Juliaってどんなことができるの？ for JuliaTokai #16

JuliaTokai #16 LT資料

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1. Julia って
   どんなことができるの？
   2023/10/01 JuliaTokai #16
   antimon2（後藤 俊介）
   

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2. お品書き
   ● お前誰よ？
   ● Julia本 発刊から半年が経ちました
   ● 簡単な Julia の紹介
   ● Julia でできること?
   

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3. お前誰よ？
   

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4. 自己紹介
   ● 名前：後藤 俊介
   ● 所属：有限会社 来栖川電算
   ● コミュニティ：🌟機械学習名古屋, 🌟JuliaTokai,
   ⭐Python東海, ⭐Ruby東海, ⭐jl.dev, …
   ● 言語：Julia, Python, Ruby, …
   ● SNS等：　　　　　　　　　　　　　　　　　　（@antimon2）
   ● SNS等(2)：　　　　　　（@antimon2.jl）
   ● 著書：実践Julia入門
   

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5. https://www.kurusugawa.jp
   

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6. https://twitter.com/antimon2/status/1635765451220459520
   

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7. Julia本 発刊から半年が経ちました
   

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8. https://www.amazon.co.jp/o/ASIN/4297133504
   

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9. https://www.amazon.co.jp/product-reviews/4297133504/ref=c
   m_cr_dp_d_show_all_btm?ie=UTF8&reviewerType=all_reviews
   

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10. 半年で変わったこと、イベント
    

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11. 研究集会に呼ばれた
    ● 2023/07/10-12
    ● Juliaチュートリアル講演
    2コマ担当
    ● アーカイブ（動画）：
    ○ 型と多重ディスパッチ
    ○ スレッド並列の基礎
    https://joint.imi.kyushu-u.ac.jp/post-9030/
    

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12. Juliaの仕事（10月～）
    ● 会社に案件打診
    ● 10月から開始
    ● ※詳細割愛
    

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13. 印税
    ● 2023/06 最初の振込
    ○ 最低保証部数分
    ○ ＋電子版の売上分
    ● ※詳細割愛
    

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14. 簡単な
    Juliaの紹介
    

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16. Julia とは？(1)
    ● The Julia Language
    ● 最新 v1.9.3（2023/08/24）
    ○ LTS：v1.6.7（2022/07/19）
    ○ 次期：v1.10.0-β2（2023/08/17）
    ● 科学技術計算に強い！
    ● 動作が速い！（LLVM JIT コンパイル）
    

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17. Julia とは？(2)
    ● Rのように中身がぐちゃぐちゃでなく、
    ● Rubyのように遅くなく、
    ● Lispのように原始的またはエレファントでなく、
    ● Prologのように変態的なところはなく、
    ● Javaのように硬すぎることはなく、
    ● Haskellのように抽象的すぎない
    ほどよい言語である
    引用元：http://www.slideshare.net/Nikoriks/julia-28059489/8
    

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18. Julia とは？(3)
    ● C のように高速だけど、
    Ruby のようなダイナミズムを併せ持っている
    ● Lisp のような真のマクロを持ちながら、
    MATLAB のような直感的な数式表現もできる
    ● Python のように総合的なプログラミングができて、
    R のように統計処理も得意で、
    Perl のように文字列処理もできて、
    MATLAB のように線形代数もできて、
    shell のように複数のプログラムを組み合わせることもできる
    ● 超初心者にも習得は容易でありながら、
    ハッカーの満足にも応えられる
    ● インタラクティブな動作環境もあって、コンパイルもできる
    （Why We Created Julia から抜粋・私訳）
    

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19. 要するに
    ● 動的言語なのに速い！
    ● 文法も覚えやすい！
    ● 数値計算に強い！
    

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20. Julia の主な特徴
    ● 多重ディスパッチ
    ● 動的型システム
    ● 並行・並列処理、コルーチン
    ● 組込パッケージマネージャ
    

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21. Julia でできること？
    

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22. なんでもできる！
    大抵のプログラミング言語でできることなら。（当たり前）
    その気になれば（だから当たり前）
    

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23. Juliaでできること（よくある答え）
    ● 数値計算
    ○ 数値線形代数、非線形方程式の求解、数値積分、常微分方程式、最適化問題、etc…
    ● データ解析
    ○ 統計、検定、データ操作、データプロット、時系列解析、etc…
    ● 機械学習
    ○ パターン認識、分析・予測、最適化、生成（LLM）、etc…
    ↑
    ● これらは実践Julia入門でも簡単に紹介しているしググればいくらでも情報出て
    くる（ようになってきた（ので今さら（なので割愛
    

