【Rust中级教程】2.3. API设计原则之不意外性(unsurprising) Pt.3:实现serde下的Serialize和Deserialize trait、不建议实现Copy trait
2.3. API设计原则之不意外性(unsurprising) Pt.3实现serde下的Serialize和Deserialize trait、不建议实现Copy trait2.3.1. 建议实现serde下的Serialize和Deserializetraitserde是Rust中用于序列化serialization和反序列化deserialization的核心库-序列化Serialization把Rust结构体或枚举转换为JSON、YAML等格式的字符串或二进制数据。-反序列化Deserialization从JSON、YAML等格式的字符串或二进制数据解析回Rust结构体或枚举。Serialize和Deserialize都是serde库下的trait。SerializetraitSerializetrait允许一个类型转换为可序列化的数据格式如JSON、YAML、TOML。其主要方法有-serialize_bool-serialize_i32-serialize_str-serialize_struct这些是Serialize实现会调用的Serializer及相关trait 上的方法Serializetrait 本身只要求实现serialize。其定义是pub trait Serialize { fn serializeS(self, serializer: S) - ResultS::Ok, S::Error where S: Serializer; }我们用一个例子来介绍如何手动实现Serializetraituse serde::ser::{Serialize, SerializeStruct, Serializer}; struct Point { x: i32, y: i32, } impl Serialize for Point { fn serializeS(self, serializer: S) - ResultS::Ok, S::Error where S: Serializer, { let mut state serializer.serialize_struct(Point, 2)?; state.serialize_field(x, self.x)?; state.serialize_field(y, self.y)?; state.end() } }serializer.serialize_struct(Point, 2)?创建一个结构体序列化对象2 代表字段数量state.serialize_field(x, self.x)?依次序列化结构体字段state.end()结束序列化DeserializetraitDeserializetrait允许从各种数据格式解析Rust类型。其主要方法有-deserialize_bool-deserialize_i32-deserialize_string-deserialize_struct这些是Deserialize实现通过Visitor驱动的Deserializer及相关trait 上的方法Deserializetrait 本身只要求实现deserialize。其定义是pub trait Deserializede: Sized { fn deserializeD(deserializer: D) - ResultSelf, D::Error where D: Deserializerde; }deserialize方法的作用是使用deserializer从数据格式解析Rust类型我们用一个例子来介绍如何手动实现Deserializetraituse serde::de::{self, Deserialize, Deserializer, Visitor, MapAccess}; use std::fmt; struct Point { x: i32, y: i32, } implde Deserializede for Point { fn deserializeD(deserializer: D) - ResultSelf, D::Error where D: Deserializerde, { struct PointVisitor; implde Visitorde for PointVisitor { type Value Point; fn expecting(self, formatter: mut fmt::Formatter) - fmt::Result { formatter.write_str(a struct Point with fields x and y) } fn visit_mapM(self, mut map: M) - ResultPoint, M::Error where M: MapAccessde, { let mut x None; let mut y None; while let Some(key) map.next_key::String()? { match key.as_str() { x x Some(map.next_value()?), y y Some(map.next_value()?), _ {} } } let x x.ok_or_else(|| de::Error::missing_field(x))?; let y y.ok_or_else(|| de::Error::missing_field(y))?; Ok(Point { x, y }) } } deserializer.deserialize_struct(Point, [x, y], PointVisitor) } }PointVisitor结构体用于解析JSON字段visit_map解析x和y的值确保字段存在使用#[derive(Serialize, Deserialize)]标注自动实现Serialize和Deserialize手动实现Serialize和Deserialize非常繁琐通常我们会使用serde_derive宏use serde::{Serialize, Deserialize}; #[derive(Serialize, Deserialize, Debug)] struct Point { x: i32, y: i32, } fn main() { let p Point { x: 10, y: 20 }; let serialized serde_json::to_string(p).unwrap(); println!(Serialized: {}, serialized); // {x:10,y:20} let deserialized: Point serde_json::from_str(serialized).unwrap(); println!(Deserialized: {:?}, deserialized); // Point { x: 10, y: 20 } }使用了Serialize和Deserialize的例子use serde::{Serialize, Deserialize}; use serde_json; #[derive(Serialize, Deserialize, Debug)] struct User { name: String, age: u32, } fn main() { let user User { name: Alice.to_string(), age: 30, }; // 序列化 let json_str serde_json::to_string(user).unwrap(); println!(Serialized JSON: {}, json_str); // 反序列化 let deserialized: User serde_json::from_str(json_str).unwrap(); println!(Deserialized: {:?}, deserialized); }输出Serialized JSON: {name:Alice,age:30} Deserialized: User { name: Alice, age: 30 }其他注意事项serde下的serde_derivecrate提供了机制可以覆盖单个字段或枚举变体的序列化。由于serde是第三方库你可能不希望强制添加对它的依赖。大多数库都选择了提供了serde功能(feature)只有当用户选择启用该功能时才添加对serde的支持。也就是说你要在你的crate里这么写[dependencies] serde { version 1.0, optional true } [features] serde [dep:serde]在[dependencies]这一块引入了serde除了写了语义版本之外还有optional true这代表着是一个可选的依赖。这意味着默认情况下不包含 serde除非显式启用它。[features]这一块写了serde [dep:serde]意思是当用户启用serde feature时才会启用 serde 依赖dep:serde这部分表示依赖 serde 这个库dep:是依赖的前缀告诉Cargo这个feature依赖serde别人要用你的crate假设my_crate是你的crate的名字时这么写就可以启用serde[dependencies] my_crate { version 0.1, features [serde] }2.3.2. 不建议实现Copytrait用户通常不期望类型实现Copytrait。如果用户想要副本的话通常会调用clone方法。Copytrait改变了移动给定类型值的语义。看个例子#[derive(Debug,Copy, Clone)] struct Point { x: i32, y: i32, } fn main() { let point1 Point { x: 10, y: 10 }; let point2 point1; println!({:?}, point1); println!({:?}, point2); }point1的值赋给了point2。一般来说point1至此之后就会失效但是由于Point结构体实现了Copytrait所以point1的值赋给了point2发生的是复制而不是移动point1至此之后仍然保持有效。这点会让用户感到惊讶所以不建议实现Copytrait。除此以外实现Copy的类型会有很多限制一个最初简单的类型很容易变得不再满足Copytrait的要求。例如持有String或其他不支持Copytrait的类型都不得不移除Copytrait。

