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
sed
或awk
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$1" dump.json > /dev/null |
0.942 |
结果:约11.93倍更快
安装
使用cargo安装:
cargo install sd
使用示例
- 字符串字面量模式(使用
-s
或--fixed-strings
禁用regex)
echo 'lots((([]))) of special chars' | sd -s '((([])))' ''
- 基本正则使用 - 去除尾部空格
echo 'lorem ipsum 23 ' | sd '\s+$' ''
-
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'
-
文件查找替换
sd 'window.fetch' 'fetch' http.js
预览更改:
sd -p 'window.fetch' 'fetch' http.js
-
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
- 对于大型数据集,考虑使用
lazy
模式延迟计算 - 使用
with_chunk_size
方法优化内存使用 - 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。