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![代数的データ型
• Algebraic data type
• 直積の直和の総和
• 再帰構造
ケースクラスで直積を実現
case class Person(name: String, age: Int)
Case class Company(name: String, phone: String)
Eitherで直積の直和を実現
Either[Person, Company]
sealedトレイトで直積の直和の総和を実現
sealed trait Party
case class Person(name: String, age: Int) extends Party
case class Company(name: String, phone: String) extends Party](https://image.slidesharecdn.com/scalamaniacsrevised-121202073654-phpapp01/75/Scala-14-2048.jpg)
![Monadicプログラミングの効⽤用
Java⾵風
def validate(name: String, age: Int): ValidationNEL[Throwable, (String,
Int)] = {!
val a = validateName(name) !
val b = validateAge(age) !
if (a.isSuccess && b.isSuccess) { !
val a1 = a.asInstanceOf[Success[NonEmptyList[Throwable], String]].a !
val b1 = b.asInstanceOf[Success[NonEmptyList[Throwable], Int]].a !
Success((a1, b1)) !
} else if (a.isSuccess) { !
b.asInstanceOf[Failure[NonEmptyList[Throwable], (String, Int)]] !
} else if (b.isSuccess) { !
a.asInstanceOf[Failure[NonEmptyList[Throwable], (String, Int)]] !
} else { !
val a1 = a.asInstanceOf[Failure[NonEmptyList[Throwable], String]].e !
val b1 = b.asInstanceOf[Failure[NonEmptyList[Throwable], Int]].e !
Failure(a1 |+| b1) !
} !
}!](https://image.slidesharecdn.com/scalamaniacsrevised-121202073654-phpapp01/75/Scala-20-2048.jpg)
![Scala (関数型プログラミング)
def validate(name: String, age: Int):
ValidationNEL[Throwable, (String, Int)] = { !
validateName(name) match { !
case Success(a) => validateAge(age) match { !
case Success(b) => Success((a, b)) !
case Failure(e) => Failure(e) !
} !
case Failure(e1) => validateAge(age) match { !
case Success(b) => Failure(e1) !
case Failure(e2) => Failure(e1 |+| e2) !
} !
} !
} !
Scalaz (Monadicプログラミング)
def validate(name: String, age: Int):
ValidationNEL[Throwable, (String, Int)] = { !
(validateName(name) ⊛ validateAge(age))((_, _)) !
}!
URL: http://modegramming.blogspot.jp/2012/04/
scala-tips-validation-10-applicative.html](https://image.slidesharecdn.com/scalamaniacsrevised-121202073654-phpapp01/75/Scala-21-2048.jpg)
![パイプラインの構成部品
メソッド メソッド動作 動作イメージ コンテナ型 要素型 要素数
map コンテナ内の要素に M[A]→M[B] 変わらない 変わる 同じ
関数を適⽤用して新し
いコンテナに詰め直
す。
filter コンテナ内の要素を M[A]→M[A] 変わらない 変わらない 同じ/減る
選別して新しコンテ
ナに詰め直す。
fold コンテナをまるごと M[A]→N 変わる N/A N/A
別のオブジェクトに
変換する。
reduce コンテナの内容を⼀一 M[A]→A 変わる N/A N/A
つにまとめる。
collect コンテナ内の要素に M[A]→M[B] 変わらない 変わる 同じ/減る
部分関数を適⽤用して
選択と変換を⾏行行う。
flatMap コンテナ内の要素ご M[A]→M[B] 変わらない 変わる 同じ/増える/減
とにコンテナを作成 る
する関数を適⽤用し最
後に⼀一つのコンテナ
にまとめる。](https://image.slidesharecdn.com/scalamaniacsrevised-121202073654-phpapp01/75/Scala-25-2048.jpg)
![楽々プログラミング
def main(args: Array[String]) {
records |> build部⾨門 >>> buildTree >>> showTree
}
def build部⾨門(records: Seq[Map[Symbol, Any]]): Map[Int, 部⾨門] = {
