闭包(closure)
- 闭包: 可以捕获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, 然后在另外一个上下文调用闭包来完成运算
- 可从其定义的作用域捕获
生成自定义运动计划的程序
- 算法的逻辑并不是重点, 重点是算法的计算过程需要几秒钟时间
- 目标: 不让用户发生不必要等待
- 仅在必要时调用该算法
- 只调用一次
闭包的类型推断
- 闭包不要求标注参数和返回值类型
- 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
函数和闭包的定义语法
fn add_one_v1(x: u32) -> u32 { x + 1 }
let add_one_v2 = |x: u32| -> u32 { x + 1 };
let add_one_v3 = |x| { x + 1 };
let add_one_v4 = |x| x + 1 ;
let example_closure = |x| x;
let s = example_closure(String::from("hello"));
- 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
运动程序的另一种解决方案
- 创建一个struct, 它持有闭包及其调用结果
- 闭包只会被调用一次
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。
-
所以需要用: 泛型和Trait Bound (第十章)
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
例子, 利用缓存器 Cacher:
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);
}
}
test result: FAILED
使用缓存器Cacher的限制
-
Cacher实例假定针对不同参数arg, value 方法总会得到相同的值
-
可以用HashMap 代替单个值
- key: arg 参数
- value: 闭包调用的结果
-
只能接受一个
u32
类型的参数和u32
类型的返回值- 可以用泛型和trait bound 来改进
闭包可以捕获其环境
- 闭包可以访问它的作用域内的变量, 而普通参数不行
fn main() {
let x = 4;
// let equal_to_x = |z| z == x;
fn equal_to_x(z: i32) -> bool { z == x }
let y = 4;
assert!(equal_to_x(y));
}
这边会报错: can't capture dynamic environment in a fn item
在Rust中,普通函数不能捕获外部作用域中的变量。这与闭包(closures)的行为不同,闭包可以捕获它们所在作用域中的变量。
- 捕获环境会产生内存开销
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:
- 获得所有权:
FnOnce
闭包不能多次获取并消耗同一个变量(只能调用一次) - 可变借用:
FnMut
闭包可以多次获取可变借用 - 不可变借用:
Fn
闭包可以多次获取不可变借用
- 获得所有权:
-
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:
- 所有闭包都实现了
FnOnce
- 没有移动捕获变量的实现了
FnMut
- 无需可访问捕获变量的闭包也实现了
Fn
- 所有闭包都实现了
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);
let y = vec![1,2,3];
assert!(equal_to_x(y));
}
这里捕获的x的所有权就被移动到了闭包中, 所以x在闭包外就不能再使用了
报错: value borrowed here after move
最佳实践
- 当指定Fn trait bound之一时, 首先使用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。
迭代器
什么是迭代器
-
迭代器模式: 对一系列项执行某些任务
-
迭代器负责:
- 遍历每一个项
- 确定序列(遍历)何时完成
-
Rust 的迭代器:
- 惰性的: 除非调用消费迭代器的方法, 否则迭代器本身不会有任何效果
Iterator trait 和 next 方法
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>;
// 此处省略了方法的默认实现
}
type Item
和Self::Item
定义了与该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)。
Itertor trait
- Iterator trait 仅要求实现一个方法: next
- next:
- 每次返回迭代器中的一项
- 返回的结果返回在Some里
- 迭代结束时返回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));
assert_eq!(v1_iter.next(), None);
}
}
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: 迭代可变引用
消耗/产生迭代器
消耗迭代器的方法
-
在标准库中, iterator trait 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 trait 时必须实现next方法的原因之一
-
调用next 方法叫做消耗迭代器(Consume the Iterator)
- 因为调用它们会把迭代器耗尽
-
例如: sum 方法(就会耗尽迭代器)
#[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 的另外一些方法叫做"迭代器适配器"
- 把迭代器变成不同类型的迭代器
- 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
- 接受一个闭包, 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![1, 2, 3];
let v2:Vec<_> = v1.iter().map(|x| x + 1).collect();
assert!(v2 == vec![2, 3, 4])
}
}
使用闭包捕获环境 + 迭代器
- filter 方法:
- 接受一个闭包
- 这个闭包在遍历迭代器的每个元素的时候, 返回bool类型
- 如果闭包返回true, 则当前元素包含在filter产生的新迭代器中
- 如果闭包返回false, 则当前元素不包含在filter产生的新迭代器中
#[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(|s| s.size == shoe_size).collect()
}
#[test]
fn filters_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")},
]
);
}
创建自定义的迭代器
使用Iterator trait 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()
.zip(Counter::new().skip(1))
.map(|(a,b)| a*b)
.filter(|x| x%3 == 0)
.sum();
assert_eq!(18, sum);
}
性能比较: 循环 vs 迭代器
- 迭代器的性能不会比手写的循环差
零开销抽象 Zero-Cost Abstractions
- 使用抽象的时候不会引入额外运行时开销