Rust编程语言入门之函数式语言特性：-迭代器和闭包
函数式语言特性：-迭代器和闭包
本章内容
- 闭包（closures）
- 迭代器（iterators)
- 优化改善 12 章的实例项目
- 讨论闭包和迭代器的运行时性能
一、闭包（1）- 使用闭包创建抽象行为
什么是闭包（closure）
- 闭包：可以捕获其所在环境的匿名函数。
- 闭包：
- 是匿名函数
- 保存为变量、作为参数
- 可在一个地方创建闭包，然后在另一个上下文中调用闭包来完成运算
- 可从其定义的作用域捕获值
例子 - 生成自定义运动计划的程序
- 算法的逻辑并不是重点，重点是算法中的计算过程需要几秒钟时间
- 目标：不让用户发生不必要的等待
- 仅在必要时调用该算法
- 只调用一次
创建项目
~/rust
➜ cargo new closure
Created binary (application) `closure` package
~/rust
➜ cd closure
closure on master [?] via 🦀 1.67.1
➜ c
closure on master [?] via 🦀 1.67.1
➜
src/main.rs 文件
use std::thread;
use std::time::Duration;
fn main() {
let simulated_user_specified_value = 10;
let simulated_random_number = 7;
generate_workout(simulated_user_specified_value, simulated_random_number);
}
fn simnulated_expensive_calculation(intensity: u32) -> u32 {
println!("calculating slowly ...");
thread::sleep(Duration::from_secs(2));
intensity
}
fn generate_workout(intensity: u32, random_number: u32) {
if intensity < 25 {
println!("Today, do {} pushups!", simnulated_expensive_calculation(intensity));
println!("Next, do {} situps!", simnulated_expensive_calculation(intensity));
} else {
if random_number == 3 {
println!("Take a break today! Remember to stay hydrated!");
} else {
println!("Today, run for {} minutes!", simnulated_expensive_calculation(intensity));
}
}
}
未用闭包优化：
use std::thread;
use std::time::Duration;
fn main() {
let simulated_user_specified_value = 10;
let simulated_random_number = 7;
generate_workout(simulated_user_specified_value, simulated_random_number);
}
fn simnulated_expensive_calculation(intensity: u32) -> u32 {
println!("calculating slowly ...");
thread::sleep(Duration::from_secs(2));
intensity
}
fn generate_workout(intensity: u32, random_number: u32) {
let expensive_result = simnulated_expensive_calculation(intensity);
if intensity < 25 {
println!("Today, do {} pushups!", expensive_result);
println!("Next, do {} situps!", expensive_result);
} else {
if random_number == 3 {
println!("Take a break today! Remember to stay hydrated!");
} else {
println!("Today, run for {} minutes!", expensive_result);
}
}
}
优化：
use std::thread;
use std::time::Duration;
fn main() {
let simulated_user_specified_value = 10;
let simulated_random_number = 7;
generate_workout(simulated_user_specified_value, simulated_random_number);
}
fn generate_workout(intensity: u32, random_number: u32) {
let expensive_closure = |num| {
println!("calculating slowly ...");
thread::sleep(Duration::from_secs(2));
num
};
if intensity < 25 {
println!("Today, do {} pushups!", expensive_closure(intensity));
println!("Next, do {} situps!", expensive_closure(intensity));
} else {
if random_number == 3 {
println!("Take a break today! Remember to stay hydrated!");
} else {
println!("Today, run for {} minutes!", expensive_closure(intensity));
}
}
}
二、闭包（2）- 闭包类型推断和标注
闭包的类型推断
- 闭包不要求标注参数和返回值的类型
- 闭包通常很短小，只在狭小的上下文中工作，编译器通常能推断出类型
- 可以手动添加类型标注
let expensive_closure = |num: u32| -> u32 {
println!("calculating slowly ...");
thread::sleep(Duration::from_secs(2));
num
};
函数和闭包的定义语法
fn add_one_v1(x: u32) -> u32 { x + 1 } // 函数
