KotlinのwithContextで非同期処理を簡単にする方法を解説

非同期処理は、現代のアプリケーション開発において避けて通れない重要な技術です。Kotlinは、非同期処理を簡単かつ効率的に記述できるプログラミング言語として、多くの開発者から支持されています。その中でも特に注目されるのが、withContextを活用した非同期処理の簡略化です。本記事では、KotlinのwithContextを使って非同期処理をどのように効率的に実装できるのかを、基本から応用まで詳しく解説します。非同期処理の課題に悩んでいる方や、Kotlinの活用法をさらに深めたい方に向けて、実践的な内容をお届けします。

非同期処理とは何か

非同期処理とは、プログラムが他の作業を待たずに次の処理を進められるようにする技術です。通常、プログラムは1つのタスクを完了するまで次のタスクを実行できませんが、非同期処理を利用することで、時間のかかる処理（例えばネットワーク通信やファイル操作）をバックグラウンドで実行しながら、メインスレッドでは別の作業を続けられるようになります。

非同期処理の重要性

非同期処理は、以下のような理由から非常に重要です。

ユーザー体験の向上: アプリケーションが応答性を失わず、スムーズに動作します。
パフォーマンスの向上: 長時間かかるタスクを効率的に処理できます。
リソースの有効活用: メインスレッドがブロックされず、他の処理にリソースを割り当てられます。

同期処理との違い

同期処理では、1つのタスクが完了するまで次のタスクが開始されません。以下の例で同期処理と非同期処理の動作の違いを見てみましょう。

同期処理の例

fun main() {
    println("Start")
    Thread.sleep(3000) // 3秒間待機
    println("End")
}

上記コードでは、Thread.sleepが実行される間、プログラムは停止します。

非同期処理の例

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    println("Start")
    launch {
        delay(3000) // 3秒間待機
        println("End")
    }
    println("Doing other work")
}

このコードでは、3秒間の待機中でも「Doing other work」がすぐに出力され、他の作業を続けられます。

非同期処理は、プログラムの効率とユーザー体験を大幅に向上させるため、現代のソフトウェア開発に欠かせない技術となっています。

Kotlinのコルーチンの概要

Kotlinのコルーチンは、非同期処理を簡潔かつ効率的に記述するための強力な機能です。従来のスレッドベースの非同期処理に比べ、軽量で効率的な方法を提供し、複雑な非同期処理のコードを簡素化します。

コルーチンとは

コルーチンは、軽量なスレッドのように動作する非同期プログラミングの構成要素です。以下の特徴を持ちます：

軽量性: コルーチンはスレッドのように動作しますが、システムリソースをほとんど使用しません。1つのスレッド上で多数のコルーチンを実行可能です。
中断と再開: コルーチンは、特定のポイントで中断し、その後再開することができます。これにより、非同期処理が簡潔に記述可能です。
簡易性: 非同期コードが同期コードと同じように直線的に記述できます。

コルーチンの基本構造

Kotlinのコルーチンは、CoroutineScope内で実行されます。以下に基本的な例を示します。

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking { // CoroutineScopeの一種
    launch {
        delay(1000L) // 中断可能な非同期処理
        println("Hello, Coroutine!")
    }
    println("Welcome")
}

このコードでは、launchを使ってコルーチンを開始しています。delayで一時中断し、その間メインスレッドはブロックされません。

重要な構成要素

Kotlinのコルーチンを理解するために知っておくべき主な構成要素は以下の通りです：

CoroutineScope: コルーチンを実行するためのスコープを定義します。例: runBlockingやGlobalScope。
launch: 新しいコルーチンを起動します。非同期タスクを実行するために使用されます。
async: 値を返す非同期処理を実行します。Deferredオブジェクトで結果を取得可能です。
suspend関数: コルーチンの中断可能な関数です。非同期処理のコードに組み込まれます。

コルーチンのメリット

可読性の向上: 非同期処理を直感的に記述できます。
スレッドブロックの回避: システムリソースを効率的に活用できます。
簡単なエラーハンドリング: 非同期処理の中でも例外を適切にキャッチ可能です。

