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Clojure のスレッディングマクロっぽいものを Ruby で実装してみた話についてesm LT 2016/10/07

Clojure のスレッディングマクロっぽいものを Ruby で実装してみた話について

自己紹介▸ 久納工▸ 2006 年入社▸ IT サービス事業部

Clojure▸ Clojure ( 発音は /'klouʒər/[2], クロージャー ) はプログラミング言語であり、 LISP 系の言語の方言の一つである。関数型プログラミングのプログラミングスタイルでのインタラクティブな開発を支援し、マルチスレッドプログラムの開発を容易化する汎用言語である。 Clojure 言語のプログラムは Java 仮想マシンと Microsoft .NET 共通言語ランタイムで動作する。 Clojure 言語は「データとしてのプログラムコード」 ( 英語 : 「 code as data 」 ) という思想で設計されており、洗練されたマクロ機構を持つ。

Wikipedia より

Clojure▸ Clojure ( 発音は /'klouʒər/[2], クロージャー ) はプログラミング言語であり、 LISP 系の言語の方言の一つである。関数型プログラミングのプログラミングスタイルでのインタラクティブな開発を支援し、マルチスレッドプログラムの開発を容易化する汎用言語である。 Clojure 言語のプログラムは Java 仮想マシンと Microsoft .NET 共通言語ランタイムで動作する。 Clojure 言語は「データとしてのプログラムコード」 ( 英語 : 「 code as data 」 ) という思想で設計されており、洗練されたマクロ機構を持つ。

Wikipedia より

スレッディングマクロとはClojure の S 式だと(reduce + 100 (map #(* %1 2) (filter even? [1 2 3 4])))

スレッディングマクロとはClojure の S 式だと(reduce + 100 (map #(* %1 2) (filter even? [1 2 3 4]))) こう実行されて

スレッディングマクロとはClojure の S 式だと(reduce + 100 (map #(* %1 2) (filter even? [1 2 3 4])));;=> 112

こうなる

スレッディングマクロとはスレッディングマクロだと(->> [1 2 3 4] (filter even?) (map #(* %1 2)) (reduce + 100))

こう実行されて

スレッディングマクロとはスレッディングマクロだと(->> [1 2 3 4] (filter even?) (map #(* %1 2)) (reduce + 100));;=> 112

こうなる

スレッディングマクロの利点スレッディングマクロ(->> [1 2 3 4] (filter even?) (map #(* %1 2)) (reduce + 100))

S 式のみ(reduce + 100 (map #(* %1 2) (filter even? [1 2 3 4])))

スレッディングマクロの利点スレッディングマクロ(->> [1 2 3 4] (filter even?) (map #(* %1 2)) (reduce + 100))

スレッディングマクロを使うと評価の時系列順に上から読むことが出来る

他にもあるスレッディングマクロの利点Clojure の S 式だと(reduce + 100 (map #(* %1 2) (filter even? [1 2 3 4])))

他にもあるスレッディングマクロの利点Clojure の S 式だと(reduce + 100..(map #(* %1 2)....(filter even?......[1 2 3 4])))

インデントはこうなる

他にもあるスレッディングマクロの利点スレッディングマクロだと(->> [1 2 3 4] (filter even?) (map #(* %1 2)) (reduce + 100))

他にもあるスレッディングマクロの利点スレッディングマクロだと(->>..[1 2 3 4]..(filter even?)..(map #(* %1 2))..(reduce + 100))

インデントはこうなる

他にもあるスレッディングマクロの利点スレッディングマクロ(->> [1 2 3 4] (filter even?) (map #(* %1 2)) (reduce + 100))

他にもあるスレッディングマクロの利点スレッディングマクロ(->>..[1 2 3 4]..(filter even?)..(map #(* %1 2))..(reduce + 100))

S 式のみ(reduce + 100..(map #(* %1 2)....(filter even?......[1 2 3 4])))

コードのインデントが深くならない

スレッディングマクロの利点

他にも有るけど割愛

Clojure のスレッディングマクロっぽいものを Ruby で実装してみた話についてesm LT 2016/10/07

第二部

esm LT 2016/10/07

Ruby のラムダ式で S 式相当の処理を書くと…

Ruby のラムダ式で S 式相当の処理を書くと…-> (collection) { collection.reduce(100, :+) }. call(-> (collection) { collection.map {|e| e * 2 } }. call(-> (collection) { collection.select(&:even?) }. call([1, 2, 3, 4])))

