🔥TIL🔥스파르타 | 비동기

자료형 간의 변환

일반 자료형간의 변환

숫자 자료형끼리는 to자료형() 메소드를 활용할 수 있다.
하지만 문자열을 숫자로 변경할 때는 별도의 메소드가 필요하다.

var num1 = 20
var num2 = 30.2

var num3 = num2.toInt()
var num4 = num1.toDouble()

var strNum5 = "10"
var strNum6 = "10.21"

var num5 = Integer.parseInt(strNum5)
var num6 = strNum6.toDouble()

"숫자 형태의 문자열"을 숫자로 바꾸려면
Integer.parseInt(문자열)

"실수 형태의 문자열"을 실수로 바꾸려면
문자열.toDouble()

객체 자료형간의 변환

상속관계에서 가능

업 캐스팅 : 자식 클래스를 부모 클래스의 자료형으로 객체 생성

다운 캐스팅 : 부모 클래스를 자식 클래스의 자료형으로 객체 생성

부모 클래스는 자식 클래스의 정보를 다 가지고 있지만 자식 클래스는 부모 클래스의 정보를 다 가지고 있지 않기 때문에 다운 캐스팅은 오류가 난다

자료형 타입 확인

is 키워드

if(name is String) { //name이 String 타입인지 확인
    println("name은 String 타입입니다")
} else {
    println("name은 String 타입이 아닙니다")
}

여러 인스턴스 리턴

메서드는 기본적으로 하나의 데이터를 리턴한다.
하지만 Pair를 활용해 두 개의 인스턴스를 리턴할 수 있다
Triple을 활용하면 세 개의 인스턴스를 리턴할 수 있다.

자기 자신의 객체 전달

let : 내 객체를 it으로 넘겨서 처리하고 리턴하는 목적으로 씀

var strNum = "10"
var result = strNum?.let {
     // 중괄호 안에서는 it으로 활용함
     Integer.parseInt(it)
}

with : this로 객체를 불러올 수 있는데 생략가능해서 null이 아님이 확실할 때만 쓰자

null이 아닐 때가 확실할 때만 사용하라고..?

var alphabets = "abcd"

with(alphabets) { //alphabets은 확실히 null이 아니다
//      var result = this.subSequence(0,2)
    var result = subSequence(0,2)
    println(result)
}

also : it에 객체를 전달하고 객체를 반환한다

var student = Student("참새", 10)

var result = student?.also {
    it.age = 50
}

apply : this로 객체를 전달하고 객체를 반환한다. 주로 객체의 상태를 변화시키고 바로 저장하고 싶을 때 사용

var student = Student("참새", 10)

var result = student?.apply {
    student.age = 50
}

Q.also와 apply의 차이점

run : 임시로 중괄호 영역을 만듦

1)객체에서 호출하지 않을 때
2)객체에서 호출할 때
:with와 달리 null체크를 수행할 수 있으므로 더욱 안전하게 사용가능하다.

->with보다는 run을 사용해서 null체크에 안정적으로 사용하는 것을 추천

var totalPrice = run {
    var computer = 10000
    var mouse = 5000

    computer+mouse
}

Scope Function

수신객체와 람다함수간의 긴밀한 관계가 존재한다

확장 함수

외부에서 클래스의 메소드를 추가할 수 있다
원하는 메소드가 있지만 내가 설계한 클래스가 아닐 때 외부에서 메소드를
관리한다

비동기 프로그래밍

1. 영상 다운로드 
2. 메일 전송 
3. 알림

위의 3개의 작업을 순차적으로 진행한다고 했을 때(동기) 다른 작업을 하지 못하고 앱이 멈추는 등의 문제가 발생할 수 있음

비동기 방식으로 실행하면 여러 가지의 로직들이 완료 여부에 관계없이 동시에 실행할 수 있다.

