scalaz

Uppsala から帰ってくる途中、何となく思い出したのは同僚とのモナドの直観についての会話で、僕は酷い説明をした気がする。色々考えているうちに、ちょっとひらめきがあった。

モナドはフラクタルだ

上のフラクタルはシェルピンスキーの三角形と呼ばれるもので、僕がそらで描ける唯一のフラクタルだ。フラクタルとは自己相似的な構造で、上の三角形のように部分が全体の相似となっている (この場合は、親の三角形の半分のスケールの相似)。

モナドはフラクタルだ。モナディックなデータ構造があるとき、その値のいくつかを合成して同じデータ構造の新しい値を形成することができる。これがモナドがプログラミングに有用である理由であり、また多くの場面で登場する理由だ。

具体例で説明する:

scala> List(List(1), List(2, 3), List(4))
res0: List[List[Int]] = List(List(1), List(2, 3), List(4))

Here are the slide decks and video for learning Scalaz talk:

• nescala2014_learning_scalaz.pdf
• video of the talk

html5 book のほうに21日目を追加しました。

html5 book のほうに20日目を追加しました。

html5 book のほうに19日目を追加しました。

Scalaz 7.0 がリリースされた。読みやすさのためのと目次のために、独習 Scalaz シリーズを @n8han の Pamflet を使って html5 book化した:

• 独習 Scalaz

これは Scalaz Advent Calendar 2012 12日目の記事です。

次々と Scala 界の知能派を集結させている Precog 社の開発チームからのブログ Precog.Copointed。今日は blueeyes などの開発でも知られる Kris Nuttycombe (@nuttycom) さんが書いた The Abstract Future を翻訳しました。翻訳の公開は本人より許諾済みです。

2012年11月27日 Kris Nuttycombe 著
2012年12月11日 e.e d3si9n 訳

Precog 開発ブログの前回は僕たちが Cake パターンを使ってコードベースを構造化して、ギリギリまで実装型を抽象化してしていることを Daniel が書いた。その記事での説明のとおり、これは非常に強力な概念だ。型を存在型として保つことで、やがて選択された型を「意識」していないモジュールからはそれらの型の値は不可視であるため、カプセル化の境界の突破をコンパイラが防止してくれる。

今日の記事では、この概念を型からさらに進めて型コンストラクタに適用して、計算モデルを丸ごと置き換える機構として使えることを説明する。

Scala を少しでも使ったことがあれば、何らかの文脈で誰かが「モナド」という言葉を使ったのを聞いたことがあるだろう。例えば、Scala の for というキーワードにより提供される糖衣構文に関する議論か、Option 型を使うことで null 参照エラーの落とし穴が回避できることを説明したブログ記事で読んだのかもしれない。Scala でのモナドに関する議論の大半が「コンテナ」型に焦点を当てているのに対して、Scala エコシステムでよく見かけるいくつかの型の中にモナディック合成のより面白い側面が表れるものがある。限定計算 (delimited computation) だ。どのモナディックな型を合成してもこの側面を見ることができるが、これを直接利用した例として最もよく使われている Scala でのモナディックな型に非同期計算をエンコードした akka.dispatch.Future がある (これは Scala 2.10 において現行の Future を置き換える予定のものだ)。これは計算のステップを順序付けするための柔軟な方法を提供することで、本稿が注目するモナディック合成の一面を体現する。

これは Scalaz Advent Calendar 2012 5日目の記事です。

12月の間中、日本の技術系ギークは日替わりでテーマに沿った記事を公開し、彼の国では「Advent Calendar」と呼ばれているらしい。去年の Scala Advent Calendar 2011 で僕は Eric Torreborre さんが The Essence of Iterator Pattern をカバーした記事を翻訳した。これは日本人の関数型プログラミング記事好きを知った上である程度狙ったものだった。もう1つの利己的な動機は、記事を一語一語訳す過程において概念のいくつかは僕の頭にも染みこんでくれるんじゃないかという期待だった。振り返ってみると、両方の目的とも作戦成功だったと言える。Jeremy Gibbons さん、Bruno Oliveira さんそして Eric 両方の仕事のクオリティのお陰だ。これらの染み込んだ知識が今年に書いた独習 Scalaz シリーズの隠し味だったんじゃないかと思っている。

独習 Scalaz 12日目でふれたとおり、Scalaz 7 の型クラスインスタンスには既に product と compose が含まれており、また Traverse も定義されている。論文にある word count の例題 まである。僕が気づいたのは、値レベルでの合成が無いことだ。この論文の興味深い点の1つに「applicative functor の合成」があり、これはモジュール化プログラミング的なものを可能とする。

Gibbons と Oliveira の言う「applicative functor」は実は型クラスのインスタンスだけではなく、applicative 関数の合成も指している。これは論文からの以下の抜粋をみれば明らかだ:

data (m ⊠ n) a = Prod { pfst :: m a, psnd :: n a }
(⊗) :: (Functor m, Functor n) ⇒ (a → m b) → (a → n b) → (a → (m ⊠ n) b)
(f ⊗ g) x = Prod(f x)(gx)

代数データ型の ⊠ は型レベルの積だが、中置関数の ⊗ は 2つの applicative 関数の値レベルの積で、a → (m ⊠ n) という型の applicative 関数を返す。言い換えると、プログラマは applicative functor を返す関数を構築するだけよくて、型レベルでの合成は自動的に行われる。

更新された html5版があるので、よろしくお願いします。

17日目は、副作用を抽象化する方法としての IO モナドと、ストリームを取り扱うための Iteratee をみて、シリーズを終えた。

Func

Applicative 関数の合成を行うより良い方法を引き続き試してみて、AppFunc というラッパーを作った:

val f = AppFuncU { (x: Int) => x + 1 }
val g = AppFuncU { (x: Int) => List(x, 5) }
(f @&&& g) traverse List(1, 2, 3)

更新された html5版があるので、よろしくお願いします。

Daniel Steger for openphoto.net

昨日は計算結果をキャッシュする方法としての Memo と、可変性をカプセル化する方法としての ST をみた。今日は続いて IO をみてみよう。

IO モナド

論文の後半を読むかわりに Rúnar さん (@runarorama) の Towards an Effect System in Scala, Part 2: IO Monad を読もう:

While ST gives us guarantees that mutable memory is never shared, it says nothing about reading/writing files, throwing exceptions, opening network sockets, database connections, etc.