博客
关于我
【Rust日报】2020-11-09 构建可测试性的 Rust 工程
阅读量:685 次
发布时间:2019-03-17

本文共 2323 字,大约阅读时间需要 7 分钟。

构建可测试性的 Rust 工程

最近 reddit 上有不少人对 Rust 的工程如何进行组织, 以及如何才能进行更加完善的测试进行了一些讨论.

下面的文章给出了一个 web 服务的例子, 演示了如何来组织 Rust 中的模块, 以及如何让代码更加具有测试性.

原文链接: https://medium.com/better-programming/structuring-rust-project-for-testability-18207b5d0243

antler: 一个无纹理的渲染引擎

ANTLER是一个无纹理的渲染引擎.

通过编写类似下面的格式的配置, 既可以让引擎渲染出非常炫酷的效果.

{    tree: { Here: {                                 // Adaptive-tree settings specified here:        tar_tris: 5,                                // Target num triangles per leaf cell.        max_depth: 8,                               // (ignore) Maximum tree splitting depth.        padding: 0.01,                              // (ignore) Fraction to increase leaf cells.    }},    sett    : { There: 'sett/standard.json5' },     // Use the sim settings from this file.    shader  : { There: 'shaders/nice.json5' },      // Use the shader from this file.    surfs   : { There: 'scenes/path.json5' },       // Thus surfaces in this file.    attrs   : { There: 'attrs/path.json5' },        // Use the attributes from this file.    cols    : { There: 'cols/path.json5' },         // Use the colours from this file.    cam     : { Here: {                             // Camera settings specified here:        pos     : [-52, 0, 7],                      // Camera observation position.        tar     : [-4.5, 0, 1.2],                   // Camera target postion.        lens    : { Perspective: {fov: 60.0} },     // Lens type and parameters.        aspect  : "Square",                         // Aspect ratio type.        // ss_power: 3,                             // Optional super sampling. NxN per pixel.        hr_res  : 400,                              // Number of horizontal pixels.    }},    update_size: 400,                               // Pixels per window refresh.}

渲染示例图:

github 地址: https://github.com/FreddyWordingham/antler

Rust for gophers

这是为 golang 使用者打造的一系列学习 Rust 的指南. 可以让 gophers 快速找到 golang 在 Rust 中对应的知识点.

目前已经更新到了第六章. 从 golang 转过来的小伙伴可以看看.

原文链接: https://levpaul.com/posts/rust-lesson-5-and-6/

使用 Rust 创造一门新语言: Part 9, Function calls

这是<<使用 Rust 创造一门新语言>>的最新一章, 函数调用.

原文链接: https://arzg.github.io/lang/9/

email-parser: 解析最快的 emial 库

email-parser 是一个无任何依赖,目前解析最快的一个 email 解析库.

github地址: https://github.com/Mubelotix/email-parser

--

From 日报小组 BobQin,FBI小白

社区学习交流平台订阅:

  • Rustcc论坛: 支持rss

  • 微信公众号:Rust语言中文社区

转载地址:http://ijohz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
NIS服务器的配置过程
查看>>
NIS认证管理域中的用户
查看>>
Nitrux 3.8 发布!性能全面提升,带来非凡体验
查看>>
NiuShop开源商城系统 SQL注入漏洞复现
查看>>
NI笔试——大数加法
查看>>
NLog 自定义字段 写入 oracle
查看>>
NLog类库使用探索——详解配置
查看>>
NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别(NER)
查看>>
NLP 模型中的偏差和公平性检测
查看>>
Vue3.0 性能提升主要是通过哪几方面体现的?
查看>>
NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
查看>>
NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
查看>>
NLP、CV 很难入门?IBM 数据科学家带你梳理
查看>>
NLP三大特征抽取器:CNN、RNN与Transformer全面解析
查看>>
NLP入门(六)pyltp的介绍与使用
查看>>
NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
查看>>
NLP度量指标BELU真的完美么?
查看>>
NLP的不同研究领域和最新发展的概述
查看>>
NLP的神经网络训练的新模式
查看>>
NLP采用Bert进行简单文本情感分类
查看>>