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関数型Pythonアンチパターン
鈴木佑京
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自己紹介
● 鈴木佑京（すずき うきょう）
● 株式会社ピコラボ所属プログラマ
○ 受託研究＆開発
■ 機械学習とか
● 元哲学者
○ 型付きλ計算とか継続とか
● Python好きだしよく使う
● 関数型プログラミング好き
○ Java8 StreamやC# LINQで触れる
○ 圏論とかHaskellとかよく知らない
○ 今Racket勉強中
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今日の構成
● 目標説明
○ 関数型だけどunPythonic にNO
○ 関数型だしPythonic にYES
● アンチパターンと対処法を3つ紹介
○ 長い式を連ねる
○ map/filterを使う
○ 内包/reduceを濫用する
● まとめ
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概要
● 「関数型」と「Pythonic」は直交する
● 「関数型だがunPythonic」なアンチパターンを紹介していく
関数型 not関数型
Pyth
onic
un
Pyth
onic
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関数型プログラミングって何
● 状態変化を排除
○ 状態によってコードの結果が変化することがない
■ バグが少ない
■ テストしやすい
○ 状態変化を追う必要がない
■ コードが読みやすい
● 高階関数の多用
○ 処理を自由に入れ替え、抽象化されたコードが書ける
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Pythonicって何
● Pythonの言語機能にマッチする
● Pythonのコミュニティの価値観によりマッチする
アンケート調査したわけでもなく、全く客観的なものではないので、根
本的にはお気持ちとして受け取ってください
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例題：
「数学専攻で、20代の生徒の
身長の平均を計算する」
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愚直にループ（Python）
heights = []
for s in students:
if s.major is not Major.Math:
continue
if s.age < 20:
continue
if s.age >= 30:
continue
heights.append(s.height)
average_height = mean(heights)
● 状態変化使ってる
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Python以外の言語における関数型（C#）
var average_height = students.Where(x => x.Major == Major.Math)
.Where(x => x.Age >= 20)
.Where(x => x.Age < 30)
.Select(x => x.Height)
.Average();
● 状態変化がない
● 高階関数を使っている
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Pythonに「直訳」
average_height = mean(
map(lambda x: x.height,
filter(lambda x: x.age < 30,
filter(lambda x: x.age >= 20,
filter(lambda x: x.major is Major.MATH,
students)))))
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関数型ではあるが
ぎこちなく、読みづらい
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こういうのを書かないための
アンチパターン
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アンチパターン その1：
長い式を連ねる
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やべえやつ再掲
average_height = mean(
map(lambda x: x.height,
filter(lambda x: x.age < 30,
filter(lambda x: x.age >= 20,
filter(lambda x: x.major is Major.MATH,
students)))))
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いくつか問題があるが、
とりあえず式が長すぎ
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関数型、式が長くなりがち
● 「返り値」で全てを表現するので、式を連ねやすい
● λ式によって式が複雑化しやすい
場合によっては一行でいろいろやりすぎて読みづらいことも
……
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Python、長い式に向かない
● パイプライン演算子（スレッディングマクロ）がない
○ g(f(x))を、x > f > gと書けるやつ
○ メソッドチェーンがあればいけるが、関数では使えない
● 「長い式」がそもそも書きづらい
○ PEP8：1行79字以内
○ 改行に特別な記法が必要
■ 改行したところでバックスラッシュ
■ 全体をカッコで囲う
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「長い式を書かせない」のがPython
……と考えたらどうか
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対処法：
式を区切り、名付ける
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式を区切り、名付ける
def is_20s(x):
return 20 <= x.age < 30
math = filter(lambda x: x.major is Major.MATH, students)
math_20s = filter(is_20s, math_students)
math_20s_heights = map(lambda x: x.height, math_students_20s)
average_height = mean(math_20s_heights)
● 冗長だが、ぎこちなさはない（？）
● それぞれの関数が「何をやったか」、注釈を付けることができる
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アンチパターン その2：
map/filterを使う
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map/filter：関数型コレクション処理
heights = list(map(lambda x: x.height, students))
even = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(40)))
● 関数型コレクション処理の代表的関数
○ Python以外の言語で関数型っぽく書くときよく使う
○ Python関係の文書でも関数型っぽい関数として紹介されることがある
■ 『Python ハッカーガイドブック』（2020邦訳版）
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Pythonicじゃない（断言）
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対処法：
内包表記を使う
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内包表記に書き換え
heights = list(map(lambda x: x.height, students))
even = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(40)))
↓
heights = [x.height for x in students]
even = [x for x in range(40) if x % 2 == 0]
● 状態変化はないため、依然関数型といっていい
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map/filter vs 内包表記
● 「下の方がPythonic」とよく言われる
○ lambdaなしで済む
○ 集合の内包表記に近い
○ for文のアナロジーで理解しやすい
● 下の方がちょっと速い（らしい）
○ https://stackoverflow.com/questions/1247486/list-comprehension-vs-map
● Guidoもmap/filter嫌ってた
○ https://www.artima.com/weblogs/viewpost.jsp?thread=98196
○ Python3で消したがってた
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郷に入ったら郷に従えってことで
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それでもmap/filterを使うとき
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partialと組み合わせられるのはmap/filterだけ
math_filter = partial(filter, lambda x: x.major is Major.Math)
tall_filter = partial(filter, lambda x: x.height > 100)
grade_map = partial(map, lambda x: x.grade)
height_map = partial(map, lambda x: x.height)
add2_map = partial(map, lambda x: x + 2)
result_0 = add2_map(height_map(tall_filter(students))
result_1 = grade_map(math_filter(tall_filter(students)))
