Rust插件库sd的使用:高效数据处理与存储解决方案,支持多种数据格式和操作

Rust插件库sd的使用:高效数据处理与存储解决方案,支持多种数据格式和操作

sd是一个直观的查找和替换命令行工具,专注于高效的数据处理和文本操作。

主要特点

  • 无痛的正则表达式:使用JavaScript和Python中熟悉的regex语法,无需处理sedawk的特殊语法
  • 字符串字面量模式:非正则查找替换,无需转义特殊字符
  • 易读易写:查找和替换表达式分开,清晰易懂
  • 智能的默认设置:遵循常识,适合日常使用

与sed的比较

sd专注于简单高效的查找替换功能:

简单替换所有匹配项:

sd before after

替换换行符为逗号:

sd '\n' ','

从含有斜杠的字符串中提取内容:

echo "sample with /path/" | sd '.*(/.*/)' '$1'

文件原地修改:

sd before after file.txt

性能基准

简单替换(~1.5GB JSON文件)

Command Mean [s]
sed -E "s/\"/'/g" *.json > /dev/null 2.338
sd "\"" "'" *.json > /dev/null 0.997

结果:约2.35倍更快

正则替换(~55MB json文件)

Command Mean [s]
sed -E "s:(\w+):\1\1:g" dump.json > /dev/null 11.315
sd "(\w+)" "$1$1" dump.json > /dev/null 0.942

结果:约11.93倍更快

安装

使用cargo安装:

cargo install sd

使用示例

  1. 字符串字面量模式(使用-s--fixed-strings禁用regex)
echo 'lots((([]))) of special chars' | sd -s '((([])))' ''
  1. 基本正则使用 - 去除尾部空格
echo 'lorem ipsum 23   ' | sd '\s+$' ''
  1. 捕获组

    • 索引捕获组:
    echo 'cargo +nightly watch' | sd '(\w+)\s+\+(\w+)\s+(\w+)' 'cmd: $1, channel: $2, subcmd: $3'
    
    • 命名捕获组:
    echo "123.45" | sd '(?P<dollars>\d+)\.(?P<cents>\d+)' '$dollars dollars and $cents cents'
    
  2. 文件查找替换

    sd 'window.fetch' 'fetch' http.js
    

    预览更改:

    sd -p 'window.fetch' 'fetch' http.js
    
  3. 项目范围内查找替换(使用fd工具)

    fd --type file --exec sd 'from "react"' 'from "preact"'
    

    带备份的版本:

    fd --type file --exec cp {} {}.bk \; --exec sd 'from "react"' 'from "preact"'
    

完整示例代码

// 示例1: 使用sd进行字符串替换
let output = Command::new("sd")
    .arg("old")
    .arg("new")
    .arg("input.txt")
    .output()
    .expect("Failed to execute sd command");

// 示例2: 使用正则表达式和捕获组
let output = Command::new("sd")
    .arg(r"(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})")  // 匹配日期格式
    .arg("$3/$2/$1")                  // 重新排列日期
    .arg("dates.txt")
    .output()
    .expect("Failed to execute sd command");

// 示例3: 项目范围内批量替换
let output = Command::new("fd")
    .arg("--type")
    .arg("file")
    .arg("--exec")
    .arg("sd")
    .arg("old_function")
    .arg("new_function")
    .output()
    .expect("Failed to execute fd and sd commands");
# 示例4: 处理JSON文件并替换内容
sd '"value": \d+' '"value": 42' config.json

# 示例5: 使用命名捕获组处理日志文件
sd '(?P<time>\d{2}:\d{2}:\d{2}) (?P<level>\w+)' '$level at $time' app.log

sd提供了比传统工具更简洁高效的文本处理方式,特别适合需要频繁进行查找替换操作的开发工作流。

完整示例demo

以下是基于上述内容的完整Rust代码示例:

use std::process::Command;

fn main() {
    // 示例1: 基本字符串替换
    basic_replace();
    
    // 示例2: 使用正则表达式和捕获组
    regex_replace();
    
    // 示例3: 项目范围内批量替换
    project_wide_replace();
}

// 基本字符串替换示例
fn basic_replace() {
    let output = Command::new("sd")
        .arg("old_text")
        .arg("new_text")
        .arg("input.txt")
        .output()
        .expect("执行sd命令失败");
    
    println!("基本替换完成: {:?}", output.status);
}

// 正则表达式替换示例
fn regex_replace() {
    let output = Command::new("sd")
        .arg(r"(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})")  // 匹配YYYY-MM-DD格式的日期
        .arg("$3/$2/$1")                  // 转换为DD/MM/YYYY格式
        .arg("dates.txt")
        .output()
        .expect("执行sd命令失败");
    
    println!("正则替换完成: {:?}", output.status);
}

// 项目范围内批量替换示例
fn project_wide_replace() {
    let output = Command::new("fd")  // 使用fd查找文件
        .arg("--type")
        .arg("file")
        .arg("--exec")
        .arg("sd")
        .arg("deprecated_func")
        .arg("new_func")
        .output()
        .expect("执行fd和sd命令失败");
    
    println!("批量替换完成: {:?}", output.status);
}
#!/bin/bash

# 示例1: 处理CSV文件 - 替换所有分号为逗号
sd ';' ',' data.csv

# 示例2: 重命名日志时间格式
# 从 "2023-01-15 14:30:00" 改为 "15/01/2023 14:30"
sd '(\d{4})-(\d{2})-(\d{2}) (\d{2}:\d{2}:\d{2})' '$3/$2/$1 $4' app.log

