arcstr
:更优秀的引用计数字符串这个 crate 定义了 ArcStr
,一个引用计数的字符串类型。它本质上试图成为一个更好的 Arc<str>
或 Arc<String>
,至少对于大多数用例而言是如此。
ArcStr 有意放弃了一些 Arc
中很少用于 Arc<str>
的功能(如 Weak
、Arc::make_mut
等)。作为交换,它获得了许多非常有用的功能,特别是对于字符串而言。值得注意的是,它对持有静态数据(例如,字符串字面量)的廉价/零成本 ArcStr
提供了强大支持。
(除此之外,它还是一个单指针,这对性能和 FFI 都有好处)
此外,如果启用了 substr
功能(默认启用),我们还提供了一个 Substr
类型,它本质上是一个具有更好人体工程学和更多功能的 (ArcStr, Range<usize>)
,表示 "父" ArcStr
的共享切片(注意,实际上使用 u32
作为索引类型,但这在 API 中并未暴露,可以通过 cargo 功能透明地更改)。
快速浏览一下其独特功能(注意,在 ArcStr
文档中有一个优势列表,涵盖了你可能想使用它而不是其他替代方案的一些原因)。请注意,它提供了你可能期望从不可变字符串类型中获得的几乎全套字符串功能 — 以下只是独特的卖点:
use arcstr::ArcStr; // 可在 const 中使用: const AMAZING: ArcStr = arcstr::literal!("amazing constant"); assert_eq!(AMAZING, "amazing constant"); // `arcstr::literal!` 的输入也可以来自 `include_str!`: const MY_BEST_FILES: ArcStr = arcstr::literal!(include_str!("my-best-files.txt"));
或者,你可以在普通表达式中定义字面量。注意,这些字面量本质上是"零成本"的。具体来说,下面我们不仅不需要分配任何堆内存来实例化 wow
或任何克隆,在克隆或删除它们(或对它们进行任何其他操作)时也不需要执行任何原子读取或写入。
let wow: ArcStr = arcstr::literal!("Wow!"); assert_eq!("Wow!", wow); // 这行可能不是你想经常做的事, // 但如前所述,它不会导致额外的分配,也不会执行任何 // 原子加载、存储、读-修改-写等操作。 let wowzers = wow.clone().clone().clone().clone(); // 在将来的某个时候,我们也可以从字面量 `ArcStr` 中 // 获取一个 `&'static str`。 let static_str: Option<&'static str> = ArcStr::as_static(&wowzers); assert_eq!(static_str, Some("Wow!")); // 注意,对于动态分配的 `ArcStr`,这会返回 `None`: let dynamic_arc = ArcStr::from(format!("cool {}", 123)); assert_eq!(ArcStr::as_static(&dynamic_arc), None);
待办事项:在这里包含 Substr
的用法,因为它也有一些引人注目的用例!
这是一个普通的 rust crate,将其放入你的 Cargo.toml
的依赖部分。如果你不知道怎么做(虽然这种情况不太可能):
[dependencies] # ... arcstr = { version = "...", features = ["..."] }
以下是可用的 cargo 功能。目前只有 substr
是默认启用的。
std
(默认关闭):启用以使用 std::process
的中止功能,而不是使用"双重恐慌技巧"触发中止。
本质上,我们只有在一种情况下需要中止,那就是在灾难性错误中,你在 32 位系统上泄漏了 2^31 个相同的(动态)ArcStr
,或在 64 位系统上泄漏了 2^63 个。如果发生这种情况,我们遵循 libstd
的做法,直接中止,因为无论如何我们都已经完蛋了。如果启用了 std
,我们使用真正的 std::process::abort
。如果没有启用 std
,我们通过在另一个恐慌展开时触发恐慌来 触发 abort
,这要么被定义为导致中止,要么在实践中导致中止。
实际上你永远不会遇到这种边缘情况,而且它在 no_std 中仍然有效,所以 no_std 是默认的。如果你必须打开这个,因为你遇到了这种荒谬的情况并发现我们的处理不好,请告诉我。
具体来说,这里的区别是,如果不启用这个功能,这种情况会变成对 core::intrinsics::abort
