Thread by @genkuroki

#Ruby endless method definitionについては以下の

パッチモンスター中田さん

へのインタビューが面白い！

hackerslab.aktsk.jp/2021/03/04/122…
【endlessと名のつく機能を“えんど”うさんが提案～「Rubyの文法はendを多用～縁起が悪い。だからendのない文法を～」という趣旨のエイプリルフールネタでした】

https://twitter.com/mametter/status/1367639310342615040

ちなみに #Ruby のように end を多用する #Julia言語 では endless method definition が

f(x) = x^2 - x - 1

のように可能です。

やはり end 多用系の言語では函数定義のシンプルな文法があった方が便利ということなのかも。

リンク先の #Ruby の例を #Julia言語 で書いてみた。

In[1] シンプルにべた書きせずにforと@ evalを使った。左右からスカラーをかけたり割ったりできるようにもしてある。

Out[3] 3vと書ける。Vec{Int64}型を3で割るとVec{Float64}型になる。

In[4:5] v•w、v×wと書ける。

gist.github.com/genkuroki/9fae…

https://twitter.com/mametter/status/1367639310342615040

#Julia言語 v*3 は *(v, 3) とも書ける。

上ではforループの内側で

Base.:*(v::Vec, c) = Vec(v.x*c , v.y*c, v.z*c)

と定義されている。Vec型の v について、これは、v.*(c) というメソッドを定義していることに近い。ただし、Juliaでは v.*(c) のように書かずに、*(v, c) と書く。

#Julia言語

JuliaではT1型のobj1とT2型のobj2に関するメソッドfを

obj1.f(obj2)

と書かずに、単に

f(obj1, obj2)

と書く。定義の形式は

f(obj1::T1, obj2::T2) = ～

function f(obj1::T1, obj2::T2) ～ end

このスタイルの違いに注意すればOOP的なこともJuliaで容易に可能。メソッド追加も楽。

#Julia言語 でも「メソッドを生やす」obj.f(x) のような書き方を容易に実現できる。

In[2] 平均1標準偏差1の正規分布のオブジェクトdistを作って、「メソッドを生やす」スタイルで使っている。

このスタイルはJuliaの多重ディスパッチとは相性が悪い。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki…

#Julia言語 1つ前のツイートの例を見れば分かるように、確率分布を扱うパッケージの Distributions.jl と「メソッドを生やす」スタイルの相性は悪くない。

実際、Distributions.jlの設計はOOPスタイルに近い。

JuliaでのOOP的な設計について学びたい人はDistributions.jlを研究すればよいと思う。

#Julia言語 確率分布オブジェクトdistのメソッドを

rand(dist, n)
mean(dist)
std(dist)
pdf(dist, x)

ではなく

dist.rand(n)
dist.mean()
dist.std()
dist.pdf(x)

の形式で使えるようにしてある。

さらにpropertynamesの定義でメソッドのタブ補完にも対応(笑)

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki…

#Julia言語 こういうことを容易にできても、Juliaの根幹である多重ディスパッチのスタイルとひどく相性が悪いので普通はやらない。

Juliaで obj.f(x) のスタイルを使うと、拡張性がものすごく悪くなりそう。