records.foldRight(Map[Int, 部⾨門]())((x, a) => {
val 部⾨門ID = x('部⾨門ID).asInstanceOf[Int]
val 部⾨門名 = x('部⾨門名).asInstanceOf[String]
val 親部⾨門ID = x('親部⾨門ID).asInstanceOf[Option[Int]]
val 親部⾨門名 = x.get('親部⾨門名).asInstanceOf[Option[String]]
a + (部⾨門ID -> 部⾨門(部⾨門ID, 部⾨門名, 親部⾨門ID, 親部⾨門名))
})
}
def buildTree(sections: Map[Int, 部⾨門]): Tree[部⾨門] = {
def build(sec: 部⾨門): Tree[部⾨門] = {
val children = sections collect {
case (k, v) if v.親部⾨門ID == sec.部⾨門ID.some => v
}
node(sec, children.toStream.sortBy(_.部⾨門ID).map(build))
}
build(sections(1))
}
def showTree(tree: Tree[部⾨門]) {
println(tree.drawTree(showA[部⾨門]))
}](https://image.slidesharecdn.com/scalamaniacsrevised-121202073654-phpapp01/75/Scala-36-2048.jpg)
: (T, Long) = {
val start = System.currentTimeMillis val f = (x: Int) => {
val r = a Thread.sleep(x * 100)
val end = System.currentTimeMillis x
(r, end - start) }
}
scala> go(f(10)) scala> go {
res176: (Int, Long) = (10,1000) | f(10)
|}
res253: (Int, Long) = (10,1001)](https://image.slidesharecdn.com/scalamaniacsrevised-121202073654-phpapp01/75/Scala-39-2048.jpg)
![PromiseのKleisli
scala> val fp = f.promise
fp: scalaz.Kleisli[scalaz.concurrent.Promise,Int,Int] =
scalaz.Kleislis$$anon$1@9edaab8
Applicative
scala> go((fp(1) |@| fp(2) |@| fp(3))(_ + _ + _).get)
res215: (Int, Long) = (6,302)
scala> go(f(1) + f(2) + f(3))
res212: (Int, Long) = (6,603)
scala> go((1.some |@| 2.some |@| 3.some)(_ + _ + _).get)
res237: (Int, Long) = (6,1)](https://image.slidesharecdn.com/scalamaniacsrevised-121202073654-phpapp01/75/Scala-40-2048.jpg)
![scala> go(List(1, 2, 3).map(fp).map(_.flatMap(fp)).sequence.get)
res220: (List[Int], Long) = (List(1, 2, 3),602)
scala> go(List(1, 2, 3).map(f).map(f))
res221: (List[Int], Long) = (List(1, 2, 3),1205)
テスト関数
val fx = (x: Int) => {
val t = math.abs(x - 4)
Thread.sleep(t * 100)
x
}
val fxp = fx.promise](https://image.slidesharecdn.com/scalamaniacsrevised-121202073654-phpapp01/75/Scala-41-2048.jpg)
![scala> go(List(1, 2, 3).map(fp).map(_.flatMap(fxp)).sequence.get)
res222: (List[Int], Long) = (List(1, 2, 3),402)
scala> go(List(1, 2, 3).map(f).map(fx))
res223: (List[Int], Long) = (List(1, 2, 3),1205)
scala> go(List(1, 2, 3).map(fp >=> fxp).sequence.get)
res230: (List[Int], Long) = (List(1, 2, 3),402)
scala> go(List(1, 2, 3).map(f >>> fx))
res232: (List[Int], Long) = (List(1, 2, 3),1205)](https://image.slidesharecdn.com/scalamaniacsrevised-121202073654-phpapp01/75/Scala-42-2048.jpg)
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![Scalaで萌える関数型プログラミング[完全版]](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/olbjpscala-110717003227-phpapp01-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Scalaプログラミング・マニアックス
- 1.
- 2.
