 중 하나이며, 가장 잦은 버그를 부르는 기능 중 하나이기도 하다.

마치며

이 글에서는 같음과 같지 않음의 판정 문제에 대해 간략히 설명하고 프로그램의 같음을 판정하는 법에 대해서 단순화하여 다루어보았다. 구체적으로는 문법 기반의 비교와 β\beta 동등성을 통한 비교로 프로그램의 같음을 판정하는 법을 알아보았고, 이 중 β\beta 동등성이 적용되는 가장 중요한 예시인 의존 형이론을 β\beta 동등성을 중점으로 짤막하게 설명하였다. 마지막 문단에서 언급했듯 의존 형이론의 구현에 있어서 β\beta 동등성을 올바르게 구현하는 것은 가장 중요한 작업 중 하나이기에, 최근 연구들은 β\beta 동등성의 구현 자체를 의존 형이론 안에서 함으로서 검증된 β\beta 동등성의 구현을 하기 시작하고 있다. 이 글이 같음과 같지 않음과 판정 문제 그리고 β\beta 동등성에 있어 유용한 설명을 내놓았기를 바라며 이만 줄이도록 하겠다.

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1. 두 함수가 같다라고 보는 방법에 따라 다르나, 두 함수가 항상 같은 값을 가진다면 같다고 하자. 이때 함수의 판정 문제는 정지 문제(Halting Problem)와 동일하다. 임의의 튜링 기계(Turing Machine) ff가 입력 nn을 받았을 때 종료하면 g(n)=1g(n) = 1, 아니면 g(n)=0g(n) = 0이라고 하면 이 함수 gg와 상수 함수 c(n)=1c(n) = 1가 같은 함수임을 보이는 것은 ff가 항상 종료한다는 것을 보이는 것과 동등하다. ↩︎

본론으로 들어가기에 앞서, 이 글에서는 Bash 스크립트에다가 Ruby를 섞어서 사용하는 트릭을 서술할 예정인데, 다른 스크립팅 언어로도 해낼 수 있음을 강조해둔다.

• 쉘스크립트로 어떻게 워크플로우를 개선할 수 있을까?
• 어떻게 하면 CLI 도구를 잘 사용할 수 있을까?

이런 고민들, 누군가는 했을 것이다. 이 글을 읽는 여러분은 한번씩은 거치고도 남았을 것이다. 이 글에서는 간단한 커맨드의 조합만으로도 여러분의 삶을 바꿀지도 모르는 비법을 소개하고자 한다.

Bash 스크립트를 잘 짜는 방법을 안다면 분명 도움이 되는 구석이 많다. OpenBSD, 리눅스 등을 기반한 어지간한 OS에서는 Bash 스크립트를 지원하기도 하니까 말이다. 하지만, Bash 스크립트 단독으로는 가독성이 떨어지기도 하고, 일회성으로 짠다면 더더욱 직관적으로 와닿는 코드를 짜기도 어렵다.

하지만, Ruby나 Perl 등의 스크립트와 함께라면 그나마 좀 더 가독성이 있는 스크립트를 짤 수 있게 된다.

그렇다면 왜 Bash 대신 Ruby인가?

Bash를 사용해서 스크립트 짜는 것이 원론적인 접근이고, 많은 곳에서 스크립트를 짤 때 권장하고 있다. 가능하면 외부 소프트웨어와의 의존성을 줄여야 하고, 어디서든 돌아가는 스크립트를 짜야하기 때문이다.

하지만, 내 개발환경에서만 돌리는 일회성의 스크립트라면? Ruby 정도는 섞어서 써도 괜찮다. 사실상 답정너이긴 하지만, 왜 Ruby로 스크립트를 짜는 것이 도움이 되는가? 왜, 꼭 Ruby를 써야하는가?

이유를 나열하자면 아래와 같다.