let add_one_v2 = |x: u32| -> u32 { x + 1 }; // 闭包
let add_one_v3 = |x| { x + 1 }; // 闭包
let add_one_v4 = |x| x + 1 ; // 闭包
闭包的类型推断
- 注意：闭包的定义最终只会为参数/返回值推断出唯一具体的类型
fn main() {
let example_closure = |x| x;
let s = example_closure(String::from("hello"));
let n = example_closure(5) // 报错
}
三、闭包（3）- 使用泛型参数和 Fn Trait 来存储闭包
继续解决 13.1 中 ”运动计划“ 程序的问题
- 另一种解决方案：
- 创建一个 Struct，它持有闭包及其调用结果。
- 只会在需要结果时才执行该闭包
- 可缓存结果
- 这个模式通常叫做记忆化（memoization）或延迟计算（lazy evaluation）
如何让 Struct 持有闭包
- Struct 的定义需要知道所有字段的类型
- 需要指明闭包的类型
- 每个闭包实例都有自己唯一的匿名类型，即使两个闭包签名完全一样。
- 所以需要使用：泛型和 Trait Bound
Fn Trait
- Fn traits 由标准库提供
- 所有的闭包都至少实现了以下 Trait 之一：
- Fn
- FnMut
- FnOnce
use std::thread;
use std::time::Duration;
struct Cacher<T>
where
T: Fn(u32) -> u32,
{
calculation: T,
value: Option<u32>,
}
impl<T> Cacher<T>
where
T: Fn(u32) -> u32,
{
fn new(calculation: T) -> Cacher<T> {
Cacher {
calculation,
value: None,
}
}
fn value(&mut self, arg: u32) -> u32 {
match self.value {
Some(v) => v,
None => {
let v = (self.calculation)(arg);
self.value = Some(v);
v
}
}
}
}
fn main() {
let simulated_user_specified_value = 10;
let simulated_random_number = 7;
generate_workout(simulated_user_specified_value, simulated_random_number);
}
fn generate_workout(intensity: u32, random_number: u32) {
let mut expensive_closure = Cacher::new(|num| {
println!("calculating slowly ...");
thread::sleep(Duration::from_secs(2));
num
});
if intensity < 25 {
println!("Today, do {} pushups!", expensive_closure.value(intensity));
println!("Next, do {} situps!", expensive_closure.value(intensity));
} else {
if random_number == 3 {
println!("Take a break today! Remember to stay hydrated!");
} else {
println!("Today, run for {} minutes!", expensive_closure.value(intensity));
}
}
}
使用缓存器 （Cacher）实现的限制
- Cacher 实例假定针对不同的参数 arg，Value 方法总会得到同样的值。
- 可以使用 HashMap 代替单个值：
- Key：arg 参数
- Value：执行闭包的结果
- 可以使用 HashMap 代替单个值：
use std::thread;
use std::time::Duration;
struct Cacher<T>
where
T: Fn(u32) -> u32,
{
calculation: T,
value: Option<u32>,
}
impl<T> Cacher<T>
where
T: Fn(u32) -> u32,
{
fn new(calculation: T) -> Cacher<T> {
Cacher {
calculation,
value: None,
}
}
fn value(&mut self, arg: u32) -> u32 {
match self.value {
Some(v) => v,
None => {
let v = (self.calculation)(arg);
self.value = Some(v);
v
}
}
}
}
fn main() {
let simulated_user_specified_value = 10;
let simulated_random_number = 7;
generate_workout(simulated_user_specified_value, simulated_random_number);
}
fn generate_workout(intensity: u32, random_number: u32) {
let mut expensive_closure = Cacher::new(|num| {
println!("calculating slowly ...");
thread::sleep(Duration::from_secs(2));
num
});
if intensity < 25 {
println!("Today, do {} pushups!", expensive_closure.value(intensity));
println!("Next, do {} situps!", expensive_closure.value(intensity));
} else {
if random_number == 3 {
println!("Take a break today! Remember to stay hydrated!");
} else {
println!(
"Today, run for {} minutes!",
expensive_closure.value(intensity)
);
}
}
}
#[cfg(test)]
mod tests {
#[test]
fn call_with_different_values() {
let mut c = super::Cacher::new(|a| a);
