概要

ある構造体の値を、別の構造体にマッピングしたいことがあると思います。

例えばインフラ層にはSELECT文を実行した結果をマッピングするための構造体Aがあって、それをドメイン層のモデルである構造体Bにマッピングして、さらにそれをクライアントに返すレスポンス用の構造体Cにマッピングして…

というように層ごとにデータ構造が変わる場合は適宜こうした操作が必要になります。
一般的にはこうした操作はヘルパー関数を作って対応されているのでしょうか。
自分はこれに対するベストプラクティスが分からないので、いい方法を知っていればぜひ教えていただきたいのですが、自分なりに samber/lo を使ってやってみたので小ネタ的な紹介です。

ユースケース

2つ以上の構造体スライスの内容を1つの構造体スライスにマッピングしたいときなどです。
例えばあるメソッドを実行すると 構造体Userのスライス と 構造体BlogPostのスライス が返ってくるので、それらの内容を合わせたレスポンスを生成するために 構造体UserPostResponseのスライス へマッピングするといったケースで以下のようなサンプルを作ってみました。

サンプル

main.go

package main

import (
	"fmt"

	"github.com/samber/lo"
)

type User struct {
	Name string
	Age  int
}

type BlogPost struct {
	Title   string
	Content string
}

type UserPostResponse struct {
	Name    string
	Title   string
	Content string
}

func main() {
	users, posts := getUserInfo()

	res := lo.Map(
		lo.Zip2(users, posts),
		func(model lo.Tuple2[User, BlogPost], _ int) UserPostResponse {
			user, post := model.A, model.B
			return UserPostResponse{
				Name:    user.Name,
				Title:   post.Title,
				Content: post.Content,
			}
		})

	fmt.Printf("%+v\n", res)
}

func getUserInfo() ([]User, []BlogPost) {
	users := []User{
		{Name: "のび太", Age: 9},
		{Name: "静香", Age: 9},
	}
	posts := []BlogPost{
		{Title: "ドラえもんとの出会い", Content: "お正月に机の引き出しから..."},
		{Title: "私の好きなもの", Content: "まずお風呂！食べ物は実はやき芋が..."},
	}

	return users, posts
}

下記が lo.Map のシグネチャです。

func Map[T any, R any](collection []T, iteratee func(item T, index int) R) []R

何やら難しいですが

第一引数に任意の型Tのスライス
第二引数に任意の型Tの要素とインデックスを引数に取り、任意の型Rを返すコールバック関数
コールバック関数の結果である任意の型Rのスライスが戻り値

次は lo.Zip2 のシグネチャです。

func Zip2[A, B any](a []A, b []B) []Tuple2[A, B]

第一引数に任意の型Aを要素とするスライス
第二引数に任意の型Bを要素とするスライス
各要素がA,B型のペアを持つTuple2構造体のスライスが戻り値

あとがき

サンプルに示した User と BlogPost のスライスの長さは同じである必要があります。
普通にfor文で回してそのインデックスでBlogPostを同時にマッピングさせることもできます。

	res := make([]UserPostResponse, len(users))
	for i, user := range users {
		post := posts[i]
		res[i] = UserPostResponse{
			Name:    user.Name,
			Title:   post.Title,
			Content: post.Content,
		}
	}

sambler/lo 使って色々書いてきたけども、こっちの方がシンプルなのでいい気がしてきました🤣