• 자료형을 다루는 데 있어서 타입 구분이 확실하다
  • 내가 다루는 데이터가 어떤 자료형인지 긴가민가한 Bash 스크립트에 비해, Integer/Float/String/Hash/Array 등 명시적으로 구분되는 자료형으로 확실하게 구분되는 점에 감사할 수 있다.
• 여러분이 macOS를 사용하고 있다면, homebrew가 깔려있다면, 사실상 Ruby는 기본으로 딸려오는 옵션이라고 보면 된다.
• (macOS 유저 한정으로) 빌드 스크립트를 짜는데 요긴하게 도움이 될 수 있다.
  • XCode에서 빌드할때 CocoaPod를 사용하는데, 내부적으로 Ruby 스크립트로 구성이 되어 있다. 또한 Fastlane에서 빌드 스크립트를 작성할때 Ruby를 사용한다. 유사한 작업을 할 때 지식이 전이될 수 있다.
• JSON/CSV/YAML을 다루는 라이브러리가 표준라이브러리로서 내장이 되어 있다. 이를 어떻게 다룰 수 있는지는 후술하겠다.

Ruby로 One-liner 스크립트 작성하기

보통은 Ruby 코드를 작성할때 irb 같은 대화형 인터페이스를 사용하는 것이 일반적이지만, Bash 스크립트와 섞어서 사용할때는 one-liner 스크립트를 작성하는 것으로 시작한다. 여기서 one-liner 스크립트란 한줄짜리로 실행하는 스크립트라고 이해하면 된다. ruby one-liner 스크립트로 작성할때는 다음과 같이 시작한다.

$ ruby -e "<expression>"

여기서 -e 옵션은 one-liner 스크립트의 필수요소인데, 파라미터로 넘겨준 한줄짜리 Ruby 코드를 evaluation해주는 역할을 한다. 여러분이 파이프 혹은 리다이렉션에 대한 개념을 이해하고 있다면, 이런 트릭도 사용할 수 있다.

$ echo "5" | ruby -e "gets.to_i.times |t| \{ puts 'hello world' \}"
# =>
# hello world
# hello world
# hello world
# hello world
# hello world

여러분이 표준라이브러리를 사용하고 싶을때는 -r 옵션을 사용할 수도 있다. 이 옵션은 ruby에서 require를 의미하는데, 식을 평가하기전에 require문을 미리 선언하고 들어가는 것이라 이해하면 된다.

예를 들면, 이런 것도 가능하다.

$ echo "9" | ruby -rmath -e "puts Math.sqrt(gets.to_i)"
# => 3.0

위의 스크립트는 아래와 동일하다.

$ echo "9" | ruby -e "require 'math'; puts Math.sqrt(gets.to_i)"
# => 3.0

이런 원리를 이용하면, JSON/XML/CSV/YAML 등의 포맷으로 출력되는 데이터를 어렵지 않게 처리할 수 있다.

다른 CLI 도구와 조합해서 사용해보기

이 글에서는 여러분이 표준 입출력, 리다이렉션, 그리고 유닉스 기본 명령어(e.g. echo/tail/tead/more/grep 등)는 이미 숙지를 하고 있으리라 생각한다. 이에 대해서 다루자면, 전하고자 하는 의도에 비해 글이 엄청 길어질 수 있어서 의도적으로 생략했다. 혹시나 당장은 모르더라도 상관없다. 그렇게 어렵지 않으니 실습을 한번쯤은 해보는 것을 권장한다.

위에서 예시를 든 것 가지고는 어떻게 하면 나한테 유용한 도구를 만들 수 있는지 파악하기 어려울 수 있다. 그렇다면, 실제로 우리가 사용하고 있는 CLI 도구를 같이 결합해보는건 어떨까? 친숙한 사례를 예시로 들자면 aws-cli, git, gh, jq, curl 등의 커맨드라인 도구가 있을 수 있겠다. 각각은 단일 작업에 특화되어 있어 그 자체로도 훌륭하지만, Ruby 스크립트와 결합했을 때 더욱 강력한 도구로 탈바꿈할 수 있다. 아래에서는 몇 가지 활용 사례와 그로 인해서 어떻게 시너지 효과를 일으킬 수 있는지 살펴보자.

먼저, 간단한 예시를 살펴보자.

JSON 데이터 처리하기

JSON 포맷은 어떻게 보면 굉장히 범용적으로 사용되는 포맷이다. API 요청 날릴 때 쓰이는 것은 물론이고, 설정 파일에 쓰이기도 하고, 다른 인터페이스 간 데이터를 교환할 때도 많이 쓰이기도 한다. Ruby에서는 JSON 라이브러리를 표준 라이브러리로 포함하고 있기 때문에, 이것을 굉장히 유용하게 활용할 수 있다.

$ curl -s https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1 | ruby -rjson -e 'data = JSON.parse(STDIN.read); puts "Title: #{data["title"]}"'

동작하는 방식은 간단하다.

