Mochi

Mochiは動的型付けの関数型言語です。 Python上で、関数型プログラミング、アクターを用いたプログラミングを行うための言語です。

インタープリタはPython3で記述されています。インタープリタは、Mochi言語で書かれたコードを Python3のAST/バイトコードに変換し、Python仮想マシン上で実行します。

特徴

Pythonぽい構文
Pythonモジュールを簡単に利用可
動作環境のPython（CPython or PyPy）と同等の実行速度
末尾再帰最適化（自己末尾再帰のみ）あり、ループ構文なし（内包表記はある）
関数定義の中でローカル/グローバル変数への再代入不可
基本のコレクションデータ型は永続データ構造（Pyrsistentを利用）
パターンマッチ/代数的データ型みたいなもの
パイプライン演算子
無名関数定義のシンタックスシュガー
Erlangに似たアクター(Eventletベース）
Lispの伝統的マクロと似たマクロ
Python3のitertools、functools、operatorモジュールの関数とitertoolsレシピの関数が組み込み

例

Factorial

def factorial(n, m):
    if n == 1:
        m
    else:
        factorial(n - 1, n * m)
        

factorial(10000, 1)
# => 28462596809170545189064132121198688...

# Or

def factorial:
    n: factorial(n, 1)
    0, acc: acc
    n, acc: factorial(n - 1, acc * n)
    
factorial(10000)
# => 28462596809170545189064132121198688...

FizzBuzz

def fizzbuzz(n):
    match [n % 3, n % 5]:
        [0, 0]: "fizzbuzz"
        [0, _]: "fizz"
        [_, 0]: "buzz"
        _: n

range(1, 31)
|> map(fizzbuzz)
|> pvector()
|> print()
# Python3ではmapはイテレータを返すため、そのままprintするとイテレータオブジェクト自体を表示します。
# ここではイテレータの中身を表示したいので、print前にpvectorでpesrsistent vectorに変換しています。

Actor

def show():
    receive:
        message:
            print(message)
            show()

actor = spawn(show)

send('foo', actor)
actor ! 'bar' # send('bar', actor)

sleep(1)
# -> foo
# -> bar


'foo' !> spawn(show)

sleep(1)
# -> foo

['foo', 'bar'] !&> spawn(show)
# 上記コードは、下記コードと同じ意味です。
# spawn(show) ! 'foo'
# spawn(show) ! 'bar'

sleep(1)
# -> foo
# -> bar


def show_loop():
    receive:
        [tag, value]:
            print(tag, value)
            show_loop()

actor2 = spawn(show_loop)

actor2 ! ["bar", 2000]
sleep(1)
# -> bar 2000

['foo', 1000] !> spawn(show_loop)
sleep(1)
# -> foo 1000

[['foo', 1000],['bar', 2000]] !&> spawn(show_loop)
sleep(1)
# -> foo 1000
# -> bar 2000

remote_actor = RemoteActor('tcp://localhost:9999/test')
remote_actor ! ['remote!', 3000]

hub = ActorHub('tcp://*:9999')
hub.register('test', actor2)
hub.run()

wait_all()
# -> remote! 3000

Flask

from flask import Flask

app = Flask('demo')

@app.route('/')
def hello():
    'Hello World!'

app.run()

RxPY

# usage: mochi -no-mp timer.mochi
# original:
# https://github.com/ReactiveX/RxPY/blob/master/examples/parallel/timer.py

import rx
import concurrent.futures
import time

seconds = [5, 1, 2, 4, 3]


def sleep(t):
    time.sleep(t)
    return t


def output(result):
    print('%d seconds' % result)


with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(5) as executor:
    rx.Observable.from_(seconds)
                 .flat_map((s) -> executor.submit(sleep, s))
                 .subscribe(output)

# 1 seconds
# 2 seconds
# 3 seconds
# 4 seconds
# 5 seconds

aif（アナフォリックマクロ）

macro aif(test, true_expr, false_expr):
    quasi_quote:
        it = unquote(test)
        if it:
            unquote(true_expr)
        else:
            unquote(false_expr)

aif([], first(it), "empty")
# => "empty"
aif([10, 20], first(it), "empty")
# => 10

