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TL;DR github.com 並行処理を簡潔かつ安全に記述できるライブラリを作った。ApplicativeDo拡張を使って、以下のようにoathの引数として与えたIOアクションを同時に実行し、結果を集める処理を書ける。いずれかが例外を投げた場合、残りをキャンセルするためリソースを漏らす心配がない。 evalOath $ do a <- oath $ ... b <- oath $ ... f a b 経緯 Haskellは並行処理が得意とされている。事実、軽量スレッド、MVar、STMといった処理系によるサポートが充実しており、HackageのConcurrencyカテゴリには235ものパッケージがあることからもユーザの関心の高さが窺える。 並行処理を実用する上では、単にスレッドをフォークするだけでなく、計算の結果を集める必要がある──Scalaなどで言うFutureに近いものがあると

今まで不満の多かったHaskellのレコードの扱いを改善するための一歩として、NoFieldSelectorsというGHC拡張の実装を進めている。 動機 Haskellにはレコードを定義するための構文がある。 data User = User { userId :: Int , userName :: Text } こう定義すると、各フィールドごとにuserId :: User -> IntとuserName :: User -> Textというゲッターに相当する関数が生成される。これらの関数は特別な意味合いを持っており、以下のレコード操作の構文にも利用できる。 構築 User { userId = 0, userName = "Zero" } パターンマッチ case foo of User { userId = x, userName = name } -> ... 更新 foo {

qiita.com C++、Rust、Pythonなど、他の言語では当たり前のように多用される動的配列だが、Haskell実装は(開発を始めた時点では)見当たらなかったので作ってみたお話*1。 動的配列とはミュータブルな配列の一種で、通常の配列操作だけでなく、末尾への要素の追加・削除が定数時間で行える構造である。確保しておいた領域がいっぱいになったら、その2倍の大きさの領域を確保するという方法によって、漸近的には要素の追加は定数時間となる。 内部の配列には、デファクトスタンダードであるvectorパッケージを用いる。Vectorには無印(boxed)、Unboxed、Storableの三種類の変種があり、それぞれ以下のように使い分ける。 無印(Data.Vector): サンク含め、任意のHaskellのオブジェクトを格納できる。Traversableなどのインスタンスであり、汎用性が高い

関数をデバッグするために、引数と戻り値をそれぞれ表示するというのを誰しもやったことがあると思う。今回はそれを自動化するからくりをHaskellで実装してみる。 目標となるのは、関数が与えられたとき、その引数と結果をターミナルに出力する関数に変換する高階関数、probe :: Traceable a => String -> a -> aである。 testDelay :: Double -> Double -> IO () testDelay dur dur' = threadDelay $ round $ (dur + dur') * 1000000 *Probe> probe "testDelay" testDelay 1 2 testDelay 1.0 2.0: () これは型クラスを活用すればお茶の子さいさいである。以下のように型によって挙動を切り替える関数withTraceData

ミーハーな読者なら、barbiesというライブラリをご存知の方も多いと思う。そう、HKDを扱う定番ライブラリだ。HKDは、同アドベントカレンダーにも寄稿されている他、Haskell Dayでも紹介された(https://assets.adobe.com/public/b93f214d-58c2-482f-5528-a939d3e83660)注目の技法だ。Higher-Kinded Data (HKD) について - Qiita HKDは、一番簡単な場合であるはずのIdentityを使うと着脱が面倒になるという問題がよく知られている。Data.Barbie.BareモジュールのWearという型族を使って定義すれば、それを簡単にはがせ、普通のレコードと全く同じように使える。 data Barbie t f = Barbie { name :: Wear t f String , age ::

Haskell Advent Calendar 2019 5日目 この冬、神速のサンタクロースがやってくる—— Haskellにおいて、バイト列の表現はByteStringが定番である。ByteStringはPinned領域に直接格納され、空間効率はリストに比べればはるかに良い。しかし、Pinned領域にあるとヒープフラグメンテーションが起こりやすくなるということでもあり、細かい文字列をつなぎ合わせるような使い方はパフォーマンスに悪影響が及ぶ。そのような問題を避けるため、ビルダーと呼ばれる構造が用意されている。 Data.ByteString.Builderは、word8 42 <> byteString "hello" <> doubleLE 42のように細かいプリミティブを連結し、toLazyByteStringを呼ぶと最後にByteStringを一気に鋳出せるという仕組みである。By

