Writer? 中の人なんていません! 

すごいHaskellたのしく学ぼう 曰く:

Maybe モナドが失敗の可能性という文脈付きの値を表し、リストモナドが非決定性が付いた値を表しているのに対し、Writer モナドは、もう1つの値がくっついた値を表し、付加された値はログのように振る舞います。

本に従って applyLog 関数を実装してみよう:

scala> def isBigGang(x: Int): (Boolean, String) =
         (x > 9, "Compared gang size to 9.")
isBigGang: (x: Int)(Boolean, String)

scala> implicit class PairOps[A](pair: (A, String)) {
         def applyLog[B](f: A => (B, String)): (B, String) = {
           val (x, log) = pair
           val (y, newlog) = f(x)
           (y, log ++ newlog)
         }
       }
defined class PairOps

scala> (3, "Smallish gang.") applyLog isBigGang
res30: (Boolean, String) = (false,Smallish gang.Compared gang size to 9.)

メソッドの注入が implicit のユースケースとしては多いため、Scala 2.10 に implicit class という糖衣構文が登場して、クラスから強化クラスに昇進させるのが簡単になった。ログを Monoid として一般化する:

scala> implicit class PairOps[A, B: Monoid](pair: (A, B)) {
         def applyLog[C](f: A => (C, B)): (C, B) = {
           val (x, log) = pair
           val (y, newlog) = f(x)
           (y, log |+| newlog)
         }
       }
defined class PairOps

scala> (3, "Smallish gang.") applyLog isBigGang
res31: (Boolean, String) = (false,Smallish gang.Compared gang size to 9.)

Writer 

LYAHFGG:

値にモノイドのおまけを付けるには、タプルに入れるだけです。Writer w a 型の実体は、そんなタプルの newtype ラッパーにすぎず、定義はとてもシンプルです。

Scalaz でこれに対応するのは Writer だ:

type Writer[+W, +A] = WriterT[Id, W, A]

Writer[+W, +A] は、WriterT[Id, W, A] の型エイリアスだ。

WriterT 

以下が WriterT を単純化したものだ:

sealed trait WriterT[F[+_], +W, +A] { self =>
  val run: F[(W, A)]

  def written(implicit F: Functor[F]): F[W] =
    F.map(run)(_._1)
  def value(implicit F: Functor[F]): F[A] =
    F.map(run)(_._2)
}

Writer が実際にどうやって作られるのかは直ぐには分からなかったけど、見つけることができた:

scala> 3.set("Smallish gang.")
res46: scalaz.Writer[String,Int] = scalaz.WriterTFunctions$$anon$26@477a0c05

import Scalaz._ によって全てのデータ型に対して以下の演算子が導入される:

trait ToDataOps extends ToIdOps with ToTreeOps with ToWriterOps with ToValidationOps with ToReducerOps with ToKleisliOps

件の演算子は WriterV の一部だ:

trait WriterV[A] extends Ops[A] {
  def set[W](w: W): Writer[W, A] = WriterT.writer(w -> self)

  def tell: Writer[A, Unit] = WriterT.tell(self)
}

上のメソッドは全ての型に注入されるため、以下のように Writer を作ることができる:

scala> 3.set("something")
res57: scalaz.Writer[String,Int] = scalaz.WriterTFunctions$$anon$26@159663c3

scala> "something".tell
res58: scalaz.Writer[String,Unit] = scalaz.WriterTFunctions$$anon$26@374de9cf

return 3 :: Writer String Int のように単位元が欲しい場合はどうすればいいだろう? Monad[F[_]] は型パラメータが 1つの型コンストラクタを期待するけど、Writer[+W, +A] は 2つある。Scalaz にある MonadWriter というヘルパー型を使うと簡単にモナドが得られる:

scala> MonadWriter[Writer, String]
res62: scalaz.MonadWriter[scalaz.Writer,String] = scalaz.WriterTInstances$$anon$1@6b8501fa

scala> MonadWriter[Writer, String].point(3).run
res64: (String, Int) = ("",3)

Writer に for 構文を使う 

LYAHFGG:

こうして Monad インスタンスができたので、Writer を do 記法で自由に扱えます。

例題を Scala で実装してみよう:

scala> def logNumber(x: Int): Writer[List[String], Int] =
         x.set(List("Got number: " + x.shows))
logNumber: (x: Int)scalaz.Writer[List[String],Int]

scala> def multWithLog: Writer[List[String], Int] = for {
         a <- logNumber(3)
         b <- logNumber(5)
       } yield a * b
multWithLog: scalaz.Writer[List[String],Int]

scala> multWithLog.run
res67: (List[String], Int) = (List(Got number: 3, Got number: 5),15)