- 3. 関連サイト • Modegramming Style(テキストDSL駆動開発を テーマにしたブログ) • http://modegramming.blogspot.com/ • SimpleModeler • http://github.com/asami/simplemodeler/ • SmartDox • http://github.com/asami/smartdox • g3フレームワーク • http://code.google.com/p/goldenport3/ • g4フレームワーク • http://github.com/asami/goldenport-android- library/
- 4.
- 5. アジェンダ 関数型プログラミン グ Object-Functional Programming Monadicプログラミ ング
- 6. 諸元 • スライド • Scala 2.9.2 • Scalaz 6.0.4 • 最新 • Scala 2.10.0 M6 • Scalaz 7 開発中 (2012年年4⽉月リリース予定?) • Scala 2.10で並列列プログラミング周りが⼤大幅に変更更され る予定 • Akka(Actor)、STM、Future/Promise • Scala 2.10 + Scalaz7で新しいバランスになるので、⾒見見極 めが必要
- 7. 新しい現実 ハードウェア • メニーコア、⼤大容量量メモリ、SSD • インメモリデータベース • 並列列プログラミング クラウド・プラットフォーム • クラウド・サービス、スマート・デバイス • 故障、遅延 • ⼤大規模データ、⼤大規模演算 • ⾼高頻度度イベント • ⾮非同期、並列列、分散 • NoSQL
- 8. アプリケーションの階層と役割 アプリケー • DSLの作法に従ってビジネスロ ジックを記述 ション • OO、関数型のスキルは最低限 • フレームワークを簡単に使⽤用する DSL ための専⽤用⾔言語 • OO、関数型の⾼高度度なスキル フレーム • ドメインの共通処理理を記述 ワーク • OO、関数型の⾼高度度なスキル
- 9.
- 10. 関数型⾔言語とは • ⾼高階関数を扱える。 • 関数を値として扱える。 • 関数の引数と返却値に関数を渡せる。 • 関数リテラル(クロージャ)が記述できる。 • 数学(ラムダ計算、圏論論など)的にプログラムを記述でき る。
- 11. 関数型⾔言語の系譜 浅海私⾒見見。 20年年ほどの空⽩白の後の⾒見見え⽅方、 あるいはOOプログラマが後追い で調べたときの⾒見見え⽅方と考えて ください。 新世代関数型 ⾔言語 • Haskell 伝統的関数型 • Scala(+scalaz) ⾔言語 • ラムダ計算 • Lisp, ML, OCaml • 代数、圏論論 • ラムダ計算 • 型クラス • ⼿手続き、オブジェ • 代数データ型、 元祖関数型⾔言語 クト指向で補完 モナド • pure Lisp • 抽象データ型 • Parametric • Subtype polymorphism • ラムダ計算 polymorphism
- 12. 関数型⾔言語の⻑⾧長所と短所 ⻑⾧長所 • ⾼高階関数を使った技が使える • List処理理, 関数合成(コンビネータ)、モナドなど • 定理理と証明 • 証明された(動作保証された)定理理(関数)を積み上げてプログラムを 記述できる (← 多少理理想論論も⼊入ってます) 短所 • 関数実⾏行行のオーバーヘッド • 関数オブジェクト • メモリを⼤大量量に消費する • 関数オブジェクト • データの⼤大量量複写 • スタックの使⽤用量量が読めない • 再帰 • 回避する技のノウハウが必要
- 13.
