「2016年版このRパッケージがすごい」暫定第一位、tabulizerパッケージを使って、日本で話題のCookpadの有価証券PDFから超簡単にデータを取得してビジュアライズまでしてみたRデータ分析DataVisualizationデータ可視化Exploratory 今年の3月ごろから何やらCookpadが騒がしいですね。IT業界に足を置いていれば、このような噂を聞いたりするのは、1度や2度ではないのではないのでしょうか？一部報道には、幹部社員が大量離脱したためサービス運営が困難、という報道もありました。Cookpadの有価証券から、実際に決算がどうなっているのかを見てみると、噂が本当なのかや事件の影響について検証できそうです。事件の前と後で業績に変化はあったのか、1株あたりの利益はどれくらい増加しているのかって質問に答えることができそうです。ところが、ほとんどの有価証券はPDFデータにな

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概要 最近はデータ分析などのためにPython環境を手っ取り早く構築する際にAnacondaがよく使われているようです。 Anacondaおよびそれを最小構成にしたMinicondaでは、付属のパッケージマネージャcondaを用いてPython本体を含む環境全体を管理することができます。 従来のPython開発では、次のように用途に応じて個別のツールを使い環境を構築することが必要でした。 pip: パッケージの管理 virtualenv | venv: 複数のパッケージを含む環境の管理 pyenv: Python本体の管理 Anaconda/Minicondaではこれらをcondaのみで行うことが可能です。 conda create でPython本体を含めた環境を作成 conda install でパッケージを追加 チーム開発を行っていたり、成果物を本番サーバで稼働させるような場面では、

普段、PythonをHomebrewでインストールしたpyenvで使っているのですが、ふとpyenv install -lを見てみたら色々なパッケージがありました。 $ pyenv install -l Available versions: 2.4.0 ... # ふつうのPython2系 2.7.7 3.0.1 ... # ふつうのPython3系 3.4.1 anaconda-1.4.0 ... # 数値計算ライブラリが最初から入ってるPython anaconda-1.8.0 ... miniconda-2.2.2 ... # なんだこれ？ miniconda3-3.4.2 ... どうやら、MinicondaというのはPythonで数値計算のライブラリを使うためのパッケージのようですが、Anacondaと違って、あとからライブラリを選んで入れるようでした。 http://cond

>>> >>> import pandas as pd >>> >>> data_dict = {'A':[100, 564, 347], 'B':[1200, 853, 139]} >>> df = pd.DataFrame(data_dict) >>> >>> print(type(df)) <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> >>> >>> print(df) A B 0 100 1200 1 564 853 2 347 139 >>> >>> print(df['A']) 0 100 1 564 2 347 Name: A, dtype: int64 >>> >>> print(df['B']) 0 1200 1 853 2 139 Name: B, dtype: int64 >>> >>> df['A * B + 2*A'] = df['A

[twitter:@stillpedant](mooz)さん作のpercolはシェルとは独立しているのですが、ググるとzshと共に使っている人が多いようです。これはzshの強力な行編集機能を提供するzleに因るところが大きいためだと思います。 bashでもpercolを使っている人もいるのですが、 percolが便利だけど、入れるにはpython2系のほうが良さそう - About Digital Big Sky :: Windows のコマンドプロンプトを10倍便利にするコマンド「peco」 「絞り込んだパスへのcdを実行する」ことはできても、「絞り込んだパスを現在のコマンドライン行に挿入する」ことは実現できていない、つまりコマンド実行はできるけど行編集はできていないようでした。 そこで今回ちょっと調べてみたところ、bashでも（zleには及ばないにしても）変数READLINE_LINE

tl;dr よく使われるコマンドの一つに cd コマンドがあります。ターミナル生活の 80% 近くは cd と ls である、という英文記事を何処かで見かけました。それを効率化しようという Tips です。 目的 cd はよく使われるのに使い勝手が悪いコマンドである気がしてなりません。cd コマンドは有効なパス（相対パス、絶対パスは問わず）しか解釈してくれないからです。つまり、存在していて尚且つパスが解決できるものに限るのです。例えば、ホームディレクトリにいるときに、/home/lisa/work/dir に行こうとして cd dir とだけタイプしても no such file or directory （そんなディレクトリは見当たらないよ！）と言われてしまいます。きちんとした経路でなければならないのです。いちいちパスを覚えていない場合や、部分的にしか思い出せない場合には結構面倒ですよね

