Pythonと相互運用可能な�静的型付けプログラミング言語Erg
1
芝山駿介
PyCon JP 2024
Day 2
スライドは以下からダウンロードできます
2
English
日本語
The slides can be downloaded below:
目次
3
自己紹介
4
自己紹介
5
スーパークリエータ認定*
についてのWeb書籍を公開中
Pythonの隆盛
6
Pythonは2024年現在最もホットな言語
Pythonの利点
7
豊富なライブラリ
“Battery Included”
標準ライブラリだけでも一通りのことができるうえ、
どんな目的にも合うライブラリがあるといっても過言ではない
Pythonの利点
8
高い連携性
C APIやCythonなどを使ってC/C++でハイパフォーマンスな
ライブラリを書くこともできる
NumPyなど多くの数値計算ライブラリはC APIを用いており
高速な計算が簡単に行える
But…
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Pythonの3つの弱点
10
動的型付け
歪な仕様
環境構築難度
Pythonの弱点�
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動的型付け
動的言語自体の是非はここでは述べないが、
静的型付け言語に比べ以下の部分で不利であることは概ね事実：
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歪な仕様
Pythonは初心者にもわかりやすい
平易な文法と謳われているが、
それは極めて表面的な部分だけである
→ Pythonの設計は場当たり的
オブジェクトの参照や変数のスコープ
に非直感的な部分[1]があり、
バグの温床となっている
Pythonの弱点
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歪な仕様
Pythonの型設計は不健全である
(e.g., Liskovの置換原則に
違反している)
また最近のPythonは型指定(もどき)
ができるようになったが、
後付けゆえの見苦しさがある
Pythonの弱点
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開発環境の構築が難しい
Pythonは公式の提供する開発ツールが比較的貧弱であったため、
サードパーティの開発ツールが乱立している
仮想環境: venv, pyenv, pyenv-virtualenv, pipenv, Anaconda
フォーマッタ: black, autopep8, yapf, autoflake
パッケージマネージャ: pip, poetry, pipenv, Anaconda
Linter: flake8, pylint, Prospector, ruff
→ 有名所だけでも320パターン以上の中から選定する必要がある
他人のコードを動かす場合…
Pythonの弱点
では、解決策はあるか？
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Pythonの弱点を克服した新言語を作る
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Erg�Programming Language
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新言語のコンセプト
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PythonのAPIを直接呼び出せる
Pythonの資産が流用できれば
新言語を導入しやすくなる
このような既存言語の資産を流用できる
言語はScalaやTypeScriptなどがある
新言語のコンセプト
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高度な静的型システム
静的型付けは実行効率のみのためにあらず
型システムはコードの堅牢性を高めてくれる
新言語は依存型と呼ばれる高度な型を持つ
例えば配列の境界チェックなどを
コンパイル時にも検査できる
新言語のコンセプト
20
型推論機能を持つ
変数や関数の型を指定せずとも
コンパイラが自動で推論してくれる
動的型付けのようなシンプルな記述で
ありながら検査はしっかりと静的に
行われている
新言語のコンセプト
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開発ツールの統合
フォーマッタ、Linter、
パッケージマネージャなどを
すべてコマンドひとつに統合
このようなアプローチは
Go言語などが採用
環境構築が容易になり、
高い再現性も保証される
開発ツール
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Language Server
RustのLanguage Serverである
rust-analyzerを参考に
エラーのハイライト、補完、rename
など基本的機能はもちろん、
文脈を考慮した補完など高度な機能も
実装
開発ツール
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パッケージマネージャ
Erg自身を用いて実装
現在実装されている機能の例：
にしてbinディレクトリに配置
開発ツール
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Demo
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とはいえ…
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こう思う人がいるかも…
27
そのような方には…
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Ergの型チェッカー+Language Serverを流用した
Pythonの型チェッカー+Language Server
Erg AST(抽象構文木)をPython ASTに変換して検査する
Rustで実装されているので実行速度もなかなか速い
Pylyzerとは
Pylyzerの売り
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Powerful Static Type Checking
強力な型システムに基づく静的解析
他の型チェッカーでは型がつかないコードでもかなり解析できる
Pylyzerの売り
31
Friendly Error Reporting
Pyrightやmypyなど他の型チェッカーよりも
エラー報告が見やすい
mypy
& Pyright →
Pylyzerの売り
32
Friendly Error Reporting
Pyrightやmypyなど他の型チェッカーよりも
エラー報告が見やすい
Pylyzer →
Pylyzerの売り
33
Language Server Included
Language Serverも付属
Erg Language Serverが
実装している発展的な
機能を利用可能
今後の開発予定
34
And so on…
We need your support!
35
ぜひstar/supportを！
Erg
Pylyzer
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Presenter
芝山駿介
発表日
2024 / 9/ 28
想定される疑問
37
Q: Pythonの上位互換言語を作る？
A:
No
先述したようにPythonの文法には根本的問題があるため、
必ずしも文法の互換性には拘らない
APIについても、exec関数など静的解析を阻害するものは原則排除する
これらの使用は現在ではバッドプラクティスとされているため
排除してもそこまで問題はない
想定される疑問
38
Q: PythonのAPIをどのように型付けするのか？
A:
組み込みAPIは手作業
ユーザースクリプトについては、型定義用のファイルを用意する
e.g.,
Pythonコード
型定義ファイル
想定される疑問
39
Q: PythonのAPIをどのように型付けするのか？
A:
組み込みAPIは手作業
想定される疑問
40
Q: Pythonにも型指定の文法はあるが？
A:
型推論できるかが重要
いちいち型指定しなくてはならないのなら、
他の静的型付け言語を使ったほうが良い
さらに
* 型指定しても速度が向上する訳では無い
* 型が間違っていても実行自体はできてしまう
などの問題がある
想定される疑問
41
Q: Ergの型推論は完全か？
A:
恐らくNo
現時点では再帰関数の型推論が上手くいっておらず、これを完全に解決する のは難しいと思われる
また、依存型の型推論は一般に決定不能
しかし完全性にはそれほど強くこだわっていない
なぜなら、完全に型推論が可能な言語でも型指定を行うとエラー表示が
具体的になってわかりやすくなるといったメリットがあり、型指定自体
悪いものではない
ただなるべくシンプルに書けるようにしたい
想定される疑問
42
Q: 移行が大変で人気が出ないのでは？
A:
Pythonのような人気言語となることはそもそも目的ではない
またPythonを打倒する意図もない
あくまでPythonが占めるべきではなかったニッチを奪回する言語
そしてそのようなニッチで苦しむ人々は技術力があり、新言語の
学習もそれほど苦にしないと思われる
(また、これからスキルの低いプログラマはAIの登場によって
ある程度淘汰されていくと考えられる)
想定される疑問
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Q: Pythonの些細なミスは
所謂AIによる修正で十分になっていくのでは？
A:
現在のLLMの課題： 複雑な計算などを正確にエミュレートできない
計算部は専用ソフトウェアに移譲させ、専用ソフトウェアの出力を
フィードバックしてコードを改善させるなどのアイデアがある [1]
すると正確な静的解析を出すソフトウェアは不要になるどころか
より重要になっていく！
想定される疑問
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Q: Juliaではだめなのか？
A:
Juliaは動的型付け言語
静的型システムがほしいのはパフォーマンスのためだけではない
*「コンパイルが通れば、正しく動く」の快適さ