defmodule FightingSpirit do
def shout do
IO.puts "元氣ですかーーーッ！！！"
IO.puts "元氣があればなんでもできる！"
IO.puts "闘魂とは己に打ち克つこと。"
IO.puts "そして闘いを通じて己の魂を磨いていく"
IO.puts "ことだと思います。"
end
end
FightingSpirit.shout()
$\huge{元氣ですかーーーーッ！！！}$
$\huge{元氣があればなんでもできる！}$
$\huge{闘魂とは己に打ち克つこと。}$
$\huge{そして闘いを通じて己の魂を磨いていく}$
$\huge{ことだと思います。}$
はじめに
Elixirの醍醐味であるPipeオペレーター（|>）を使えば、コードをまるで風車の流れのようにスムーズに書くことができます。猪木さんの言う「風車の理論」です。複数の処理を連結し、意図が伝わりやすいシンプルなコードを実現できるこの手法に、猪木イズムの「闘魂」を注ぎ込み、力強いコードの書き方を学びましょう！
1. Pipeオペレーターの基本
「闘魂とは己に打ち克つこと。そして、闘いを通じて己の魂を磨いていくこと！」
Pipeオペレーターは、直前の処理結果を次の関数の最初の引数として渡す記法です。これにより、コードが一行一行つながり、データが流れるように変換されていくのです。
例えば、以下のようなコードがあります。
list = [1, 2, 3, 4]
# Pipeオペレーターなしのコード
Enum.map(Enum.filter(list, fn x -> rem(x, 2) == 0 end), fn x -> x * 2 end)
# Pipeオペレーターを使ったコード
list
|> Enum.filter(fn x -> rem(x, 2) == 0 end)
|> Enum.map(fn x -> x * 2 end)
Pipeオペレーターを使うことで、コードが上から下へと自然な流れをもって読みやすくなります。
ちなみに評価結果はどちらも[4, 8]となります。
リストの中から偶数の要素だけを残して、各要素を2倍するというプログラムです。
言葉で説明した通りにプログラムの構造もそうなっています。
2. Pipeオペレーターの流れを掴む基本的な使い方
「道を切り開くのは闘魂だ！」
Pipeオペレーターを使いこなすには、関数の結果を次の関数に繋げる感覚を身につけることが大切です。以下に簡単な例を見てみましょう。
例: 複数のデータ変換を行う
例として、複数のデータ変換を行ってみます。
" Elixir "
|> String.trim()
|> String.upcase()
|> String.replace("ELIXIR", "闘魂")
実行結果
"闘魂"
この例では、以下の処理がPipeオペレーターで連結されています。
- String.trim/1で余分な空白を削除
- String.upcase/1で大文字に変換
- String.replace/3で特定の文字列を「闘魂」に置換
Pipeオペレーターで次々とデータを変換することで、コードが一貫して読みやすく、意図が明確になります。
3. より複雑なPipeオペレーターの活用例
「歩みを止めるな。己の力で道を拓け！」
Pipeオペレーターは、単純なデータ変換だけでなく、複雑なロジックの連結にも利用できます。例えば、以下のようなデータ集計を行う場合もPipeオペレーターが役立ちます。
例: 複数の処理を連結してデータを集計する
例として、複数の処理を連結してデータを集計します。
orders = [
%{id: 1, item: "Apple", quantity: 10, price: 100},
%{id: 2, item: "Banana", quantity: 5, price: 50},
%{id: 3, item: "Cherry", quantity: 8, price: 120}
]
orders
|> Enum.map(fn order -> Map.put(order, :total_price, order.quantity * order.price) end)
|> Enum.filter(fn order -> order.total_price >= 500 end)
|> Enum.map(& &1.item)
実行結果
["Apple", "Cherry"]
解説
この例では、注文リストを以下の処理で集計しています。
- 各注文に
total_priceキーを追加し、合計金額を計算 - 合計金額が500以上の注文のみを抽出
- 抽出した注文のアイテム名のみを取得
Pipeオペレーターを用いることで、各ステップがデータの変換を通じて直感的に読みやすくなり、意図が一貫して伝わるコードに仕上がります。
4. ケーススタディ：テキスト処理のPipeオペレーター応用
「危ぶむなかれ！」
Pipeオペレーターを活用すると、複雑なテキスト処理もスムーズに行えます。以下に、テキストデータを整形して、特定のパターンにマッチする単語を抽出する例を示します。
例: テキストのクリーニングと単語抽出
例として、テキストのクリーニングと単語抽出を行います。
text = "Elixir is powerful. Elixir is fun. Programming in Elixir is a joy!"
text
|> String.downcase()
|> String.replace(~r/[^\w\s]/, "")
|> String.split()
|> Enum.filter(fn word -> String.length(word) > 3 end)
|> Enum.uniq()
実行結果
["elixir", "powerful", "programming"]
解説
このプログラムでは、以下の処理が連結されています。
- String.downcase/1でテキストを小文字に変換
- 正規表現で句読点を削除
- テキストを単語に分割
- 単語の長さが3文字を超えるものだけを抽出
- 重複を排除
Pipeオペレーターにより、テキストの変換が自然な流れで連結され、複雑な処理も簡潔に表現できます。
dbgマクロ
IExで次のように実行してみてください。
iex> (
text
|> String.downcase()
|> String.replace(~r/[^\w\s]/, "")
|> String.split()
|> Enum.filter(fn word -> String.length(word) > 3 end)
|> Enum.uniq()
|> dbg()
)
実行結果
途中の変換の様子がわかる出力を得られます。
text #=> "Elixir is powerful. Elixir is fun. Programming in Elixir is a joy!"
|> String.downcase() #=> "elixir is powerful. elixir is fun. programming in elixir is a joy!"
|> String.replace(~r/[^\w\s]/, "") #=> "elixir is powerful elixir is fun programming in elixir is a joy"
|> String.split() #=> ["elixir", "is", "powerful", "elixir", "is", "fun", "programming", "in",
"elixir", "is", "a", "joy"]
|> Enum.filter(fn word -> String.length(word) > 3 end) #=> ["elixir", "powerful", "elixir", "programming", "elixir"]
|> Enum.uniq() #=> ["elixir", "powerful", "programming"]
["elixir", "powerful", "programming"]
どうやって実行するんだー！？ バカヤロー！って方へ
GitHubのアカウントをお持ちの方へお手軽な方法を示しておきます。
PhoenixアプリケーションをGitHub Codespaces上で開発する方法で紹介したGitHub Codespacesを使うという方法です。
記事中で紹介しているphx_devcontainerを使うと、ElixirがインストールされたUbuntuコンテナが立ち上がるので、Ubuntu上で直接開発をしているかのように操作ができます。iexコマンドでREPL(Read-Eval-Print Loop)が立ち上がるのでこの記事のコード例をぜひ試してください。
まとめ
Pipeオペレーターを使いこなせば、データがまるでよく回る風車のように流れる一貫したコードが書けます。複数の処理を連結し、闘魂を込めた力強いコードを目指しましょう。
「流れるように書けよ、書けばわかるさ！」