let v1 = c.value(1);
let v2 = c.value(2);
assert_eq!(v2, 2);
}
}
- 只能接收一个u32类型的参数和 u32 类型的返回值
四、闭包（4）- 使用闭包捕获环境
闭包可以捕获他们所在的环境
- 闭包可以访问定义它的作用域内的变量，而普通函数则不能。
fn main() {
let x = 4;
let equal_to_x = |z| z == x;
let y = 4;
assert!(equal_to_x(y));
}
- 会产生内存开销。
闭包从所在环境捕获值的方式
- 与函数获得参数的三种方式一样：
- 取得所有权：FnOnce
- 可变借用：FnMut
- 不可变借用：Fn
- 创建闭包时，通过闭包对环境值的使用，Rust推断出具体使用哪个 Trait：
- 所有的闭包都实现了 FnOnce
- 没有移动捕获变量的实现了 FnMut
- 无需可变访问捕获变量的闭包实现了 Fn
move 关键字
- 在参数列表前使用 move 关键字，可以强制闭包取得它所使用的环境值的所有权
- 当将闭包传递给新线程以移动数据使其归新线程所有时，此技术最为有用。
fn main() {
let x = vec![1, 2, 3];
let equal_to_x = move |z| z == x;
println!("can't use x here: {:?}", x); // 报错
let y = vec![1, 2, 3];
assert!(equal_to_x(y))
}
最佳实践
- 当指定 Fn trait bound 之一时，首先用 Fn，基于闭包体里的情况，如果需要 FnOnce 或 FnMut，编译器会再告诉你。
五、迭代器（1）- Iterator trait 和 next 方法
什么是迭代器
- 迭代器模式：读一系列项执行某些任务
- 迭代器负责：
- 遍历每个项
- 确定序列（遍历）何时完成
- Rust的迭代器：
- 懒惰的：除非调用消费迭代器的方法，否则迭代器本身没有任何效果。
fn main() {
let v1 = vec![1, 2, 3];
let v1_iter = v1.iter();
for val in v1_iter {
pringln!("Got: {}", val);
}
}
Iterator trait
- 所有迭代器都实现了 Iterator trait
- Iterator trait 定义于标准库，定义大致如下：
pub trait Iterator {
type item;
fn next(&mut self) -> Option<Self::Item>;
// methods with default implementations elided
}
-
Type Item 和 Self::Item 定义了与此该 Trait 关联的类型。
- 实现 Iterator trait 需要你定义一个 Item 类型，它用于 next 方法的返回类型（迭代器的返回类型）。
-
Iterator trait 仅要求实现一个方法：next
-
next：
- 每次返回迭代器中的一项
- 返回结果包裹在 Some 里
- 迭代结束，返回 None
-
可直接在迭代器上调用 next 方法
#[cfg(test)]
mod tests {
#[test]
fn iterator_demonstration() {
let v1 = vec![1, 2, 3];
let mut v1_iter = v1.iter();
assert_eq!(v1_iter.next(), Some(&1));
assert_eq!(v1_iter.next(), Some(&2));
assert_eq!(v1_iter.next(), Some(&3));
}
}
几个迭代方法
- iter 方法：在不可变引用上创建迭代器
- into_iter 方法：创建的迭代器会获得所有权
- iter_mut 方法：迭代可变的引用
六、迭代器（2）- 消耗/产生迭代器
消耗迭代器的方法
- 在标准库中，Iterator trati 有一些带默认实现的方法
- 其中有一些方法会调用 next 方法
- 实现 Iterator trati 时必须实现 next 方法的原因之一
- 调用next 的方法叫做”消耗型适配器“
- 因为调用它们会把迭代器消耗尽
- 例如：Sum方法（就会耗尽迭代器）
- 取得迭代器的所有权
- 通过反复调用 next，遍历所有元素
- 每次迭代，把当前元素添加到一个总和里，迭代结束，返回总和
#[cfg(test)]
mod tests {
#[test]
fn iterator_sum() {
let v1 = vec![1, 2, 3];
let v1_iter = v1,iter();
let total: i32 = v1_iter.sum();
assert_eq!(total, 6);
}
}
产生其它迭代器的方法
- 定义在 Iterator trait 上的另外一些方法叫做 ”迭代器适配器“
- 把迭代器转换为不同种类的迭代器
- 可以通过链式调用使用多个迭代器适配器来执行复杂的操作，这种调用可读性较高。
- 例如：map
- 接收一个闭包，闭包作用于每个元素
- 产生一个新的迭代器
#[cfg(test)]
mod tests {
#[test]
fn iterator_sum() {
let v1: Vec<i32> = vec![1, 2, 3];
let v2: Vec<_> = v1.iter().map(|x| x + 1).collect();
assert_eq!(v2, vec![2, 3, 4]);
}
}
- Collect 方法：消耗型适配器，把结果收集到一个集合类型中。
七、迭代器（3）- 使用闭包捕获环境
使用闭包捕获环境
- filter 方法：
- 接收一个闭包
- 这个闭包在遍历迭代器的每个元素时，返回bool类型
- 如果闭包返回 true：当前元素将会包含在 filter 产生的迭代器中
- 如果闭包返回 false：当前元素将不会包含在 filter 产生的迭代器中
#[derive(PartialEq, Debug)]
struct Shoe {
size: u32,
style: String,
}
fn shoes_in_my_size(shoes: Vec<Shoe>, shoe_size: u32) -> Vec<Shoe> {
shoes.into_iter().filter(|x| x.size == shoe_size).collect()
}
#[test]
fn filter_by_size() {
let shoes = vec![
Shoe {
size: 10,
style: String::from("sneaker"),
},
Shoe {
size: 13,
style: String::from("sandal"),
},
Shoe {
size: 10,
style: String::from("boot").
