Juliaってどんなことができるの？ for JuliaTokai #16

JuliaTokai #16 LT資料

Transcript

1. Julia って どんなことができるの？ 2023/10/01 JuliaTokai #16 antimon2（後藤 俊介）
2. お品書き • お前誰よ？ • Julia本 発刊から半年が経ちました • 簡単な Julia の紹介 • Julia でできること?
3. お前誰よ？
4. 自己紹介 • 名前：後藤 俊介 • 所属：有限会社 来栖川電算 • コミュニティ：🌟機械学習名古屋, 🌟JuliaTokai, ⭐Python東海, ⭐Ruby東海, ⭐jl.dev, … • 言語：Julia, Python, Ruby, … • SNS等：　　　　　　　　　　　　　　　　　　（@antimon2） • SNS等(2)：　　　　　　（@antimon2.jl） • 著書：実践Julia入門
5. https://www.kurusugawa.jp
6. https://twitter.com/antimon2/status/1635765451220459520
7. Julia本 発刊から半年が経ちました
8. https://www.amazon.co.jp/o/ASIN/4297133504
9. https://www.amazon.co.jp/product-reviews/4297133504/ref=c m_cr_dp_d_show_all_btm?ie=UTF8&reviewerType=all_reviews
10. 半年で変わったこと、イベント
11. 研究集会に呼ばれた • 2023/07/10-12 • Juliaチュートリアル講演 2コマ担当 • アーカイブ（動画）： ◦ 型と多重ディスパッチ ◦ スレッド並列の基礎 https://joint.imi.kyushu-u.ac.jp/post-9030/
12. Juliaの仕事（10月～） • 会社に案件打診 • 10月から開始 • ※詳細割愛
13. 印税 • 2023/06 最初の振込 ◦ 最低保証部数分 ◦ ＋電子版の売上分 • ※詳細割愛
14. 簡単な Juliaの紹介
16. Julia とは？(1) • The Julia Language • 最新 v1.9.3（2023/08/24） ◦ LTS：v1.6.7（2022/07/19） ◦ 次期：v1.10.0-β2（2023/08/17） • 科学技術計算に強い！ • 動作が速い！（LLVM JIT コンパイル）
17. Julia とは？(2) • Rのように中身がぐちゃぐちゃでなく、 • Rubyのように遅くなく、 • Lispのように原始的またはエレファントでなく、 • Prologのように変態的なところはなく、 • Javaのように硬すぎることはなく、 • Haskellのように抽象的すぎない ほどよい言語である 引用元：http://www.slideshare.net/Nikoriks/julia-28059489/8
18. Julia とは？(3) • C のように高速だけど、 Ruby のようなダイナミズムを併せ持っている • Lisp のような真のマクロを持ちながら、 MATLAB のような直感的な数式表現もできる • Python のように総合的なプログラミングができて、 R のように統計処理も得意で、 Perl のように文字列処理もできて、 MATLAB のように線形代数もできて、 shell のように複数のプログラムを組み合わせることもできる • 超初心者にも習得は容易でありながら、 ハッカーの満足にも応えられる • インタラクティブな動作環境もあって、コンパイルもできる （Why We Created Julia から抜粋・私訳）
19. 要するに • 動的言語なのに速い！ • 文法も覚えやすい！ • 数値計算に強い！
20. Julia の主な特徴 • 多重ディスパッチ • 動的型システム • 並行・並列処理、コルーチン • 組込パッケージマネージャ
21. Julia でできること？
22. なんでもできる！ 大抵のプログラミング言語でできることなら。（当たり前） その気になれば（だから当たり前）
23. Juliaでできること（よくある答え） • 数値計算 ◦ 数値線形代数、非線形方程式の求解、数値積分、常微分方程式、最適化問題、etc… • データ解析 ◦ 統計、検定、データ操作、データプロット、時系列解析、etc… • 機械学習 ◦ パターン認識、分析・予測、最適化、生成（LLM）、etc… ↑ • これらは実践Julia入門でも簡単に紹介しているしググればいくらでも情報出て くる（ようになってきた（ので今さら（なので割愛
24. 観点を絞って…
25. Julia は 大規模プログラミングに 耐えうるか？
26. 例：SOLID原則
27. SOLID原則(1) • （主にオブジェクト指向開発における）柔軟で保守性の 高い設計のための5原則。 • 参照： https://ja.wikipedia.org/wiki/SOLID