Haskell製の新しいメッセージングシステムfranz(フランツ)の紹介。 github.com 背景 取引所にあるマシンで取引プログラムを実行するのが我々の仕事だが、朝8時に起動したらあとは昼寝したり酒を飲んだりというわけにはいかない。モニタリングしたり、分析のためにデータを残しておく必要がある。そのため、プログラムによって解析しやすい形でログを出力する。 今までは複数の種類のレコードをシリアライズし、一つのファイルに連結させる独自のフォーマットを10年近く使っていたが、書いていて恥ずかしくなるような多数の問題を抱えていた。 柔軟性が乏しい: 32bit整数や文字列などの単純な値しか格納できず、例えばレコードを含むレコードなどを表現できない。その結果、複雑なデータは一旦文字列に変換するような運用がされており、そのプリティプリンタやパーサは十分にテストされていない。 コードがまとまってい

与えられたConnectionを通じて、指定したKeyに対応するByteStringを取り出すような、シンプルなKey-ValueストアのAPIを考えてみよう。 type Key = ByteString fetchOne :: Connection -> Key -> IO ByteString ネットワーク越しにたくさんのデータを取得したいとき、何度もこれを呼び出していては効率が悪い。一度にまとめて取り出せるように拡張するなら、このように書ける。 fetchMany :: Connection -> [Key] -> IO [ByteString] 悪くはないが、この型はたとえば「["foo", "bar"]を要求したのに返ってきたのは[]」のような振る舞いを許してしまうため、使い手に不必要なパターンマッチを強いる。だが、リスト[]にちょっとした一般化を施すだけでそれを防ぐことが可能だ

fumieval.hatenablog.com あれから9ヶ月…wineryのバージョン1.0をついにリリースした。 前回までのあらすじ データの保存や通信に直列化は不可欠の概念である。 binaryなどの直列化ライブラリは、レコードのフィールド名などの情報が欠けており、構造が変わると互換性を持たせることができない。 一方、JSONやCBORなどのフォーマットで愚直にフィールド名などを残すと極めて冗長になり、時間・空間効率が悪い。 コード生成が前提のProtobufなどはHaskellの既存のデータ構造との相性がよくない。 そんな現状に殴り込みをかけたのがwineryだ。値を「スキーマ」と「データ」に分割して保存することによって、冗長性を避けつつ、メタデータを保持させることができる。wineryは最強のライブラリとなりうるか…？ 特徴と特長 JSON, MessagePack, CBORな

実用的なプログラミングにおいて、名前と概念を結びつける「束縛」はほぼ必須の概念である。しかし、その言葉には大きな誤解と混乱が根付いていた。 事の発端となったのは「Haskellにおいては、変数は値を代入するものではなく、値に束縛するものである」という議論である*1 *2。しかし、これは大きな誤解を孕んでいる。言葉の定義に立ち返ってその誤解を解いていこう。 束縛とバインディング 実は「束縛」には二つの意味がある。一つは、数学的な意味での変数の束縛*3、もう一つは、識別子と実体の結合という意味での束縛*4だ。 前者は変数の導入と言い換えることもできる。ラムダ計算におけるラムダ抽象と変数の関係もこれである。重要なのは、これはあくまで変数とそれを導入する抽象の関係であり、変数と実体の関係ではないことだ。 「AをBに束縛する」と言った場合後者で、プログラミングの文脈ではこちらを耳にすることが多いだろ