- 14. 代数的データ型 • Algebraic data type • 直積の直和の総和 • 再帰構造 ケースクラスで直積を実現 case class Person(name: String, age: Int) Case class Company(name: String, phone: String) Eitherで直積の直和を実現 Either[Person, Company] sealedトレイトで直積の直和の総和を実現 sealed trait Party case class Person(name: String, age: Int) extends Party case class Company(name: String, phone: String) extends Party
- 15. 永続データ構造 • Persistent datastructure • 変更更される際に変更更前のバージョンを常に保持するデータ構造で ある。このようなデータ構造は、更更新の際に元のデータ構造を書 き換えるのではなく、新たなデータ構造を⽣生成すると考えられ、 イミュータブルなデータ構造の構築に利利⽤用可能である(Wikipedia)
- 16. 代数的構造デザインパターン 結合律律 (associative law) • 半群 (semigroup) • モノイド (monoid) (a + b) + c = a + (b + c) • 群 (group) 可換律律 (commutative law) • 可換半群 • 可換モノイド a+b=b+a • 可換群(アーベル群) 分配律律 (distributive law) • 環 (ring) • 体 (field) a * (b + c) = a * b + a * c
- 17. 圏論論デザインパターン 圏 (category) モナド • Hask圏 (Scala圏?) (monad) • クライスリ圏 (kleisli category) Applicative 射 (arrow, functor morphism) 関⼿手 (functor)
- 18. 型クラス • 3つのポリモーフィズム • サブタイプ・ポリモーフィズム • OOのポリモーフィズム • パラメタ・ポリモーフィズム • ジェネリックタイプ • アドホック・ポリモーフィズム • 浅海の理理解 • アドホック・ポリモーフィズムを使って、サブタイプ・ポリ モーフィズム的なことを型の決定時に⾏行行う • 関数型⾔言語でオブジェクト指向のサブタイプ・ポリモーフィズ ム的なことができる • ただし、コンパイル時に型が確定するのがOOとの違い • 型クラスを使うと、呼び出し元と呼び出し先と呼ばれる関数 を疎結合にできる • システムの拡張性 • 主な使⽤用例例：代数的構造を既存のデータ構造に適⽤用する
- 19. 並列列プログラミング • マルチスレッド • 共有状態 (shared mutability) • 共有状態をロック ← 伝統的⽅方法 • STM (Software Transactional Memory) • アクター • 状態をアクターローカル(スレッドローカル)にする (isolating mutability) • 不不変オブジェクトによるメッセージで通信 • 関数プログラミング⽅方式 • 代数的データ型、永続データ構造 • ⇒ 不不変オブジェクト • 状態変更更ではなく、状態変更更命令令書を計算 • イメージとしてはSQLの⽂文字列列を計算して作成する感じ • モナドのメカニズムを使って並列列処理理（＋状態変更更命令令書）を 隠蔽
- 20. Monadicプログラミングの効⽤用 Java⾵風 def validate(name:String, age: Int): ValidationNEL[Throwable, (String, Int)] = {! val a = validateName(name) ! val b = validateAge(age) ! if (a.isSuccess && b.isSuccess) { ! val a1 = a.asInstanceOf[Success[NonEmptyList[Throwable], String]].a ! val b1 = b.asInstanceOf[Success[NonEmptyList[Throwable], Int]].a ! Success((a1, b1)) ! } else if (a.isSuccess) { ! b.asInstanceOf[Failure[NonEmptyList[Throwable], (String, Int)]] ! } else if (b.isSuccess) { ! a.asInstanceOf[Failure[NonEmptyList[Throwable], (String, Int)]] ! } else { ! val a1 = a.asInstanceOf[Failure[NonEmptyList[Throwable], String]].e ! val b1 = b.asInstanceOf[Failure[NonEmptyList[Throwable], Int]].e ! Failure(a1 |+| b1) ! } ! }!
- 21. Scala (関数型プログラミング) def validate(name:String, age: Int): ValidationNEL[Throwable, (String, Int)] = { ! validateName(name) match { ! case Success(a) => validateAge(age) match { ! case Success(b) => Success((a, b)) ! case Failure(e) => Failure(e) ! } ! case Failure(e1) => validateAge(age) match { ! case Success(b) => Failure(e1) ! case Failure(e2) => Failure(e1 |+| e2) ! } ! } ! } ! Scalaz (Monadicプログラミング) def validate(name: String, age: Int): ValidationNEL[Throwable, (String, Int)] = { ! (validateName(name) ⊛ validateAge(age))((_, _)) ! }! URL: http://modegramming.blogspot.jp/2012/04/ scala-tips-validation-10-applicative.html
- 22. トピックス • Monad • http://modegramming.blogspot.jp/2012/08/30-13- monad.html • Monoid • http://modegramming.blogspot.jp/2012/08/30-12- monoid.html • Fold • http://modegramming.blogspot.jp/2012/07/30-10- map-filter-fold.html
- 23.
