リーダーモナドはとても複雑で、役に立たないようです。 JavaまたはC++のような命令型言語では、誤解しない限り、リーダーモナドに同等の概念はありません。
簡単な例を挙げて、これを少し明確にできますか?
怖がらないで!リーダーモナドは実際にはそれほど複雑ではなく、実際に使いやすいユーティリティを備えています。
モナドに近づくには2つの方法があります。
最初のアプローチから、リーダーモナドはいくつかの抽象型です
data Reader env a
そのような
-- Reader is a monad
instance Monad (Reader env)
-- and we have a function to get its environment
ask :: Reader env env
-- finally, we can run a Reader
runReader :: Reader env a -> env -> a
では、これをどのように使用するのでしょうか?さて、リーダーモナドは(暗黙の)構成情報を計算に渡すのに適しています。
さまざまなポイントで必要な計算に「定数」があるが、実際には異なる値で同じ計算を実行できるようにしたい場合は、リーダーモナドを使用する必要があります。
リーダーモナドは、OO人が 依存性注入 と呼ぶことを行うためにも使用されます。たとえば、 negamax アルゴリズムが頻繁に使用されます(非常に最適化されたフォーム)2人のプレーヤーのゲームでポジションの値を計算しますが、アルゴリズム自体はどのゲームをプレイしているかを気にしませんが、ゲームの「次の」ポジションを決定できる必要がある場合を除きます。現在のポジションが勝利ポジションかどうかを判断できる必要があります。
import Control.Monad.Reader
data GameState = NotOver | FirstPlayerWin | SecondPlayerWin | Tie
data Game position
= Game {
getNext :: position -> [position],
getState :: position -> GameState
}
getNext' :: position -> Reader (Game position) [position]
getNext' position
= do game <- ask
return $ getNext game position
getState' :: position -> Reader (Game position) GameState
getState' position
= do game <- ask
return $ getState game position
negamax :: Double -> position -> Reader (Game position) Double
negamax color position
= do state <- getState' position
case state of
FirstPlayerWin -> return color
SecondPlayerWin -> return $ negate color
Tie -> return 0
NotOver -> do possible <- getNext' position
values <- mapM ((liftM negate) . negamax (negate color)) possible
return $ maximum values
これは、有限で確定的な2プレイヤーゲームで機能します。
このパターンは、実際には依存性注入ではないものにも役立ちます。金融で働いていると仮定すると、資産の価格設定のためのいくつかの複雑なロジックを設計するかもしれません(派生的な言い方)、それはすべてうまくいき、あなたは臭いモナドなしで行うことができます。しかし、その後、複数の通貨を処理するようにプログラムを変更します。その場で通貨を変換できる必要があります。最初の試みは、トップレベルの関数を定義することです
type CurrencyDict = Map CurrencyName Dollars
currencyDict :: CurrencyDict
スポット価格を取得します。その後、コードでこの辞書を呼び出すことができます。それはうまくいきません!通貨辞書は不変であるため、プログラムの存続期間だけでなく、compiledを取得した時点から同じでなければなりません!それで、あなたは何をしますか?さて、1つのオプションはReaderモナドを使用することです:
computePrice :: Reader CurrencyDict Dollars
computePrice
= do currencyDict <- ask
--insert computation here
おそらく最も古典的なユースケースは、インタープリターの実装です。しかし、それを見る前に、別の関数を導入する必要があります
local :: (env -> env) -> Reader env a -> Reader env a
さて、Haskellや他の関数型言語は lambda calculus に基づいています。ラムダ計算には次のような構文があります
data Term = Apply Term Term | Lambda String Term | Var Term deriving (Show)
そして、この言語の評価者を書きたいです。そのためには、環境を追跡する必要があります。これは、用語に関連付けられたバインディングのリストです(実際には、静的スコープを実行するため、クロージャーになります)。
newtype Env = Env ([(String,Closure)])
type Closure = (Term, Env)
完了したら、値(またはエラー)を取得する必要があります。
data Value = Lam String Closure | Failure String
それで、インタプリタを書きましょう:
interp' :: Term -> Reader Env Value
--when we have lambda term, we can just return it
interp' (Lambda nv t)
= do env <- ask
return $ Lam nv (t, env)
--when we run into a value we look it up in the environment
interp' (Var v)
= do (Env env) <- ask
case lookup (show v) env of
-- if it is not in the environment we have a problem
Nothing -> return . Failure $ "unbound variable: " ++ (show v)
-- if it is in the environment, then we should interpret it
Just (term, env) -> local (const env) $ interp' term
--the complicated case is an application
interp' (Apply t1 t2)
= do v1 <- interp' t1
case v1 of
Failure s -> return (Failure s)
Lam nv clos -> local (\(Env ls) -> Env ((nv,clos):ls)) $ interp' t2
--I guess not that complicated!
最後に、簡単な環境を渡すことで使用できます。
interp :: Term -> Value
interp term = runReader (interp' term) (Env [])
そしてそれはそれです。ラムダ計算のための完全に機能するインタープリター。
これについて考えるもう1つの方法は、質問することです。答えは、読者モナドは実際にはすべてのモナドの中で最もシンプルでエレガントなものの1つであるということです。
newtype Reader env a = Reader {runReader :: env -> a}
Readerは関数の単なる名です!すでにrunReader
を定義していますので、APIの他の部分はどうですか?まあ、すべてのMonad
もFunctor
です:
instance Functor (Reader env) where
fmap f (Reader g) = Reader $ f . g
さて、モナドを取得するには:
instance Monad (Reader env) where
return x = Reader (\_ -> x)
(Reader f) >>= g = Reader $ \x -> runReader (g (f x)) x
それほど怖くない。 ask
は本当に簡単です:
ask = Reader $ \x -> x
local
はそれほど悪くありませんが。
local f (Reader g) = Reader $ \x -> runReader g (f x)
さて、読者モナドは単なる関数です。なぜReaderが必要なのですか?良い質問。実際には、あなたはそれを必要としません!
instance Functor ((->) env) where
fmap = (.)
instance Monad ((->) env) where
return = const
f >>= g = \x -> g (f x) x
これらはさらに単純です。さらに、ask
は単にid
であり、local
は関数の順序が入れ替わった関数合成です!
