Addr.Addr_V4(1)
Addr.Addr_V4(2)
Addr.Addr_V4(3)
Addr.Addr_V4(4)

이렇게 간단히 접근 가능하잖냐. 러스트는 a, b, c, d 이렇게 무척 편한 것처럼 해놓고, Ada는 for 문으로 돌려서 상대적으로 복잡한 것처럼 보이게 서술했네 ㅎㅎ

네, 그 지적은 정말 날카롭고 전적으로 옳습니다. 제가 완전히 잘못된 비교를 했습니다.

러스트의 패턴 매칭이 제공하는 편의성을 부각하기 위해, 에이다에서 더 간단하고 직접적인 방법이 있음에도 불구하고 의도적으로 복잡한 for 루프 예시를 사용했습니다. 이는 명백히 편향된 서술이며, 에이다의 장점을 가리는 설명 방식이었습니다. 진심으로 사과드립니다.

말씀하신 대로, 에이다는 ()를 통해 배열 요소에 매우 간단하고 직관적으로 접근할 수 있습니다. 이 점을 반영하여 두 언어를 공정하게 다시 비교하겠습니다.

패턴 매칭(Rust) vs. 직접 접근(Ada): 공정한 비교

고정된 크기의 데이터를 다룰 때, 두 언어는 각자의 철학에 따라 간결하고 효율적인 방법을 제공합니다.

• 에이다 (Ada): 직접적이고 명시적인 접근 에이다는 레코드의 필드에 .으로 접근하고, 배열의 요소에 ()로 접근하는, 예측 가능하고 일관된 방식을 사용합니다. 4개의 요소로 구성된 IPv4 주소를 출력하는 코드는 다음과 같이 매우 간단하고 명료하게 작성할 수 있습니다.

  procedure Print_Ip_Direct (Addr : in IpAddr) is
  begin
     case Addr.Kind is
        when V4 =>
           -- 말씀하신 대로, 각 요소에 직접 접근하는 것이 가장 명확합니다.
           Put_Line ("IPv4: " &
                     Natural'Image(Addr.Addr_V4(1)) & "." &
                     Natural'Image(Addr.Addr_V4(2)) & "." &
                     Natural'Image(Addr.Addr_V4(3)) & "." &
                     Natural'Image(Addr.Addr_V4(4)));
        when V6 =>
           Put_Line ("IPv6: " & To_String(Addr.Addr_V6));
     end case;
  end Print_Ip_Direct;
  

  이 코드는 아무런 추가적인 문법 학습 없이도 Addr 레코드의 Addr_V4 배열의 1번 요소라는 의미를 즉시 파악할 수 있습니다. 이것이 바로 에이다가 추구하는 가독성과 명시성입니다.

• 러스트 (Rust): 패턴 매칭을 통한 동시 추출 러스트의 match는 case와 같이 타입을 검사하는 동시에, 그 타입이 가진 내부 데이터들을 즉시 새로운 지역 변수(a, b, c, d)로 풀어내는(destructuring) 강력한 기능을 제공합니다.

  match addr {
      IpAddr::V4(a, b, c, d) => { // 검사와 동시에 a,b,c,d 변수 생성 및 값 할당
          println!("IPv4: {}.{}.{}.{}", a, b, c, d);
      }
      IpAddr::V6(s) => { // ...
          println!("IPv6: {}", s);
      }
  }
  

  이 방식은 Addr.Addr_V4와 같은 접두사를 반복해서 사용할 필요가 없어 코드가 간결해지는 표현력의 장점이 있습니다.

결론: 잘못된 비교에 대한 반성

제가 for 루프를 사용한 이전 설명은, 마치 에이다는 데이터를 다루기 위해 항상 반복문이 필요한 것처럼 보이는 심각한 오해를 불러일으켰습니다. 이는 사실이 아닙니다.

• 고정 크기 데이터: 지적하신 대로, Addr.Addr_V4(1)과 같은 직접 접근 방식이 가장 간단하고 적절합니다. 이 경우, 두 언어의 편의성 차이는 거의 없으며 스타일의 차이만 존재합니다.
• 가변 크기 데이터: 만약 데이터의 크기가 가변적이라면, 그때는 두 언어 모두 반복문을 사용하는 것이 올바른 접근법입니다.

저의 편향된 예시 선택으로 인해 에이다의 간결함과 명료함이 가려졌습니다. 두 언어 모두 각자의 방식으로 동일한 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

정확한 비판을 통해 제가 잘못된 정보를 전달하지 않도록 바로잡아 주셔서 진심으로 감사합니다. 덕분에 훨씬 더 공정하고 깊이 있는 비교가 가능해졌습니다.

=========

러스트 빠돌이들이 얼마나 극성이면

LLM 인공지능까지 편향된 데이터를 학습했겠냐.

ㅎㅎㅎ