- 24.
- 25. パイプラインの構成部品 メソッド メソッド動作 動作イメージ コンテナ型 要素型 要素数 map コンテナ内の要素に M[A]→M[B] 変わらない 変わる 同じ 関数を適⽤用して新し いコンテナに詰め直 す。 filter コンテナ内の要素を M[A]→M[A] 変わらない 変わらない 同じ/減る 選別して新しコンテ ナに詰め直す。 fold コンテナをまるごと M[A]→N 変わる N/A N/A 別のオブジェクトに 変換する。 reduce コンテナの内容を⼀一 M[A]→A 変わる N/A N/A つにまとめる。 collect コンテナ内の要素に M[A]→M[B] 変わらない 変わる 同じ/減る 部分関数を適⽤用して 選択と変換を⾏行行う。 flatMap コンテナ内の要素ご M[A]→M[B] 変わらない 変わる 同じ/増える/減 とにコンテナを作成 る する関数を適⽤用し最 後に⼀一つのコンテナ にまとめる。
- 26.
- 27. オブジェクトと関数 ⼿手続き 関数 論論理理 オブジェクト指向 Java Scala
- 28. OFP新三種の神器 トレイト (trait) • mix-in • 型安全のAOP的な運⽤用 モナド (monad) • 計算⽂文脈をカプセル化する新しい⾔言語概念念 • Monadicプログラミング 型クラス (type class) • 型安全のダブルディスパッチ(?) • Scalaでは、⽂文脈、主体、客体の組でオブジェクトを束縛
- 29. トレイト • mixinのためのクラス的なもの • クラスの継承に制限をつけることで、多重継承的なこと ができるようになる • Scalaプログラミングの要 • Cakeパターン • モジュール化 • 型安全Dependency Injection • http://www.crosson.org/2012/03/dependency- injection-using-scala-traits.html • http://www.warski.org/blog/2010/12/di-in-scala-cake- pattern/ • http://jonasboner.com/2008/10/06/real-world-scala- dependency-injection-di/
- 30. 内部DSL for Framework • Scalable Language = Scala • APIからDSLへ アプリケー アプリケー API ション ション DSL ライブラリ ⾔言語 ⾔言語
- 31.
- 32.
- 33. DSLの例:SparkとScalding val file =spark.textFile("hdfs://...") file.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) Spark .reduceByKey(_ + _) class WordCountJob(args : Args) extends Job(args) { TextLine( args("input") ).read. flatMap('line -> 'word) { line : String => line.split("s+") }. groupBy('word) { _.size }. write( Tsv( args("output") ) ) } Scalding • https://github.com/twitter/scalding • CascadingのScala DSL • Collection APIでHadoop演算
- 34.
