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這篇文章主要講解了“Rust能做后端開發語言嗎”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“Rust能做后端開發語言嗎”吧!
語言簡介
相對于其他語言來說,Rust屬于最新的一個成員。最早由Mozilla于2014年4月9日發布。Rust是一款高級通用語言,而且屬于少有的一款兼顧開發和執行效率的編程語言。Rust結合了腳本語言的語法結構和C語言編譯執行效率,并且具有類似垃圾回收和數據類型及所有權系統等功能,所以可靠性和高性能運行都屬于Rust的特色。雖然是一個非常年輕的編程語言,但是Rust可以算是最近幾年最流行的編程語言。5月發布的Stack Overflow 2020開發者調查中,Rust被86.1%開發者選擇為“最喜歡”的編程語言,比第二名TypeScript高出近20%。雖然Rust并不是一個專屬的網絡應用開發語言,但是作為一個以安全著稱的編輯語言,實際上是非常適合網絡開發的。而且因為是編譯型語言,編譯器也能在過程中就安全穩定的問題作出提醒,作為后端網絡開發還是不錯的一個優勢。
服務器支持
Rust的通用庫中已經包含了類似TcpListener這樣的網絡通訊庫,可以直接通過調用std : : net 下面的TcpListener來直接監聽Tcp端口,然后再處理Request。這點上與一些腳本型的編程語言比要自由得很多。Rust作為比較流行的編程語言,也有不少第三方HTTP庫來支持Web開發,可以不用再花時間從底層開發,比較熱門的庫像Hyper或者Tide都是被不少Web開發框架用到的。Rust下Web開發框架也不少,比較熱門的有Rocket、Actix-Web、Tower-web、Warp等等框架。因為初次接觸Rust,所以還是先從比較成熟的框架Rocket來作Demo的嘗試,相對文檔會比較完善一些。不過,根據網上的一些討論,Rocket或是Actix-Web雖然比較熱門,但是因為基于比較老的hyper庫,所以可能對于一些功能不支持,例如Rocket不支持Async/Wait功能。不過總的來說Rust對于服務器的支持還是不錯的,而且就算找不到合適的開發框架,也可以從底層開發,雖然比較浪費時間。
IDE VS Editor
Rust基本上沒有直接IDE,只是通過插件的方式集合在一些IDE或者編輯器中,Rust對于主流的編輯器基本都支持。因為對于VS Code比較熟悉也就直接通過VS Code安裝了Rust插件,然后結合通過以下的shell 安裝好Rust以及Cargo,就基本安裝好了開發環境。
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
Rust會通過Cargo來處理依賴的庫,而且在編譯的時候來拉取的,因為一些眾所周知的網絡問題,拉取速度非常慢。需要將第三方庫的注冊表網站crates.io換成國內鏡像。修改成國內鏡像的方式,在cargo安裝文件夾下新建config文件,一般cargo的安裝位置如下:
$HOME/.cargo
然后在新建的config文件中加入國內鏡像的信息,例如使用gitee的鏡像的話,文件內容如下:
[source.crates-io] replace-with='crates-cn' [source.crates-cn] registry="https://gitee.com/crates/crates.io-index.git"
不過使用之后,發現gitee的index并不是最新的,就像最新的Rocket版本0.4.5就沒有被收入,所以換成了中科大的鏡像,文件內容可以改成相應的git鏈接,如下
[source.crates-io] replace-with='ustc' [source.ustc] registry="https://mirrors.ustc.edu.cn/crates.io-index"
雖然說Rust沒有自己的專屬IDE,不過Editor+插件的方式基本可以雷同于IDE,而且整體開發環境的配置還是非常直觀的。
RESTful vs GraphQL
通過Rust實現RESTful規范的接口,整體來說還是比較直觀的,Rust下比較流行的第三方Web開發框架都會支持路由功能,雖然不同的框架支持的方式不同,不過本質上都是通過掛載一個根路徑,然后通過框架支持的Macro來將不同路徑來指向不同函數來處理,我是用Rocket來做這個RESTful接口的Demo的,除了Rocket服務器啟動和根目錄掛載基本上,就是三行如下的代碼就可以設置好一條路徑:
#[get("/herb/<uid>")] pub fn get_herb(uid:i32) -> Result<Json<Vec<Herb>>, String> { //數據連接和業務邏輯 }
當然可以將所有路由放在一個模塊內,然后在主程序內調用,類似如下的啟動Rocket服務器就可以運行了
fn main() { rocket::ignite() .mount("/", routes![ routes::get_herb ]) .launch(); }
對于GraphQL來說設置上會稍微復雜一點,需要通過第三方的GraphQL庫來實現,我使用了Juniper,同時嘗試了另一個Web開發框架Actix-Web,整體開發效率還是非常快的,主要還是得益于Rust的Macro機制,基本上很多方法都通過Macro來關聯到了相應的對象上,直接在需要的地方調用就可以了。不過對于GraphQL要多一步設置Schema的過程,不過對于處理函數的添加還是比較直觀的,比之前使用Go的時候要更便于維護。在設置完Schema之后,只需要在RootQuery中添加相應的函數就能實現不同的業務邏輯,如下面包含兩個函數,調用全部對象和查詢單一對象的函數:
#[juniper::object] impl QueryRoot { fn herbs() -> Vec<Herb> { use crate::schema::herbs::dsl::*; let connection = establish_connection(); herbs .limit(100) .load::<Herb>(&connection) .expect("Error loading members") } fn herb(_uid:i32) -> Vec<Herb> { use crate::schema::herbs::dsl::*; let connection = establish_connection(); herbs .filter(uid.eq(_uid)) .load::<Herb>(&connection) .expect("Error loading herbs") } }
經過這兩個不同規范的,Rust高開發效率的特性非常好的體現了,只要熟悉了Rust語言規范之后,整體開發效率還是非常高的,很多代碼會通過Macro機制省略了。如果選擇Rust的話,感覺使用GraphQL的機會會更高,畢竟RESTful和GraphQL之間的開發成本差不多,那么GraphQL的自由度就更高了。
數據庫連接