1. curl로 요청을 날려서 JSON 응답을 반환받는다.
2. JSON 데이터를 파싱하고, 그 중에서 title 필드를 추출한다
3. 출력한다.

외부 API에 요청을 날리고 거기서 받은 JSON 응답을 처리하고자 할 때 굉장히 편리하게 처리할 수 있다. 단순히 뽑아내기만 할 때는 jq를 사용하는 것도 방법이긴 하지만, Ruby 스크립트 안에서는 더욱 다양하게 활용할 수 있다. 또한, GitHub CLI/Flutter/AWS CLI 등등이 --format json 같은 옵션을 지원하는데, 한번 섞어서 사용해보는 것을 권장한다.

YAML 데이터 처리하기

YAML 포맷은 일반적으로는 설정 파일에 널리 사용된다. Ruby는 기본적으로 yaml 라이브러리를 포함하고 있으므로 YAML 파일을 읽고, 필요한 정보만 출력하는 작업을 쉽게 수행할 수 있다.

예를 들어, config.yaml 파일에서 특정 설정 값을 추출하는 스크립트는 다음과 같다.

$ cat config.yaml | ruby -ryaml -e 'config = YAML.load(STDIN.read); puts "Server port: #{config["server"]["port"]}"'

이것도 역시 동작방식은 간단하다.

1. cat 명령어로 config.yaml 파일의 내용을 읽어오고,
2. Ruby의 YAML.load를 사용해 파싱한 후,
3. 서버 설정에서 포트 번호를 출력한다.

이와 같이 YAML 파일을 손쉽게 읽어서 원하는 부분만 추출하거나, 구조화된 데이터를 다른 CLI 도구와 연계하여 활용할 수 있다. 이도 역시 --format yaml 같은 옵션을 지원하는 kubectl 같은 CLI 도구와 함께 유용하게 사용될 수 있다.

정형화되어 있지 않은 복잡한 텍스트 데이터를 처리하기

모든 데이터가 JSON/CSV/YAML 포맷처럼 정형화되어 있으리라는 보장이 없다. 많은 경우 로그 파일, 시스템 메시지, 사용자 입력 등은 형식이 일정하지 않은 경우가 많다. 이런 경우에도 Ruby의 강력한 정규표현식 기능이나 텍스트 처리 능력을 활용하면 데이터를 원하는 형태로 추출하거나 가공할 수 있다. 대부분의 경우에는 높은 확률로 한줄한줄 읽어서 처리하면 되는 경우가 많다.

이번엔, 간단하면서 친숙한 git log를 예시로 살펴보자. 이번에는 글의 주제(one-liner)에서 다소 벗어났지만, 이런 식의 활용도 가능하다는걸 밝히고 싶다. 다음에서 설명하는 스크립트는 내가 굉장히 애용하는 스크립트 중 하나이다. Git 로그 중에서 원하는 커밋을 선택하고, 해당 커밋의 변경사항을 보여준 후, 조회한 내역을 체크리스트 형태로 출력한다.

git_logs = `git log --oneline #{file} | gum choose --limit 100`

git_logs.each_line do |line|
  commit_hash, *_ = line.split
  system("git show #{commit_hash}")
  puts("=====")
  puts("Press ENTER key to CONTINUE")
  puts("=====")
  gets
end

checklist = []
git_logs.each_line do |line|
  checklist << "- [ ] #{line}"
end

puts checklist.join

이번엔 조금 복잡할 수 있다. 그래도 인내심을 가지고 보면 그렇게 어렵진 않다.

1. Git 로그 추출:

   • git log --oneline #{file} 명령을 실행하여 한 줄에 하나의 커밋 정보를 출력한다.
   • gum choose --limit 100을 사용해, 출력된 로그 중 조회하고 싶은 라인을 인터랙티브하게 선택할 수 있다.
   • 선택된 결과는 git_logs 변수에 저장된다.

2. 각 커밋별 상세 조회:

   • git_logs.each_line을 통해 선택된 로그를 한 줄씩 순회한다.
   • 각 줄은 <commit hash> <commit message> 형식을 갖고 있으므로, split 메서드를 사용해 첫 번째 토큰(커밋 해시)만 추출한다.
   • 추출한 커밋 해시를 이용해 git show #{commit_hash} 명령을 실행, 해당 커밋의 변경 내용을 출력한다.
   • 각 커밋 조회 후, 사용자에게 "계속 진행하려면 ENTER 키를 누르라"는 메시지를 띄워 한 단계씩 진행할 수 있도록 한다.