的调用,而不是 std::process::abort
。这是一个极不可能遇到的边缘情况,但如果你真的遇到了,std::process::abort
会导致 SIGABRT
,而 core::intrinsics::abort
会导致 SIGILL
,前者的用户体验明显更好。也就是说,你极不可能泄漏 2^31
或 2^63
个相同 ArcStr
的副本,所以我们认为默认依赖 std
并不值得。
serde
(默认关闭):启用 ArcStr
的 serde 序列化。注意,这不会进行任何花哨的去重或其他操作。
substr
(默认启用):实现 Substr
类型及相关函数。
substr-usize-indices
(默认关闭,隐含 substr
):在底层使用 usize
作为边界,而不是 u32
。
如果不启用这个功能,当你使用 Substr
且索引会溢出 u32
时,我们会直接抛出 panic。
unsafe
的使用和测试策略虽然这个 crate 确实包含相当数量的不安全代码,但我们通过以下方式来证明这是合理的:
alloc::handle_alloc_error
),以及一个极其病态的整数溢出情况,我们只是简单地中止)。asan
、msan
、tsan
和 miri
。loom
模型,尽管我希望能有更多。cross
使许多测试变得可能 — 甚至很容易):
此外,我们在 Rust stable、beta、nightly 和我们的 MSRV(最小支持的 Rust 版本,见上面的徽章)上进行测试。
请注意,上面的列表并不是支持平台的列表。一般来说,我期望 arcstr
支持 Rust 支持的所有平台,除了那些 target_pointer_width="16"
的平台,如果你关闭 substr
功能,这些平台应该也能工作。也就是说,如果你希望我在 CI 覆盖中添加一个平台以确保它不会出现问题,只需问一声*(不过,如果这比为另一个 cross
目标添加一行更难,我可能需要你解释为什么现有的平台测试可能无法覆盖它)。
* 这就是为什么有 riscv64 的原因。
AI数字人视频创作平台
Keevx 一款开箱即用的AI数字人视频创作平台,广泛适用于电商广告、企业培训与社媒宣传,让全球企业与个人创作者无需拍摄剪辑,就能快速生成多语言、高质量的专业视频。
一站式AI创作平台
提供 AI 驱动的图片、视频生成及数字人等功能,助力创意创作
AI办公助手,复杂任务高效处理
AI办公助手,复杂任务高效处理。办公效率低?扣子空间AI助手支持播客生成、PPT制作、网页开发及报告写作,覆盖科研、商业、舆情等领域的专家Agent 7x24小时响应,生活工 作无缝切换,提升50%效率!
AI辅助编程,代码自动修复
Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。
AI小说写作助手,一站式润色、改写、扩写
蛙蛙写作—国内先进的AI写作平台,涵盖小说、学术、社交媒体等多场景。提供续写、改写、润色等功能,助力创作者高效优化写作流程。界面简洁,功能全面,适合各类写作者提升内容品质和工作效率。
全能AI智能助手,随时解答生活与工作的多样问题
问小白,由元石科技研发的AI智能助手,快速准确地解答各种生活和工作问题,包括但不限于搜索、规划和社交互动,帮助用户在日常生活中提高效率,轻松管理个人事务。
实时语音翻译/同声传译工具
Transly是一个多场景的AI大语言模型驱动的同声传译、专业翻译助手,它拥有超精准的音频识别翻译能力,几乎零延迟的使用体验和支持多国语言可以让你带它走遍全球,无论你是留学生、商务人士、韩剧美剧爱好者,还是出国游玩、多国会议、跨国追星等等,都可以满足你所有需要同传的场景需求,线上线下通用,扫除语言障碍,让全世界的语言交流不再有国界。
一键生成PPT和Word,让学习生活更轻松
讯飞智文是一个利用 AI 技术的项目,能够帮助用户生成 PPT 以及各类文档。无论是商业领域的市场分析报告、年度目标制定,还是学生群体的职业生涯规划、实习避坑指南,亦或是活动策划、旅游攻略等内容,它都能提供支持,帮助用户精准表达,轻松呈现各种信息。
深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1
科大讯飞的星火大模型,支持语言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。
一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型
Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本 到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号