《Rust实战》Rust就是未来，心动不如行动啊

吾妻思萌

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初入门，如管中窥豹，只见其皮毛光滑（性能高，安全性高），未曾见其凶猛獠牙（上手难度）。

这就是小弟刚刚看了第一二章的感悟。

皮毛光滑（性能高，安全性高）

先不说安全、可靠性等对公司团队非常友好的特性，就说 Rust 程序只要能跑起来，那代码质量其实就是相当不错的，因为 Rust 编译器实在是一名严师厉友，甚至有些鸡毛。

正因为这较高的质量下限，我们在代码 review 时不用过于担心潜在的各种坑，得益于此，可以实现更加高效的开发、review、merge 流程。

由于 Rust 语言拥有异常强大的编译器和语言特性，Rust 的代码天然就会比其它语言拥有更少的 Bug。同时 Rust 拥有非常完善的工具链、最好的包管理工具，决定了 Rust 非常适合大型团队的协作开发。

也许 Rust 在开发速度上不是最快的，但是从开发 + 维护的角度来看，这个成本在各个语言中绝对是很小的。当然，如果你的公司就追求做出来能用就行，那 Rust 确实有些灰姑娘的感觉。

相比于Go

安全性和效率都略胜一筹，线程安全更是不在话下,不容易写出错误的代码。包管理 Rust 也更好.

相比于C++

Rust 与 C++ 的性能旗鼓相当，但是在安全性方面 Rust 会更优，特别是使用第三方库时，Rust 的严格要求会让三方库的质量明显高很多。

相比于JAVA

除了极少数纯粹的数字计算性能，Rust 的性能全面领先于 Java 。同时 Rust 占用内存小的多

相比于python

性能自然是 Rust 完胜，同时 Rust 对运行环境要求较低.但是python好上手，语法灵活，资源十分十分十分丰富，轮子也多。

再来看看头部公司哪些用了Rust呢

使用现状

AWS 从 2017 年开始就用 Rust 实现了无服务器计算平台： AWS Lambda 和 AWS Fargate，并且用 Rust 重写了 Bottlerocket OS 和 AWS Nitro 系统，这两个是弹性计算云 (EC2) 的重要服务
Cloudflare 是 Rust 的重度用户，DNS、无服务计算、网络包监控等基础设施都与 Rust 密不可分
Dropbox 的底层存储服务完全由 Rust 重写，达到了数万 PB 的规模
Google 除了在安卓系统的部分模块中使用 Rust 外，还在它最新的操作系统 Fuchsia 中重度使用 Rust
Facebook 使用 Rust 来增强自己的网页端、移动端和 API 服务的性能，同时还写了 Hack 编程语言的虚拟机
Microsoft 使用 Rust 为 Azure 平台提供一些组件，其中包括 IoT 的核心服务
GitHub 和 npmjs.com，使用 Rust 提供高达每天 13 亿次的 npm 包下载
Rust 目前已经成为全世界区块链平台的首选开发语言
TiDB，国内最有名的开源分布式数据库

老话说得好，群众的眼睛是雪亮的，跟着别人走，就去学python。可是你到底是想吃螃蟹，还是想跟着走，全都看你自己。

凶猛獠牙（上手难度）

看了这么多好处，不免心痒难耐，上手上手，小弟跟着一众大佬也信奉，talk is cheap，show me the code信条。

可是，直接整蒙了

fn main() {
   let penguin_data = "\
   common name,length (cm)
   Little penguin,33
   Yellow-eyed penguin,65
   Fiordland penguin,60
   Invalid,data
   ";

   let records = penguin_data.lines();

   for (i, record) in records.enumerate() {
     if i == 0 || record.trim().len() == 0 {
       continue;
     }

     // 声明一个 fields 变量，类型是 Vec
     // Vec 是 vector 的缩写，是一个可伸缩的集合类型，可以认为是一个动态数组
     // <_>表示 Vec 中的元素类型由编译器自行推断，在很多场景下，都会帮我们省却不少功夫
     let fields: Vec<_> = record
       .split(',')
       .map(|field| field.trim())
       .collect();
     if cfg!(debug_assertions) {
         // 输出到标准错误输出
       eprintln!("debug: {:?} -> {:?}",
              record, fields);
     }

     let name = fields[0];
     // 1. 尝试把 fields[1] 的值转换为 f32 类型的浮点数，如果成功，则把 f32 值赋给 length 变量
     //
     // 2. if let 是一个匹配表达式，用来从=右边的结果中，匹配出 length 的值：
     //   1）当=右边的表达式执行成功，则会返回一个 Ok(f32) 的类型，若失败，则会返回一个 Err(e) 类型，if let 的作用就是仅匹配 Ok 也就是成功的情况，如果是错误，就直接忽略
     //   2）同时 if let 还会做一次解构匹配，通过 Ok(length) 去匹配右边的 Ok(f32)，最终把相应的 f32 值赋给 length
     //
     // 3. 当然你也可以忽略成功的情况，用 if let Err(e) = fields[1].parse::<f32>() {...}匹配出错误，然后打印出来，但是没啥卵用
     if let Ok(length) = fields[1].parse::<f32>() {
         // 输出到标准输出
         println!("{}, {}cm", name, length);
     }
   }
 }

map闭包，类型标注 if let ok,条件编译，隐式返回，对于我这个门外汉来说，也太抽象了吧。

难怪大家都说这玩意学习曲线陡峭的不行。

不说了，小弟开始去看书啦。

你们说，封面意思是个啥，谁说Rust不好，邦邦两拳？（:皮一下，很开心:）

lugl4313820

版主大佬的文彩！佩服呀！

freebsder

谢谢分享！期待后续！

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