関数型指向Python

LLまつり2013 / @esehara

お前誰だ

Esehara Shigeo(29)言語：Python

OS：Ubuntu + Amesome(タイル型)

好きなMonad: Maybe

気になる言語: Prolog所属: 株式会社マリーチ

このスライドは以下に、既にアップされているので

スライドを手元でみたいときは

http://www.slideshare.net/esehara/

から見てください

ところで皆さんに質問があります

関数型言語使って

ますか？

そもそも「関数型言語」

ってなんですか？

(eq? functional lisp)

=> #t / #f ?

(eq? functional lisp)

『計算機プログラムの構造と解釈』

特徴のもっとも著しいのはプロセスの手続き

(procedures)というLispによる記述自体が

Lispデータとして表現, 処理出来ることである.

(p. 2)

プロセスの手続きというLispによる

記述……？

手続きって関数型

と違うものなの？

抜き打ち調査

(eq? functional

X_language)

ERROR:Unbound valiable:

functional

type 関数型言語 =

Maybe BuzzWord

ここまで前置き

なぜ関数型「指向」としたか

●ここでは「関数型言語」の正確な定義については考えない(定義的には透明参照性があり、そのことによって副作用を封じ込める云々があるが、そこまで厳密に考えると Maybe Me = 死ぬ | 殺される）

正直、OCaml Meeting Proof Summitが同日で助かった

なぜ関数型「指向」としたか

●そこで、あえて「関数型言語」とは別に「プログラムの書き方」として「関数型指向」を使う→「関数型指向」と定義するものは、「関数を連鎖させることによって、手続き＝プロセスを記述する」に着目をすることとする。→数学的な意味での「関数」の意味と、Pascal以降の「プログラム」的な意味での「関数」を分離する

Pythonでの例

from __future__ import print_function

one = lambda: 1two = lambda: 2to_list = lambda *fs: [f() for f in fs]do = lambda *args: args[0](*args[1:])

do(print, do(sum, do(to_list, one, two)))

素直に書くと……

one = 1two = 2test_data = [one, two]result_sum = sum(test_data)print result_sum

ところで皆さんに質問があります

「代入」って簡単ですか？

よくある代入の説明

変数は「箱」です。代入は、変数という「箱」に

値を保管するということです。

よくある代入の説明

変数は「箱」です。代入は、変数という「箱」に

値を保管するということです。

どういうことだ？

抜き打ちテスト

def test(origin_list): result = origin_list result[0] = "FooBar" return result

a = [1, 2, 3]

# リストの最初を# Foobarにするprint test(a)

# [1, 2, 3]を出したいprint a

[“Foobar”, 2, 3][“Foobar”, 2, 3]

結果

代入の難しさ

● 値渡しと参照渡しがある● 「何が値渡し」か「何が参照渡し」かは、言語の仕様によって変化する

真夏の怪談

「代入の恐怖」

あれは某プロジェクトの

ことでした

プロジェクトはPHPで

書かれていたんですよ……

フレームワークはCakePHP

コントローラを開いたら……

メソッド2500行

あなたの隣にも、ほら……

代入の難しさ

● 代入は「データ」をとりあえずおいておく場所として機能する

● そうすると、代入しまくってなんとかしようとする

● 何も考えないとメソッドや関数が肥大化する

代入の難しさ

「Object Calisthenics」

インスタンス変数は二つまで

「関数」を意識する

●細かく「関数」（or メソッド)にすることで、その操作が何を目的にしているのかというのを意識的に命名できる

例：Fizzbuzz

ルール● 1..100の数が入力される● ３で割り切れる数は”Fizz”● 5で割り切れる数は”Buzz”● ３と５で割り切れる数は”FizzBuzz”● 上記に当てはまらない場合、数を返す

素直に書くと……

def fizzbuzz(x): if x % 15 == 0: return "FizzBuzz" if x % 3 == 0: return "Fizz" if x % 5 == 0: return "Buzz" return x

for x in range(1, 100): print fizzbuzz(x)

ここで問題です

問題: lambda_fizzbuzz

from __future__ import print_function

def function_fizzbuzz(x): #fizzとbuzzの関数を定義すること #ただし、lambdaだけで定義せよ

return fizz(buzz(x))

[print(function_fizzbuzz(x)) for x in range(1, 100)]

lambdaとは

Pythonにおけるlambda

origin = lambda x: x# <function __main__.<lambda>>

def _lambda(x): return x

custom = _lambda

#要するにfunction objectを渡している# >>> (lambda x: x * 2)(3) # 6

考え方

● 出力結果の可能性は、入力された数, “Fizz”, “Buzz”, “FizzBuzz”

● 結果は「数」か「文字」● 「文字」の場合は、３で割り切れる、５で割り切れ

る、15で割り切れるときに出力する● 15で割り切れる = 3で割り切れ、かつ５で割り切れる● 3, 5 をフラグで管理し、３で割り切れるときは”Fizz”、5で割り切れるときは”Buzz”に置換し、両方に当てはまる場合は、二つをあわせる。