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先日、shell勉強会で「zawを使ってシェル操作を快適に」というお話を聴いて、自分ももう少しそのあたりの環境を整えよう、と思い立った。 nanapi勉強会 vol2 - Shellの活用でこれだけ毎日が便利になる - nanapi勉強会 | Doorkeeper zawで快適シェル生活 // Speaker Deck 自分が使う選択をしたのは zaw ではなく percol 。 軽く調べてみたかんじでは zawってのは設定してある(もしくは自作する)決められたsourceを使って決められた操作を行うもので、zshに密接に結び付いているツールで。percolはそういうのではなく純粋に「入力をフィルタリングする」だけのツールなので、パイプなどを使って各コマンドと組み合わせることで色々な使い方ができそう。 percolの導入 https://github.com/mooz/percol Pyt

ご存知な方も多いかと思いますが，percol と autojump はライフチェンジングなシロモノですよという話です． percolpercolは，標準入力で与えたものを行単位でインタラクティブに絞り込むことができるコマンドです． 簡単に言うと emacs の anything.el や vim の unite.vim のコマンドライン版といった感じ． README.mdの通りですが，以下のようにすれば導入できます． $ git clone git://github.com/mooz/percol.git $ cd percol # python setup.py install

emacsを使っているとterminalでもanything的にいろいろやりたくなるんだけど、そういう時にこれまでzawというツールを使ってきた。 https://github.com/zsh-users/zaw zaw.zshで最近移動したディレクトリに移動する - $shibayu36->blog; zawを使って最近更新したブランチをチェックアウトする - $shibayu36->blog; zaw結構便利なんだけど問題点もある。 読み込む行数が増えてくると遅くなる 履歴検索で10万行とか行くと動かないので致命的 zshに完全に紐付いてしまって、気軽には使えない で、この前YAPCでid:moozさんと話してて、percolという便利ツール作ってると聞いたので、試してみた。 percolとは 紹介記事などがあるので、それを参考に。 https://github.com/mooz/pe

import sys, commands from percol.command import SelectorCommand from percol.key import SPECIAL_KEYS from percol.finder import FinderMultiQueryMigemo, FinderMultiQueryRegex ## prompt # Case Insensitive / Match Method に応じてプロンプトに表示 def dynamic_prompt(): prompt = ur"" if percol.model.finder.__class__ == FinderMultiQueryMigemo: prompt += "[Migemo]" elif percol.model.finder.__class__ == FinderMultiQuery

最近、vimの設定をやり直すスイッチが入って大分更新されたので改めて久々にvimrcを晒す。 ファイル自体はjoker1007/dotfilesにある。 もし参考にされる方が居たら、丸々コピーすると色々問題あるかもしれないんで、適当に一部を抜粋するのが良いと思います。 特にキーマッピングは慣れがあるので、自分で決めた方が良いです。 実際には必要無いけど、環境に依って使うかもしれない設定とか混じってます。 文字コード周りは正直微妙。もうちょっと良い設定があったら知りたい。 macvim-kaoriya向けのlibrubyのローディングはファイル名調整しないと駄目かも。 最近は自分でコンパイルオプション弄ってrbenvで入れたrubyとリンクさせてるので、自分自身は使っていない設定。 vimrcの下にsnippet定義も書いてあります。 set nocompatible " 文字コード, 改行

peco などを快適に使うために ~/.bashrc 内で bind コマンド*1を使って、キーバインドをカスタマイズしています。 このとき ssh $host "コマンド" のようにリモートからコマンドを実行すると、 ~/.bashrc から bind を実行する行で、下のような警告が出ます: /home/key-amb/.bashrc: line 30: bind: warning: line editing not enabled 解決策 この警告は TTY が有効でないことに由来するようです。 例えば、下のスレッドに回答があります: http://superuser.com/questions/892658/remote-ssh-commands-bash-bind-warning-line-editing-not-enabled?answertab=votes#tab-top 自

以下で書いた方法は良くないようです. 最後の追記を必ず参照して下さい. こんにちは. 端末vimしか使えない者です. 問題点: 端末vimの挿入モードで矢印キーを打つとこうなる 解決策: ノーマルモードでのO[A-D]を, 挿入モードに戻るキーにマップする Dとか入ってしまうのは, 例えば左矢印は<ESC>ODってなってるため. すなわち, 挿入モードからノーマルモードに戻る ノーマルモードのOで一行上に新しい行を作り挿入モードに移動する. Dを挿入する という3つの段階で, Dが挿入される. この場合, ノーマルモードでのODを「挿入モードに戻る+Left」にマップすれば良い. nnoremap OA gi<Up> nnoremap OB gi<Down> nnoremap OC gi<Right> nnoremap OD gi<Left> giというのは, ノーマルモードに戻る前の瞬間