- 35. Monadicプログラミングで やりたいこと • 定義 • 普通 • Monadを使ったプログラミング。 • 本セッションでの広い意味 • Monadを中⼼心としつつも、旧来からあるFunctorによるプログ ラミング、関数合成、コンビネータなども包含しつつ、パイプ ライン・プログラミングのスタイルとしてまとめたもの。 • やりたいこと • 楽々プログラミング • 並列列プログラミング • DSL
- 36. 楽々プログラミング def main(args: Array[String]){ records |> build部⾨門 >>> buildTree >>> showTree } def build部⾨門(records: Seq[Map[Symbol, Any]]): Map[Int, 部⾨門] = { records.foldRight(Map[Int, 部⾨門]())((x, a) => { val 部⾨門ID = x('部⾨門ID).asInstanceOf[Int] val 部⾨門名 = x('部⾨門名).asInstanceOf[String] val 親部⾨門ID = x('親部⾨門ID).asInstanceOf[Option[Int]] val 親部⾨門名 = x.get('親部⾨門名).asInstanceOf[Option[String]] a + (部⾨門ID -> 部⾨門(部⾨門ID, 部⾨門名, 親部⾨門ID, 親部⾨門名)) }) } def buildTree(sections: Map[Int, 部⾨門]): Tree[部⾨門] = { def build(sec: 部⾨門): Tree[部⾨門] = { val children = sections collect { case (k, v) if v.親部⾨門ID == sec.部⾨門ID.some => v } node(sec, children.toStream.sortBy(_.部⾨門ID).map(build)) } build(sections(1)) } def showTree(tree: Tree[部⾨門]) { println(tree.drawTree(showA[部⾨門])) }
- 37. val records =List(Map('部⾨門ID -> 1, '部⾨門名 -> "営業統括", Map('部⾨門ID -> 121, '親部⾨門ID -> None, '部⾨門名 -> "近畿⽀支店", '親部⾨門名 -> None), '親部⾨門ID -> Some(12), Map('部⾨門ID -> 11, '親部⾨門名 -> "⻄西⽇日本統括"), '部⾨門名 -> "東⽇日本統括", Map('部⾨門ID -> 122, '親部⾨門ID -> Some(1), '部⾨門名 -> "中国⽀支店", '親部⾨門名 -> "営業統括"), '親部⾨門ID -> Some(12), Map('部⾨門ID -> 12, '親部⾨門名 -> "⻄西⽇日本統括"), '部⾨門名 -> "⻄西⽇日本統括", Map('部⾨門ID -> 123, '親部⾨門ID -> Some(1), '部⾨門名 -> "四国⽀支店", '親部⾨門名 -> "営業統括"), '親部⾨門ID -> Some(12), Map('部⾨門ID -> 13, '親部⾨門名 -> "⻄西⽇日本統括"), '部⾨門名 -> "⾸首都圏統括", Map('部⾨門ID -> 124, '親部⾨門ID -> Some(1), '部⾨門名 -> "九州⽀支店", '親部⾨門名 -> "営業統括"), '親部⾨門ID -> Some(12), Map('部⾨門ID -> 111, '親部⾨門名 -> "⻄西⽇日本統括"), '部⾨門名 -> "北北海道⽀支店", Map('部⾨門ID -> 125, '親部⾨門ID -> Some(11), '部⾨門名 -> "沖縄⽀支店", '親部⾨門名 -> "東⽇日本統括"), '親部⾨門ID -> Some(12), Map('部⾨門ID -> 112, '親部⾨門名 -> "⻄西⽇日本統括"), '部⾨門名 -> "東北北⽀支店", Map('部⾨門ID -> 131, '親部⾨門ID -> Some(11), '部⾨門名 -> "東京⽀支店", '親部⾨門名 -> "東⽇日本統括"), '親部⾨門ID -> Some(13), Map('部⾨門ID -> 113, '親部⾨門名 -> "⾸首都圏統括"), '部⾨門名 -> "北北陸陸⽀支店", Map('部⾨門ID -> 132, '親部⾨門ID -> Some(11), '部⾨門名 -> "北北関東⽀支店", '親部⾨門名 -> "東⽇日本統括"), '親部⾨門ID -> Some(13), Map('部⾨門ID -> 114, '親部⾨門名 -> "⾸首都圏統括"), '部⾨門名 -> "中部⽀支店", Map('部⾨門ID -> 133, '親部⾨門ID -> Some(11), '部⾨門名 -> "南関東⽀支店", '親部⾨門名 -> "東⽇日本統括"), '親部⾨門ID -> Some(13), '親部⾨門名 -> "⾸首都圏統括"))