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24. 観点を絞って…
    

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25. Julia は
    大規模プログラミングに
    耐えうるか？
    

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26. 例：SOLID原則
    

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27. SOLID原則(1)
    ● （主にオブジェクト指向開発における）柔軟で保守性の
    高い設計のための5原則。
    ● 参照： https://ja.wikipedia.org/wiki/SOLID
    

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28. SOLID原則(2)
    ● S: 単一責任の原則 (Single-Responsibility Principle)
    ● O: オープン・クローズドの原則（Open/Closed Principle）
    ● L: リスコフの置換原則（Liskov Substitution Principle）
    ● I: インターフェース分離の原則 (Interface Segregation Principle)
    ● D: 依存性逆転の原則（Dependency Inversion Principle）
    

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29. SOLID原則(2)
    ● S: 単一責任の原則 (Single-Responsibility Principle)
    ● O: オープン・クローズドの原則（Open/Closed Principle）
    ● L: リスコフの置換原則（Liskov Substitution Principle）
    ● I: インターフェース分離の原則 (Interface Segregation Principle)
    ● D: 依存性逆転の原則（Dependency Inversion Principle）
    

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30. オープン・クローズドの原則（Open/Closed Principle）
    ● software entities (classes, modules, functions, etc.) should
    be open for extension, but closed for modification.
    ● （参考訳：ソフトウェアの実体（クラス、モジュール、関数など）は、拡張に対して開
    かれているべきであり、修正に対して閉じていなければならない）
    ↓
    ● 意訳：機能拡張が必要な場合に、既存のコードには修正を加えず
    に新しくコードを追加するだけで対応できるべきである
    

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31. オープン・クローズドの原則（for Julia）(1)
    型システムと多重ディスパッチがすべて解決！
    ● 新しい型に既存の振る舞い（関数）を適用させたい場合、その関数に新しい型を
    受け取るメソッドを追加（多重定義）して振る舞いを定義するだけでOK。
    ● 既存の型に新しい振る舞い（関数）を適用させたい場合、その関数に既存の型を
    受け取るメソッドを追加（多重定義）して振る舞いを定義するだけでOK。
    ● いずれにせよ「新しいコードを追加」することで機能の拡張が可能。
    （＝既存のコードの修正不要（な状況に簡単にできる））
    

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32. オープン・クローズドの原則（for Julia）(2)
    具体例：
    ● Base.show() 関数
    （文字列化時や REPL
    での表示など）
    ● を、ユーザ定義型に適
    用する例→
    julia> @kwdef struct 犬
    鳴き声::String = "わん"
    end
    犬
    julia> dog1 = 犬(鳴き声="にゃー")
    犬("にゃー") # `Base.show()` を多重定義していない場合のデフォルト表示
    julia> # `Base.show()` を多重定義して機能拡張
    Base.show(io::IO, dog::犬) =
    print(io, "これは", '"', dog.鳴き声, '"', "と鳴く犬です。")
    julia> dog1
    これは"にゃー"と鳴く犬です。 # `Base.show()` を多重定義している場合の表示
    

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33. オープン・クローズドの原則（for Julia）(3)
    具体例：
    ● 鳴く() 関数を定義
    ● Julia 標準の型にも
    適用する例→
    julia> 鳴く(dog::犬) = dog.鳴き声
    鳴く (generic function with 1 method)
    julia> 鳴く(dog1)
    "にゃー"
    julia> 鳴く(::AbstractVector) = "きゅー"
    鳴く (generic function with 2 methods)
    julia> 鳴く(1:10)
    "きゅー"
    julia> 鳴く([1 2; 3 4]) # 行列は鳴かない（定義されていなければエラーになる）
    ERROR: MethodError: no method matching 鳴く(::Matrix{Int64})
    # : 《以下略》
    

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34. インターフェース分離の原則 (Interface Segregation Principle)
    ● Many client-specific interfaces are better than one
    general-purpose interface.
    ● （参考訳：汎用なインターフェースが一つあるよりも、各クライアントに特化したイ
    ンターフェースがたくさんあった方がよい）
    ↓
    ● 意訳：不要なメソッドが存在する状況を作るな！
    

