Lean 元编程基础(一) | 全书概要
英文原文:Metaprogramming in Lean 4
本书的目的
本书旨在教授 Lean 4 元编程,通过学习本书,你将掌握:
- 构建自己的元编程工具(定义新的 Lean 符号,如「∑」;构建新的 Lean 命令,如
#check;编写策略,如use等) - 阅读和理解元编程 API,如 Lean 4 核心库和 Mathlib4 中的 API
我们并不打算对整个 Lean 4 元编程 API 进行详尽的解释,也不深入涉及单子(Monad)化编程的主题。我们希望示例足够简单,即使不太熟悉单子化编程的读者也能跟上。强烈推荐《Lean 中的函数式编程》作为这个主题的参考资料。
本书的结构
本书致力于为 DSL 和策略建立足够的上下文背景,帮助你理解它们。章节依赖关系如下:
- 「表达式」=> 「MetaM」
- 「语法」=> 「宏」
- 「语法」+「MetaM」=> 「繁饰」=> 「DSL」
- 「宏」+「繁饰」=> 「证明策略」
证明策略一章之后是包含关键概念和功能概述的备忘录。随后是一些额外章节,展示了 Lean 4 元编程的其他应用。大多数章节的末尾都有习题,书的最后提供习题答案。
本章的其余部分将简要介绍什么是元编程,并提供一些小示例作为开胃菜。
注意:代码片段不是自包含的。它们应该从每章的开头开始,以增量方式运行/阅读。
译注:本书一律将 Syntax 译为语法,Grammar 译为文法。
「元」是什么?
当我们使用 Python、C、Java 或 Scala 等大多数编程语言编写代码时,通常需要遵循预定义的语法,否则编译器或解释器将无法理解代码。在 Lean 中,这些预定义语法用于定义归纳类型、实现函数、证明定理等。然后,编译器必须解析代码,构建一个 AST(抽象语法树),并将其语法节点阐释为语言内核可以处理的项。我们说编译器执行的这些活动是在元层面中完成的,这正是本书的内容。我们还说,语法的常见用法是在对象层面中完成的。
在大多数系统中,元层面活动是用与我们当前用来编写代码的语言不同的语言完成的。在 Isabelle 中,元层面语言是 ML 和 Scala;在 Coq 中,它是 OCaml;在 Agda 中,是 Haskell。而在 Lean 4 中,元代码主要是用 Lean 本身编写的,还有一些用 C++ 编写的组件。
Lean 的一个很酷且方便的特性是,它允许我们用日常在对象层面编写 Lean 的方式来自定义语法节点,并实现元层面例程。例如,可以编写记号来实例化某种类型的项,并在同一个文件中立即使用它!这个概念通常被称为反射。我们可以说,在 Lean 中,元层面被「反射」到对象层面。
用 Ruby、Python 或 JavaScript 等语言做元编程的方式可能是使用预定义的元编程方法来即时定义一些东西。例如,在 Ruby 中你可以使用 Class.new 和 define_method 在程序执行时即时定义一个新类及其新方法(其中包含新代码!)。
在 Lean 中,我们通常不需要「即时地」定义新的命令或策略,但是在 Lean 元编程中能做类似的事,并且同样直接。例如,你可以使用简单的一行 elab "#help" : command => do ...normal Lean code...。
然而,在 Lean 中,我们经常想要直接操作 Lean 的 CST(具体语法树,Lean 的 Syntax 类型)和 Lean 的 AST(抽象语法树,Lean 的 Expr 类型),而不是使用「正常的 Lean 代码」,特别是当我们编写证明策略(Tactic)时。因此,Lean 元编程更难掌握。本书的大部分内容都是为了研究这些类型以及我们如何操作它们。
元编程示例
下面这些例子仅作为展示。如果您现在不了解细节,请不要担心。
引入符号(定义新语法)
通常,人们希望引入新的符号,例如更适合数学(某个分支)的符号。例如,在数学中,人们会将给一个自然数加 2 的函数写为 x : Nat ↦ x + 2 或简单地写为 x ↦ x + 2(如果可以推断出定义域是自然数)。相应的 Lean 定义 fun x : Nat => x + 2 和 fun x => x + 2 使用 =>,这在数学中表示蕴涵,因此可能会让一些人感到困惑。
1 | import Lean |
构建命令
构建一个辅助命令 #assertType,它检查给定的项是否属于某种类型。用法如下:
#assertType <term> : <type>
代码如下:
1 | elab "#assertType " termStx:term " : " typeStx:term : command => |
elab 启动 command 语法的定义。当被编译器解析时,它将触发后续的计算。
此时,代码应该在单子 CommandElabM 中运行。然后我们使用 liftTermElabM 来访问单子 TermElabM,这使我们能够使用 elabType 和 elabTermEnsuringType 从语法节点 typeStx 和 termStx 构建表达式。
首先,我们繁饰预期的类型 tp : Expr,然后使用它来繁饰项表达式。该项应具有类型 tp,否则将引发错误。然后我们丢弃生成的项表达式,因为它对我们来说并不重要——我们调用 elabTermEnsuringType 作为健全性检查。
我们还添加了 synthesizeSyntheticMVarsNoPostponing,它强制 Lean 立即繁饰元变量。如果没有这一行,#assertType [] : ?_ 将导致 success。
如果到目前为止没有抛出任何错误,则繁饰成功,我们可以使用 logInfo 输出 success。相反,如果捕获到某些错误,则我们使用 throwError 并显示相应的消息。
构建 DSL 和语法
让我们解析一个经典文法,即带有加法、乘法、自然数和变量的算术表达式文法。我们将定义一个 AST(抽象语法树)来编码表达式的数据,并使用运算符 + 和 * 来构建算术 AST。以下是我们将要解析的 AST:
1 | inductive Arith : Type where |
现在我们声明一个语法类别(declare syntax category)来描述我们将要解析的文法。我们通过为 + 语法赋予比 * 语法更低的优先级权重来控制 + 和 * 的优先级,这表明乘法比加法绑定得更紧密(数字越高,绑定越紧密)。
1 | declare_syntax_cat arith |
编写我们自己的策略
让我们创建一个策略,将一个给定名称的新假设添加到语境中,并将其证明推迟到最后。它类似于 Lean 3 中的 suffices 策略,只是我们要确保新目标位于目标列表的底部。
它将被称为 suppose,用法如下:
suppose <name> : <type>
让我们看看代码:
1 | open Lean Meta Elab Tactic Term in |
我们首先将主要目标存储在 mvarId 中,并将其用作 withContext 的参数,以确保我们的繁饰能够适用于依赖于语境中其他变量的类型。
这次我们使用 mkFreshExprMVar 为 t 的证明创建一个元变量表达式,我们可以使用 intro1P 和 assert 将其引入语境。
为了要求将新假设的证明作为目标,我们调用 replaceMainGoal,并在头部传递一个带有 p.mvarId! 的列表。然后我们可以使用 rotate_left 策略将最近添加的顶部目标移到底部。