依存モジュール

CPython >= 3.2 or PyPy >= 3.2.1
rply >= 0.7.2
pyrsistent >= 0.10.1
pathlib >= 1.0.1
eventlet >= 0.17.1
pyzmq >= 14.5.0
msgpack-python >= 0.4.6
kazoo >= 2.0
typeannotations >= 0.1.0

インストール

$ pip3 install mochi
$ pip3 install flask Flask-RESTful Pillow RxPY  # examplesを実行するために必要

PyPyでmochiを実行した場合に下記のエラーになることがあります。

ImportError: Importing zmq.backend.cffi failed with version mismatch, 0.8.2 != 0.9.2

この場合は、PyPyのpipコマンドでcffiのバージョンを0.8.2に変更してください。

$ pip3 uninstall cffi
$ pip3 install cffi==0.8.2

使い方

REPL

$ mochi
>>>

ファイルを読んで実行

$ cat kinako.mochi
print('kinako') 
$ mochi kinako.mochi
kinako
$ mochi -no-mp kinako.mochi  # eventletのmonkey patchを適用しない場合
kinako

ファイルをバイトコンパイル

$ mochi -c kinako.mochi > kinako.mochic

予めバイトコンパイルしたものを実行

$ mochi -e kinako.mochic
kinako
$ mochi -e -no-mp kinako.mochic  # eventletのmonkey patchを適用しない場合
kinako
$

.pyc ファイルを生成

$ ls
kagami.mochi
$ cat kagami.mochi
print('kagami')
$ mochi
>>> import kagami
kagami
>>> exit()
$ ls
kagami.mochi kagami.pyc
$ python3 kagami.pyc
kagami

もしくは

$ cat kagami.mochi
print('kagami')
$ mochi -pyc kagami.mochi > kagami.pyc
$ python3 kagami.pyc
kagami
$ mochi -pyc -no-mp kagami.mochi > kagami.pyc  # eventletのmonkey patchを適用しない場合
$ python3 kagami.pyc
kagami

機能ごとの例

永続データ構造

[1, 2, 3]
# => pvector([1, 2, 3])

v(1, 2, 3)
# => pvector([1, 2, 3])

vec = [1, 2, 3]
vec2 = vec.set(0, 8)
# => pvector([8, 2, 3]
vec
# => pvector([1, 2, 3])
[x, y, z] = vec
x # => 1
y # => 2
z # => 3

get(vec, 0) # => 1
get(vec, 0, 2) # => [1, 2]

vec[0] # => 1
vec[0:2] # => [1, 2]

{'x': 100, 'y': 200}
# => pmap({'y': 200, 'x': 100})

ma = {'x': 100, 'y': 200}
ma.get('x') # => 100
ma.x # => 100
ma['x'] # => 100
ma2 = ma.set('x', 10000)
# => pmap({'y': 200, 'x': 10000})
ma # => pmap({'y': 200, 'x': 100})
get(ma, 'y') # => 200
ma['y'] # => 200

m(x=100, y=200)
# => pmap({'y': 200, 'x': 100})

s(1, 2, 3)
# => pset([1, 2, 3])

b(1, 2, 3)
# => pbag([1, 2, 3])

関数定義

def hoge(x):
    'hoge' + str(x)
     
print(hoge(3))
# hoge3を表示

パターンマッチ

# 注意：matchはスコープを作りません。
#      これはPythonやMochiのif文と同様です。
lis = [1, 2, 3]

match lis:
    [1, 2, x]: x
    _: None
# => 3

match lis:
    [1, &rest]: rest
    _: None

# => pvector([2, 3])

foo_map = {'foo' : 'bar'}

match foo_map:
    {'foo' : value}: value
    _: None
# => 'bar'


# タイプパターン
match 10:
    int x: 'int'
    float x: 'float'
    str x: 'str'
    bool x: 'bool'
    _: 'other'
# => 'int'

match [1, 2, 3]:
    [1, str x, 3]: 'str'
    [1, int x, 3]: 'int'
    _: 'other'
# => 'int'