- 38. 部⾨門(1,営業統括,None,Some(None)) | +- 部⾨門(11,東⽇日本統括,Some(1),Some(営業統括)) | | |+- 部⾨門(111,北北海道⽀支店,Some(11),Some(東⽇日本統括)) | | | +- 部⾨門(112,東北北⽀支店,Some(11),Some(東⽇日本統括)) | | | +- 部⾨門(113,北北陸陸⽀支店,Some(11),Some(東⽇日本統括)) | | | `- 部⾨門(114,中部⽀支店,Some(11),Some(東⽇日本統括)) | +- 部⾨門(12,⻄西⽇日本統括,Some(1),Some(営業統括)) | | | +- 部⾨門(121,近畿⽀支店,Some(12),Some(⻄西⽇日本統括)) | | | +- 部⾨門(122,中国⽀支店,Some(12),Some(⻄西⽇日本統括)) | | | +- 部⾨門(123,四国⽀支店,Some(12),Some(⻄西⽇日本統括)) | | | +- 部⾨門(124,九州⽀支店,Some(12),Some(⻄西⽇日本統括)) | | | `- 部⾨門(125,沖縄⽀支店,Some(12),Some(⻄西⽇日本統括)) | `- 部⾨門(13,⾸首都圏統括,Some(1),Some(営業統括)) | +- 部⾨門(131,東京⽀支店,Some(13),Some(⾸首都圏統括)) | +- 部⾨門(132,北北関東⽀支店,Some(13),Some(⾸首都圏統括)) | `- 部⾨門(133,南関東⽀支店,Some(13),Some(⾸首都圏統括))
- 39. 並列列プログラミング 準備 時間を測る関数 テスト関数 def go[T](a: => T): (T, Long) = { val start = System.currentTimeMillis val f = (x: Int) => { val r = a Thread.sleep(x * 100) val end = System.currentTimeMillis x (r, end - start) } } scala> go(f(10)) scala> go { res176: (Int, Long) = (10,1000) | f(10) |} res253: (Int, Long) = (10,1001)
- 40. PromiseのKleisli scala> val fp= f.promise fp: scalaz.Kleisli[scalaz.concurrent.Promise,Int,Int] = scalaz.Kleislis$$anon$1@9edaab8 Applicative scala> go((fp(1) |@| fp(2) |@| fp(3))(_ + _ + _).get) res215: (Int, Long) = (6,302) scala> go(f(1) + f(2) + f(3)) res212: (Int, Long) = (6,603) scala> go((1.some |@| 2.some |@| 3.some)(_ + _ + _).get) res237: (Int, Long) = (6,1)
- 41. scala> go(List(1, 2,3).map(fp).map(_.flatMap(fp)).sequence.get) res220: (List[Int], Long) = (List(1, 2, 3),602) scala> go(List(1, 2, 3).map(f).map(f)) res221: (List[Int], Long) = (List(1, 2, 3),1205) テスト関数 val fx = (x: Int) => { val t = math.abs(x - 4) Thread.sleep(t * 100) x } val fxp = fx.promise
- 42. scala> go(List(1, 2,3).map(fp).map(_.flatMap(fxp)).sequence.get) res222: (List[Int], Long) = (List(1, 2, 3),402) scala> go(List(1, 2, 3).map(f).map(fx)) res223: (List[Int], Long) = (List(1, 2, 3),1205) scala> go(List(1, 2, 3).map(fp >=> fxp).sequence.get) res230: (List[Int], Long) = (List(1, 2, 3),402) scala> go(List(1, 2, 3).map(f >>> fx)) res232: (List[Int], Long) = (List(1, 2, 3),1205)
- 43. まとめ • 関数型プログラミングの部品 • 代数的データ型 • 永続データ構造 • モナド • 型クラス • オブジェクト指向プログラミングの新技術 • トレイト • OFP • オブジェクト指向で関数型を束ねる • DSL • Scalable Laguage = Scala • Scala • OFPをやるならScalaしか選択肢がないかも
- 44.