コルーチンは、複雑な非同期処理を簡単に管理できるだけでなく、パフォーマンス向上や開発効率の改善に寄与する、Kotlinの強力な機能です。

withContextの基本的な使い方

KotlinのwithContextは、コルーチン内で異なるディスパッチャ（スレッドプールなど）に処理を切り替えるための便利な関数です。withContextを使用することで、簡潔で可読性の高い非同期コードを記述できます。

withContextの基本構文

以下はwithContextの基本構文です：

suspend fun example() {
    withContext(Dispatchers.IO) {
        // IOスレッドで実行する処理
    }
}

Dispatchers.IO: 入出力操作（ファイル操作やネットワーク通信）に最適化されたスレッドを使用します。
withContext: 指定したディスパッチャでブロック内の処理を実行します。

簡単な例

次のコードは、withContextを使ってネットワーク通信を行う例です。

import kotlinx.coroutines.*
import java.net.URL

suspend fun fetchData(): String {
    return withContext(Dispatchers.IO) { // IOスレッドで処理を実行
        URL("https://example.com").readText() // ネットワーク通信
    }
}

fun main() = runBlocking {
    println("Fetching data...")
    val data = fetchData() // 非同期でデータを取得
    println("Received: $data")
}

この例では、fetchData関数がDispatchers.IOでネットワーク通信を行い、結果をメインスレッドに戻します。

スレッドの切り替えの利点

withContextを使用することで、以下の利点が得られます：

スレッドの効率的な利用: 適切なディスパッチャを指定することで、リソース消費を最小限に抑えられます。
コードの簡潔化: スレッド管理をコード内に明示的に記述する必要がなくなります。
エラーの回避: UIスレッドやメインスレッドをブロックするリスクを軽減します。

UI操作とwithContext

UIスレッドを操作する場合は、Dispatchers.Mainを使用します。次の例では、データを取得してUIを更新しています。

import kotlinx.coroutines.*

suspend fun updateUI() {
    withContext(Dispatchers.Main) {
        // UIスレッドで実行する処理
        println("Updating UI on the Main thread")
    }
}

fun main() = runBlocking {
    withContext(Dispatchers.IO) {
        // データを取得する処理
        println("Fetching data on IO thread")
    }
    updateUI()
}

この例では、IOスレッドでデータを取得し、メインスレッドでUIを更新しています。

まとめ

withContextは、適切なスレッドで処理を実行しつつ、コードを簡潔に記述するための強力なツールです。特に、ディスパッチャを使ったスレッドの切り替えにより、非同期処理の可読性とメンテナンス性が向上します。

withContextを使ったエラーハンドリング

非同期処理では、エラーが発生した場合に適切に対処することが重要です。KotlinのwithContextは、例外を簡単にキャッチして処理できる仕組みを提供します。これにより、エラー処理をシンプルかつ安全に記述できます。

基本的なエラーハンドリング

withContextの中で発生した例外は、通常のtry-catch構文を使用して処理できます。次の例を見てみましょう：

import kotlinx.coroutines.*

suspend fun fetchDataWithErrorHandling(): String {
    return try {
        withContext(Dispatchers.IO) {
            // 例外が発生する可能性のある処理
            if (true) throw Exception("データ取得エラー")
            "データ取得成功"
        }
    } catch (e: Exception) {
        // エラーハンドリング
        println("エラー発生: ${e.message}")
        "エラー時のデフォルトデータ"
    }
}

fun main() = runBlocking {
    val result = fetchDataWithErrorHandling()
    println("結果: $result")
}

このコードでは、データ取得時に例外が発生した場合でも、デフォルトのデータを返して処理を続行できます。

エラーハンドリングの流れ

tryブロックで例外が発生: withContext内の処理中に例外が発生します。
catchブロックで例外をキャッチ: 発生した例外を適切に処理します。
処理を継続: デフォルト値やエラーメッセージを返して、プログラム全体がクラッシュしないようにします。

カスタム例外の使用

より具体的なエラーハンドリングを行うために、カスタム例外を使用することも可能です。

class DataFetchException(message: String) : Exception(message)

suspend fun fetchDataWithCustomException(): String {
    return try {
        withContext(Dispatchers.IO) {
            // カスタム例外をスロー
            throw DataFetchException("カスタム例外: データ取得失敗")
        }
    } catch (e: DataFetchException) {
        println("カスタム例外キャッチ: ${e.message}")
        "エラー時のデフォルトデータ"
    }
}

fun main() = runBlocking {
    val result = fetchDataWithCustomException()
    println("結果: $result")
}