# Or pattern
match ['foo', 100]:
    ['foo' or 'bar', value]: value
    _: 10000
# => 100

match ['foo', 100]:
    [str x or int x, value]: value
    _: 10000
# => 100

レコード

record Mochi
record AnkoMochi(anko) < Mochi
record KinakoMochi(kinako) < Mochi

anko_mochi = AnkoMochi(anko=3)

isinstance(anko_mochi, Mochi)
# => True
isinstance(anko_mochi, AnkoMochi)
# => True
isinstance(anko_mochi, KinakoMochi)
# => False

match anko_mochi:
    KinakoMochi(kinako): 'kinako ' * kinako + ' mochi'
    AnkoMochi(anko): 'anko ' * anko + 'mochi'
    Mochi(_): 'mochi'
# => 'anko anko anko mochi'

record Person(name, age):
    def show(self):
        print(self.name + ': ' + self.age)

foo = Person('foo', '32')
foo.show()
# -> foo: 32

束縛

x = 3000
# => 3000

[a, b] = [1, 2]
a
# => 1
b
# => 2

[c, &d] = [1, 2, 3]
c
# => 1
d
# => pvector([2, 3])

代数的データ型ライクなデータ型

data Point:
    Point2D(x, y)
    Point3D(x, y, z)

# 上記は下記と同じ意味。
# record Point
# record Point2D(x, y) < Point
# record Point3D(x, y, z) < Point

p1 = Point2D(x=1, y=2)
# => Point2D(x=1, y=2)

p2 = Point2D(3, 4)
# => Point2D(x=3, y=4)

p1.x
# => 1

パターンマッチ関数定義

data Point:
    Point2D(x, y)
    Point3D(x, y, z)

def offset:
    Point2D(x1, y1), Point2D(x2, y2):
        Point2D(x1 + x2, y1 + y2)
    Point3D(x1, y1, z1), Point3D(x2, y2, z2):
        Point3D(x1 + x2, y1 + y2, z1 + z2)
    _: None

offset(Point2D(1, 2), Point2D(3, 4))
# => Point2D(x=4, y=6)
offset(Point3D(1, 2, 3), Point3D(4, 5, 6))
# => Point3D(x=5, y=7, z=9)

def show:
    int(x), message: print('int', x, message)
    float(x), message: print('float', x, message)
    _: None

show(1.0, 'msg')
# -> float 1.0 msg
# => None

無名関数

# アロー式。CoffeeScriptに類似。
add = (x, y) -> x + y
add(1, 2)
# => 3

add = -> $1 + $2
add(1, 2)
# => 3

foo = (x, y) ->
    if x == 0:
        y
    else:
        x

foo(1, 2)
# => 1

foo(0, 2)
# => 2

pvector(map(-> $1 * 2, [1, 2, 3]))
# => pvector([2, 4, 6])

パイプライン演算子

add = -> $1 + $2
2 |> add(10) |> add(12)
# => 24
None |>? add(10) |>? add(12)
# => None

遅延シーケンス

def fizzbuzz(n):
    match [n % 3, n % 5]:
        [0, 0]: "fizzbuzz"
        [0, _]: "fizz"
        [_, 0]: "buzz"
        _: n


result = range(1, 31) |> map(fizzbuzz)
pvector(result)
# => pvector([1, 2, fizz, 4, 'buzz', 'fizz', 7, 8, 'fizz', 'buzz', 11, 'fizz', 13, 14, 'fizzbuzz', 16, 17, 'fizz', 19, 'buzz', 'fizz', 22, 23, 'fizz', 'buzz', 26, 'fizz', 28, 29, 'fizzbuzz'])
pvector(result)
# => pvector([])
pvector(result)
# => pvector([])