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# https://gist.github.com/mitukiii/4234173 import sys, commands from percol.command import SelectorCommand from percol.key import SPECIAL_KEYS from percol.finder import FinderMultiQueryMigemo, FinderMultiQueryRegex ## prompt # Case Insensitive / Match Method に応じてプロンプトに表示 def dynamic_prompt(): prompt = ur"" if percol.model.finder.__class__ == FinderMultiQueryMigemo: prompt += "[Migemo]" elif percol

zsh の z / autojmp が話題になっているようです．これら二つのプラグインは実のところ試したことがないのですが「一度でも cd したことのあるディレクトリに効率よく cd する」という目的で作られたツールであると，理解しています． さて，私も先の二つではありませんが，拙作の percol を使って「一度でも cd したことのあるディレクトリに効率よく cd する」ということをしていたので，ここぞとばかりに設定を共有しておこうと思います． percol percol はコマンドラインで手軽に anything.el / helm.el 的な汎用インタフェースを使いたい，という要求により開発をはじめたツールです．id:kbkbkbkb1 さんによる次の紹介文がわかりやすいでしょう． percol は入力の1行を1候補として，部分一致かつ AND 検索で絞り込みし，選択した候補を出力

autojump? コマンドラインでよく移動するディレクトリに行くのに、autojumpやrupa/z等が有名ですが、percolでも同じような事ができるのでそちらに移行してみる話です percol で z / autojump のようにディレクトリ高速ジャンプ – Slip Ahead Logging why autojumpも補完が効くけど、数が増えると最初から一覧がでて絞り込むUIの方がやりやすい なんとなく percol版 percol で z / autojump のようにディレクトリ高速ジャンプ – Slip Ahead Loggingに書かれているもの殆どそのままですが、 移動したディレクトリが表示されるように少しだけ手を入れてます。 .cd_history_file autojumpで使ってるcdの移動履歴はhomebrewで入れた場合は以下のような場所にあって、スコアtパ

みなさんこんにちは！ターミナル部部長のタナカトモフミです。 本連載では意外と見落としがちな基本的な事柄からちょっとマニアックなテクニックまで、ターミナルを使いこなすための方法を若手エンジニアのタミ夫くんとシェルスキー先生と一緒に学んでいきます。 今回はターミナルで様々なものを絞り込み検索するためのツールとしてfzfを紹介します。grepと違い検索結果を確認しながらインクリメンタルに絞り込みを行うことができるので直感的に使いやすく、あるコマンドの結果を絞り込んで別のコマンドに渡すことができるため、工夫次第でターミナル上での作業が非常に快適になります。 タナカトモフミ

今まで自分もackを使ってソースコードのgrepを行なっていましたが、ag (the silver searcher)の速さに感動してこちらに乗り換えました。 元のGitHubのリポジトリは https://github.com/ggreer/the_silver_searcher $HOME/local以下へのインストール手順は以下のとおり。CentOS5系で動作確認済み。 なぜ早いのかの説明は、 ackを捨てて、より高速なag(The Silver Searcher)に切り替えた http://blog.glidenote.com/blog/2013/02/28/the-silver-searcher-better-than-ack/ を参照のこと。 $ mkdir -p $HOME/local/source $ cd $HOME/local/source $ wget "https:

ag (The Silver Searcher) で検索すると、たまにヒットするはずのものにヒットしないことがある。例えば、 utf-8 以外のエンコードでマルチバイトがそこそこ書かれているファイルはヒットしない。 % export LANG=ja_JP.eucJP % cat euc_text_file ほげ ほげ ほげ ほげ ほげ ほげ hoge % ag hoge # これがヒットしない 要は euc-jp とか shift_jis なテキストファイルはヒットしない。ag の作者は utf-8 しか扱わない素敵な環境だったのかもしれない。 だが2013年にもなって utf-8 じゃないエンコーディングのテキストを何故か扱う人間もまだいる。俺とか。 とりあえずの対策としては % ag -a hoge Binary file euc_text_file matches. と、 ack と

