「官方文档」Rust API 指南(api-guidelines)
#crate #api_guidelines
今天有个Reddit讨论贴，有人指出每个发布到crates.io的crate都应该加上Readme说明和Repository地址（GitHub、GitLab等），以方便用户。
# Cargo.tomlreadme = "README.md"
repository = "https://github.com/user/my_awesome_crate"
评论中有人提到Rust官方出品的「Rust API 指南(api-guidelines)」， Rust crate作者应该将它们视为开发Rust库时的一组重要参考因素（非必须遵守）。该指南还在完善中。该指南包含两部分：
- Checklist，用于发布crate时快速检查
- 详细说明，对checklist中的内容做详细的说明
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- api-guidelines
「视频」用Rust实现TCP Part3
#video #tcp
我们的老朋友Jon Gjengset，他的视频通常都是5小时左右。
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RubyGems将支持带有Rust内置扩展的gem
#ruby
将添加一个新的构建器CargoBuilder，它将检测Cargo.toml文件并使用Cargo构建gem原生扩展。这减轻了为Ruby用户开发和发布Rust扩展的负担。现在希望找寻贡献者来落实这项计划。
- rubygems/issues/2726
「系列」使用Rust创建静态HTTP服务 Part I
#http
该教程没有使用http等基础crate，而是从零开始构建http 1.0服务，可供学习使用。
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hors: howdoi的Rust实现
#howdoi #cli
Howdoi是Go实现的通过命令行获取即时的编程问题解答的工具，hors是它的Rust实现版本。
hors
Snip开源神经网络推理引擎Tract
#ONNX #TensorFlow #deeplearn
tract是Snips.ai公司嵌入式自然语言语音处理系统SnipFlow中的重要组件。该公司两年前在TensorFlow Lite出现之前打算将TensorFlow嵌入到库中方便他们执行模型，但是后来因为TensorFlow太过庞大复杂，不得不更改了计划。
新的计划就是使用Rust作为SnipFlow的主要语言，两年过去了，团队已经非常享受现代化软件环境带来的舒适感，而且比TensorFlow更容易交叉编译。
(其实tract上个月就开源了，只是这篇文章最近几天才发布)
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- tract
- snips.ai
rust-py-comp: 使用Rust宏模拟Python的生成器表达式
#python
rust-py-comp
swirlr-wasm：Swirlr的wasm版本
#wasm
日报Chaos君向你问好：
(很有意思，小图可以展示的比较清晰，但是放大以后就模糊了，感觉可以用来保护头像隐私)
swirlr可以将采集的图像沿阿基米德螺线路径的采样点渲染SVG。
- demo
- swirlr-wasm
paw: Rust Cli工作组新工具
#cli #RustCLI
为了使Rust开发Cli应用的体验更加一流，更方便地解析命令行参数，官方Cli工作组开发了这个Paw库，目前还是WIP状态。
#[paw::main]fn main(args: paw::Args) {
for arg in args {
println!("{:?}", arg);
}
}
paw::main宏允许fn main接受任何实现paw::ParseArgs trait的参数，所以，支持将std::env::Args传递给main，还允许传递structopt实例。
假如paw的反响比较好，官方还将走RFC流程，将它引入标准库中。
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- paw
Rust中的递归迭代问题
#Recursive
问题：
struct Node {values: Vec<i32>,
children: Vec<Node>,
}
有这样一个结构体Node，它展现了一个树结构：
[1, 2, 3]/\
/ \
/ \
/ \
/ \
[4, 5] [6, 7]
现在想以递归的方式迭代其根结点和所有子结点的值，以便得到[1,2,3,4,5,6,7]。
在最初实现碰到挫折之后，作者想到自己实现了一个迭代器来解决这个问题，但不是一个更好的方案。Bad Solution Playground
一个更好的解法：Better Solution Playground