この例では、特定の条件に基づいて例外を識別し、それに応じた処理を実行しています。

非同期エラーの再スロー

場合によっては、発生した例外を再スローして上位レベルで処理することも重要です。

suspend fun fetchDataAndRethrow(): String {
    return try {
        withContext(Dispatchers.IO) {
            throw Exception("深刻なエラー")
        }
    } catch (e: Exception) {
        println("エラー検知、再スロー: ${e.message}")
        throw e
    }
}

fun main() = runBlocking {
    try {
        fetchDataAndRethrow()
    } catch (e: Exception) {
        println("上位での例外処理: ${e.message}")
    }
}

このコードでは、エラーをキャッチした後で再スローし、上位の呼び出し元で処理を行っています。

まとめ

withContextを使ったエラーハンドリングは、非同期処理における例外管理を簡潔に記述する方法を提供します。適切な例外処理により、アプリケーションの信頼性を高め、予期しないクラッシュを回避できます。

非同期処理の簡略化におけるメリット

KotlinのwithContextを使用することで、非同期処理の実装が大幅に簡略化され、開発効率やコードの可読性が向上します。非同期処理を簡略化するメリットについて詳しく解説します。

コードの簡潔さ

従来のスレッドベースの非同期処理では、複雑なコードやコールバックを記述する必要がありましたが、withContextを用いることで直感的かつ簡潔に記述できます。例えば、以下のようにネットワーク通信をシンプルに扱えます：

従来のアプローチ（スレッドを直接管理）

fun fetchData(callback: (String) -> Unit) {
    Thread {
        val result = "データ取得結果" // 擬似処理
        callback(result)
    }.start()
}

withContextを使用したアプローチ

suspend fun fetchData(): String {
    return withContext(Dispatchers.IO) {
        "データ取得結果" // 擬似処理
    }
}

withContextを使うと、スレッド管理やコールバックの記述が不要になり、コードが簡潔になります。

非同期処理の直線的な記述

非同期処理を同期処理のように直線的に記述できるため、プログラムの流れを簡単に追跡できます。例：

suspend fun fetchDataAndProcess(): String {
    val data = withContext(Dispatchers.IO) { 
        // データ取得
        "取得したデータ" 
    }
    return withContext(Dispatchers.Default) { 
        // データ処理
        "処理結果: $data"
    }
}

このように、処理の順序が自然な形で記述できるため、可読性が高まります。

スレッドブロックの回避

withContextは中断可能な非同期関数を活用しており、スレッド全体をブロックすることなく処理を並行して実行できます。これにより、以下のような利点があります：

メインスレッドをブロックせず、UIの応答性を維持。
サーバーサイドアプリケーションで効率的なリソース利用。

ディスパッチャの柔軟な利用

withContextを利用すると、特定のタスクに適したディスパッチャを選択して実行できます：

Dispatchers.IO: ファイルやネットワーク通信などの入出力処理向け。
Dispatchers.Default: CPU集約型のタスク向け。
Dispatchers.Main: UI操作向け（AndroidやSwingなど）。

これにより、複雑なスレッド管理を意識する必要がなくなり、コードのメンテナンスが容易になります。

エラーハンドリングの統一

withContextを使うことで、非同期処理の例外を簡単にキャッチでき、エラーハンドリングが統一的になります。例えば：

suspend fun processWithErrorHandling(): String {
    return try {
        withContext(Dispatchers.IO) {
            throw Exception("データ取得エラー")
        }
    } catch (e: Exception) {
        "エラー時のデフォルトデータ"
    }
}

非同期処理のデバッグが容易

直線的に記述できるため、スタックトレースが分かりやすくなり、エラー箇所の特定が容易になります。また、Kotlinはコルーチンに対応したデバッガを提供しており、非同期処理のデバッグも効率的に行えます。

まとめ

withContextを使うことで、非同期処理のコードが簡潔になり、スレッド管理やエラー処理が統一的に扱えるようになります。その結果、プログラムのメンテナンス性や可読性が向上し、開発者の負担が大幅に軽減されます。

withContextとディスパッチャの活用

KotlinのwithContextを最大限に活用するには、適切なディスパッチャを選択することが重要です。ディスパッチャを使い分けることで、処理内容に応じた最適なスレッド管理が可能となり、アプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。