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とりあえずデモをご覧ください。 これはなに？ CLIを普段からご利用の方にはおなじみのいつものやつです。 なんとなく思い立ってfish shellを使ってみよう！となったのですが、zshでenhancdに甘えきってしまっていた身としては、zとかautojumpなんて今更使ってられないわけです。 なんか代替ツール無いのか・・！と思って色々探しはしたものの、満足できそうなプラグインは見つけられず、しゃーなしで自作してしまった、という感じです。 で、どうせ作るならと思い、mollifier/anyframeとb4b4r07/enhancdを足して3で割ったくらいの機能にしてみました。 機能的にはanyframeのfish版という感じなので、 ANYFrame For Fish shell 略してanyfff、と名付けました。 なにができるの？ コンセプト的にはanyframeとだいたい同じなので

昔に書いたものなので余り参考になさらずに 僕はターミナルに引きこもっています。たまに外出しても最寄りのブラウザ程度です。そんな僕は Mac を使っています。綺麗な UNIX だからです。ターミナルアプリとしてターミナル.app を使っています。iTerm2 含めいろいろ試しましたがコレがさいつよでした。そして、僕は 2 年半かけてさいつよ環境を築き上げました。 tl;dr 最強のターミナル開発環境の構築する 最強の開発環境を目指して タイトルで豪語しすぎた感はありますが、本気で構築中です。僕がターミナル環境の整備に目覚めたのは学生の時でした。特に何かのプロジェクトに携わるといったこともなく、たまに講義の課題を解いたり趣味のアプリを作成したりといった程度での開発だったので、環境構築や整備に割く時間がありました。 まずは現状 普段のターミナル環境は次のとおりです。 ターミナル.app（全画面）

会社ブログと自身のブログに書いたのをちょっと加筆修正したので qiitaにも上げてみた はじめに エンジニアとして仕事をする以上、多くの時間をコマンドライン上で過ごす方も多いでしょう。業務の大部分の時間を過ごす環境は誰でも快適にしたいですよね！よくエンジニア間ではエディタの宗教戦争が話題になりますが、今回はコマンドライン環境を快適にする為のツール群を紹介します。 pecoとは？ コマンド出力結果のインクリメントサーチを行う為のツールです。これだけだとイメージしづらいですが、導入すると以下のような事が実現できます。 bash history一覧をインクリメントサーチ　=> 実行 branch一覧をインクリメントサーチ => git checkout よく移動するディレクトリ一覧をインクリメントサーチ => 移動 デタッチされてるtmuxセッション一覧をサーチ => アタッチ このような動きを

Perl 6の非公式 Advent Calendar です 特に、日本特有のネタなどは公式では扱いにくいと思ったので作ってみました Perl 6に関する話題を共有しましょう。 どなたでも参加自由です。 ちなみに、公式のPerl 6 Advent Calenderも始まっています https://perl6advent.wordpress.com 下記のような日程になっています https://github.com/perl6/mu/blob/master/misc/perl6advent-2016/schedule

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前提 Python 3.5 unittest Travis CI GitHub Public Repository ディレクトリ構成 project/ ├── src/ │ └── module/ │ ├── __init__.py │ └── add.py ├── test/ │ ├── module/ │ │ ├── __init__.py │ │ └── test_add.py │ └── __init__.py └── .travis.yml

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Effective Scala Marius Eriksen, Twitter Inc. marius@twitter.com (@marius) [translated by Yuta Okamoto (@okapies) and Satoshi Kobayashi (@scova0731)] Table of Contents 序章 書式: ホワイトスペース, 命名, インポート, 中カッコ, パターンマッチ, コメント 型とジェネリクス: 戻り型アノテーション, 変位, 型エイリアス, 暗黙 コレクション: 階層, 使う, スタイル, 性能, Java コレクション 並行性: Future, コレクション 制御構造: 再帰, Return, forループと内包, require と assert 関数型プログラミング: 代数的データ型としてのケースクラス, Option, パターンマ

Photo by Jayphen 秋山です。 先日「Python Fire」という、Pythonのコマンドラインツールを自動生成できるライブラリが発表されました。 どのへんが便利なのか、実際に使ってみながら解説をしていきますので、気になってた人の参考になればと思います。 Googleのリポジトリに出ているのでGoogleの公式プロダクト？と思いきや、最後に「This is not an official Google product.」の表記があるのでGoogle公式ではないようですね。Googleの中の人が作った非公式ライブラリということでしょうかね。 github.com ■Python Fire使ってみた そもそもPythonには、コマンドラインからコマンドを受け付ける組み込みのライブラリがあります。他にもbakerとか、clickとか、既にコマンドラインツールを作る用の補助ライブラ

