왜 더 깔끔한 코드인가?

purrr로 배우는 중급 함수형 프로그래밍

Colin Fay

Data Scientist & R Hacker

월리를 찾아라?

library(broom)
library(dplyr)
lm(Sepal.Length ~ Species, data=iris) %>% tidy() %>% filter(p.value < 0.05)
lm(Pepal.Length ~ Species, data=iris) %>% tidy() %>% filter(p.value < 0.05)
lm(Sepal.Width ~ Species, data=iris) %>% tidy() %>% filter(p.value < 0.05)
lm(Sepal.Length ~ Species, data=iris) %>% tidy() %>% ilter(p.value < 0.05)

월리 찾기

library(purrr)
tidy_iris_lm <- compose(
  as_mapper(~ filter(.x, p.value < 0.05)), 
  tidy, 
  partial(lm, data=iris, na.action = na.fail)
)

list(
  Petal.Length ~ Petal.Width, 
  Petal.Width ~ Sepal.Width, 
  Sepal.Width ~ Sepal.Length
) %>% map(tidy_iris_lm)

깔끔한 코드란?

깔끔한 코드는 다음과 같습니다:

가벼움
읽기 쉬움
해석 가능함
유지보수 용이함

compose()

함수 합성:

library(purrr)

rounded_mean <- compose(round, mean)
rounded_mean(1:2811)

함수 합성으로 더 깔끔하게

# 변경 전
round(mean(1:10))
round(mean(1:100))
round(mean(1:1000))
round(mean(1:10000))

#변경 후
round(median(1:10))
round(median(1:100))
round(median(1:1000))
round(median(1:10000))

-> 4곳 변경

# 변경 전
my_stats <- compose(round, mean)
my_stats(1:10)
my_stats(1:100)
my_stats(1:1000)
my_stats(1:10000)

#변경 후
my_stats <- compose(round, median)
my_stats(1:10)
my_stats(1:100)
my_stats(1:1000)
my_stats(1:10000)

-> 1곳 변경

연습해 봅시다!

purrr로 배우는 중급 함수형 프로그래밍