我使用了Diesel這個比較流行的數據庫連接框架,是設置和初始化的過程中,體現出了Rust比較類似其他系統語言的地方,在安裝了Diesel命令行工具之后,只需要通過下面幾行命令行就能直接設置好數據庫以及migration的配置
//安裝diesel_cli,最后的參數是根據使用的數據庫來設置的 >cargo install diesel_cli --no-default-features --features mysql //將數據庫連接數據添加到項目根目錄的.env文件中 >echo DATABASE_URL=mysql://username:password@localhost/database_name > .env //然后設置就可以了 >diesel setup
這樣diesel會了連接到數據庫服務器,如果數據庫不存在的時候,會自動生成一個數據庫。然后通過新建一個migration來添加數據庫中的表
>diesel migration generate migration_name
這樣就會在項目根目錄下migrations文件下生成當前時間為前綴的文件夾,其中有兩個文件,up.sql 存放新建表需要的sql語句,down.sql存放up.sql內相關新建語句的銷毀語句,例如:
//up.sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS herbs ( uid int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, cn_name varchar(255) NOT NULL, en_name varchar(255) DEFAULT NULL, latin_name varchar(255) NOT NULL, botanic_name varchar(255) DEFAULT NULL, part_used varchar(255) NOT NULL, common_name json DEFAULT NULL, country_of_origin json DEFAULT NULL, description text, harvest_season varchar(255) DEFAULT NULL, grow_duration varchar(255) DEFAULT NULL ) //down.sql DROP TABLE herbs
添加好相應的SQL語句,在運行如下命令就基本上設置好了Diesel
>diesel migration run
也可以通過以下命令來重置數據庫
>diesel migration redo
Diesel會直接在項目根目錄下的schema.rs文件中根據數據庫表的結構生成好相應的數據結構。然后通過diesel支持的Macro,建立同樣結構的struct就可以直接調用數據庫中的數據條了。例如對于可以查詢的數據條,可以在struct定義之上添加如下的Macro
#[derive(Queryable)] struct Herb { uid: i32, cn_name: String, en_name: String, latin_name: String, botanic_name: String, part_used: String, common_name: String, country_of_origin: String, description: String, harvest_season: String, grow_duration: String, }
這樣就可以直接通過在相應的業務邏輯中通過filter,load等查詢函數了。
整體來說Diesel在開發過程中非常簡潔明了,就算初次接觸的話,也是能直接掌握,對于之后比較復雜的數據庫操作自由度不確定是否足夠,不過對于一般項目的數據操作還是足夠的。
語言結構
Rust的語言結構同時是優勢也是劣勢。對于初次接觸的時候,Rust的語言結構非常令人疑惑,主要是其中的一些調用符號,比如->, : :, <>等等,不過熟悉之后就會覺得這些符號也算比較直觀,而且在不同場景使用不同的符號讓代碼的可讀性反而提高了。
然后Rust高開發效率的特性也通過Macro機制體現的淋漓盡致。通過不同derive Macro設置可以直接將相應的抽象函數添加給struct,這樣可以少寫很多代碼。例如下面我給這個struct添加了數據庫查詢(Queryable)的同時,添加了JSON的Serialize和Deserialize的功能。這樣在查詢出數據條可以直接調用JSON的map函數來生成JSON字符串。
#[derive(Serialize, Deserialize, Queryable)] pub struct Herb { pub uid: i32, pub cn_name: String, pub en_name: String, pub latin_name: String, pub botanic_name: String, pub part_used: String, pub common_name: String, pub country_of_origin: String, pub description: String, pub harvest_season: String, pub grow_duration: String, }
這個對于RESTful接口非常有用,可以將數據庫的查詢結果直接map然后返回。
總的來說,一開始會覺得Rust是比較復雜的編程語言,不過熟悉了之后,還是非常喜歡Rust簡潔的代碼結構和高效的開發體驗。
文檔社區
作為一個比較熱門的編程語言,Rust的開發社區還算是比較活躍的,不過因為畢竟Rust還是一個非常年輕的編程語言,很多第三方框架也都比較年輕, 有些框架還都沒有完全達到1.0版本,而且文檔相對也是比較簡單的。不過Rust的穩定性應該會延展到第三方框架的開發上的,雖然大型項目可能不一定適合,但是絕大多數項目還是可以支持到的。
文檔也是同樣的問題,作為比較年輕的語言,除了官方文檔以外,文檔或是解決方案相對會少不少。而且很多文檔還是以英文為主還沒有中文化。但是以開發社區的活躍度來看,應該不需要多少時間就會出現很多文檔和問題解決方案出現。
總結
作為一個主要面向系統開發的語言,一開始的確會因為Rust的復雜度而有點無從下手,不過熟悉了之后的確能感覺到Rust的高開發效率特性。而且,作為編譯型語言來說,執行效率應該沒有任何問題,不過因為過于年輕,Rust下支持的第三方開發框架還不算穩定,可能會出現一些Bug。不過通過有限的幾個Demo開發來看,還是勝任一個普通項目的后端支持的。而且和Go一樣,作為比較年輕的編輯語言,未來的發展空間還是比較大的。雖然只是接觸了1個多星期,也沒有非常深入的開發過,但是我的確已經喜歡上這個語言了,不愧為Stack Overflow最受歡迎編程語言的殊榮。
感謝各位的閱讀,以上就是“Rust能做后端開發語言嗎”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對Rust能做后端開發語言嗎這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!
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