Koka — Python向け代数効果ライブラリ

Library

概要

Kokaは、代数効果(algebraic effects)という考え方をPythonで扱えるようにした小さなライブラリです。効果を宣言してそれを扱うハンドラ(interpreter)を実装することで、依存性注入やエラー処理、非同期や状態管理といった副作用を関数本体から切り離して扱えます。READMEによれば「型安全な依存性注入」「パターンマッチによる型付きエラー処理(例外を使わない)」「効果の合成」「純関数スタイル」を特徴とし、Python 3.13以降の新しい型記法を前提に設計されています。軽量で実験的なライブラリとして、関数型パラダイムや効果ハンドラの概念をPythonへ導入するための入り口を提供します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 3
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 3
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 9
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 型安全な依存性注入を効果ハンドラで実現する設計
  • 型付きエラー処理(パターンマッチングを使い例外を避ける)
  • 効果の合成(ある効果の実装から別の効果を呼び出せる)
  • 純関数風のスタイルを尊重した不変なハンドラ設計

技術的なポイント

Kokaは「代数効果」という抽象概念をPythonの型システムと組み合わせて使うライブラリです。代数効果とは、副作用を値として表現し、ハンドラでそれらの副作用を解釈する手法で、従来の例外やコールバックに代わる柔軟な副作用管理を可能にします。本プロジェクトはPython 3.13以降を前提にしており、最新の型パラメータ構文や型注釈を利用して効果の型付けを行う点が特徴です。実装面では、効果を表す抽象型(Effect)と、それを受け取り具体的な振る舞いを提供するハンドラ群という二層構造が想定されます。エラー処理は例外を投げる代わりに「エラー効果」を返し、パターンマッチで安全に分岐処理する流れを採ります。また効果同士を合成できるため、例えばロギング効果の中から認証効果を呼ぶ、といった複合的な設計が可能です。軽量ライブラリとして依存関係を増やさず試験的に取り入れやすい一方、Pythonの実行モデル(GILや例外処理)との整合性やパフォーマンス面、型チェックの厳密さには注意が必要です。

(上記はリポジトリのREADMEにある設計方針と、代数効果の一般的な実装パターンに基づいた技術的考察です。)

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • .gitignore: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • SUMMARY.md: file
  • examples: dir
  • src/ または koka.py 相当のライブラリ本体ファイル(リポジトリ構成により名前が異なる可能性あり)
  • tests/ またはサンプルスクリプト(examples内に含まれる想定) …他 4 ファイル

examplesディレクトリには、効果の定義とハンドラの使い方、依存性注入の例、エラー処理の例など、ライブラリの使い方を示すサンプルが入っている想定です。SUMMARY.mdはドキュメント構成やサンプル目次を整理するためのファイルで、READMEは使い方のクイックスタートや設計意図を説明しています。

まとめ

代数効果をPythonで試すための軽量実験ライブラリ。型安全性と純関数的設計が特徴。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

Koka

Algebraic Effects for Python - A lightweight library for effect-based programming inspired by the Koka language.

Koka enables:

  • 🎯 Type-safe dependency injection using effect handlers
  • 🚨 Typed error handling with pattern matching (no exceptions!)
  • 🔗 Effect composition - effects can call other effects
  • 🎨 Functional style - immutable handlers, pure functions

Requires Python 3.13+ (uses modern type parameter syntax)

Quick Star…