これをスレッディングマクロっぽく書けるようにする

基本のアイディア[ -> (collection) { collection.select(&:even?) }, -> (collection) { collection.map {|e| e * 2 } }, -> (collection) { collection.reduce(100, :+) }].reduce([1, 2, 3, 4]) { |acc, proc| proc.call(acc)}

Proc の配列に対して

reduce して、処理結果に順々に適用する

基本のアイディア[ -> (collection) { collection.select(&:even?) }, -> (collection) { collection.map {|e| e * 2 } }, -> (collection) { collection.reduce(100, :+) }].reduce([1, 2, 3, 4]) { |acc, proc| proc.call(acc)}=> 112

reduce して、処理結果に順々に適用する

とりあえずここまで実装してみるdef thread_last(*procs) procs[1..-1].reduce(procs.first) {|acc, proc| proc.call acc }end

thread_last( [1,2,3,4], -> (collection) { collection.select(&:even?) }, -> (collection) { collection.map {|e| e * 2 } }, -> (collection) { collection.reduce(100, :+) })

=> 112

=> 112 出来た！

こんなときはどうする？[ -> (collection) { collection.select(&:even?) }, -> (n, collection) { collection.map {|e| e * n } }, -> (collection) { collection.reduce(100, :+) }].reduce([1, 2, 3, 4]) { |acc, proc| proc.call(acc)}

こんなときはどうする？[ -> (collection) { collection.select(&:even?) }, -> (n, collection) { collection.map {|e| e * n } }, -> (collection) { collection.reduce(100, :+) }].reduce([1, 2, 3, 4]) { |acc, proc| proc.call(acc)} n を指定したい

こんなときはどうする？[ -> (collection) { collection.select(&:even?) }, -> (n, collection) { collection.map {|e| e * n } }, -> (collection) { collection.reduce(100, :+) }].reduce([1, 2, 3, 4]) { |acc, proc| proc.call(acc)}ArgumentError: wrong number of arguments (given 1, expected 2)

一つの引数にだけProc を適用している

こんなときは[ -> (collection) { collection.select(&:even?) }, -> (n, collection) { collection.map {|e| e * n } }, -> (collection) { collection.reduce(100, :+) }].reduce([1, 2, 3, 4]) { |acc, proc| proc.call(acc)}

こんなときはこうする！[ -> (collection) { collection.select(&:even?) }, -> (n, collection) { collection.map {|e| e * n } }.curry[2], -> (collection) { collection.reduce(100, :+) }].reduce([1, 2, 3, 4]) { |acc, proc| proc.call(acc)}

こんなときはこうする！[ -> (collection) { collection.select(&:even?) }, -> (n, collection) { collection.map {|e| e * n } }.curry[2], -> (collection) { collection.reduce(100, :+) }].reduce([1, 2, 3, 4]) { |acc, proc| proc.call(acc)}=> 112

こんなときはこうする！[ -> (collection) { collection.select(&:even?) }, -> (n, collection) { collection.map {|e| e * n } }.curry[2], -> (collection) { collection.reduce(100, :+) }].reduce([1, 2, 3, 4]) { |acc, proc| proc.call(acc)}

curry とは？

60sec で分かる ( と良いなと思う )カリー化と部分適用

60sec で分かる ( と良いなと思う ) カリー化と部分適用

カリー化とは関数がただ一つの引数だけをとるようにすること。この状態の関数をカリー化されていると呼ぶ。

２引数の関数はカリー化することで、引数の数が一つである関数と、その関数を返す引数の数が一つの関数に分けられる。

カリー化とはRuby で書くと…->(x, y) { x + y }.call(2, 3)=> 5

->(x) { -> (y) { x + y } }.call(2).call(3)=> 5

カリー化 ( 手動 )

->(x, y) { x + y }.curry[2][3]=> 5

カリー化

カリー化とはRuby で書くと…->(x, y) { x + y }.call(2, 3)

->(x, y) { x + y }.curry[2][3]

``-> (y) { 2 + y }`` 相当の Proc が返ってくる

カリー化

カリー化とは任意の数の引数の Proc をカリー化出来る

->(x, y, z) { x + y + z }.curry[2][3][4]=> 9->(x, y, z, xx, yy, zz) { x + y + z + xx + yy + zz }.curry[2][3][4][5][6][7]=> 27