プログラムにログを追加する 

以下が例題の gcd だ:

scala> :paste
// Entering paste mode (ctrl-D to finish)

def gcd(a: Int, b: Int): Writer[List[String], Int] =
  if (b == 0) for {
      _ <- List("Finished with " + a.shows).tell
    } yield a
  else
    List(a.shows + " mod " + b.shows + " = " + (a % b).shows).tell >>= { _ =>
      gcd(b, a % b)
    }

// Exiting paste mode, now interpreting.

gcd: (a: Int, b: Int)scalaz.Writer[List[String],Int]

scala> gcd(8, 3).run
res71: (List[String], Int) = (List(8 mod 3 = 2, 3 mod 2 = 1, 2 mod 1 = 0, Finished with 1),1)

非効率な List の構築 

LYAHFGG:

Writer モナドを使うときは、使うモナドに気をつけてください。リストを使うととても遅くなる場合があるからです。リストは mappend に ++ を使っていますが、++ を使ってリストの最後にものを追加する操作は、そのリストがとても長いと遅くなってしまいます。

主なコレクションの性能特性をまとめた表があるので見てみよう。不変コレクションで目立っているのが全ての演算を実質定数でこなす Vector だ。Vector は分岐度が 32 の木構造で、構造共有を行うことで高速な更新を実現している。

何故か Scalaz 7 は Vector の型クラスを import Scalaz._ に含めていない。手動で import する:

scala> import std.vector._
import std.vector._

scala> Monoid[Vector[String]]
res73: scalaz.Monoid[Vector[String]] = scalaz.std.IndexedSeqSubInstances$$anon$4@6f82f06f

Vector を使った gcd:

scala> :paste
// Entering paste mode (ctrl-D to finish)

def gcd(a: Int, b: Int): Writer[Vector[String], Int] =
  if (b == 0) for {
      _ <- Vector("Finished with " + a.shows).tell
    } yield a
  else for {
      result <- gcd(b, a % b)
      _ <- Vector(a.shows + " mod " + b.shows + " = " + (a % b).shows).tell
    } yield result

// Exiting paste mode, now interpreting.

gcd: (a: Int, b: Int)scalaz.Writer[Vector[String],Int]

scala> gcd(8, 3).run
res74: (Vector[String], Int) = (Vector(Finished with 1, 2 mod 1 = 0, 3 mod 2 = 1, 8 mod 3 = 2),1)

性能の比較 

本のように性能を比較するマイクロベンチマークを書いてみよう:

import std.vector._

def vectorFinalCountDown(x: Int): Writer[Vector[String], Unit] = {
  import annotation.tailrec
  @tailrec def doFinalCountDown(x: Int, w: Writer[Vector[String], Unit]): Writer[Vector[String], Unit] = x match {
    case 0 => w >>= { _ => Vector("0").tell }
    case x => doFinalCountDown(x - 1, w >>= { _ =>
      Vector(x.shows).tell
    })
  }
  val t0 = System.currentTimeMillis
  val r = doFinalCountDown(x, Vector[String]().tell)
  val t1 = System.currentTimeMillis
  r >>= { _ => Vector((t1 - t0).shows + " msec").tell }
}

def listFinalCountDown(x: Int): Writer[List[String], Unit] = {
  import annotation.tailrec
  @tailrec def doFinalCountDown(x: Int, w: Writer[List[String], Unit]): Writer[List[String], Unit] = x match {
    case 0 => w >>= { _ => List("0").tell }
    case x => doFinalCountDown(x - 1, w >>= { _ =>
      List(x.shows).tell
    })
  }
  val t0 = System.currentTimeMillis
  val r = doFinalCountDown(x, List[String]().tell)
  val t1 = System.currentTimeMillis
  r >>= { _ => List((t1 - t0).shows + " msec").tell }
}

以下のように実行できる:

scala> vectorFinalCountDown(10000).run
res18: (Vector[String], Unit) = (Vector(10000, 9999, 9998, 9997, 9996, 9995, 9994, 9993, 9992, 9991, 9990, 9989, 9988, 9987, 9986, 9985, 9984, ...

scala> res18._1.last
res19: String = 1206 msec

scala> listFinalCountDown(10000).run
res20: (List[String], Unit) = (List(10000, 9999, 9998, 9997, 9996, 9995, 9994, 9993, 9992, 9991, 9990, 9989, 9988, 9987, 9986, 9985, 9984, ...
scala> res20._1.last

res21: String = 2050 msec

List に倍近くの時間がかかっているのが分かる。