동기적 프로그래밍 : 작업을 순서대로 하나씩 수행하는 행위
꼭 동기적으로 실행하지 않아도 되는 기능은 비동기적으로 실행하는 게 좋음

동기 : 요청 보내고 결과값을 받을 때까지 작업을 멈춤, 작업을 하나씩 처리

비동기 : 요청 보내고 결과값을 받을 때까지 멈추지 않고 또 다른 일을 수행, 다양한 일을 한꺼번에 수행

쓰레드

쓰레드 : 로직을 동시에 실행할 수 있도록 도와줌

우리는 이때까지 fun main이라는 메인 쓰레드 위에서 로직을 실행했기 때문에 동시처리가 불가능했다.
하지만 별도의 자식 쓰레드를 생성하면 동시에 로직을 실행할 수 있다.
코틀린은 thread 키워드로 쓰레드를 생성할 수 있다

프로그램이 메모리에 올라가서 실행되는 것을 프로세스라고 하는데 쓰레드는 이 프로세스보다 더 작은 단위이다.

프로세스 안에는 여러 개의 쓰레드가 존재할 수 있는데 최소 1개의 메인 쓰레드가 존재한다.

쓰레드는 프로세스 안에서 각각의 독립된 메모리 영역인 stack을 가짐

두 쓰레드가 동시에 처리된다. 동시에 처리된다는 것은 하나의 CPU 자원을 경쟁한다.
->그래서 랜덤성을 가짐

1. 코루틴을 사용
2. dependency 추가 후
3. import kotlin.concurrent.thread

Q. 쓰레드끼리의 순서는 보장되지 않음.
실행할 때마다 달라질 수 있음. ???????????????????????
먼저 CPU에 접근한 쓰레드가 자원을 할당받음

Q. 코루틴??????????????
쓰레드를 여러개 써야 하는데 쓰레드를 사용하기 위한 방식인가???

Q. 아 쓰레드하고 코루틴은 다른건가????

코루틴

쓰레드보다 더욱 경량화된 동시처리 기능인 비동기 프로그래밍을 할 수 있게 해줌
로직들을 협동해서 실행하자는 게 목표이고 구글에서 적극 권장

launch, async

코루틴은 빌더와 함께 사용
launch(결과값X)와 async(결과값O) 빌더를 가장 많이 사용

GlobalScope, CoroutineScope

코루틴은 스코프로 범위를 지정할 수 있다
GlobalScope : 앱이 실행된 이후에 계속 수행되어야 할 때 사용
CoroutineScope : 필요할 때만 생성하고 사용후에 정리가 필요!

하나의 쓰레드 안에서 여러 코루틴으로 나눠씀
Q.프로세스를 쓰레드로 나누는 거랑 같은 원리인가????????

withContext

네트워크나 디스크 작업(백그라운드)을 하다가 UI 작업을 해야할 때가 있는데 이렇게 Dispatcher 간의 변환을 해야 할 때 withContext를 사용

안드로이드 앱에서는 항상 화면이 띄워져있기 때문에 메인쓰레드가 끝나지 않는데 실습환경은 실행 후 종료되는 JVM환경이기 때문에 야매로 join을 추가해줬다.

Q. 어떤 코루틴 스코프??? 그냥 GlobalScope??????????

var job = GlobalScope.launch {
    delay(3000)
    println("여기는 코루틴...")
}

-다른 코루틴 스코프

var job = CoroutineScope(Dispatchers.Default).launch {
    delay(3000)
    println("여기는 코루틴...")
}

쓰레드와 코루틴

코루틴은 쓰레드보다 가벼움
쓰레드와 코루틴 둘 다 동시성 프로그래밍을 위한 기술이다
동시성 프로그래밍 기술은 컨텍스트 스위칭이 중요한 개념이다.

쓰레드

: 작업 하나하나의 단위 : Thread
동시성 보장 수단 : Context Switching
운영체제 커널에 의한 Context Switching 을 통해 동시성을 보장
Blocking

코루틴

: 작업 하나하나의 단위 : Coroutine Object
동시성 보장 수단 : Programmer Switching (No-Context Switching)
소스 코드를 통해 Switching 시점을 마음대로 정해요 (OS는 관여하지 않아요)
Suspend (Non-Blocking)

하나의 쓰레드에서 여러 Task Object들을 동시에 수행
하나의 쓰레드에서 다수의 코루틴을 수행할 수 있어요

요약

쓰레드나 코루틴은 각자의 방법으로 동시성을 보장하는 기술이다
코루틴은 하나의 쓰레드를 더욱 잘게 쪼개서 사용하는 기술
코루틴은 쓰레드보다 CPU 자원을 절약하기 때문에 Light-Weight Thread라고 불림