autojump-rs

将广泛使用的辅助应用程序 autojump 移植到 Rust。

许可证

由于本项目在技术上是一个分支，许可证与 autojump 相同，即 GPL，版本 3 或任何后续版本。有关详细信息，请参阅 LICENSE。

安装

我们已经有了一段时间的预构建的二进制文件，感谢 trust 项目！

该包是 autojump 的直接替换。假设 autojump 已安装，或者至少其 shell 脚本部分已经正确设置，并且您在 $PATH ~/.cargo/bin 中在系统二进制位置之前，您只需将 您选择的架构的二进制文件 放到您的 PATH 中，覆盖原始的 autojump 脚本。

如果您不希望重新执行 shell，可能需要发出 hash -r，以便 shell 忘记 autojump 的先前位置。

当然，手动克隆存储库并构建是可以的。

功能

为什么要在原始版本已经工作的同时进行移植？主要出于两个原因

• 作者对 autojump 在 Python 虚拟环境中的损坏感到非常厌烦，
• Rust 仅仅是因为 CLI 应用程序而非常棒，它的性能和（代码）优雅！

确实，由于是用编译语言编写的，autojump-rs在现代硬件上非常轻量。由于程序本身运行时间非常短，设置和关闭整个Python虚拟机的开销可能会很大，尤其是在性能较差的硬件上。使用autojump-rs可以大大减少这种延迟。在作者的Core i7-2670QM笔记本电脑上，拥有1014个条目的目录数据库时，典型的运行时间如下。

$ time ./autojump/bin/autojump au
/home/xenon/src/autojump-rs
./autojump/bin/autojump au  0.09s user 0.01s system 99% cpu 0.103 total

$ time ./autojump-rs/target/release/autojump au
/home/xenon/src/autojump-rs
./autojump-rs/target/release/autojump au  0.00s user 0.00s system 87% cpu 0.007 total

在性能较低的硬件上，节省的时间更为明显，因为每节省一个周期都很重要。例如，在1.4GHz的龙芯3A3000处理器上运行时间为大约10ms，尽管时钟频率不同，但这个数字非常接近x86的结果。

当然，程序不再以任何方式与Python交互，因此与virtualenv相关的崩溃不再出现。再见了，那个令人头疼的ImportError，在系统默认Python的虚拟环境中每次都会出现在$PS1中显示！

# bye and you won't be missed!
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/lib/python-exec/python2.7/autojump", line 43, in <module>
    from autojump_data import dictify
ImportError: No module named autojump_data

兼容性

现在已实现了所有的命令行标志和参数，并且与原始版本的行为完全相同。作为一个即插即用的替代品，其他shell功能，如自动补全，也应该可以正常工作。（除了jc和jco；请参阅下面的内容。）

至于文本数据库，磁盘上的格式应该完全相同。（实际上在浮点数的表示上有一点差异，但这并不重要。）然而，由于作者正在Linux上开发和使用这个程序，其他平台可能需要更多的关注，尽管使用的所有库都是跨平台的。（欢迎提交补丁！）

原始autojump附带的Windows批处理文件中硬编码了Python，显然这与autojump-rs不兼容。请使用windows目录中的批处理文件；只需替换原始文件，并将autojump.exe与其一起放入即可。（感谢@tomv564的Windows测试！）

话虽如此，与原始Python实现相比，还有一些我认为非常微小的差异。这些是：

• 参数处理和帮助信息。

  原始autojump使用Python的argparse来解析其参数。有一个Rust端口，但它并不像docopt.rs库那样受欢迎，正如在crates.io统计和GitHub活动所显示的那样。因此，至少需要重新排列帮助信息，因为docopt家族的参数解析器要求它们具有特定的格式。然而，这不应该有任何问题，只是不同而已。再次强调，谁整天都在看使用说明屏幕呢？XD

• 选择了不同的模糊匹配算法。

  Python版本使用difflib.SequenceMatcher算法进行模糊匹配。由于它相当复杂，我选择使用strsim库。分别计算每个文件名与查询针的最后一部分之间的Jaro-Winkler距离，并基于此过滤结果。

• jc可能会跳出当前目录。

  确切原因可能涉及不同的过滤逻辑，但我对此并不十分确定。这种行为在原始的 autojump 上也有所观察，但频率似乎较低，而且这两种实现实际上都没有检查目标是否位于当前目录下方。然而，我主要使用普通的 j，所以如果你高度依赖于 jc 及其相关功能，请提交一个问题！

未来计划

鉴于平台支持基本令人满意，下一步将是进行更多重构和错误修复。在原始的 autojump 上也观察到了 jc 的行为差异，即在 $(pwd) 之外进行跳跃，但实际跳转到的目录不同；这需要进一步调查。甚至我想写一个 fasd 后端，但目前我没有那么多空闲时间。无论如何，欢迎贡献和错误报告！