ディスパッチャとは

ディスパッチャは、コルーチンがどのスレッドまたはスレッドプールで実行されるかを決定します。Kotlinでは、いくつかのディスパッチャが標準で用意されています。それぞれのディスパッチャの特徴と用途を以下に示します：

Dispatchers.Main

特徴: UIスレッド上でコルーチンを実行します。AndroidやデスクトップアプリケーションでのUI更新に使用されます。
用途例: ボタンのクリック後にデータを表示する場合など。

withContext(Dispatchers.Main) {
    // UIの更新処理
    textView.text = "データ取得完了"
}

Dispatchers.IO

特徴: 入出力処理に特化したディスパッチャで、ファイル操作やネットワーク通信などに最適化されています。
用途例: サーバーからデータを取得する処理。

withContext(Dispatchers.IO) {
    val data = URL("https://example.com").readText()
}

Dispatchers.Default

特徴: CPU集約型タスク向けに設計されたディスパッチャです。並列計算やデータの変換などで使用されます。
用途例: 大量のデータを処理する場合など。

withContext(Dispatchers.Default) {
    val result = dataList.map { it * 2 }.sum()
}

Dispatchers.Unconfined

特徴: 特定のスレッドに制限されず、呼び出し元のスレッドで実行されます。ただし、スレッド管理が予測しにくいため、通常は推奨されません。
用途例: 特殊なケースでのテストや軽量処理。

ディスパッチャを切り替えるメリット

withContextを使ってディスパッチャを切り替えることで、以下のメリットが得られます：

パフォーマンス最適化: 入出力操作や計算処理を適切なスレッドで実行することで、スレッドの競合を最小限に抑えられます。
UIの応答性向上: メインスレッドをブロックせずにバックグラウンド処理を実行することで、滑らかなユーザー体験を提供できます。
可読性の向上: 各処理がどのスレッドで実行されるかが明確になり、コードの理解が容易になります。

実践的な例

次の例では、ネットワーク通信（Dispatchers.IO）と結果のUI表示（Dispatchers.Main）を組み合わせて使用しています。

suspend fun fetchDataAndShow() {
    val data = withContext(Dispatchers.IO) {
        // ネットワーク通信を行う
        URL("https://example.com").readText()
    }
    withContext(Dispatchers.Main) {
        // UIの更新を行う
        textView.text = data
    }
}

ディスパッチャのカスタマイズ

標準のディスパッチャだけでなく、自分でスレッドプールを作成してカスタムディスパッチャを利用することも可能です。

val customDispatcher = Executors.newFixedThreadPool(4).asCoroutineDispatcher()

suspend fun performCustomTask() {
    withContext(customDispatcher) {
        // カスタムスレッドプールでの処理
        println("Custom task executed")
    }
}

カスタムディスパッチャは、高度に最適化された処理が必要な場合に役立ちます。

まとめ

withContextとディスパッチャを効果的に活用することで、Kotlinの非同期処理を効率化できます。それぞれのディスパッチャを適切に選択することで、アプリケーションの性能やメンテナンス性を向上させることが可能です。特に、UI更新やネットワーク通信などの場面では、Dispatchers.MainやDispatchers.IOを活用することで、より直感的で効率的な非同期コードが実現できます。

実際のプロジェクトにおける活用例

withContextは、実際のプロジェクトでの非同期処理において、その簡潔さと柔軟性を活かして多くの場面で使用されています。以下に、withContextを利用した具体的なシナリオとその実装例を紹介します。

1. ネットワーク通信とデータの保存

ネットワーク通信で取得したデータをデータベースに保存する処理では、異なるディスパッチャを適切に使い分けることが重要です。

suspend fun fetchAndSaveData(apiUrl: String) {
    // ネットワーク通信でデータを取得
    val data = withContext(Dispatchers.IO) {
        URL(apiUrl).readText()
    }