人類は、酒と共に発展してきたと言っても過言ではない。穀物や果実などを酒に変換することにより、糖を除く栄養を保ったまま、高い保存性を持たせることができる。酒は人々の喉を潤し、時に薬として使われた。 プログラミングにおいても、終了したら消えてしまうデータを、保存性の高いバイト列に変えたい場面がよくある。そのような操作を直列化(シリアライズ)と呼び、いくつかのアプローチが存在する。 コード生成タイプ Protocol Buffers、cap'n'protoなど データの構造を記述する言語(スキーマ)から、データ構造およびシリアライザ・デシリアライザをコードごと生成する。幅広い言語で使える一方、作れる構造が限られており、定義済みの構造にも使えないので、Haskellのような言語とは相性があまりよくない。 互換性を保つ機能が充実していることが多い。 汎用フォーマットタイプ CBOR、MessageP

Discordはゲーミング向けのテキストチャットと音声通話を兼ねるプラットフォームであり、「テキストチャンネル」と「ボイスチャンネル」の二種を好きなだけ作ることができる。もちろん音声を全チャンネルに常時垂れ流すわけには行かないので、通話するにはボイスチャンネルに参加するという手順を踏む必要がある。しかし、例えば誰かがやっているゲームに混ざろうとしてボイスチャンネルに参加しても、チャンネル外のユーザーにはいかなる通知も発生しないため、気づかれないままのことがよくある。 そこで、ボイスチャンネルに参加したとき、テキストチャンネルにその旨を投稿するボットを用意すれば、気軽に通話の合図を送れる。全員に通話の意思を表明でき、Skypeの着信のように邪魔にもならないので、少人数のグループにとって極めて有用である。 Discordは柔軟なAPIを用意しているため、比較的容易にそのようなボットを開発できる

qiita.com JavaScriptを書いていると、頻出する継続渡しのリフレインにうんざりさせられる。 foo.bar(function(result){ qux.baz(function(data){ hoge(function(r){ ... }); }); }); そこで、腕試しに継続モナドをベースにしたAltJS、jatkoを作った。フィンランド語で「継続」という意味だ(継続戦争から知った人も多いだろう)。しかし、なんの考えもなしに653行Haskellを書いた結果ガバガバな言語になってしまった。 Hello, world Haskellにだいぶ近いのでなんとなく読めるはず。 infixr 1 -> infixr 0 $ ($) = \x -> x constructor String : Type constructor (->) : Type -> Type -> Type

Haskellといえば一文字変数名、一文字変数名といえばHaskellという{{要出典}}ほどにHaskellでは一文字の変数名がよく使われている。これは名前を考えるのをサボっているとは限らない。多相性によって変数が具体的な性質を持たないがゆえに、具体的な名前がつけられないというのが主な理由だ。あるいは、適切な名前があっても、既存の名前と被っているという場合もある。かといって完全なランダムというわけでもないので、一文字変数名はどのように選べばいいか考察していこう。 a よくある種: * アルファベットの最初であるaは汎用性が高い。型変数に使うのが王道だ。値レベルの変数として単体で使うことは意外と少ない。 reverse :: [a] -> [a] b よくある種: * aに続いて、bも型変数によく使われる。 map :: (a -> b) -> [a] -> [b] c 三つの値が与えられ

ストリーム処理ライブラリはHaskellにおいて競争の激しい分野の一つだ。ストリーム処理ライブラリとは大雑把に言うと、IOなどの作用を絡めながら値の列(ストリーム)を生成したり、処理したりする構造を提供するライブラリである。多くのライブラリは、以下の3種の構造を定義している。 生産者(プロデューサー): IOなどのアクションを伴いつつ値を生成する。 消費者(コンシューマー): 多くの場合モナド変換子になっており、await :: Consumer s m sのようなアクションを組み合わせ、値の列を処理するプログラムを書ける。 変換者(トランスデューサー): 入力を受け取りながら、出力もできる。 生産者と消費者が変換者の特殊な場合であるものも多い。 今回は、基本中の基本とも言える操作であるスキャンの速さを調べる。scan (+) 0は入力ストリーム[0,1,2,3, ...]を出力[0,1,