条件演算子を使おう

_buzz = lambda x: “” if x % 3 else “Buzz”

# ある値の後に “if” が入ると、# あいだの値がFalseだと、else以降の値が# 採用される

# ちなみに、Pythonは 0, “”, [], () を 判定すると# False が返ってくるので、割り切れるときは# False になると理解する

条件演算子を使おう

_fizz = lambda x: “” if x % 3 else “FIzz”_buzz = lambda x: “” if x % 5 else “Buzz”

# 同じような式を省略できないのか

クロージャと和解せよ

クロージャを使おう

変数のスコープはソースコード内の位置に

よって決定され入れ子にされた関数は

外側のスコープで宣言された変数にアクセスする

https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/JavaScript/Guide/Closures

外側にスコープがある変数？

クロージャを使おう

def closure(x): def _function(): return x return _function

one = closure(1)print one()

lambda_closure = lambda x: lambda: xtwo = lambda_closure(2)print two()

クロージャを使おう

ポイント●関数内部で定義された関数は、その関数を定義しようとしている関数に渡された引数を参照できる

クロージャを使おう

ポイント●関数内部で定義された関数は、その関数を定義しようとしている関数に渡された引数を参照できる

お前は何を言っている

想像してごらん……

クロージャ関数は「箱」である

想像してごらん……

クロージャ関数「xって値を

この関数に入れておきましたので、呼び出せば取り出せますよ」

あれ、この説明どこかで……

よくある代入の説明

変数は「箱」です。代入は、変数という「箱」に

値を保管するということです。

よくあるクロージャ関数の説明

クロージャ関数は「箱」です。クロージャ関数は、関数という「箱」に

値を保管するということです。

抜き打ちテスト

closure = lambda x: lambda: xfoo = closure([1, 2, 3])

print foo()foo()[0] = "Foobar"print foo()

あ、ここ代入でやったところだ！（by. 受験生)

[1, 2, 3][“Foobar”, 2, 3]

結果

「代入」は何度でも蘇る

変数が死んでも第二、

第三の代入が現れるだろう

「関数」を渡していると

いって油断するな

deepcopyと和解せよ

from copy import deepcopy closure = lambda x: lambda: deepcopy(x)array = closure([1, 2, 3])array()[0] = "Foobar"

print array()

[1, 2, 3]

結果

deepcopyと和解せよ

ポイント●深いコピー(deep copy)は新たな複合オブジェクトを作成し、その後元のオブジェクト中に見つかったオブジェクトのコピーを挿入します。

http://docs.python.jp/2/library/copy.html?highlight=deepcopy

「似非原さん」

「先ほどから色々と

説明していますが」

「lambdafizzbuzz

進捗どうですか」

ウッ

問題: lambda_fizzbuzz

from __future__ import print_function

def function_fizzbuzz(x): #fizzとbuzzの関数を定義すること #ただし、lambdaだけで定義せよ

return fizz(buzz(x))

[print(function_fizzbuzz(x)) for x in range(1, 100)]

解答: lambda_fizzbuzzfrom __future__ import print_function

_div_to_str = lambda x, y: lambda _x: "" if _x % x else y

_buzz = _div_to_str(5, "Buzz")buzz = lambda x: [_buzz(x), x]

__fizz = _div_to_str(3, "Fizz")_fizz = lambda x: [__fizz(x[1]) + x[0], x[1]]fizz = lambda x: print(_fizz(x)[0]) if (_fizz(x)[0]) else print(x[1])

fizzbuzz = lambda x: fizz(buzz(x))

[fizzbuzz(x) for x in range(1, 100)]

これがlambdaの力である

関数型指向Python

LLまつり2013 / @esehara

関数型指向Python

LLまつり2013 / @esehara改め

Lambda型指向Python

LLまつり2013 / @esehara

完

「似非原さん」

「先ほどから色々と

説明していますが」

「プレゼンの納期(20分)どうですか」

ウッ

課題

decoratorと和解せよ

問題: decorator_fizzbuzz

from __future__ import print_function

@fizz@buzzdef decorator_fizzbuzz(x): pass

[print(decorator_fizzbuzz(x)) for x in range(1, 100)]

Pythonにおけるdecorator

PEP 318Decorators for

Functions and Methods

Pythonにおけるdecorator

@dec2@dec1def func(arg1, arg2, ...): pass

def func(arg1, arg2, ...): passfunc = dec2(dec1(func))

例: lambda_fizzbuzz

fizzbuzz = lambda x: fizz(buzz(x))

例: decorator_fizzbuzz

decorator_fizzbuzz = fizz(buzz(func))

ご静聴ありがとうございました

PyConの成功心からお祈り

しています