[FP] パイプライン・プログラミング

関数型プログラミングとは何か？

この問は深遠すぎてとてもボクの手には負えませんが、実務的なプラクティスとしてはパイプライン・プログラミングとして考えると分かりやすいのではないかと思います。

そこでScalaでのパイプライン・プログラミングの選択肢を整理してみました。

関数呼び出し

関数型プログラミングにおける普通の関数呼び出しもパイプラインと考えることができます。

純粋関数型では副作用は発生しないので、表に見えている関数の引数と復帰値のみで関数の挙動のすべてが表現されているためです。

たとえば以下のプログラムは:

h(g(f(1)))

以下のようなパイプラインと考えることができます。

Functor

文脈を持ったパイプラインはFunctorを使って構成できます。関数呼び出しとの違いは「文脈」を持った計算になるという点です。

ここでいう「文脈」とはパイプラインの裏側で暗黙的に共有、引継ぎされる状態やデータというぐらいの意味です。関数の直接呼び出しにはそのような裏表はないので、Functorで加わった重要な機能ということになります。

以下の図はQCon Tokyo 2015のセッション「ScalaによるMonadic Programmingのススメ - Functional Reactive Programmingへのアプローチ」で使用したスライドから引用です。

Monadic Programmingのススメ - Functional Reactive Programmingへのアプローチ from Tomoharu ASAMI

Functor, Applicative Functor, Monadが構成するパイプラインを概観しています。

この中でFunctorはmapコンビネータを使ってパイプラインを構築します。

Option(1).map(f).map(g).map(h)

Applicative Functor

上記の図で示した通りApplicative Functorは復数のパイプラインを一つに統合する機能を提供します。

ScalazではApplicative Functorのために以下のような文法を提供しています。

(Option(1) |@| Option(2) |@| Option(3))(i(_, _, _))

以下の図は同スライドからFuture Applicative Functorの例です。

Monadic Programmingのススメ - Functional Reactive Programmingへのアプローチ from Tomoharu ASAMI

Monad

「Functor, Applicative Functor, Monadが構成するパイプラインを概観」する図の中のMonadは以下のプログラムになっています。このようにMonadではflatMapコンビネータを使ってパイプラインを構築します。

Functorとの違いは「文脈」をプログラム側で制御する機能が加わる点です。

Option(1).flatMap(f).flatMap(g).flatMap(h)

以下の図は同スライドからOption Monadの例をあげています。

Monadic Programmingのススメ - Functional Reactive Programmingへのアプローチ from Tomoharu ASAMI

こちらではflatMapコンビネータを使う代わりにfor式によるfor内包表記(for comprehension)を使用しています。

def bigCalcO(n: Int): Option[String] = {
    for {
      a <- Option(calcString(n))
      b <- Option(calcInt(n))
      c <- Option(calcFloat(n))
    } yield finalCalc(a, b, c)
  }
}

for内包表記はMonadを使ったパイプラインのための文法糖衣として機能します。

上記の例ではflatMapコンビネータ直接使用とfor内包表記の違いはそれほど分かりませんが以下に示すState Monadのような複雑な構造のMonadを使う場合にfor内包表記の効果が出てきます。

オブジェクト指向開発におけるObject-Functional Programming from Tomoharu ASAMI

Reactive Stream

Applicative FunctorやMonadを使うとかなり複雑なパイプラインを構築することができますが、あくまでも制御上は関数呼び出しなのでフロー制御を行うことができません。

ここでいうフロー制御とは、一度に処理するデータ量を制限したり、データの発生またはデータの消費の契機で処理を進める制御を指します。

直感的にパイプラインというとこういう制御が入っていて欲しいところですが、Monadそのものには入っていないわけです。

そこで登場するのがReactive Streamです。単にStreamというとscala.collection.immutable.Streamと紛らわしいので、ここではReactive Streamと呼ぶことにします。

Scalaz StreamではProcess Monadを使ってReactive Streamをを実現しています。

大規模データ処理とストリーム処理それぞれでのProcessモナドの使い方は以下になります。

大規模データ処理

Monadic Programmingのススメ - Functional Reactive Programmingへのアプローチ from Tomoharu ASAMI

ストリーム処理

Monadic Programmingのススメ - Functional Reactive Programmingへのアプローチ from Tomoharu ASAMI

大規模データ処理とストリーム処理のいずれもパイプラインに抽象化されたほとんど同じプログラムになっています。

また、普通のMonadと比べても若干おまじないは増えるもののプログラミングとしては同じような形になります。

状態機械

Process MonadはMonadによるパイプラインで状態機械による制御を可能にしたものと考えることもできます。

詳しくは以下の記事を御覧ください。

• Scala的状態機械/FP編
• ストリーミングで状態機械

まとめ

Scalaのパイプライン・プログラミングを以下のパターンに整理してみました。

• 関数呼び出し
• Functor
• Applicative Functor
• Monad
• Reactive Stream

これらのパイプラインを適材適所で使い分ける、という切り口で関数型プログラミングを考えてみると面白いかもしれません。