身の丈に合わないと形容されても仕方ないようなハイスペックなPCを買った。開発環境は当然作り直すことになるので、その軌跡を残しておく。 MSYS2 まずはMSYS2を入れる。これでツールチェーンが揃い、minttyというターミナルエミュレータもついてくる。 $ pacman -Syuu $ pacman -Sy git stack Haskellのビルドツールであるstackのインストーラを入手する。処理系から依存パッケージまで無難かつ自動的に用意してくれるので便利だ。 Home - The Haskell Tool Stack ただしstackはMSYS2上ではうまく動作しない。設定ファイル(デフォルトではC:\sr\config.yaml)に以下の行を追加し、この問題を回避する。 skip-msys: true マルチスレッドに強いと評判のRyzen 7を使っているので、並行ビルドで性能

FRP(Functional Reactive Programming)は、リアクティブプログラミングと関数型プログラミングの性質を持つプログラミングパラダイムである。FRPは古典的FRPと矢矧のFRPに大別される。 古典的FRP 古典的(Classical)FRPは、非連続的な値の列Eventと、常に何らかの値を取るBehaviourの二種類の構造を導入したものである。 代表的な実装としてreactive-banana、euphoria、reflexなどが挙げられる。 Haskellにおいては、EventはIOを通じて非同期的に生成できる設計が多い。Eventはマップやフィルタリングができ、モノイドとして合成することもできる。なお、GenはFRPの構造を扱うのに要求されるモナドで、実装の都合上しばしば必要となる。Behaviourは現在の値を取り出せる他、HaskellならApplica

extensibleは拡張可能レコードだけでなく拡張可能作用(extensible effects)も用意している。拡張可能作用は一時期Haskell界隈で話題になったものの、今では人気も下火になってしまった。新しいバージョンをリリースした今、拡張可能作用の動機と使い方について改めて紹介しよう。 難行の一次関数 Haskellでモナドをカスタマイズする方法としては、transformersのモナド変換子がよく使われている。モナド変換子は、モナドをパラメータとして取り、新たな能力を付与したモナドにする構造だ。例えば、StateT sはモナド変換子の一つである。任意のアクションm aはliftを使ってStateT s m aに変換できる。 newtype StateT s m a = StateT { runStateT :: s -> m (a, s) } 他にもReaderT, Write

vectorパッケージのData.Vectorにはgenerateという関数がある。 generate :: Int -> (Int -> a) -> Vector a 型から全てを知ることはできないが、だいたい想像通りgenerate n fは[f 0, f 1, f 2, ...f (n - 1)]からなるVectorを生成する。しかし、これは要素を評価はしない。生成されるのはあくまでサンクのVectorだ。 Prelude > import Data.Vector as V Prelude V> V.length $ V.generate 5 (const undefined) 5 vectorは速くて正格そうなイメージがあるが、ボックス化される方に関して、基本的に正格性は最小限なので注意しよう。どう工夫してもgenerateだけで正格なVectorは作れないので、generateM

Haskell Advent Calendar 11日目 リアルワールドなHaskellerは、幾十ものフィールドを持つ大きなレコードをしばしば扱う羽目になる。モナディックにレコードを構築したい場合、RecordWildCards拡張を用いて以下のようにするのが定番だ。 import System.Random data Rec = Rec { foo :: String, bar :: Int, baz :: Double, qux :: Bool } makeRec = do foo <- getLine bar <- length <$> getLine baz <- readLn qux <- randomIO return Rec{..} しかし、<-の右辺が大きい、フィールドの数が多い、といったリアルワールドにありがちな事象が掛け算されれば、定義は巨大になってしまう。 そこで登

ごきげんよう諸君。今回はextensibleについて説明しよう。 extensibleはその名の通り、拡張可能なデータ構造を提供するライブラリである。具体的には、型レベルのリストによって特徴づけられる積と和を提供する。非常に残念なことに、GHC 8.0.1ではコンパイラのバグのせいでそもそもライブラリがビルドできない*1。来たる8.0.2では修正されているので、それを待つほかない。 とにかく、ここでは積の応用技である拡張可能レコードについて紹介する。使い方は簡単だ。まず使いたいフィールド名をスペースで区切ってmkFieldに渡す。 {-# LANGUAGE TemplateHaskell, DataKinds, TypeOperators, FlexibleContexts #-} {-# OPTIONS_GHC -fno-warn-unticked-promoted-constructo