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アンチパターン その3：
内包/reduceを乱用する
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内包、楽しくなりがち
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内包、楽しくなってくる
# 必修の教科書の値段を合計する
# 1000円以上の場合は大学から補助が出て
1000円になる
total_text_price = sum(
book.price if book.price < 1000 else 1000
for course in courses if course.mandatory
for book in course.textbooks if not i.have(book)
)
● ちょっとやりすぎ
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対処法：
ループを書き、隠蔽する
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ループを書いて、関数に状態変化を隠蔽
def total_price(courses, i):
result = 0
for course in courses:
if not course.mandatory:
continue
for book in course.textbooks:
if i.have(book):
continue
if book.price < 1000:
result += book.price
else:
result += 1000
return result
● ループを書いた方が読みやすい
● 状態変化は関数の中に隠蔽する
○ 関数の外から見れば状態変化してな
いので「外からは」関数型
■ 状態変化を考えなくて良い
■ 状態を外から触れない
○ 「中は」関数型じゃないが、短く端的な
らまあ別によいのでは
○ 参考：On Lisp 第3章
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reduceも楽しくなりがち
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functools.reduceとは
result = reduce(f, [a, b, c] , x)
x
a b c
f
f
f
acc = x
for e in [a, b, c]:
acc = f(acc, e)
result = acc
map/filterに並ぶ
関数型代表選手
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複数の関数を途中経過をロギングしつつ連続適用
fs = [math_filter, tall_filter, grade_map]
x = students
results = [x]
for f in fs:
x = f(x)
results.append(x)
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reduce、楽しくなってくる
results = reduce(lambda x, f: [*x, f(x[-1])],
fs, [students])
● 短くはなったが、微妙……
○ 慣れてないとかなり読みづらい
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ループを書き、隠蔽する
def logging_seq_apply(x, fs):
results = [x]
for f in fs:
x = f(x)
results.append(x)
return results
● 慣れてなくても読める
● これでも実質的には関数型。
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reduce vs ループ
● Guidoはreduceアンチ
○ https://www.artima.com/weblogs/viewpost.jsp?thread=98196
○ 組み込み→標準ライブラリに格下げ
● forがPythonic、と考えた方が統一的なスタイルなんじゃない？
○ map/filter < 内包
○ そもそも関数型じゃないPythonコードが世の中にたくさんある
● 情報を圧縮するより、冗長でも明示化、がPythonicなんじゃない？
○ 長い式 < 式を区切り、名付ける
○ explicit is better than implicit
○ 強制インデント
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相当単純なreduce以外は、
ループの方がいいのでは
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最初の例題再掲
average_height = mean(
map(lambda x: x.height,
filter(lambda x: x.age < 30,
filter(lambda x: x.age >= 20,
filter(lambda x: x.major is Major.MATH,
students)))))
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書き換え案1：区切り、名付ける+内包を使う
def is_20s(x):
return 20 <= x.age < 30
math = (s for s in students if s.major is Major.MATH)
math_20s = (s for s in students if is_20s(s))
average_height = mean(s.heights for s in math_20s)
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書き換え案２：ループを書き、隠蔽する
def average_height(students):
heights = []
for s in students:
if s.major is not Major.Math:
continue
if not is_20s(s):
continue
heights.append(s.height)
return mean(heights)
● ループを関数に括り出した
だけ
● それでも関数型！
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まとめ
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紹介したアンチパターンまとめ
● 長い式を連ねる
○ →式を区切り、名付ける
● map/filterを使う
○ →内包表記を使う
● 内包/reduceを乱用する
○ →ループを書き、隠蔽する
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根拠にした原則
● Pythonicさについて
○ 長い式を書かせないのがPythonic
○ 圧縮するより、冗長でも明示化がPythonic
○ できるだけforで書くのがPythonic
● 関数型について
○ たとえ状態変化があっても、関数に隠蔽できれば実質関数型
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絶対的なものではないので
チーム内で統一が取れれば
別の方針でもいいと思います
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良いコードとは何か
考えるきっかけになれば
よかったです
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ちょっと脱線して
内包TIPSを一つ
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いろんな内包
# list
even = [i for i in range(30) if i % 2 == 0]
# dict
str_int = {str(i): i for i in range(30)}
# set
friends = {f for c in children for f in c.friends}
# gen
even_gen = (i for i in range(30) if i % 2 == 0)
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オレオレ内包
class MyCollection(Sequence):
def __init__(self, _iter: Iterable):
self._list = list(_iter)
# ...
my_math = MyCollection(x for x in students if x.major is Major.MATH)
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アンチパターン その4:
クロージャを濫用する
＆
対処法：
オブジェクトと使い分ける
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クロージャ+高階関数
def major_is(major):
# 下がクロージャ
def _ret(student):
return student.major is major
return _ret
● ランタイムに処理を生成することができる
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クロージャ≒オブジェクト
class MajorCheck:
def __init__(self, major):
self.major == major
def __call__(self, student):
return student.major is self.major
● 以下のような等価な書き換えが可能
○ クロージャ→オブジェクト
○ 高階関数→クラス
● __call__を使えばオブジェクトを直接呼び出せる
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クロージャとオブジェクトの使い分け
● クロージャの方がずっとすっきり書ける
● オブジェクトに慣れてる人の方がチームに多ければオブジェクトを使う理由
になる
○ Pythonic、とまでは言えないか……
● 状態変化を含む場合はオブジェクトを使うべき
○ 関数が状態変化を起こすのは予想しづらい
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極めて単純なケース以外は
オブジェクトの方が
いいのでは？