Readerモナドのバリアントがどこでもであることを自分で発見するまで、あなたがそうだったように私は戸惑っていたことを覚えています。どうやって発見したの?なぜなら、私はコードの小さなバリエーションであることが判明したからです。
たとえば、ある時点でhistorical値を処理するコードを書いていました。時間とともに変化する値。これの非常に単純なモデルは、ある時点からその時点の値までの関数です。
import Control.Applicative
-- | A History with timeline type t and value type a.
newtype History t a = History { observe :: t -> a }
instance Functor (History t) where
-- Apply a function to the contents of a historical value
fmap f hist = History (f . observe hist)
instance Applicative (History t) where
-- A "pure" History is one that has the same value at all points in time
pure = History . const
-- This applies a function that changes over time to a value that also
-- changes, by observing both at the same point in time.
ff <*> fx = History $ \t -> (observe ff t) (observe fx t)
instance Monad (History t) where
return = pure
ma >>= f = History $ \t -> observe (f (observe ma t)) t
Applicative
インスタンスは、employees :: History Day [Person]
およびcustomers :: History Day [Person]
がある場合、これを実行できることを意味します。
-- | For any given day, the list of employees followed by the customers
employeesAndCustomers :: History Day [Person]
employeesAndCustomers = (++) <$> employees <*> customers
つまり、Functor
とApplicative
を使用すると、通常の非履歴関数を履歴に合わせて調整できます。
モナドインスタンスは、関数(>=>) :: Monad m => (a -> m b) -> (b -> m c) -> a -> m c
を考慮することで最も直感的に理解されます。 a -> History t b
型の関数は、a
をb
値の履歴にマップする関数です。たとえば、getSupervisor :: Person -> History Day Supervisor
とgetVP :: Supervisor -> History Day VP
を使用できます。したがって、History
のMonadインスタンスは、これらのような関数の構成に関するものです。たとえば、getSupervisor >=> getVP :: Person -> History Day VP
は、Person
に対して、VP
sの履歴を取得する関数です。
さて、このHistory
モナドは、実際にはexactlyReader
と同じです。 History t a
はReader t a
と同じです(t -> a
と同じです)。
別の例:最近、Haskellで [〜#〜] olap [〜#〜] のプロトタイプを作成しています。ここでの1つのアイデアは、「ハイパーキューブ」の概念です。これは、一連のディメンションの交点から値へのマッピングです。ああ、またか:
newtype Hypercube intersection value = Hypercube { get :: intersection -> value }
ハイパーキューブの一般的な操作の1つは、マルチキューブスカラー関数をハイパーキューブの対応するポイントに適用することです。これは、Applicative
のHypercube
インスタンスを定義することで取得できます。
instance Functor (Hypercube intersection) where
fmap f cube = Hypercube (f . get cube)
instance Applicative (Hypercube intersection) where
-- A "pure" Hypercube is one that has the same value at all intersections
pure = Hypercube . const
-- Apply each function in the @ff@ hypercube to its corresponding point
-- in @fx@.
ff <*> fx = Hypercube $ \x -> (get ff x) (get fx x)
上記のHistory
コードをコピーして名前を変更しました。おわかりのように、Hypercube
もReader
です。
それは延々と続く。たとえば、このモデルを適用すると、言語インタープリターもReader
に要約されます。
Reader
ask
の使用Reader
実行環境。local
良い例えは、Reader r a
が「穴」のあるa
を表しているため、どのa
について話しているのか分からないということです。実際にa
を取得できるのは、r
を指定して穴を埋めてからです。そのようなものがたくさんあります。上記の例では、「履歴」は時間を指定するまで計算できない値、ハイパーキューブは交差点を指定するまで計算できない値、言語表現はできる値変数の値を指定するまで計算されません。また、Reader r a
がr -> a
と同じである理由を直感的に示します。これは、このような関数も直感的にa
にr
が欠落しているためです。
したがって、Functor
のApplicative
、Monad
およびReader
インスタンスは、「a
が欠落しているr
」などのモデルを作成する場合に非常に有用な一般化であり、これらの「不完全な」オブジェクトを完全なものとして扱うことができます。
同じことを言う別の方法:Reader r a
はr
を消費してa
を生成するものであり、Functor
、Applicative
、およびMonad
インスタンスはReader
sを操作するための基本的なパターンです。 Functor
=別のReader
の出力を変更するReader
を作成します。 Applicative
= 2つのReader
sを同じ入力に接続し、それらの出力を結合します。 Monad
= Reader
の結果を検査し、それを使用して別のReader
を構築します。 local
およびwithReader
関数=入力を別のReader
に変更するReader
を作成します。
JavaまたはC++では、問題なくどこからでも変数にアクセスできます。コードがマルチスレッドになると問題が発生します。
Haskellでは、ある関数から別の関数に値を渡す方法は2つしかありません。
fn1 -> fn2 -> fn3
、関数fn2
は、fn1
からfn3
に渡すパラメーターを必要としない場合があります。Readerモナドは、関数間で共有したいデータを渡すだけです。関数はそのデータを読み取ることができますが、変更することはできません。 Readerモナドを実行するのはそれだけです。まあ、ほとんどすべて。 local
のような関数も多数ありますが、初めてasks
のみを使用できます。