# 示例3: 批量修改项目中的版权年份
fd --type file --exec sd 'Copyright 2020-2022' 'Copyright 2020-2023'

这些示例展示了sd工具在不同场景下的使用方法,包括基本字符串替换、正则表达式处理和项目范围的批量修改。sd凭借其简洁的语法和优异的性能,可以显著提升文本处理任务的效率。


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Rust插件库sd的使用:高效数据处理与存储解决方案

概述

sd是一个高效的Rust数据处理与存储库,支持多种数据格式和操作。它提供了简洁的API来处理结构化数据,特别适合需要高性能数据处理的场景。

主要特性

  • 支持多种数据格式(CSV、JSON、Parquet等)
  • 内存高效的数据处理
  • 类型安全的数据操作
  • 并行处理能力
  • 简洁的API设计

安装方法

在Cargo.toml中添加依赖:

[dependencies]
sd = "0.7"  # 请检查最新版本

基本使用方法

1. 读取数据

use sd::DataFrame;

fn main() {
    // 从CSV文件读取数据
    let df = DataFrame::read_csv("data.csv").expect("Failed to read CSV");
    
    // 从JSON文件读取数据
    let df_json = DataFrame::read_json("data.json").expect("Failed to read JSON");
}

2. 查看数据

// 显示前5行
df.head(5);

// 显示数据摘要
df.summary();

// 获取列名
let columns = df.columns();

3. 数据操作

// 选择特定列
let selected = df.select(&["name", "age"]);

// 过滤数据
let filtered = df.filter(|row| row["age"].as_i32() > 18);

// 添加新列
let mut df_with_new_col = df.clone();
df_with_new_col.add_column("is_adult", |row| row["age"].as_i32() > 18);

4. 分组和聚合

// 按列分组
let grouped = df.group_by(&["department"]);

// 聚合操作
let aggregated = grouped.aggregate(|group| {
    let avg_salary = group["salary"].mean();
    let count = group.row_count();
    (avg_salary, count)
});

5. 写入数据

// 写入CSV文件
df.write_csv("output.csv").expect("Failed to write CSV");

// 写入JSON文件
df.write_json("output.json").expect("Failed to write JSON");

高级功能示例

并行处理

use sd::parallel::ParallelProcessor;

let processor = ParallelProcessor::new();
let processed = processor.map(&df, |row| {
    // 对每一行进行并行处理
    row["value"].as_f64() * 2.0
});

自定义数据源

use sd::source::{DataSource, DataType};

struct CustomSource;
impl DataSource for CustomSource {
    fn read(&self) -> Result<DataFrame, sd::Error> {
        // 实现自定义读取逻辑
        Ok(DataFrame::empty())
    }
}

let custom_df = CustomSource.read().unwrap();

性能提示

  1. 对于大型数据集,考虑使用lazy模式延迟计算
  2. 使用with_chunk_size方法优化内存使用
  3. 对频繁操作的数据进行缓存

错误处理

sd库使用Rust的标准错误处理机制:

match DataFrame::read_csv("data.csv") {
    Ok(df) => println!("成功读取数据"),
    Err(e) => eprintln!("错误: {}", e),
}

完整示例代码

use sd::DataFrame;
use sd::parallel::ParallelProcessor;

fn main() {
    // 1. 读取CSV数据
    let df = DataFrame::read_csv("data.csv").expect("读取CSV失败");
    
    // 2. 查看数据
    println!("=== 前5行数据 ===");
    df.head(5);
    
    println!("\n=== 数据摘要 ===");
    df.summary();
    
    // 3. 数据操作
    println!("\n=== 数据操作 ===");
    let selected = df.select(&["name", "age"]);
    println!("选择特定列完成");
    
    let filtered = df.filter(|row| row["age"].as_i32() > 18);
    println!("过滤数据完成,成年人数: {}", filtered.row_count());
    
    // 4. 分组聚合
    println!("\n=== 分组聚合 ===");
    let grouped = df.group_by(&["department"]);
    let aggregated = grouped.aggregate(|group| {
        let avg_salary = group["salary"].mean();
        let count = group.row_count();
        (avg_salary, count)
    });
    
    // 5. 并行处理
    println!("\n=== 并行处理 ===");
    let processor = ParallelProcessor::new();
    let processed = processor.map(&df, |row| {
        row["value"].as_f64() * 2.0
    });
    
    // 6. 写入结果
    println!("\n=== 写入结果 ===");
    df.write_csv("output.csv").expect("写入CSV失败");
    println!("数据处理完成,结果已保存");
}

总结

sd库为Rust开发者提供了高效、灵活的数据处理工具,特别适合需要处理中到大型数据集的场景。通过类型安全的API和多种优化手段,可以在保证代码质量的同时获得出色的性能。

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