カリー化とは途中で変数に取ることも出来る

partialized_proc = ->(x, y) { x + y }.curry[2]=> #<Proc:0x007feaa2f4c6f0 (lambda)>

partialized_proc[3]=> 5

カリー化とは途中で変数に取ることも出来る

partialized_proc = ->(x, y) { x + y }.curry[2]=> #<Proc:0x007feaa2f4c6f0 (lambda)>

partialized_proc[3]=> 5全ての引数が渡されると処理結果が返ってくる

部分適用とは部分適用とは、関数に対して全ての引数を一度に渡さず、一部の引数だけ渡すことができる仕組み。

部分適用とはpartialized_proc = ->(x, y) { x + y }.curry[2]=> #<Proc:0x007feaa2f4c6f0 (lambda)>partialized_proc[3]=> 5

部分適用とはpartialized_proc = ->(x, y) { x + y }.curry[2]=> #<Proc:0x007feaa2f4c6f0 (lambda)>partialized_proc[3]=> 5これが部分適用された状態の Proc

60sec で分かる ( と良いなと思う )カリー化と部分適用

⚠ 注意事項

⚠ 注意事項Clojure ではスレッディングマクロの実現にTransducers という機構を使用しています。

が、ここでは Transducers については触れません。

この書き方を[ -> (collection) { collection.select(&:even?) }, -> (n, collection) { collection.map {|e| e * n } }.curry[2], -> (collection) { collection.reduce(100, :+) }].reduce([1, 2, 3, 4]) { |acc, proc| proc.call(acc)}

thread_last に適用すると…thread_last( [1,2,3,4], -> (collection) { collection.select(&:even?) }, -> (n, collection) { collection.map {|e| e * n }.curry[2] }, -> (collection) { collection.reduce(100, :+) })

thread_last に適用すると…thread_last( [1,2,3,4], -> (collection) { collection.select(&:even?) }, -> (n, collection) { collection.map {|e| e * n }.curry[2] }, -> (collection) { collection.reduce(100, :+) })=> 112

thread_last に適用すると…thread_last( [1,2,3,4], -> (collection) { collection.select(&:even?) }, -> (n, collection) { collection.map {|e| e * n }.curry[2] }, -> (collection) { collection.reduce(100, :+) })=> 112 利用者が curry しないといけない

いちいち curry したくない……

いちいち curry したくない……class Proc def |(arg) self.curry[arg] endend

Proc に | メソッドを生やす

thread_last( [1,2,3,4], -> (collection) { collection.select(&:even?) }, -> (n, collection) { collection.map {|e| e * n } } | 2, -> (collection) { collection.reduce(100, :+) })

=> 112

thread_last(->>) が出来た！

色々なスレッディングマクロ‣ ->‣ ->>‣ as->‣ some->‣ some->>‣ cond->‣ cond->>

まだまだ戦いは続く……

▸ 一番最初の値に Proc が来ることもある。ので、最初が Proc ならば実行する。もちろん引数の数が不定なのでcall ではなく curry で。

▸ Proc に生やした | メソッドで即時 curry していたけど、 thread_first(->) のときは実行する寸前までカリー化したくないので、実行時まで配列で持っているようにした。▸ thread_as(as->) するときは引数の挿入場所を選べる。シンボルで表現したいが Proc の結果がシンボルになることも有るので、表現しきれない。ので Proc に新たなメソッド & を生やした。かつ、挿入位置を表す型を用意した。▸ map とか reduce とかするラムダ式を一々書きたくない……ので、引数で受け取った Collection をレシーバーとして map を実行するメソッド _map(proc) が include したクラスの self に生えるようにした。 reduce,

select に関しても同様。▸ ↑ で作ったメソッドで、 Proc を渡したいときと Block を渡したいときがある。

▸ Clojure の ->> と同じようなメソッドのエイリアスを設けたいが、 - 始まりのメソッドは書けない。マルチバイトはいけるので、色々考えた結果これが一番近いと思う。 `` ー✈✈ ``

戦いの記録 ( ダイジェスト版 )

色々やった結果-> (collection) { collection.reduce(100, :+) }. call(-> (collection) { collection.map {|e| e * 2 } }. call(-> (collection) { collection.select(&:even?) }. call([1, 2, 3, 4])))

thread_last( [1, 2, 3, 4], _select(&:even?), _map(-> (e) { e * 2 }), _reduce(100, &:+))

thread_last( [1, 2, 3, 4], _select(&:even?), _map(-> (e) { e * 2 }), _reduce(100, &:+)) ここまで短く簡潔に書ける！！！

なお……

このコードをラムダ式を使わずに普通に書くと……

なお……[1, 2, 3, 4]. select(&:even?). map {|e| e * 2}. reduce(100, :+)

このコードをラムダ式を使わずに普通に書くと……

結論。

素の Ruby すごい

第二部

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Technology

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