これは Haskell Advent Calendar 12 日目の記事です。今日は 12/12+12 日です。 今回は、最近流行りの Higher-Kinded Data (HKD) について簡単に紹介したいと思います。 // 以前、某社の採用ビアバッシュ的イベントで、Haskell ほとんど知らない人の中で HKD の話をした際のスライドを公開し忘れていたので、せっかくなので多少手直しして公開します。 Haskell Day 2019 でも、@fumieval さんによる HKD のトークがあったので、そちらも参考にすると良いと思います。 https://twitter.com/fumieval/status/1193016480574500865 設定はモノイド Haskell 界隈には設定はモノイドであるべきという一派があります。 次のようなプログラムの設定を表すデータ型を例にして

Haskellのパーサコンビネータmegaparsecと、コンパイラ基盤であるLLVMを使って、コンパイラを作ってみます。モチベーションとしてはコンパイラはC/C++を使って作るのが定番ですが、型の恩恵を受けながら開発したいなあということでHaskellでも作れないか調べてみました。 コンパイラ作成の流れ パーサコンビネータのMegaparsecで四則演算のパーサを作成します。 LLVM IR構築のライブラリであるllvm-hs-pureでLLVM IRのコードへ変換するコンパイラを作成します。 簡単な式をコンパイルしてLLVMのインタープリタlliで実行します。 LLVMのコンパイラllcでアセンブラを生成してgccでバイナリまで生成します。 環境 あらかじめ以下をインストールしておいてください。 stack 1.9.3 Haskell 8.6.5 LLVM 9.0.0 コマンドラインで

Sandy might best be described somewhere between independent researcher and voluntarily-unemployed bum. At the ripe old age of 27 he decided to quit his highly-lucrative engineering job and decide to focus more on living than on grinding for the man. It's what you might call a work in progress. He regularly writes about Haskell and Agda at reasonablypolymorphic.com. Preface Acknowledgments Introduc

Despite the click-bait title I hope you'll find this post generally illuminating, or at the very least a bit of fun! This article makes no claims that Haskell is "better" than C, nor does it make claims about the respective value of either language, or either implementation. It's simply an exploration into high-performance Haskell, with a few fun tricks and hacks along the way. You can find source

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種の仕組みとそれに付随する言語拡張についてPosted by mizunashi-mana on September 18, 2017 Haskellには種(kind)という仕組みがあります。大雑把に言ってしまえば、「型の型」を実現する仕組みです。この仕組みについて、あまり情報が出回っていないようなので、解説記事を残しておこうと思います。なお、前編と後編に分かれていて、この記事は後編になります。前編はこちらになります。 この記事は、Ladder of Functional Programming (日本語訳)の FIRE LUBLINE(ADVANCED BEGINNER) を対象に、Part 1の続きとして、種に付随するGHC言語拡張やパッケージを紹介するものです。 なお、特に断らない限り、対象としてGHC8系を設定しています。stackを使ってる方はresolverをLTS Haske

Discordはゲーミング向けのテキストチャットと音声通話を兼ねるプラットフォームであり、「テキストチャンネル」と「ボイスチャンネル」の二種を好きなだけ作ることができる。もちろん音声を全チャンネルに常時垂れ流すわけには行かないので、通話するにはボイスチャンネルに参加するという手順を踏む必要がある。しかし、例えば誰かがやっているゲームに混ざろうとしてボイスチャンネルに参加しても、チャンネル外のユーザーにはいかなる通知も発生しないため、気づかれないままのことがよくある。 そこで、ボイスチャンネルに参加したとき、テキストチャンネルにその旨を投稿するボットを用意すれば、気軽に通話の合図を送れる。全員に通話の意思を表明でき、Skypeの着信のように邪魔にもならないので、少人数のグループにとって極めて有用である。 Discordは柔軟なAPIを用意しているため、比較的容易にそのようなボットを開発できる

ある人は、Haskell には副作用がないと言う。また、別のある人は Haskell には副作用があると言う。Haskell を学ぶ者にとって、こういった意見の食い違いが、Haskell を得体の知れない言語にし、学習の障壁となっているかもしれない。そこで、この記事では、なぜこのような意見の相違が生まれるのかについて説明したいと思う。 向心力か遠心力か？ 僕は高校三年になって受験勉強をするまで、物理の運動方程式が得体の知れないものに思えていた。 例として円運動を考えよう。ある説明では、円運動をしている物体には向心力が働いていると説明されている。また別の説明では、遠心力が働くと説明されている。一体、どういうことだろう？ 受験勉強でたくさんの問題を解いて、ようやく分かった。これらの説明はどちらも正しい。すなわち、観測者がどこにいるかによって、説明の仕方が異なるのだと。 観測者が円運動をする物体

(編注：2016/7/27、頂いたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) 学生たちから、次に学ぶ言語はどれがいいのかとよく聞かれます。IT業界で働きたい人にお薦めするのは、現在盛んに使われている言語です。C++、Java、C#はもちろん、Python、Ruby、PHP、Perlなども挙げられるでしょう。 一方、向学のためという人や、学術研究や起業に関心がある人にとって、次の言語を選ぶ基準となるのは、就職に有利かではなく言語の表現力でしょう。学術研究や起業活動を行うには、プログラマとしての能力を何倍にも高める必要があります。そして、（おそらく）確立されたコードベースを扱った経験はないでしょうから、手元にあるタスクにとって最適な言語を自由に選ぶことができます。 この記事では、勉強に適したHaskell、Scala、ML、Schemeという4つの言語を、私の好きな特徴や参考資料のリストと