DeltaChat消息解析器

在DeltaChat消息中解析链接、电子邮件地址、简单的文本格式（Markdown子集）、用户提及、标签等。

规范可以在 spec.md 中找到。

WASM演示： https://deltachat.github.io/message-parser/

背后的想法

在所有平台上都有相同丰富的消息解析。

基本想法是核心可以使用这个库将消息转换为AST格式，然后UI可以根据需要显示它，对于桌面，它将被转换为react元素。

桌面已经使用这个包（除了Markdown，因为在单个平台上只有Markdown没有意义）作为wasm模块（见 ./message_parser_wasm），以后这个可能会集成到DeltaChat核心中。

编码原则

• 许多 测试用例
• 目标是快速 - 因此也有基准测试以确保库足够快

建议

如果用于消息解析，不要解析超过 10 000 个字符大小的消息，以确保性能保持出色。（库可以并且应该支持更多，并且应该足够快，但在慢速设备上或转换到wasm或asmjs时限制它是合理的，以避免界面卡顿/冻结）

基准测试

cargo install cargo-criterion

基准测试

cargo criterion

基准测试文档：https://bheisler.github.io/criterion.rs/book/criterion_rs.html

更改CPU电源设置以获得一致的结果

这些天，大多数CPU根据某些规则改变其性能以节省电力。为了产生一致的基准测试结果，CPU性能必须在基准测试之间保持不变。有各种方法可以实现这一点。如果你有笔记本电脑，第一步可能是连接交流适配器，以确保你的笔记本电脑不会进入省电模式，从而改变CPU频率。下一步是改变CPU频率到一个常数值，该值不能超过CPU能处理的最大频率。因为CPU通常不能在所有核心上处理最大的可能频率。

在Linux上，你可以使用cpupower实用程序来设置CPU频率

cpupower frequency-set --min 3500 --max 3500 # this to set maximum and minimum to the same value
cpupower frequency-set -f 3500 # set frequency explicitly if the kernel module is available

参考资料

• 有关在deltachat中引入markdown的旧讨论：[链接](https://github.com/deltachat/interface/pull/20)
• 论坛中对消息markdown的功能请求：[链接](https://support.delta.chat/t/markdown-support-in-chat/159)

表情符号助手

除了消息解析，这个crate还包含一些用于处理表情符号的有用函数。

• parser::is_emoji::emoji（仅限rust）- nom解析器，消耗一个表情符号
  • 想法：可能被核心用来过滤只有表情符号的反应
• parser::is_emoji::get_first_emoji(text) - 如果文本以表情符号开头，则获取第一个表情符号
  • 想法：可以被UI用来获取聊天名称的第一个表情符号以显示为文本头像
• parser::is_emoji::count_emojis_if_only_contains_emoji(text) - 在只包含表情符号的文本中计算表情符号
  • 对于jumbomoji逻辑很有用（如果你只发送带有表情符号的短消息，表情符号会以更大的尺寸显示）。
  • 此函数不会在过长字符串上失败，因此为了保持良好的性能，请先检查长度，如果它太长，消息本身就不大，因此不需要调用此函数。