3. 체크리스트 생성:

   • 다시 한 번 git_logs의 각 라인을 순회하며, 각 커밋 로그 앞에 체크리스트 형식(- [ ])을 붙여 리스트 항목을 만든다.
   • 모든 항목을 조합해 최종 체크리스트를 출력한다.

마치며

우리는 CLI 도구들과 Ruby 스크립트를 비롯한 다양한 스크립팅 언어를 활용해, 간단한 커맨드 조합만으로도 나만의 비밀무기를 만들 수 있는 방법들을 살펴보았다. 이러한 접근법을 통해 각 도구가 가진 단일 기능의 강점을 그대로 유지하면서, 이를 결합해 더욱 강력하고 유연한 자동화 워크플로우를 구성할 수 있음을 확인했다.

작은 한 줄의 스크립트가 복잡한 데이터 처리, 로그 분석, 버전 관리 작업을 손쉽게 해결해줄 뿐만 아니라, 실제 업무 현장에서 생산성을 극대화할 수 있는 발판이 된다. 여러분도 이번 기회를 계기로 다양한 CLI 도구와 스크립트를 조합하여, 나만의 맞춤형 자동화 도구를 만들어 보는 것은 어떨까?

이 글을 작성하기까지 적지 않은 영향을 주셨던 @ssiumha님께 감사를 표한다.

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그 외에도, Perl도 익혀두면 도움이 될 수 있다. Perl은 Git(libgit)이 설치되어 있다면 원플러스원으로 같이 설치되기 때문이다. 요즘은 Perl One-Liners Guide 같은 훌륭한 교재도 있고, LLM도 perl로 one liner 스크립트를 짜달라고 물어보면 뚝딱뚝딱하고 잘 짜주는 편이다.

NixOS.kr 디스코드에 올렸는데, 다른 분들의 의견을 들어보려고 해커스펍에도 올립니다. 닉스 경험이 많지 않은 사람의 글이니, 정확하지 않을 수 있습니다. 틀린 곳이 있으면 바로 알려주세요.

※ 닉스를 처음 접하는 분들이나, 닉스로 실용적인 업무를 하시는데 문제가 없는 분들한테는 적당한 글은 아닙니다. 서두에 읽으면 도움이 될만한 분들을 추려서 알려 드리려고 하니, 의외로 필요한 분들이 없겠습니다. 실무자들은 이렇게까지 파고들며 알 필요 없고, 닉스 개발자들이야 당연히 아는 내용일테고, 입문자 분들도 역시 이런 내용으로 어렵다는 인식을 갖고 시작할 필요는 없으니까요. 그럼 남은 건 하나네요. mkDerivation 동작을 이미 아는 분들의 킬링 타임용이 되겠습니다.

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외국어를 익힐 때, 문법없이 실전과 부딪히며 배우는 방법이 더 좋기는 한데, 가끔은 문법을 따로 보기 전엔 넘기 힘든 것들이 있습니다. 닉스란 외국어를 익히는데도 실제 설정 파일을 많이 보는 것이 우선이지만, 가끔 "문법"을 짚고 넘어가면 도움이 되는 것들이 있습니다.

닉스 알약 (제목이 재밌네요. 알약) 글을 보면 mkDerivation이 속성 집합을 받아, 거기에 stdenv 등 기본적인 것을 추가한 속성 집합을 만들어 derivaition 함수에 넘기는 간단한 래핑 함수임을 직관적으로 잘 설명하고 있습니다.

그런데, 실제 사용 예시들을 만나면, mkDerivation에 속성 집합을 넘기지 않고, attr: {...} 형태의 함수를 넘기는 경우를 더 자주 만납니다. 그래서, 왜 그러는지 실제 구현 코드를 보고 이유를 찾아 봤습니다.

  mkDerivation =
    fnOrAttrs:
    if builtins.isFunction fnOrAttrs then
      makeDerivationExtensible fnOrAttrs
    else
      makeDerivationExtensibleConst fnOrAttrs;

mkDerivation의 정의를 보면 인자로 함수를 받았느냐 아니냐에 따른 동작을 분기합니다. 단순히, stdenv에서 가져온 속성들을 추가한다면, 함수를 인자로 받지 않아도 속성 집합을 병합해주는 //의 동작만 있어도 충분합니다.