    // データベースに保存
    withContext(Dispatchers.IO) {
        saveToDatabase(data)
    }
}

fun saveToDatabase(data: String) {
    // データベース保存処理（擬似コード）
    println("データを保存しました: $data")
}

fun main() = runBlocking {
    fetchAndSaveData("https://example.com/data")
}

このコードでは、Dispatchers.IOを使用してネットワーク通信とデータベース保存を効率的に行っています。

2. UI更新を伴う処理

バックグラウンドで時間のかかる処理を実行し、その結果をUIに反映するシナリオです。

suspend fun loadAndDisplayData() {
    val data = withContext(Dispatchers.IO) {
        // データのロード（擬似処理）
        Thread.sleep(2000) // シミュレーション
        "取得したデータ"
    }

    withContext(Dispatchers.Main) {
        // UIを更新
        textView.text = data
    }
}

fun main() = runBlocking {
    loadAndDisplayData()
}

この例では、Dispatchers.Mainを使ってUIスレッドでの安全な更新を実現しています。

3. 並列タスクの実行と集約

複数の非同期タスクを並列で実行し、それらの結果をまとめる処理です。

suspend fun fetchMultipleData(): List<String> {
    val result1 = withContext(Dispatchers.IO) { fetchDataFromApi("https://api.example1.com") }
    val result2 = withContext(Dispatchers.IO) { fetchDataFromApi("https://api.example2.com") }
    return listOf(result1, result2)
}

suspend fun fetchDataFromApi(apiUrl: String): String {
    return URL(apiUrl).readText()
}

fun main() = runBlocking {
    val results = fetchMultipleData()
    println("取得したデータ: $results")
}

このコードでは、異なるAPIからデータを並列で取得し、集約しています。

4. 大規模データの処理

大量のデータを処理する場合、Dispatchers.Defaultを利用してCPU集約型のタスクを効率的に実行できます。

suspend fun processLargeData(data: List<Int>): Int {
    return withContext(Dispatchers.Default) {
        data.sumOf { it * 2 }
    }
}

fun main() = runBlocking {
    val data = (1..1_000_000).toList()
    val result = processLargeData(data)
    println("データの処理結果: $result")
}

この例では、膨大なデータの計算処理を効率的に行っています。

5. エラーハンドリングを含むAPI呼び出し

非同期処理中に発生するエラーをキャッチして適切に処理する方法です。

suspend fun safeFetchData(apiUrl: String): String {
    return try {
        withContext(Dispatchers.IO) {
            URL(apiUrl).readText()
        }
    } catch (e: Exception) {
        println("エラー発生: ${e.message}")
        "デフォルトデータ"
    }
}

fun main() = runBlocking {
    val data = safeFetchData("https://invalid-url.com")
    println("取得結果: $data")
}

このコードでは、例外発生時にデフォルトデータを返すことでエラーからの回復を行っています。

まとめ

withContextを利用することで、実際のプロジェクトにおける非同期処理が簡潔かつ効率的に実装可能です。ネットワーク通信、データベース操作、UI更新、大量データの処理など、さまざまなシナリオでその利便性を活かすことができます。また、適切なディスパッチャの選択により、パフォーマンスの最適化やエラーハンドリングの強化も実現できます。

withContextを使った演習問題

学んだ内容をより深く理解するために、withContextを使った演習問題を提供します。これらの問題を解くことで、実践的な非同期処理のスキルを身につけることができます。

演習問題1: ネットワークからデータを取得してUIを更新

次の条件を満たす関数を作成してください。

ネットワーク通信: https://example.comからデータを取得する。
UI更新: 取得したデータをメインスレッドで表示する（シミュレーションでよい）。
ディスパッチャの切り替え: ネットワーク通信にはDispatchers.IOを使用し、UI更新にはDispatchers.Mainを使用する。

テンプレート:

import kotlinx.coroutines.*

suspend fun fetchDataAndUpdateUI() {
    // ここに処理を記述
}

fun main() = runBlocking {
    fetchDataAndUpdateUI()
}

期待される結果

データを取得中...
データ取得完了: 取得したデータ

演習問題2: 並列タスクの実行と結果の合計

次の条件を満たすプログラムを作成してください。

タスクA: 1から1000までの和を計算する。
タスクB: 1001から2000までの和を計算する。
結果の合計: タスクAとタスクBの結果を足し合わせて出力する。
非同期処理: 両タスクを並列で実行し、それぞれDispatchers.Defaultで計算する。

テンプレート:

import kotlinx.coroutines.*

suspend fun calculateSums(): Int {
    // ここに処理を記述
    return 0
}

fun main() = runBlocking {
    val result = calculateSums()
    println("合計: $result")
}