準備 モナドを作るには、どんなモナドを作りたいか考える。モナドは一般に、どのようなアクションが使えるかによって特徴付けられる。その点ではオブジェクト指向におけるインターフェイスとよく似ている。 では、foo :: String -> M Boolとbar :: M Intという二種類のアクションを持つモナドを作るとしよう。まず、どんなアクションが使えるかを表すデータ型を定義する。 {-# LANGUAGE GADTs #-} data MBase x where Foo :: String -> MBase Bool Bar :: MBase Int GADT(一般化代数的データ型)の各データコンストラクタがアクションに対応する。GADTsを使ったことがなくても心配してはいけない。引数の型と結果の型に着目しよう。 モナドにする monad-skeletonをインストールする。 $ stac

GHC 8.0.1は、最上位の桁が変わるだけあって、かなり新しい機能が追加されている。 base-4.9.0.0 めっちゃインスタンスが増えた ghc/changelog.md at ghc-8.0 · ghc/ghc · GitHubを参照。あるべきインスタンスが存在することにより、孤児インスタンスを定義する必要がなくなるため、ぐっとストレスが減る。Monoid a => Monad ((,) a)、Traversable ZipListなど、いくつかは私がやった。 Semigroup ついにData.Semigroupが追加された。将来的にはこれはモノイドのスーパークラスになる。この変更によって、よりリーズナブルな定義ができるということも少なくないはずだ。 ベーシックな型が充実 Compose, Product, Sum, NonEmptyなど、決して利用頻度が高くないとはいえ基礎的か

盛大に遅れました… qiita.com 最近思いついたネタで実用性の高そうなものを紹介。 binaryやcerealのようなライブラリはデータを密にシリアライズするが、その際にフィールド名や型などの情報は失われてしまう。かといってそれらを一つ一つすべて含めるとひどく効率の悪いフォーマットになってしまう。そこで、スキーマを分離できるような仕組みを作れないかと考えて作ったのがこのクラスだ。 {-# LANGUAGE TypeFamilies, ScopedTypeVariables, FlexibleContexts, UndecidableInstances #-} import Data.Binary class HasSchema a where type Schema a :: * toSerializer :: a -> Put toDeserializer :: Schema a

Haskellスペースリーク Advent Calendar 2015 9日目 Haskellerとて、時には厳しくならなければいけないこともある―― @fumieval, 2015 Haskellは遅延評価を基本としているため、場合によっては未評価の式が積もり非効率な状況に陥ることがある。これを防ぐため、部分的に正格評価にするための仕組みが用意されている。もちろんこれらは闇雲に使えばよいというものではない。使うべきポイントを把握し、これらを見逃さないようにしよう。 この記事では、それらの機能の正しい使い方、間違った使い方を紹介していこう。 カウンター・カウンターズ・サンクス 条件を満たす要素の個数とそうでない要素をそれぞれカウントするプログラムについて考える。アキュムレータ(ループの中で積み上げていく変数)は正格にしないといけないらしいので、BangPatterns拡張を使ってみた。どん

本日、Tsuru Capitalのポジションを得ました。 Tsuru Capitalはデリバティブの取引を行っている企業で、自動株取引の会社ではありません。取引に関わっている10人のメンバーのうち、創始者であるSimonを除く全員がHaskellerで、取引状況の分析や一部の取引の自動化など、あらゆるところにHaskellを使っているのが大きな特徴です。日本では数少ない、Haskellをメインに使っている企業の一つでもあります。 東京、シンガポール、バンクーバーにオフィスがあり、東京には私を含む5人の開発者と事務担当、Simonと愛犬テトがいます。 オフィスはオランダヒルズ森タワーRoPにあります。設備が非常に充実しており、東京に引っ越すまではオフィスに週数度の頻度で泊まっていました。風呂上がりにジンジャエールをラッパ飲みしながらサーバールームの熱風で体を乾かすと、すごく気持ちが良いです。