Scala for Backend Engineering & Functional Programming · レッスン

ADTによるモデル化

Q: 「ADTによるモデル化」で何を学びますか？

不正な状態を表現不可能にします ブラウザで直接実行するハンズオンコードでScala for Backend Engineering & Functional Programmingを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

不正な状態を表現不可能にします

「ADTによるモデル化」はCoddyKit上の無料Scala for Backend Engineering & Functional Programmingレッスンです。これはレッスン1/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはScala for Backend Engineering & Functional Programming学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Scala for Backend Engineering & Functional Programmingコースには全4レッスンが含まれています。

代数的データ型

代数的データ型（ADT）は、関数型のドメインモデリングの基盤です。積型（AND）と和型（OR）を組み合わせて、データを正確に表現します。

積型：複数のフィールドを持つレコード。
和型：複数のバリアントからの選択。

case class Point(x: Int, y: Int) // product type

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    println(Point(1, 2))

積型

積型は値をまとめたものです。Scalaではcase classが積型にあたり、インスタンスはすべてのフィールドを同時に保持します。

case class User(name: String, age: Int)

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    val u = User("Ada", 36)
    println(u.name)
    println(u.age)

和型

和型は、複数のバリアントのうち正確に1つである値です。Scala 3のenumはこれを直接表現します。

enum PaymentMethod:
  case Cash
  case Card(number: String)
  case Crypto(wallet: String)

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    val p: PaymentMethod = PaymentMethod.Card("1234")
    println(p)

不正な状態を表現不能にする

核心となる原則は、不正なデータをそもそも構築できないように型を設計することです。型システムが不正な状態を禁止すれば、その状態を実行時に検査する必要はありません。

enum Connection:
  case Disconnected
  case Connected(sessionId: String)

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    // No way to have a sessionId while Disconnected
    val c: Connection = Connection.Connected("abc")
    println(c)

悪い設計と良い設計

nullableなフィールドを持つ平坦なレコードは、不正な状態を招きます。それぞれのケースをバリアントとしてモデル化すれば、不正な状態をなくせます。

悪い例：case class Conn(connected: Boolean, sessionId: String)では、connected=falseなのにsessionIdが設定された状態を許してしまいます。
良い例：和型によって、フィールドを正しい状態に結び付けます。

enum Door:
  case Open
  case Closed
  case Locked(key: String)

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    val d: Door = Door.Locked("k1")
    println(d)

積型と和型の組み合わせ

実際のモデルでは、和型の中に積型を入れたり、その逆を行ったりします。各バリアントは、それぞれ独自のフィールドの積型を持てます。

case class Address(city: String, zip: String)

enum Contact:
  case Email(value: String)
  case Postal(address: Address)

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    val c: Contact = Contact.Postal(Address("Paris", "75001"))
    println(c)

ADTのパターンマッチング

ADTはパターンマッチングで処理します。型が閉じているため、バリアントの処理漏れがあるとコンパイラーが警告します。

enum Shape:
  case Circle(r: Double)
  case Rect(w: Double, h: Double)

object Main:
  def area(s: Shape): Double = s match
    case Shape.Circle(r)  => 3.14159 * r * r
    case Shape.Rect(w, h) => w * h

  def main(args: Array[String]): Unit =
    println(area(Shape.Rect(2, 3)))

再帰的なADT

ADTは自分自身を参照できるため、木構造、リスト、式を自然にモデル化できます。

enum Expr:
  case Num(value: Int)
  case Add(left: Expr, right: Expr)

object Main:
  def eval(e: Expr): Int = e match
    case Expr.Num(v)    => v
    case Expr.Add(l, r) => eval(l) + eval(r)

  def main(args: Array[String]): Unit =
    val e = Expr.Add(Expr.Num(2), Expr.Num(3))
    println(eval(e))

Optionによるオプショナリティ

値が存在しない可能性のあるフィールドのモデル化には、nullではなくOptionを使います。型によって不在が明示され、処理も必須になります。

case class Profile(name: String, nickname: Option[String])

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    val p = Profile("Grace", None)
    println(p.nickname.getOrElse("(none)"))

数量を正確にモデル化する

プリミティブ型への過度な依存をやめましょう。IntやStringをそのまま使うのではなく、意味のある数量をラップすることで、型が意図を示し、取り違えを防ぎます。

case class Quantity(value: Int)
case class Price(cents: Long)
case class LineItem(qty: Quantity, price: Price)

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    val item = LineItem(Quantity(3), Price(500))
    println(item)

ADTが重要な理由

ADTによって、正しさと明確さを得られます。

不正な状態を構築できません。
網羅的なマッチングによって、処理漏れをコンパイル時に検出できます。
データの形状自体がドメインを説明します。

enum OrderStatus:
  case Pending
  case Shipped(tracking: String)
  case Delivered(at: Long)

object Main:
  def main(args: Array[String]): Unit =
    val s: OrderStatus = OrderStatus.Shipped("TRK1")
    println(s)

理解度チェック

ADTに基づくモデリングについての理解度を確認しましょう。

まとめ

ADTを使ったドメインモデリングについて学びました。

積型（case class）はANDでフィールドを組み合わせます。
和型（enum）はORによる選択肢を提供します。
両者を入れ子にして、複雑なドメインや再帰的な構造をモデル化します。
nullの代わりにOptionを使います。
不正な状態を表現できないように設計します。

enum Event:
  case Created(id: Int)
  case Deleted(id: Int, reason: String)

object Main:
  def describe(e: Event): String = e match
    case Event.Created(id)         => s"created $id"
    case Event.Deleted(id, reason) => s"deleted $id: $reason"

  def main(args: Array[String]): Unit =
    println(describe(Event.Deleted(1, "spam")))

よくある質問

「ADTによるモデル化」レッスンは無料ですか？

はい。「ADTによるモデル化」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Scala for Backend Engineering & Functional Programmingコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Scala for Backend Engineering & Functional Programmingコースには全4レッスンが含まれています。

「ADTによるモデル化」で何を学びますか？

不正な状態を表現不可能にしますブラウザで直接実行するハンズオンコードでScala for Backend Engineering & Functional Programmingを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Scala for Backend Engineering & Functional Programmingを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのScala for Backend Engineering & Functional Programmingは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン1/4です。

「ADTによるモデル化」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このScala for Backend Engineering & Functional Programmingレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのScala for Backend Engineering & Functional Programmingレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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