28. SOLID原則(2) • S: 単一責任の原則 (Single-Responsibility Principle) • O: オープン・クローズドの原則（Open/Closed Principle） • L: リスコフの置換原則（Liskov Substitution Principle） • I: インターフェース分離の原則 (Interface Segregation Principle) • D: 依存性逆転の原則（Dependency Inversion Principle）
29. SOLID原則(2) • S: 単一責任の原則 (Single-Responsibility Principle) • O: オープン・クローズドの原則（Open/Closed Principle） • L: リスコフの置換原則（Liskov Substitution Principle） • I: インターフェース分離の原則 (Interface Segregation Principle) • D: 依存性逆転の原則（Dependency Inversion Principle）
30. オープン・クローズドの原則（Open/Closed Principle） • software entities (classes, modules, functions, etc.) should be open for extension, but closed for modification. • （参考訳：ソフトウェアの実体（クラス、モジュール、関数など）は、拡張に対して開 かれているべきであり、修正に対して閉じていなければならない） ↓ • 意訳：機能拡張が必要な場合に、既存のコードには修正を加えず に新しくコードを追加するだけで対応できるべきである
31. オープン・クローズドの原則（for Julia）(1) 型システムと多重ディスパッチがすべて解決！ • 新しい型に既存の振る舞い（関数）を適用させたい場合、その関数に新しい型を 受け取るメソッドを追加（多重定義）して振る舞いを定義するだけでOK。 • 既存の型に新しい振る舞い（関数）を適用させたい場合、その関数に既存の型を 受け取るメソッドを追加（多重定義）して振る舞いを定義するだけでOK。 • いずれにせよ「新しいコードを追加」することで機能の拡張が可能。 （＝既存のコードの修正不要（な状況に簡単にできる））
32. オープン・クローズドの原則（for Julia）(2) 具体例： • Base.show() 関数 （文字列化時や REPL での表示など） • を、ユーザ定義型に適 用する例→ julia> @kwdef struct 犬 鳴き声::String = "わん" end 犬 julia> dog1 = 犬(鳴き声="にゃー") 犬("にゃー") # `Base.show()` を多重定義していない場合のデフォルト表示 julia> # `Base.show()` を多重定義して機能拡張 Base.show(io::IO, dog::犬) = print(io, "これは", '"', dog.鳴き声, '"', "と鳴く犬です。") julia> dog1 これは"にゃー"と鳴く犬です。 # `Base.show()` を多重定義している場合の表示
33. オープン・クローズドの原則（for Julia）(3) 具体例： • 鳴く() 関数を定義 • Julia 標準の型にも 適用する例→ julia> 鳴く(dog::犬) = dog.鳴き声 鳴く (generic function with 1 method) julia> 鳴く(dog1) "にゃー" julia> 鳴く(::AbstractVector) = "きゅー" 鳴く (generic function with 2 methods) julia> 鳴く(1:10) "きゅー" julia> 鳴く([1 2; 3 4]) # 行列は鳴かない（定義されていなければエラーになる） ERROR: MethodError: no method matching 鳴く(::Matrix{Int64}) # : 《以下略》
34. インターフェース分離の原則 (Interface Segregation Principle) • Many client-specific interfaces are better than one general-purpose interface. • （参考訳：汎用なインターフェースが一つあるよりも、各クライアントに特化したイ ンターフェースがたくさんあった方がよい） ↓ • 意訳：不要なメソッドが存在する状況を作るな！
35. インターフェース分離の原則 (for Julia)(1) そもそも… • Julia には 継承はない！ • Julia には インターフェースもない！ ◦ 言語仕様としてのMix-inやトレイトもないが、型システムと多重ディ スパッチを利用した Holyトレイト というトリックは存在 • Julia の関数は 総称関数（Generic Function） と言い、これ がそもそも抽象メソッドやインターフェースの役割 ◦ 振る舞い（関数）は（特定の）型に依存しない！（重要） ◦ シグニチャにより呼び出される各実体を メソッド と呼ぶ