{ a = 1; } // { b = stdenv.XXX; }

하지만, 함수로 받는 이유를 찾으면, 코드가 단순하지 않습니다. 아래는 함수를 받을 때 동작하는 실제 구현 일부를 가져 왔습니다.

makeDerivationExtensible =
    rattrs:
    let
      args = rattrs (args // { inherit finalPackage overrideAttrs; });
      ...

전체를 보기 전에 일단 args에서부터 머리가 좀 복잡해집니다. args가 args를 재귀 참조하고 있습니다. 보통 rattrs 매개 변수로는 아래와 같은 함수들이 들어 옵니다.

stdenv.mkDerivation (finalAttrs: {
  pname = "timed";
  version = "3.6.23";
  ...
    tag = finalAttrs.version;
}

(와, 해커스펍은 코드 블록에 ANSI가 먹습니다! 지원하는 곳들이 드문데요.)
코드를 바로 분석하기 전에, 닉스의 재귀 동작을 먼저 보면 좋습니다.

재귀 생각 스트레칭

nix-repl> let r = {a = 1; b = a;}; in r
error: undefined variable 'a'

위 동작은 오류지만, 아래처럼 rec를 넣어주면 가능합니다.

nix-repl> let r = rec {a = 1; b = a;}; in r 
{ a = 1; b = 1; }

※ rec동작은 Lazy 언어의 fix로 재귀를 구현하는 동작입니다. ※ 참고 Fix 함수

rec를 써서 속성 안에 정의 중인 속성에 접근할 수 있습니다. 그런데, 아래 같이 속성을 r.a 로 접근하면, rec 없이도 가능해집니다.

nix-repl> let r = {a = 1; b = r.a;}; in r
{ a = 1; b = 1; }

닉스 언어의 Lazy한 특성 때문에 가능합니다.

이제, 원래 문제와 비슷한 모양으로 넘어가 보겠습니다. 아래같은 형태로 바로 자기 자신에 재귀적으로 접근하면 무한 재귀 에러가 나지만,

nix-repl> let x = x + 1; in x
       error: infinite recursion encountered

아래처럼 람다 함수에 인자로 넘기면 얘기가 달라집니다.

nix-repl> let args = (attr: {c = 1; b = attr.a + attr.c + 1;}) (args // { a = 1; }); in args
{ b = 3; c = 1; }

여기서 속성b의 정의 동작이 중요합니다. 위 내용을 nix-instantiate로 평가하면,

 nix-instantiate --eval -E 'let args = (attr: {c = 1; b = attr.a + attr.c + 1;}) (args // { a = 1; }); in args'
{ b = <CODE>; c = 1; }

--eval 옵션은 WHNF까지만 평가합니다. <CODE>는 하스켈 문서에서 나오는 <thunk>와 같은, 평가가 아직 이루어지지 않은 상태를 뜻합니다. ※ Nix Evaluation Performance
b는 아직 평가가 되지 않았으니, 에러가 나지 않고, b가 필요한 순간에는 attr.a가 뭔지 알 수 있는 때가 됩니다.

attr: 
  { c = 1; 
    b = attr.a + attr.c + 1;
  }

속성 b는 아직 알 수 없는, 미래의 attr에 있는 a를 받아 써먹고, 원래는 rec없이 접근하지 못했던, c에도 attr.c로 접근이 가능합니다. (attr.c은 현재 정의하고 있는 속성셋의 c가 아니라, 매개 변수 attr로 들어온 속성셋의 c입니다.)

원래 문제로 다시 설명하면, mkDerivation에 넘기고 있는, 사용자 함수 finalAttrs: { ... }에서, 닉스 시스템이 넣어주는 stdenv 값 같은 것들과 사용자 함수내의 속성들을 섞어서 속성 정의를 할 수 있다는 얘기입니다. 아래처럼 말입니다.

    tag = finalAttrs.version;

뭐하러, 이런 복잡한 개념을 쓰는가 하면, 단순히 속성 추가가 아니라, 기존 속성이 앞으로 추가 될 속성을 기반으로 정의되어야 할 때는 이렇게 해야만 합니다. 함수형 언어에선 자주 보이는, 미래값을 가져다 쓰는 재귀 패턴인데, 저는 아직 그리 익숙하진 않습니다.