はじめに 去年ぐらいからPython製のコマンドラインのツールをいくつか作っていて、構成もだいぶ固まってきたので、まとめてみる。規模としては1ファイルでは終わらないぐらいで、関数の数も数十になってユーティリティを作ったり、クラスをいくつか作らないと、保守がしにくいような規模のものを想定しています。工数としては1日では終わらないけど、2週間はかからない程度の規模を想定。 構成 ということで、まず構成をさらしてみます。 こんな感じ。 SAMPLE_PROJECTレポジトリがあったとして、その具体的な構成が以下。 . ├── README.md ├── RELEASE.md ├── TODO ├── bin │ ├── command1 │ ├── command2 │ └── command3 ├── SAMPLE_PROJECT │ ├── __init__.py │ ├── constan

cookiecutterは、テンプレート(雛形となるファイル群)を元に、プロジェクトファイル(ディレクトリやファイル)を生成できるコマンドラインツール。 Pythonで作られている。 GitHub - audreyr/cookiecutter: A command-line utility that creates projects from cookiecutters (project templates). E.g. Python package projects, jQuery plugin projects. ローカルディレクトリや、github上のリポジトリにあるcookiecutterテンプレートを指定すると、対話的に必要な項目を入力してファイルを生成できる。 テンプレートは、対話的に入力させたい変数を定義したJSONファイルと、雛形となるファイル、ディレクトリで構成される。

初めてPyPIにパッケージを登録したので、やったことをまとめておく。 https://github.com/edvakf/nbupload https://pypi.python.org/pypi/nbupload setup.pyできるようにする ディレクトリ構造はこれ以上ないぐらい簡単。 . ├── LICENSE.txt ├── README.md ├── nbupload │   ├── FileUploaderView.js │   ├── FileUploaderWidget.py │   └── __init__.py └── setup.py

(注記：11/30、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 最近、Haskellでも生産性の高い作業ができるほどに、この言語を使いこなせるようになりました。定期的にPythonを使いもしますが、今ではWebプロトタイプ作成のほとんどをHaskellで行っています。それで、時間が経ってしまう前に、この言語の学習経験を通じて考えたことなどをまとめたいなと思っています。 データファースト これはどちらかというと動的言語から静的言語への移行に関しての考えなのですが、Haskellのデータ構造は、ほとんどの場合、データ宣言と型シグネチャで提示されるのに対し、Pythonの場合、おおむねコードによって暗黙に定義されます。 Pythonの関数について私が初めて抱いた考えは、「コードに何が書かれているか？」でしたが、Haskellでは、「データはどう見えるか？　この関数は＿＿＿を受け

Haskellを勉強してきて、ようやくモナドの雰囲気がわかってきたので、Maybeモナドのような計算をPythonでやってみる。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # instance Monad Maybe where # return = Just # fail = Nothing def Maybe(x): return Just(x) if x else Nothing() class Just: def __init__(self, x): self.value = x def __repr__(self): return "Just(%r)" % self.value # (Just x) >>= f = f x def bind(self, f): return f(self.value) # '>>=' の代わりに

Pythonでモナりたいとおもいます。 そして、モナドといえばMaybeが有名ですね。 Maybeは比較的わかりやすい上、色々な言語でも実用しやすいので自分で実装している人も いたりするのではないかと思います。がしかし、 Stateモナドから理解したほうがいいんじゃないかなーと思うんだけど というような記事を発見してしまいました。 ということで、Stateモナドを実装しようと思います。 Haskellでスタックを利用した加減乗除の計算機を作ってみる Haskell の State モナド (1) - 状態を模倣する 第6回　局所的な「状態」を利用するためのStateモナド とかを読んで意識を高めました。 これだけ既存記事があって今更という感も否めません。その上、参考記事をはじめとした説明は 具体的でわかりやすいものになっています。しかし、そのためにいかんせんスタックの実装部分に 力を入れす

pipsiとはpipsi = pip script installer Flaskの人が作ったっぽいスクリプトです。 mitsuhiko/pipsi · GitHub pipsiが流行る気配が微塵もないので書きました。たぶんクッソ地味なのでわざわざ話題にしないんだとおもいますが、個人的には重宝してます。 はじめに このエントリの対象者はPythonでなんかを作ってる人です。つまり、virtualenvを使って仮想環境を切り替えまくってる系の人です。 普段Pythonでがっつり開発しない人はもう、面倒なので普通にグローバル環境にpip installしてパスを通せばいいとおもいます。 pipsiイズ何 さて、virtualenvを使って開発をしていると時々困ることがあります。それはPython製の便利ツール（pipで配信されている）をどう管理するかという問題です。 fabric, ansib