},
];
let in_my_size = shoes_in_my_size(shoes, 10);
assert_eq!(in_my_size, vec![
Shoe {
size: 10,
style: String::from("sneaker")
},
Shoe {
size: 10,
style: String::from("boot")
},
]);
}
八、迭代器（4）- 创建自定义迭代器
使用 Iterator trait 来创建自定义迭代器
- 实现 next 方法
struct Counter {
count: u32,
}
impl Counter {
fn new() -> Counter {
Counter { count: 0 }
}
}
impl Iterator for Counter {
type Item = u32;
fn next(&mut self) -> Option<Self::Item> {
if self.count < 5 {
self.count += 1;
Some(self.count)
} else {
None
}
}
}
#[test]
fn calling_next_directly() {
let mut counter = Counter::new();
assert_eq!(counter.next(), Some(1));
assert_eq!(counter.next(), Some(2));
assert_eq!(counter.next(), Some(3));
assert_eq!(counter.next(), Some(4));
assert_eq!(counter.next(), Some(5));
assert_eq!(counter.next(), None);
}
#[test]
fn using_other_iterator_trait_methods() {
let sum: u32 = Counter::new() // 1 2 3 4 5
.zip(Counter::new().skip(1)) // 2 3 4 5 None
.map(|(a, b)| a * b) // 2 6 12 20
.filter(|x| x % 3 == 0) // 6 12
.sum(); // 6 + 12 = 18
assert_eq!(18, sum);
}
九、使用迭代器和闭包改进I/O 项目（minigrep）
src/main.rs 文件
use minigrep::Config;
use std::env;
use std::process;
fn main() {
let config = Config::new(env::args()).unwrap_or_else(|err| {
eprintln!("Problem parsing arguments: {}", err);
process::exit(1);
});
if let Err(e) = minigrep::run(config) {
eprintln!("Application error: {}", e);
process::exit(1);
}
}
src/lib.rs 文件
use std::env;
use std::error::Error;
use std::fs;
pub fn run(config: Config) -> Result<(), Box<dyn Error>> {
let contents = fs::read_to_string(config.filename)?;
let results = if config.case_sensitive {
search(&config.query, &contents)
} else {
search_case_insensitive(&config.query, &contents)
};
for line in results {
println!("line: {}", line);
}
// println!("With text:\n{}", contents);
// println!("query: {:?}", config.query);
Ok(())
}
pub struct Config {
pub query: String,
pub filename: String,
pub case_sensitive: bool,
}
impl Config {
pub fn new(mut args: std::env::Args) -> Result<Config, &'static str> {
if args.len() < 3 {
return Err("not enough arguments");
}
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,
})
}
}
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
contents
.lines()
.filter(|line| line.contains(query))
.collect()
}
pub fn search_case_insensitive<'a>(query: &str, contents: &'a str) -> Vec<&'a str> {
// let mut results = Vec::new();
// let query = query.to_lowercase();
// for line in contents.lines() {
// if line.to_lowercase().contains(&query) {
// results.push(line);
// }
// }
// results
contents
.lines()
.filter(|line| line.to_lowercase().contains(&query.to_lowercase()))
.collect()
}
#[cfg(test)]
mod tests {
use super::*;
#[test]
// fn one_result() {
// let query = "duct";
// let contents = "\
// Rust:
// safe, fast, productive.
// Pick three.";
// assert_eq!(vec!["safe, fast, productive."], search(query, contents))
// }
fn case_sensitive() {
let query = "duct";
let contents = "\
Rust:
safe, fast, productive.
Pick three.
Duct tape.";
assert_eq!(vec!["safe, fast, productive."], search(query, contents))
}
#[test]
fn case_insensitive() {
let query = "rUsT";
let contents = "\
Rust:
safe, fase, productive.
Pick three.
Trust me.";
assert_eq!(
vec!["Rust:", "Trust me."],
search_case_insensitive(query, contents)
)
}
}
十、性能比较：- 循环 VS 迭代器
一个测试
- 把一本小说的内容放在一个 String 里面，搜索 “the”：
test bench_search_for ... bench: 19,620,300 ns/iter (+/- 915,700)
test bench_search_iter ... bench: 19,234,900 ns/iter (+/- 657,200)
- 迭代器的版本更快一点！
零开销抽象 Zero-Cost Abstraction
- 使用抽象时不会引入额外的运行时开销。
音频解码器的例子
let buffer: &mut [i32];
let coefficients: [i64; 12];
let qlp_shift: i16;
for i in 12..buffer.len() {
let prediction = coefficients.iter().zip(&buffer[i - 12..i]).map(|(&c, &s)| c * s as i64).sum::<i64>() >> qlp_shift;
let delta = buffer[i];
buffer[i] = prediction as i32 + delta;
}
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