36. インターフェース分離の原則 (for Julia)(2) 結局 Julia の場合… • まず「関数」を宣言し、役割を与える。 • 必要な「型」（の組合せ（＝シグニチャ））にだけその関数を 適用できるように、関数を定義（多重定義）する。 （基本はこれでOK!） • いくつかの型に共通の振る舞い（共通実装）を与えたいな ら、Holyトレイト の仕組みを活用する。
37. インターフェース分離の原則 (for Julia)(3) 具体例： • 桜 型と 花の色() 関 数を定義 • Julia 標準の型にも 適用する例 • かつ、不要な型には適 用しない例 julia> @kwdef struct 桜 色::String = "桜色" end 桜 julia> 花の色(blossom::桜) = blossom.色 花の色 (generic function with 1 method) julia> 淡墨桜 = 桜(色="薄墨色"); julia> 花の色(淡墨桜) "薄墨色" julia> 鳴く(淡墨桜) # 桜は鳴かない（定義されていなければエラーになる） ERROR: MethodError: no method matching 鳴く(::桜) # : 《略》 julia> 花の色(犬()) # 犬は花が咲かない（同様のエラー） ERROR: MethodError: no method matching 花の色(::犬) # : 《略》
38. インターフェース分離の原則 (for Julia)(4) Holyトレイトとは… 実践Julia入門 p.331- を参照（見てね）
39. SOLID原則(3) 他の原則について… • 単一責任の原則（S): 型の定義分け。設計だけの問題。 • リスコフの置換原則（L): ある意味当たり前、ある意味「継承のな い Julia には当てはまらない」 • 依存性逆転の原則（D): 関数による抽象化と、それを利用した依 存性注入（DI）が可能なので普通にできる（要設計スキル）
40. 例：デザインパターン
41. デザインパターン(1) • プログラムの設計ノウハウを再利用しやすいようにカタ ログ化したもの • GoFの（オブジェクト指向における）23のデザインパ ターンが有名 • マルチスレッドのデザインパターンも存在 • 参照： https://ja.wikipedia.org/wiki/デザインパ ターン_(ソフトウェア)
42. デザインパターン(2) Julia 標準に組み込み or よく利用されるデザインパターン… • Factory Method パターン • Singleton パターン • Iterator パターン • Strategy パターン • Producer-Consumer パターン
43. Factory Method パターン　（for Julia） • 抽象型に外部コンスト ラクタ（のような関数） を定義して、引数に応 じて派生型のインスタ ンスを生成 • Holyトレイトのトレイ ト型を生成する目的 で多用されている julia> subtypes(Base.IteratorSize) 4-element Vector{Any}: Base.HasLength Base.HasShape Base.IsInfinite Base.SizeUnknown julia> Base.IteratorSize(typeof([1 2;3 4])) # Matrix{Int64} Base.HasShape{2}() julia> Base.IteratorSize(Base.EachLine) Base.SizeUnknown()
44. Singleton パターン　（for Julia） • フィールドのない struct は Singleton Type と なりインスタンスは1 つしか生成されない • Julia 標準では、π（を 初めとする定数）、 nothing、missing などがシングルトン • 拙著「4-6-4. シング ルトン型」等参照 julia> struct SampleSingleton end julia> sngltn1 = SampleSingleton() SampleSingleton() julia> sngltn2 = SampleSingleton() SampleSingleton() julia> sngltn1 === sngltn2 # オブジェクトレベルで同一 true
45. Iterator パターン　（for Julia） • コレクションの要素を 列挙する仕組み • Julia ではイテレータ オブジェクトを作るの ではなく、「次の値と 『状態オブジェクト』を 返す関数」への定義追 加（多重定義）という かたちで実装される • 拙著「第6章 イテレー ション」等参照 julia> iterate([31, 41, 59, 26, 53]) (31, 2) julia> iterate([31, 41, 59, 26, 53], 2) (41, 3) julia> iterate([31, 41, 59, 26, 53], 5) (53, 6) julia> iterate([31, 41, 59, 26, 53], 6) === nothing true # ↑列挙終了は「戻り値が `nothing` かどうか」で判定