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35. インターフェース分離の原則 (for Julia)(1)
    そもそも…
    ● Julia には 継承はない！
    ● Julia には インターフェースもない！
    ○ 言語仕様としてのMix-inやトレイトもないが、型システムと多重ディ
    スパッチを利用した Holyトレイト というトリックは存在
    ● Julia の関数は 総称関数（Generic Function） と言い、これ
    がそもそも抽象メソッドやインターフェースの役割
    ○ 振る舞い（関数）は（特定の）型に依存しない！（重要）
    ○ シグニチャにより呼び出される各実体を メソッド と呼ぶ
    

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36. インターフェース分離の原則 (for Julia)(2)
    結局 Julia の場合…
    ● まず「関数」を宣言し、役割を与える。
    ● 必要な「型」（の組合せ（＝シグニチャ））にだけその関数を
    適用できるように、関数を定義（多重定義）する。
    （基本はこれでOK!）
    ● いくつかの型に共通の振る舞い（共通実装）を与えたいな
    ら、Holyトレイト の仕組みを活用する。
    

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37. インターフェース分離の原則 (for Julia)(3)
    具体例：
    ● 桜 型と 花の色() 関
    数を定義
    ● Julia 標準の型にも
    適用する例
    ● かつ、不要な型には適
    用しない例
    julia> @kwdef struct 桜
    色::String = "桜色"
    end
    桜
    julia> 花の色(blossom::桜) = blossom.色
    花の色 (generic function with 1 method)
    julia> 淡墨桜 = 桜(色="薄墨色");
    julia> 花の色(淡墨桜)
    "薄墨色"
    julia> 鳴く(淡墨桜) # 桜は鳴かない（定義されていなければエラーになる）
    ERROR: MethodError: no method matching 鳴く(::桜)
    # : 《略》
    julia> 花の色(犬()) # 犬は花が咲かない（同様のエラー）
    ERROR: MethodError: no method matching 花の色(::犬)
    # : 《略》
    

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38. インターフェース分離の原則 (for Julia)(4)
    Holyトレイトとは…
    実践Julia入門 p.331- を参照（見てね）
    

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39. SOLID原則(3)
    他の原則について…
    ● 単一責任の原則（S): 型の定義分け。設計だけの問題。
    ● リスコフの置換原則（L): ある意味当たり前、ある意味「継承のな
    い Julia には当てはまらない」
    ● 依存性逆転の原則（D): 関数による抽象化と、それを利用した依
    存性注入（DI）が可能なので普通にできる（要設計スキル）
    

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40. 例：デザインパターン
    

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41. デザインパターン(1)
    ● プログラムの設計ノウハウを再利用しやすいようにカタ
    ログ化したもの
    ● GoFの（オブジェクト指向における）23のデザインパ
    ターンが有名
    ● マルチスレッドのデザインパターンも存在
    ● 参照： https://ja.wikipedia.org/wiki/デザインパ
    ターン_(ソフトウェア)
    

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42. デザインパターン(2)
    Julia 標準に組み込み or よく利用されるデザインパターン…
    ● Factory Method パターン
    ● Singleton パターン
    ● Iterator パターン
    ● Strategy パターン
    ● Producer-Consumer パターン
    

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43. Factory Method パターン　（for Julia）
    ● 抽象型に外部コンスト
    ラクタ（のような関数）
    を定義して、引数に応
    じて派生型のインスタ
    ンスを生成
    ● Holyトレイトのトレイ
    ト型を生成する目的
    で多用されている
    julia> subtypes(Base.IteratorSize)
    4-element Vector{Any}:
    Base.HasLength
    Base.HasShape
    Base.IsInfinite
    Base.SizeUnknown
    julia> Base.IteratorSize(typeof([1 2;3 4])) # Matrix{Int64}
    Base.HasShape{2}()
    julia> Base.IteratorSize(Base.EachLine)
    Base.SizeUnknown()
    

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44. Singleton パターン　（for Julia）
    ● フィールドのない
    struct は
    Singleton Type と
    なりインスタンスは1
    つしか生成されない
    ● Julia 標準では、π（を
    初めとする定数）、
    nothing、missing
    などがシングルトン
    ● 拙著「4-6-4. シング
    ルトン型」等参照
    julia> struct SampleSingleton end
    julia> sngltn1 = SampleSingleton()
    SampleSingleton()
    julia> sngltn2 = SampleSingleton()
    SampleSingleton()
    julia> sngltn1 === sngltn2 # オブジェクトレベルで同一
    true
    