# Iterator -> lazyseq
lazy_result = range(1, 31) |> map(fizzbuzz) |> lazyseq()
pvector(lazy_result)
# => pvector([1, 2, fizz, 4, 'buzz', 'fizz', 7, 8, 'fizz', 'buzz', 11, 'fizz', 13, 14, 'fizzbuzz', 16, 17, 'fizz', 19, 'buzz', 'fizz', 22, 23, 'fizz', 'buzz', 26, 'fizz', 28, 29, 'fizzbuzz'])
pvector(lazy_result)
# => pvector([1, 2, fizz, 4, 'buzz', 'fizz', 7, 8, 'fizz', 'buzz', 11, 'fizz', 13, 14, 'fizzbuzz', 16, 17, 'fizz', 19, 'buzz', 'fizz', 22, 23, 'fizz', 'buzz', 26, 'fizz', 28, 29, 'fizzbuzz'])
pvector(lazy_result)
# => pvector([1, 2, fizz, 4, 'buzz', 'fizz', 7, 8, 'fizz', 'buzz', 11, 'fizz', 13, 14, 'fizzbuzz', 16, 17, 'fizz', 19, 'buzz', 'fizz', 22, 23, 'fizz', 'buzz', 26, 'fizz', 28, 29, 'fizzbuzz'])

Trailing closures

# 下記の関数呼び出しの末尾（後ろ）の無名関数（クロージャ）は、関数の最初の引数として扱われる。
result = map([1, 2, 3]) ->
    print($1)
    $1 * 2

print(doall(result))

# -> 1
# -> 2
# -> 3
# => pvector([2, 4, 6])


def foreach(closure, seq):
    doall(filter(closure, seq))

# 下記の関数呼び出しの末尾（後ろ）の無名関数（クロージャ）は、関数の最初の引数として扱われる。
foreach([1, 2, 3]) (item) ->
    new_item = item * 100
    print(new_item)

# -> 100
# -> 200
# -> 300
# => pvector([])

# Or

def foreach(seq, closure):
    doall(filter(closure, seq))

# 下記の関数呼び出しの末尾（後ろ）の無名関数（クロージャ）は、関数の最後の引数として扱われる。
foreach([1, 2, 3]) @ (item) ->
    new_item = item * 100
    print(new_item)

# -> 100
# -> 200
# -> 300
# => pvector([])

マクロ

macro rest_if_first_is_true(first, &args):
     match first:
         quote(True): quasi_quote(v(unquote_splicing(args)))
         _: quote(False)

rest_if_first_is_true(True, 1, 2, 3)
# => pvector([1, 2, 3])
rest_if_first_is_true("foo", 1, 2, 3)
# => False

macro pipeline(&args):
    [Symbol('|>')] + args

pipeline([1, 2, 3],
         map(-> $1 * 2),
         filter(-> $1 != 2),
         pvector())
# => pvector([4, 6])

ファイルをインクルードする（コンパイル時に一度だけ）

$ cat anko.mochi
x = 10000
y = 20000

require "anko.mochi"
x
# => 10000

x = 30000

require 'anko.mochi' # include once
x
# => 30000

モジュール

module Math:
    export add, sub
    
    def add(x, y):
        x + y
    
    def sub(x, y):
        x - y

Math.add(1, 2)
# => 3

$ cat foobar.mochi
foo = 'foo'
bar = 'bar'

require 'foobar.mochi'
[foo, bar]
# => pvector(['foo', 'bar'])

foo = 'foofoofoo'

module X:
    export foobar
    require 'foobar.mochi'
    def foobar:
        [foo, bar]

X.foobar()
# => pvector(['foo', 'bar'])

[foo, bar]
# => pvector(['foofoofoo', 'bar'])

TODO

説明の追加
構文解析の改善
型アノテーション

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Mochi

特徴

例

Factorial

FizzBuzz

Actor

Flask

RxPY

aif（アナフォリックマクロ）

依存モジュール

インストール

使い方

REPL

ファイルを読んで実行

ファイルをバイトコンパイル

予めバイトコンパイルしたものを実行

.pyc ファイルを生成

機能ごとの例

永続データ構造

関数定義

パターンマッチ

レコード

束縛

代数的データ型ライクなデータ型

パターンマッチ関数定義

無名関数

パイプライン演算子

遅延シーケンス

Trailing closures

マクロ

ファイルをインクルードする（コンパイル時に一度だけ）

モジュール

TODO

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FizzBuzz

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パターンマッチ関数定義

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