【Rust 日报】2022-03-13 Effective Rust

Effective Rust

• Types: 围绕 Rust 的核心类型系统的建议。
• Concepts: 构成 Rust 设计的核心思想。
• Dependencies: 使用 Rust 的包生态系统的建议。
• Tooling: 关于如何通过超越 Rust 编译器来改进代码库的建议。
• Asynchronous Rust: 使用 Rust async 机制的建议。
• Beyond Standard Rust: 关于何时必须超越 Rust 的标准安全环境进行工作的建议。

跨平台文件搜索引擎：orange

• 快
• 低内存和CPU
• 容易使用
• 实时监控文件变化
• 轻量安装包
• 简单优雅的UI

给有经验程序员的Rust Guide

• 介绍和总览
• 语法
• 类型和模式
• 所有权、内存模型
• Trait 和方法
• 安全、线程安全
• 错误处理
• 宏和元编程
• 异步
• FFI
• 文档和测试
• 稳定性
• Cargo
• 库

savage：代数计算系统

• 任意精度整数、有理数和复数算术
• 符号表达式的输入、简化和计算
• 向量和矩阵是一等公民，系数是任意表达式
• 具有语法和括号突出显示、持久化历史记录和自动多行输入的 REPL
• 基于宏的系统，用于定义具有元数据和自动类型检查的功能
• 可用作任何 Rust 程序中的库

# 算术
in: 1.1 ^ 100
out: 13780.612339822270184118337172089636776264331200038466433146477552154985209
5523076769401159497458526446001

# 线性代数
in: [[1, 2], [3, 4]] * [5, 6]
out: [17, 39] # (1*5+2*6), (3*5+4*6)

# 逻辑
in: a || !a
out: true

# 数值理论
in: nth_prime(10^7)
out: 179424673

PancakeDB 的分享

• 0:35 - 作者 Martin 个人简介
• 1:30 - 什么是PancakeDB？
• 5:48 - Pancake 与 CSV & Parquet 相比如何？
• 7:09 - 开发PancakeDB的想法从何而来？
• 9:25 - PancakeDB 许可证&商业化
• 14:00 - 是什么让 PancakeDB 如此高性能？
• 18:21 - Martin 如何进入大数据领域？
• 21:22 - PancakeDB 如何解决数据插入问题？
• 26:28 - Pancake DB 这个名字从哪儿来的？
• 27:42 - 实施数据插入的推荐方法
• 30:37 - 在数据处理方面，Rust VS 其他语言
• 34:05 - 是什么把 Martin 带到了 Rust
• 37:23 - Rust 如何改善 Martin 分割的想法？

PancakeDB：https://pancakedb.com/

• Rustcc 论坛：支持 rss
• 微信公众号：Rust 语言中文社区