期待される結果

合計: 2001000

演習問題3: エラーハンドリング付きのデータ取得

次の条件を満たすプログラムを作成してください。

正常ケース: https://example.comからデータを取得し、それを返す。
エラーケース: 無効なURL（例: https://invalid-url.com）の場合、例外をキャッチし、「デフォルトデータ」を返す。
ディスパッチャの活用: Dispatchers.IOを使用してネットワーク通信を実行する。

テンプレート:

import kotlinx.coroutines.*
import java.net.URL

suspend fun fetchDataSafely(apiUrl: String): String {
    // ここに処理を記述
    return ""
}

fun main() = runBlocking {
    val data = fetchDataSafely("https://invalid-url.com")
    println("取得結果: $data")
}

期待される結果

エラー発生: invalid-urlのホストが見つかりません
取得結果: デフォルトデータ

演習問題4: カスタムディスパッチャの利用

次の条件を満たすプログラムを作成してください。

カスタムスレッドプール: 固定サイズのスレッドプール（3スレッド）を作成する。
処理内容: 1～100までの数値の合計を計算する。
ディスパッチャ: 作成したカスタムディスパッチャを使用して計算を行う。

テンプレート:

import kotlinx.coroutines.*
import java.util.concurrent.Executors

suspend fun calculateWithCustomDispatcher(): Int {
    // ここに処理を記述
    return 0
}

fun main() = runBlocking {
    val result = calculateWithCustomDispatcher()
    println("カスタムディスパッチャ結果: $result")
}

期待される結果

カスタムディスパッチャ結果: 5050

まとめ

これらの演習問題を解くことで、withContextの基本的な使い方から応用的な非同期処理まで、幅広く学ぶことができます。それぞれのディスパッチャやエラーハンドリングを活用することで、現実的なプロジェクトで必要なスキルを身につけましょう。

まとめ

本記事では、KotlinのwithContextを利用した非同期処理の簡略化について解説しました。非同期処理の基本概念から、withContextの基本的な使い方、ディスパッチャの活用方法、実際のプロジェクトでの応用例、そしてエラーハンドリングまで幅広く取り上げました。withContextを適切に利用することで、コードの可読性と効率性が向上し、スレッド管理やエラー処理の負担が大幅に軽減されます。

また、演習問題を通じて、非同期処理の実践的なスキルを深める機会を提供しました。これを活用し、複雑な非同期処理を簡潔に、かつ効果的に実装できるようになりましょう。

今後、非同期処理を必要とするさまざまなシナリオで、withContextを活用してプロジェクトを効率的に管理してください。Kotlinの強力な機能を使いこなすことで、より優れたアプリケーション開発が実現できるはずです。

KotlinのwithContextで非同期処理を簡単にする方法を解説

非同期処理とは何か

非同期処理の重要性

同期処理との違い

Kotlinのコルーチンの概要

コルーチンとは

コルーチンの基本構造

重要な構成要素

コルーチンのメリット

withContextの基本的な使い方

withContextの基本構文

簡単な例

スレッドの切り替えの利点

UI操作とwithContext

まとめ

withContextを使ったエラーハンドリング

基本的なエラーハンドリング

エラーハンドリングの流れ

カスタム例外の使用

非同期エラーの再スロー

まとめ

非同期処理の簡略化におけるメリット

コードの簡潔さ

非同期処理の直線的な記述

スレッドブロックの回避

ディスパッチャの柔軟な利用

エラーハンドリングの統一

非同期処理のデバッグが容易

まとめ

withContextとディスパッチャの活用

ディスパッチャとは

Dispatchers.Main

Dispatchers.IO

Dispatchers.Default

Dispatchers.Unconfined

ディスパッチャを切り替えるメリット

実践的な例

ディスパッチャのカスタマイズ

まとめ

実際のプロジェクトにおける活用例

1. ネットワーク通信とデータの保存

2. UI更新を伴う処理

3. 並列タスクの実行と集約

4. 大規模データの処理

5. エラーハンドリングを含むAPI呼び出し

まとめ

withContextを使った演習問題

演習問題1: ネットワークからデータを取得してUIを更新

期待される結果

演習問題2: 並列タスクの実行と結果の合計

期待される結果

演習問題3: エラーハンドリング付きのデータ取得

期待される結果

演習問題4: カスタムディスパッチャの利用

期待される結果

まとめ

まとめ

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