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Python と型ヒント (Type Hints) と #pyconjp

python3 type system pyconjp

先週末は PyCon JP 2015 に参加してきました。

どうでも良いことですが、たまたま会社がシルバースポンサーになっていましたが、参加そのものは個人でした。結果的には会場に会社ブースもあったため、そこでお手伝いもしつつの参加となりました。私以外にはどうでも良いことですね。

会社のブログにもイベント参加の所感を書いたので興味があればそちらもどうぞ。

型ヒントの発表

年明けから余裕があったので型ヒントの調査をしてきました。私自身、難しいことは分からないのですが、型システムに興味が出てきたところでいろんな言語の型システムをみてコードを書いたり、その特徴を調べたりするのがいまはおもしろいです。最近は Go 言語を主に書いていて型推論を伴う静的型付け言語の強力さを実感したりしています。

そして動的型付け言語に型ヒントを入れるという逆のアプローチもやはり興味深いです。Python では mypy が成功を収め、その型アノテーションの構文が PEP 484 で標準化されました。これまでも何度か mypy についての記事を書いてきました。細かいところは変わってしまっていますが、経緯や背景は変わっていないので興味のある方は以下も参考にしてください。

そして、これまで私が調べたことの集大成として PyCon JP 2015 で発表してきた次第です。

togetter はこちら。

聴講してくれたのは100人前後だと思うのですが、発表者と聴いている人たちとの距離感が近かったので私の中では発表しやすかったように思います。

発表直前、小山さん (@) が私の真前のスペースで

ここ地べたに座って聴いても良いっすか?

と声を掛けてくれて適当に「良いですよー」と答えながら、なんか少し緊張がほぐれて発表を開始しました。

何度か聴衆席に質問を投げかけながら進めました。Pythonのパラドックス を知らない人が大半だったりと世代が変わっているなぁと実感しました。発表の中で Python3 のパラドックスみたいな冗談も言っていますが、意図としては Python3 への移行を阻むものはほとんどないはずなので新しいものを作るときは Python3 を使おうよという呼びかけです。

移行が着実に進んでいるというの以下のアンケートなどから伺えます。

型ヒントについての詳細は PEP 484 型ヒントの翻訳 を眺めてもらうのが一番良いと思います。それなりの分量がありますが、興味のあるところから読み進めるのでも良いでしょう。サンプルコードも付いているので分かりやすいです。

型チェッカー

本節では発表のときにあまり触れなかった、型チェッカーとしての mypy を使ってみた私の所感を書きます。PEP 484 では型アノテーションの構文の標準化のみで型チェッカーは付属していません。そのため、依然として mypy は自分でインストールしなければなりません。

結論から先に書くと、型チェッカーとしての mypy はまだ実用レベルとは言えないです。github の mypy プロジェクトをみても250以上の issue が報告されており、期待する動作には至っていないようにみえます。

ちなみに mypy の PyPI 上のパッケージ名は mypy-lang というパッケージ名です。mypy という名前のパッケージが既に使われているためです。ちなみにこれは wsgi フレームワークだそうです。インストールするときには間違えないようにご注意を。

mypy の最新バージョンは 2015-04-05 に 0.2 というバージョンがリリースされています。この時点では PEP 484 のドラフト状態であり、そのときに決まっていた内容、おそらくは PyCon US 2015 で一定の合意を得た内容だったのではないかと推測します。

その後、PEP 484 が正式に認可されたのが 2015-05-22 です。

なぜか7月前後の master ブランチの開発は停滞していますが、その後8月頃からまた開発がアクティブになっています。それでも Python 3.5 と同じタイミングで 0.3 をリリースできてなく、また雰囲気的にも近々リリースするようにみえません。

github から mypy のソースをクローンしてきて、発表前にいくつかサンプルコードの型チェックなどを試したりしてみました。そのときにちょっと触って気付いたこと = うまく動かないところ = 既知の issue をいくつか見つけました。

やっぱり型チェッカーって大変なんだなぁというのが素朴な感想です。issue のページで label:pep484 でフィルターしても現時点で17個あります。mypy の 0.3 がリリースされるまでは型チェッカーは様子見といったところかもしれません。

今朝 git pull して動かそうとしたら bultins が見つからないというエラーになりました。

(mypy)$ mypy tutorial.py 
tutorial.py:1: error: Could not find builtins
...

パスの問題のようです。

いま mypy にコントリビュートするチャンスがたくさんありそうです。

型チェックは必要?

発表を聴いてくれていた同僚のデータサイエンティストに発表後どんな印象を受けましたか?と尋ねてみました。すると、やはり難しいと答えが返ってきました。ジェネリクスとか、これは Python なの?といった印象を受けたそうです。ジェネリクスの話をする際、会場で Java やったことがある人?と尋ねたら8割以上、手が挙がったので「ジェネリクスとは」みたいな話を省いてどんどん話を進めたのもあるかもしれません。

発表後の質疑応答においても、例えば 共変性と反変性 とか、Python はそういうことを考えずに簡単に使えて良いのに、、、といった質問もありました。私も説明が難しいからこの内容は発表から省いたのですが、確かに型ヒントをちゃんと書こうと思ったら分かっている人しか書けない、直感的に書ける類のものではないという意味で難しいです。

型チェックを誰が必要としているか?というと、その回答は学習コストやメンテナンスコストを払ってでも実行前に型チェックしたいかどうかの動機次第かなと思います。以下の清水川さん (@) の記事で Guido 自身も PyCharm や Google でも似たようなスタブファイルを作っていたから標準化することに意義があるんだと語っています。

私の経験からだと、実行前にエラーが知りたいケースは高い SLA が要求されるアプリ、または大規模なアプリだと思います。チーム開発で日々コードを書いてコミットしていると、他の人が何をやっているか分からないために認識の違いによるバグは常に入ってしまいます。

そういったバグを見つけるために動的型付け言語はテストをたくさん書くことで一定の品質を担保してきたわけですが (もちろん静的型付け言語でもテストは必要ですが)、その規模拡大に伴ってもうしんどくなってきたというのが現状ではないかと私は思います。アプリの規模が大きくなればなるほど、テストで品質を担保するのが難しくなります。

  • 全てのテストケースを網羅できない
  • テストのメンテナンスコストがかかる
  • テストの質が開発者のスキルに依存する

型チェックはテストなのか?と言うと議論はありそうですが、型レベルの操作において不整合がないことは、人間がプログラムを書く上で失敗しやすいミスを防いでくれます。

  • 人間はコードを書き間違える (typo)
  • 人間は全てのソースコードを把握してコードを書けない
  • 人間は時間が経つとそのソースコードを書いたときの経緯を忘れる

これらの失敗に対して型チェックは有効です。自分が全てを把握できていないコードベースにコードを追加していくとき、エラーを未然に防ぐことへの安心感をプログラマーは求めている気がします。

まとめ

型ヒントを扱う型チェッカーや IDE がどのぐらい普及するか、またはさらに便利な用法が出てくるか、まだまだこの先どうなるかは分かりません。とは言え、型ヒントそのものはあくまでオプションの位置付けなので悪い作用をもたらすことは何もないと思います。私ももう少し mypy が安定してきたら、それを使うテストツールなどを作ってみようと考えています。

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