入門 関数型-ish プログラミング on Ruby

名古屋Ruby会議04に登壇したときの発表資料です。

大須演芸場の高座に登っての発表ということで、落語を意識した構成になっています。

初歩的な関数型プログラミングをRubyで実演する、入門向けの内容です。 「関数型プログラミングとはなにか」「Rubyで関数型プログラミングに使える道具」といった部分にもスライドを割いています。

この発表内容を作るまでの舞台裏をブログにまとめました。

Transcript

1. ⼊⾨ 関数型-ish プログラミング on Ruby ⽚⽉亭 黒曜 (@kokuyouwind)
2. $ whoami 森 俊介 / 黒曜 @kokuyouwind 株式会社Misoca ⼀応Ruby エンジニア 最近はTerraform とかDocker を よく触っている
3. ⽚⽉亭
4. ⽚⽉( へんげつ)= 弦⽉
5. ⽚⽉亭( へんげつてい) ？
6. ⽚⽉⾒( かたつきみ) 中秋の名⽉( ⼋⽉⼗五夜) と、 ⾖名⽉( 九⽉⼗三夜) の ⽚⽅だけ⾒ること
7. ⽚⽉亭( かたつきてい)
8. ⽚⽉亭( かたつきてい) け
9. 型付けてぇ！！！
10. 本⽇のお題 関数型プログラミングとは Ruby の「関数」っぽいものの話 Ruby で「関数型プログラミング」っぽく 書くとどうなるか まとめ
11. 本⽇のお題 関数型プログラミングとは Ruby の「関数」っぽいものの整理 Ruby で「関数型プログラミング」っぽく 書くとどうなるか まとめ
12. ⼊⾨ 関数型-ish プログラミング on Ruby ⽚⽉亭 黒曜 (@kokuyouwind)
13. 🔥
14. ※ 個⼈の⾒解です
15. 関数型プログラミング ⼊⼒と出⼒の対応を定義する「関数」と、 それに基づく変換処理を⾏う「関数適⽤」とを 基本単位とするプログラミングパラダイム 3 incr 4 sqrt 2
16. 関数型プログラミング 「関数」⾃体も、 「関数」の⼊⼒や出⼒になったり、 変数に束縛したりできる ( 第⼀級関数) [1, 4, 9] sqrt map [1, 2, 3]
17. ちなみに 関数型プログラミング Functional Programing 型システム Type System ⽇本語だと「型」が⼊るが、 型システムとは関係ない
18. ⼊⾨ 関数型-ish プログラミング on Ruby ⽚⽉亭 黒曜 (@kokuyouwind)
19. ish = 〜のような、〜っぽい
20. Ruby に「関数」はない https://docs.ruby-lang.org/ja/latest/doc/index.html
21. 関数「っぽいもの」はある
22. 関数「っぽいもの」を使った プログラミングの話
23. 本⽇のお題 関数型プログラミングとは Ruby の「関数」っぽいものの話 Ruby で「関数型プログラミング」っぽく 書くとどうなるか まとめ
24. Ruby 「レシーバ」オブジェクトに対する 「メソッド呼び出し」が 処理の基本単位 -1 abs 1
25. 関数との違い 関数は変数に束縛して、後から適⽤できる オブジェクトは変数に束縛できるが、 メソッド呼び出しするには名前が必要 let abs2 = abs abs2(-2) (* => 2 *) 1 2 abs2 = Math.abs # Error!!! abs2 = Math abs2.abs(-2) # ⼤事なことなので2 回(ry 1 2 3 4 5
26. 関数っぽいものを作る際の問題点 関数適⽤→ 関数+ 引数 function(arg1, arg2, ...) メソッド呼び出し→ レシーバ+ メソッド+ 引数 receiver.method(arg1, arg2, ...) そもそも要素の数があわない！
27. 解1. レシーバを固定 モジュール関数 Math.sqrt(4) ⾃身のメソッド呼び出し [self.]private_method(1,2,3) レシーバを意識せず、⼊⼒と出⼒にフォーカスできる このままだと結局持ち運びはできない
28. 解2. メソッド名を固定 Proc, Lambda proc { | n | n * n }.call(2) lambda { | n | n * n }.call(2) Method Math.method(:sqrt).call(4) オブジェクトなので受け渡せる！
29. 関数絡みの糖⾐構⽂ call proc.() proc[] lambda ->(x, y) { x + y } Method Math.:sqrt (Ruby 2.7 から導⼊)
30. 関数絡みのメソッド カリー化 add = ->(x, y) { x + y }.curry # 引数を分けて適⽤できる add.(2).(3) # => 5 # 引数を⼀部だけ適⽤して使い回せる # ( 部分適⽤) add10 = add.(10) add10.(5) # => 15 add10.(100) #=> 110 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
31. 関数絡みのメソッド カリー化 add = ->(x, y) { x + y }.curry # なぜか元と同じ呼び⽅もできる add.(2, 3) # => 5 # なぜか空call を何回も呼べる add.().().(2).().().(3) # => 5 1 2 3 4 5 6 7
32. 関数絡みのメソッド 関数合成(Ruby 2.6) Math.:asin << Math.:sin Math.:acos >> Math.:cos double = ->(x) { x * 2 } add10 = ->(x) { x + 10 } # 2 倍してから10 を⾜す double_then_add_10 = double >> add1 # (1 * 2) + 10 = 12 double_then_add_10.(1) 1 2 3 4 5 6 7
33. 関数絡みのメソッド 関数合成(Ruby 2.6) Math.:asin << Math.:sin Math.:acos >> Math.:cos double = ->(x) { x * 2 } add10 = ->(x) { x + 10 } # 10 を⾜してから2 倍する double_after_add_10 = double << add # (1 + 10) * 2 = 22 double_after_add_10.(1) 1 2 3 4 5 6 7
34. 本⽇のお題 関数型プログラミングとは Ruby の「関数」っぽいものの話 Ruby で「関数型プログラミング」っぽく 書くとどうなるか まとめ
35. ニュートン法 関数の出⼒を0 にするような⼊⼒( の近似) を求めるアルゴリズム 適当な初期値から初めて、接線とx 軸の交点を次の近似値にする x = n+1 x − n f (x ) ′ n f(x ) n
36. 微分 2 点近似で求める f (x ) ≃ ′ 0 2h f(x +h)−f(x −h) 0 0 x0 x0-h x0+h f(x0-h) f(x0+h)