自分で書いたPythonのテクニックな記事についてのまとめ 時々、自分で書いた記事を参考にしたいときとかがあるのだけれども、Qiitaとかに分離されてたりとかしててよくわからんくなってたので統括。 Qiitaの記事もこっちのブログに移行してしまおうかしらん？ こうやって自分が書いた記事を振り返ってみると、一時期のHaskellマイブーム & 仕事がつまらなかった時期みたいなものがありありと見えてきて面白い。 自分で書いたPythonのテクニックな記事についてのまとめ 関数適用するやつ method missingによる動的なメソッド呼び出し Rubyのforwardableをメタクラスで実装するやつ Pythonでパターンマッチを実装する メタクラスでクラスそのものをFalse扱いするやつ Pythonによる見た目がスマートなOptional実装 PythonでStateモナドをモナモナす

Goのpanicとrecover Goのエラー処理は原則として例外を使わず、エラーを丁寧に処理すべき方針はわかったとして、Goの例外機構というものがどういう仕組なのか調べた。 まず、基本に忠実に、golang.jpの説明を読むと、 実践Go言語 - golang.jp Recover panicが呼び出されたとき(これには、配列のインデックスが範囲外であるときや、型アサーションに失敗したような暗黙的なものも含む)は、すぐさま、カレントの関数を停止し、ゴルーチンのスタックの巻き戻しを開始します。その途中、遅延指定されている関数をすべて実行します。この巻き戻しがゴルーチンのスタックの先頭にたどり着くと、プログラムは終了します。ただし、組み込み関数recoverを使うことで、ゴルーチンの制御を取り戻し、通常の実行を再開させることが可能です。 panicが発生すると即座に処理を打ち切るので、これが

モナドについて勉強していて見つけた英語記事を翻訳してみました。 誤訳等あれば編集リクエストやコメントください 原文: Functors, Applicatives, And Monads In Pictures - adit.io ここに単純な値(value)があります。

Pythonの標準ライブラリに含まれるunittest.mockモジュールの使い方メモ。patchのみ。 試したバージョンは、Python 3.5 テスト対象 main.py import subprocess def say(message): """echoコマンドでmessageを実行する """ return subprocess.call(['echo', message]) def say_hello(somebody): """「Hello, {somebody}!」と画面に表示する関数 """ message = "Hello, {}!".format(somebody) return say(message) if __name__ == '__main__': say_hello("tokibito") 実行すると次のようになる。 $ python main.py He

MagicMock は mock.Mock のサブクラスで、薄いラッパーです。 >>> from mock import Mock, MagicMock >>> issubclass(MagicMock, Mock) True >>> list(set(dir(MagicMock)) - set(dir(Mock))) ['_mock_set_magics'] MagicMock を使えば、クラスだろうがオブジェクトだろうがメソッドだろうが関数だろうが、何でもモックオブジェクトで置き換えて、その振る舞いを自由にシュミレートすることができます。 まず、一番シンプルにモックを使う方法は、直接 MagicMock オブジェクトを代入するやり方です。 models.py（置換対象クラス） import random class User(object): def __init__(self, na

すごいHaskell たのしく学ぼう　13章 「モナドがいっぱい」の部分の読書会用に作成した資料を公開します。演習問題や周辺の話題に軽くそれている部分があります。間違い等ありましたらご指摘いただけると幸いです。 13. モナドがいっぱい FunctorやApplicativeを導入した動機のひとつとして以下のようなものがあると思います。 Functor を導入した動機 a -> b 型の関数を f a -> f b の関数にしたい (fmap操作が欲しい) Applicative を導入した動機 f (a -> b) 型を f a -> f b 型の関数にしたい (<*>操作が欲しい) Functor/Applicativeを導入した動機に以上のようなものがあったのと同じくMonadを導入する動機として次のようなものがあります 「普通の値 a を取って文脈付きの値を返す関数 (a -> m