46. Strategy パターン　（for Julia） • 多重ディスパッチ（ポ リモーフィズム）を利 用して、引数の違いで 異なるアルゴリズムを 選択出来る • sort() の alg=～ キーワード引数指定 で内部でstrategyパ ターンを適用 julia> nums = [31, 41, 59, 26, 53, 58, 97, 93]; julia> sort(nums) # デフォルトソートアルゴリズム利用 #> [26, 31, 41, 53, 58, 59, 93, 97] julia> sort(nums; alg=QuickSort) # クイックソート #> [26, 31, 41, 53, 58, 59, 93, 97] julia> sort(nums; alg=MergeSort) # マージソート #> [26, 31, 41, 53, 58, 59, 93, 97]
47. Producer-Consumer パターン　（for Julia） • データの 生成 と 消 費 を非同期で行う （並行・並列処理のパ ターン） • Julia では Channel で実現される • 拙著「9-1. タスクと チャネル」等参照 julia> function collatz_channel(n) Channel{Int}() do chnl put!(chnl, n) while n != 1 n = iseven(n) ? n ÷ 2 : 3n + 1 put!(chnl, n) end end end collatz_channel (generic function with 1 method) julia> collect(collatz_channel(27)) 112-element Vector{Int64}: 27 82 ⋮ 2 1
48. デザインパターン(3) Julia で簡単に応用可能なパターン… • Template Method パターン（？）
49. Template Method パターン　（for Julia） • （先述の通り）Julia の関数はそもそも抽 象メソッドのような ものなので、それを そのまま利用すれば OK • 例：実践Julia入門 第5章 多重ディス パッチ「5-2-3. 実 例」など参照 abstract type AbstractTime end function gethour end # ←コレ function getminute end # ←コレ function getsecond end # ←コレ function Base.show(io::IO, time::AbstractTime) print(io, string(gethour(time), pad=2), # ←ココ ':', string(getminute(time), pad=2), # ←ココ ':', string(getsecond(time), pad=2)) # ←ココ end struct MyTime <: AbstractTime hour::Int minute::Int second::Int end gethour(time::MyTime) = time.hour getminute(time::MyTime) = time.minute getsecond(time::MyTime) = time.second struct MyTime2 <: AbstractTime seconds::Int end gethour(time::MyTime2) = time.seconds ÷ 3600 getminute(time::MyTime2) = time.seconds ÷ 60 % 60 getsecond(time::MyTime2) = time.seconds % 60
50. 他の原則、 デザインパターン等 • この本が詳しい （電子/ペーパー バック、Kindle 版あり） https://www.packtpub.com/product/hands-on-design-p atterns-and-best-practices-with-julia/9781838648817
51. 結論
52. 結論 • Julia でも普通に大規模開発（複数人で共同開発と か）できるよ • 原則とか設計（デザインパターン）とかは少し学習が 必要かも • Julia 怖くないよ！ • Julia 楽しいよ！
53. 参考
54. 参考文献・リンク等 • 実践Julia入門（拙著） • Hands-On Design Patterns and Best Practices with Julia（さっき紹介したヤツ、洋書） • 研鑽Rubyプログラミング（後半のネタを思いついたきっかけの 本、訳書、原著：Polished Ruby Programming） • julialang.org（Julia 本家サイト）
55. ご清聴ありがとうございます。