AI 요약
이 글은 Gleam 프로그래밍 언어에서 연속성(continuation)을 활용해 비동기 및 오류 처리 같은 다양한 효과(effect)를 추상화하는 방법을 설명한다. Result(오류 처리)와 Promise(비동기 처리)는 각각 특정 계산 세부사항을 추적하지만, 연속성을 사용하면 값이 어떻게 얻어질지 모르는 상태에서 다음에 수행할 작업만 정의할 수 있다. 필린스키(Filinski)의 1994년 연구는 연속성이 모든 모나드(Result, Promise 등)를 표현할 수 있음을 증명했으며, 이 글은 이를 Gleam 코드로 실제 구현하는 방법을 보여준다.
핵심 포인트
- 연속성(continuation)은 Result와 Promise 등 다양한 모나드를 일반화할 수 있는 개념
- 필린스키(1994)의 연구는 연속성이 모든 모나드를 표현 가능함을 수학적으로 증명
- Gleam에서 fetch 함수가 String을 반환하는 단순 버전, Result를 반환하는 fallible 버전, Promise를 반환하는 async 버전을 각각 구현
- 세 가지 버전 모두 동일한 비즈니스 로직(키 대문자 변환 후 값 길이 반환)을 유지
향후 전망
- 연속성 기반 추상화는 다양한 효과 처리를 하나의 패턴으로 통합해 코드 재사용성을 크게 높일 수 있음