37. 微分 f (x ) ≃ ′ 0 2h f(x +h)−f(x −h) 0 0 h = 1e-5 d = ->(f, x) { (f.(x + h) - f.(x - h)) / (2 }.curry 1 2 3 4
38. 微分 f = ->(x) { x * x - 2 * x + 1 } # d は関数を受け取って、1 次微分を返す関数 df = d.(f) # f' = 2x - 2 p df.(0) # => -1.9999999999964488 p df.(1) # => 0.0 1 2 3 4 5 6 7 8
39. ニュートン法 x = n+1 x − n f (x ) ′ n f(x ) n # 次の近似値を求める newton_step = ->(f, x0) { x0 - f.(x0) / d.(f).(0) }.curry # fix(f, x) は、収束するまでf の適⽤を繰り返す nearly = ->(x, y) { (x - y).abs < 1e-6 fix = ->(f, x) { nearly.(x, f.(x)) ? x : fix.(f, f.(x }.curry 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
40. ニュートン法 # ニュートン法は、「次の近似値を求める」操作を # 収束するまで繰り返す newton = ->(f) { fix.(newton_step.(f)) # 例: 次の関数が0 になる点を求める f = ->(x) { x*x - 2*x + 1 } # f(1) = 0 p newton.(f).(0) # => 0.9985865949537768 1 2 3 4 5 6 7 8 9
41. 油断するとcall stack 死 # 収束のしきい値を 1e-6 から 1e-10 にしてみ nearly = ->(x, y) { (x - y).abs < 1e-1 fix = ->(f, x) { nearly.(x, f.(x)) ? x : fix.(f, f.(x }.curry newton = ->(f) { fix.(newton_step.(f)) f = ->(x) { x*x - 2*x + 1 } # => stack level too deep (SystemStack p newton.(f).(0) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
42. 数学以外の例
43. Web リクエスト パラメタのHash からモデルを作って検証 問題なければ保存する Model = Struct.new( :name, keyword_init: true ) validate = ->(model) { raise if model.name == '' } save = ->(model) { p model } 1 2 3 4 5 6 7 8
44. Web リクエスト とりあえず素直に作ってみる request = ->(params) do model = Model.new(params) validate.(model) save.(model) rescue p :ng end # => #<struct Model name="test"> request.(name: 'test') # => :ng request.(name: '') 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
45. Web リクエスト 関数合成にしてみる validate = ->(model) { raise if model.name == ''; model } request = ->(params) do (Model.:new >> validate >> save).(params) rescue p :ng end # => #<struct Model name="test"> request.(name: 'test') request.(name: '') # => :ng 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
46. Web リクエスト 検証の成功/ 失敗を戻り値で表してみる Succ = Struct.new(:model) Fail = Struct.new(:message) validate = ->(model) { model.name == '' ? Fail.new(:not_valid) : Succ.new(model) } 1 2 3 4 5 6 7 8
47. Web リクエスト save にはSucc かFail が渡ってくるので、 パターンマッチ(Ruby 2.7) で値を取り出す save = ->(maybe_model) { case maybe_model in Succ(model); p model in Fail(message); p message end } 1 2 3 4 5 6
48. Web リクエスト request が関数合成だけでできる！ すごい！ request = Model.:new >> validate >> s request.(name: 'test') # => <struct Model name="test"> request.(name: '') # => :not_valid 1 2 3 4 5
49. Web リクエスト Validate とSave をcall で呼べるオブジェクトにする class Validate def self.call(model) model.name == '' ? Fail.new(:not_valid) : Succ.new(mod end end class Save def self.call(maybe_model) case maybe_model in Succ(model); p model in Fail(message); p message end end end request = Model.:new >> Validate >> Save 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
50. 本⽇のお題 関数型プログラミングとは Ruby の「関数」っぽいものの話 Ruby で「関数型プログラミング」っぽく 書くとどうなるか まとめ
51. わかったこと Ruby で無理に関数型プログラミングは しなくてよいのでは？？？ 素直に関数型プログラミング⾔語を使おう 流儀を知ってると応⽤できることがある map とかreduce とかは関数を渡すのに近い 「操作の合成」の概念があると簡潔になる
52. わかったこと2 Lambda は広域で束縛しにくい 定数に束縛はできるが、⾒た⽬が微妙 def に⼊れると毎回⽣成される call を持ったオブジェクトを作って>> で 合成するのは⾯⽩そう パターンマッチ便利 関数合成やcurry を繰り返すと型が⾏⽅不明
53. 関数型プログラミングするなら 型付けてぇ