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45. Iterator パターン　（for Julia）
    ● コレクションの要素を
    列挙する仕組み
    ● Julia ではイテレータ
    オブジェクトを作るの
    ではなく、「次の値と
    『状態オブジェクト』を
    返す関数」への定義追
    加（多重定義）という
    かたちで実装される
    ● 拙著「第6章 イテレー
    ション」等参照
    julia> iterate([31, 41, 59, 26, 53])
    (31, 2)
    julia> iterate([31, 41, 59, 26, 53], 2)
    (41, 3)
    julia> iterate([31, 41, 59, 26, 53], 5)
    (53, 6)
    julia> iterate([31, 41, 59, 26, 53], 6) === nothing
    true
    # ↑列挙終了は「戻り値が `nothing` かどうか」で判定
    

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46. Strategy パターン　（for Julia）
    ● 多重ディスパッチ（ポ
    リモーフィズム）を利
    用して、引数の違いで
    異なるアルゴリズムを
    選択出来る
    ● sort() の alg=～
    キーワード引数指定
    で内部でstrategyパ
    ターンを適用
    julia> nums = [31, 41, 59, 26, 53, 58, 97, 93];
    julia> sort(nums) # デフォルトソートアルゴリズム利用
    #> [26, 31, 41, 53, 58, 59, 93, 97]
    julia> sort(nums; alg=QuickSort) # クイックソート
    #> [26, 31, 41, 53, 58, 59, 93, 97]
    julia> sort(nums; alg=MergeSort) # マージソート
    #> [26, 31, 41, 53, 58, 59, 93, 97]
    

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47. Producer-Consumer パターン　（for Julia）
    ● データの 生成 と 消
    費 を非同期で行う
    （並行・並列処理のパ
    ターン）
    ● Julia では Channel
    で実現される
    ● 拙著「9-1. タスクと
    チャネル」等参照
    julia> function collatz_channel(n)
    Channel{Int}() do chnl
    put!(chnl, n)
    while n != 1
    n = iseven(n) ? n ÷ 2 : 3n + 1
    put!(chnl, n)
    end
    end
    end
    collatz_channel (generic function with 1 method)
    julia> collect(collatz_channel(27))
    112-element Vector{Int64}:
    27
    82
    ⋮
    2
    1
    

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48. デザインパターン(3)
    Julia で簡単に応用可能なパターン…
    ● Template Method パターン（？）
    

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49. Template Method パターン　（for Julia）
    ● （先述の通り）Julia
    の関数はそもそも抽
    象メソッドのような
    ものなので、それを
    そのまま利用すれば
    OK
    ● 例：実践Julia入門
    第5章 多重ディス
    パッチ「5-2-3. 実
    例」など参照
    abstract type AbstractTime end
    function gethour end # ←コレ
    function getminute end # ←コレ
    function getsecond end # ←コレ
    function Base.show(io::IO, time::AbstractTime)
    print(io,
    string(gethour(time), pad=2), # ←ココ
    ':',
    string(getminute(time), pad=2), # ←ココ
    ':',
    string(getsecond(time), pad=2)) # ←ココ
    end
    struct MyTime <: AbstractTime
    hour::Int
    minute::Int
    second::Int
    end
    gethour(time::MyTime) = time.hour
    getminute(time::MyTime) = time.minute
    getsecond(time::MyTime) = time.second
    struct MyTime2 <: AbstractTime
    seconds::Int
    end
    gethour(time::MyTime2) = time.seconds ÷ 3600
    getminute(time::MyTime2) = time.seconds ÷ 60 % 60
    getsecond(time::MyTime2) = time.seconds % 60
    

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50. 他の原則、
    デザインパターン等
    ● この本が詳しい
    （電子/ペーパー
    バック、Kindle
    版あり）
    https://www.packtpub.com/product/hands-on-design-p
    atterns-and-best-practices-with-julia/9781838648817
    

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51. 結論
    

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52. 結論
    ● Julia でも普通に大規模開発（複数人で共同開発と
    か）できるよ
    ● 原則とか設計（デザインパターン）とかは少し学習が
    必要かも
    ● Julia 怖くないよ！
    ● Julia 楽しいよ！
    

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53. 参考
    

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54. 参考文献・リンク等
    ● 実践Julia入門（拙著）
    ● Hands-On Design Patterns and Best Practices with
    Julia（さっき紹介したヤツ、洋書）
    ● 研鑽Rubyプログラミング（後半のネタを思いついたきっかけの
    本、訳書、原著：Polished Ruby Programming）
    ● julialang.org（Julia 本家サイト）
    

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55. ご清聴ありがとうございます。
    

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