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改进 I/O 项目
ch13-03-improving-our-io-project.md
commit 2bcb126815a381acc3d46b0d6fc382cb4c98fbc5
有了这些关于迭代器的新知识,我们可以使用迭代器来改进第十二章中 I/O 项目的实现来使得代码更简洁明了。让我们看看迭代器如何能够改进 Config::new
函数和 search
函数的实现。
使用迭代器并去掉 clone
在示例 12-6 中,我们增加了一些代码获取一个 String
slice 并创建一个 Config
结构体的实例,他们索引 slice 中的值并克隆这些值以便 Config
结构体可以拥有这些值。在示例 13-24 中原原本本的重现了第十二章结尾示例 12-23 中 Config::new
函数的实现:
文件名: src/lib.rs
impl Config {
pub fn new(args: &[String]) -> Result<Config, &'static str> {
if args.len() < 3 {
return Err("not enough arguments");
}
let query = args[1].clone();
let filename = args[2].clone();
let case_sensitive = env::var("CASE_INSENSITIVE").is_err();
Ok(Config { query, filename, case_sensitive })
}
}
示例 13-24:重现第十二章结尾的 Config::new
函数
这时可以不必担心低效的 clone
调用了,因为将来可以去掉他们。好吧,就是现在!
起初这里需要 clone
的原因是参数 args
中有一个 String
元素的 slice,而 new
函数并不拥有 args
。为了能够返回 Config
实例的所有权,我们需要克隆 Config
中字段 query
和 filename
的值,这样 Config
实例就能拥有这些值。
通过迭代器的新知识,我们可以将 new
函数改为获取一个有所有权的迭代器作为参数而不是借用 slice。我们将使用迭代器功能之前检查 slice 长度和索引特定位置的代码。这会明确 Config::new
的工作因为迭代器会负责访问这些值。
一旦 Config::new
获取了迭代器的所有权并不再使用借用的索引操作,就可以将迭代器中的 String
值移动到 Config
中,而不是调用 clone
分配新的空间。
直接使用 env::args
返回的迭代器
打开 I/O 项目的 src/main.rs 文件,它看起来应该像这样:
文件名: src/main.rs
fn main() {
let args: Vec<String> = env::args().collect();
let config = Config::new(&args).unwrap_or_else(|err| {
eprintln!("Problem parsing arguments: {}", err);
process::exit(1);
});
// --snip--
}
我们会修改第十二章结尾示例 12-24 中的 main
函数的开头为示例 13-25 中的代码。直到同时更新 Config::new
这些代码还不能编译:
将他们改为如示例 13-25 所示:
文件名: src/main.rs
fn main() {
let config = Config::new(env::args()).unwrap_or_else(|err| {
eprintln!("Problem parsing arguments: {}", err);
process::exit(1);
});
// --snip--
}
示例 13-25:将 env::args
的返回值传递给 Config::new
env::args
函数返回一个迭代器!不同于将迭代器的值收集到一个 vector 中接着传递一个 slice 给 Config::new
,现在我们直接将 env::args
返回的迭代器的所有权传递给 Config::new
。
接下来需要更新 Config::new
的定义。在 I/O 项目的 src/lib.rs 中,将 Config::new
的签名改为如示例 13-26 所示。这仍然不能编译因为我们还需更新函数体:
文件名: src/lib.rs
impl Config {
pub fn new(mut args: std::env::Args) -> Result<Config, &'static str> {
// --snip--
示例 13-26:更新 Config::new
的签名来接受一个迭代器
env::args
函数的标准库文档展示了其返回的迭代器类型是 std::env::Args
。需要更新 Config::new
函数的签名中 args
参数的类型为 std::env::Args
而不是 &[String]
。因为这里需要获取 args
的所有权且通过迭代改变 args
,我们可以在 args
参数前指定 mut
关键字使其可变。
使用 Iterator
trait 方法代替索引
接下来修复 Config::new
的函数体。标准库文档也提到了 std::env::Args
实现了 Iterator
trait,所以可以在其上调用 next
方法!示例 13-27 更新了示例 12-23 中的代码为使用 next
方法:
文件名: src/lib.rs
# use std::env;
#
# struct Config {
# query: String,
# filename: String,
# case_sensitive: bool,
# }
#
impl Config {
pub fn new(mut args: std::env::Args) -> Result<Config, &'static str> {
args.next();
let query = match args.next() {
Some(arg) => arg,
None => return Err("Didn't get a query string"),
};
let filename = match args.next() {
Some(arg) => arg,
None => return Err("Didn't get a file name"),
};
let case_sensitive = env::var("CASE_INSENSITIVE").is_err();
Ok(Config { query, filename, case_sensitive })
}
}
示例 13-27:修改 Config::new
的函数体为使用迭代器方法
请记住 env::args
返回值的第一个值是程序的名称。我们希望忽略它并获取下一个值,所以首先调用 next
并不对返回值做任何操作。之后对希望放入 Config
中字段 query
调用 next
。如果 next
返回 Some
,使用 match
来提取其值。如果它返回 None
,则意味着没有提供足够的参数并通过 Err
值提早返回。对 filename
值进行同样的操作。
使用迭代器适配器来使代码更简明
I/O 项目中其他可以利用迭代器优势的地方位于 search
函数,在示例 13-28 中重现了第十二章结尾示例 12-19 中此函数的定义:
文件名: src/lib.rs
pub fn search<'a>(query: &str, contents: &'a str) -> Vec<&'a str> {
let mut results = Vec::new();
for line in contents.lines() {
if line.contains(query) {
results.push(line);
}
}
results
}
示例 13-28:第十二章结尾 search
函数的定义
可以通过使用迭代器适配器方法来编写更短的代码。这也避免了一个可变的中间 results
vector 的使用。函数式编程风格倾向于最小化可变状态的数量来使代码更简洁。去掉可变状态可能会使得将来进行并行搜索的增强变得更容易,因为我们不必管理 results
vector 的并发访问。示例 13-29 展示了该变化:
文件名: src/lib.rs
pub fn search<'a>(query: &str, contents: &'a str) -> Vec<&'a str> {
contents.lines()
.filter(|line| line.contains(query))
.collect()
}
示例 13-29:在 search
函数实现中使用迭代器适配器
回忆 search
函数的目的是返回所有 contents
中包含 query
的行。类似于示例 13-19 中的 filter
例子,可以使用 filter
适配器只保留 line.contains(query)
为真的那些行。接着使用 collect
将匹配行收集到另一个 vector 中。这样就容易多了!请随意对 search_case_insensitive
函数做出同样的使用迭代器方法的修改。
接下来的逻辑问题就是在代码中应该选择哪种风格:示例 13-28 中的原始实现,或者是示例 13-29 中使用迭代器的版本。大部分 Rust 程序员倾向于使用迭代器风格。开始这有点难以理解,不过一旦你对不同迭代器的工作方式有了感觉之后,迭代器可能会更容易理解。相比摆弄不同的循环并创建新 vector,(迭代器)代码则更关注循环的目的。这抽象出了那些老生常谈的代码,这样就更容易看清代码所特有的概念,比如迭代器中每个元素必须面对的过滤条件。
不过这两种实现真的完全等同吗?直觉上的假设是更底层的循环会更快一些。让我们聊聊性能吧。