Rust-PHF

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Rust-PHF 是一个库，它使用完美哈希函数在编译时生成高效的查找表。

它目前使用 CHD 算法，可以大约在0.4秒内生成10万个条目的映射。

MSRV（最低支持的Rust版本）是Rust 1.61。

用法

可以通过 phf_macros crate 中的过程宏或由 phf_codegen crate 支持的代码生成来构建PHF数据结构。

要使用 phf crate 并依赖 libcore 而不是 libstd，以便在 libstd 不可用的环境中使用，请将依赖项的 default-features = false 设置为 false

[dependencies]
# to use `phf` in `no_std` environments
phf = { version = "0.11", default-features = false }

phf_macros

use phf::phf_map;

#[derive(Clone)]
pub enum Keyword {
    Loop,
    Continue,
    Break,
    Fn,
    Extern,
}

static KEYWORDS: phf::Map<&'static str, Keyword> = phf_map! {
    "loop" => Keyword::Loop,
    "continue" => Keyword::Continue,
    "break" => Keyword::Break,
    "fn" => Keyword::Fn,
    "extern" => Keyword::Extern,
};

pub fn parse_keyword(keyword: &str) -> Option<Keyword> {
    KEYWORDS.get(keyword).cloned()
}

[dependencies]
phf = { version = "0.11", features = ["macros"] }

注意

目前，宏语法有一些限制，可能无法按预期工作。例如，请参阅 #183 或 #196。

phf_codegen

要在 build.rs 上使用 phf_codegen，您必须将依赖项添加到 [build-dependencies]

[build-dependencies]
phf = { version = "0.11.1", default-features = false }
phf_codegen = "0.11.1"

然后在 build.rs 上放置代码

use std::env;
use std::fs::File;
use std::io::{BufWriter, Write};
use std::path::Path;

fn main() {
    let path = Path::new(&env::var("OUT_DIR").unwrap()).join("codegen.rs");
    let mut file = BufWriter::new(File::create(&path).unwrap());

    write!(
        &mut file,
        "static KEYWORDS: phf::Map<&'static str, Keyword> = {}",
        phf_codegen::Map::new()
            .entry("loop", "Keyword::Loop")
            .entry("continue", "Keyword::Continue")
            .entry("break", "Keyword::Break")
            .entry("fn", "Keyword::Fn")
            .entry("extern", "Keyword::Extern")
            .build()
    )
    .unwrap();
    write!(&mut file, ";\n").unwrap();
}

和 lib.rs

#[derive(Clone)]
enum Keyword {
    Loop,
    Continue,
    Break,
    Fn,
    Extern,
}

include!(concat!(env!("OUT_DIR"), "/codegen.rs"));

pub fn parse_keyword(keyword: &str) -> Option<Keyword> {
    KEYWORDS.get(keyword).cloned()
}