相关新闻

猫抓浏览器扩展终极指南:如何高效获取网页视频资源

猫抓浏览器扩展终极指南:如何高效获取网页视频资源

猫抓浏览器扩展终极指南:如何高效获取网页视频资源 【免费下载链接】cat-catch 猫抓 浏览器资源嗅探扩展 / cat-catch Browser Resource Sniffing Extension 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ca/cat-catch 猫抓(cat-catch&#xf…

2026/7/24 22:44:59阅读更多 →
微信单向好友检测终极指南:3步找出谁偷偷删除了你

微信单向好友检测终极指南:3步找出谁偷偷删除了你

微信单向好友检测终极指南:3步找出谁偷偷删除了你 【免费下载链接】WechatRealFriends 微信好友关系一键检测,基于微信ipad协议,看看有没有朋友偷偷删掉或者拉黑你 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/WechatRealFriends 你…

2026/7/24 22:44:59阅读更多 →
全球数据岗位薪资差异与薪资预测分析基于 2020—2023 年岗位记录的探索性分析与轻量建模

全球数据岗位薪资差异与薪资预测分析基于 2020—2023 年岗位记录的探索性分析与轻量建模

一、研究背景与研究意义 1.1 研究背景 数据相关岗位在数字化转型中快速扩张,但“数据岗位”并不是单一职业。数据分析师、数据工程师、数据科学家、机器学习工程师和管理岗位的职责、技能门槛与薪资结构均有明显差异。只看整体平均薪资,容易掩盖经验层…

2026/7/24 22:44:58阅读更多 →
AI Agent中Token优化策略与成本控制实战

AI Agent中Token优化策略与成本控制实战

1. 理解Token在AI Agent中的核心作用在构建AI驱动的智能体(Agent)系统时,输入输出tokens的处理能力直接决定了系统的性能和成本效益。Token是大型语言模型处理文本的基本单位,它不同于简单的字符或单词切割,而是基于语…

2026/7/25 3:11:47阅读更多 →
2026丹东女人街女装店靠谱店铺深度测评性价比高避坑推荐

2026丹东女人街女装店靠谱店铺深度测评性价比高避坑推荐

买国风女装怕踩坑?女人街这家店值得看 想穿出东方韵味,却总担心面料质感差、版型显胖、搭配困难……这些问题让不少国风爱好者犹豫。其实,选对靠谱实体店才是关键。在丹东女人街,缤缤服饰女装店的香云纱新中式国风女装系列&#x…

2026/7/25 3:11:47阅读更多 →
2026丹东元宝区女人街优质女装店性价比高不踩雷推荐

2026丹东元宝区女人街优质女装店性价比高不踩雷推荐

女人街买女装,性价比是关键痛点 逛女人街买女装,不少姐妹都踩过坑:款式看着不错,买回家质感差;价格虚高,穿两次就过时;国风单品看着美,搭配起来却像“戏服”。其实,选女装…

2026/7/25 3:11:47阅读更多 →
OpenHarmony 网格、列表进阶与懒加载实战开发

OpenHarmony 网格、列表进阶与懒加载实战开发

承接前两篇 ArkUI 组件内容,本文聚焦Grid 网格布局、List 列表高阶用法、组件懒加载、瀑布流等高频实用能力,结合完整案例讲解特性、适配方案与性能优化,适合页面布局进阶开发。一、概述在应用开发中,图文宫格、商品陈列、相册、分…

2026/7/25 3:11:47阅读更多 →
OpenHarmony 进阶 UI 组件、自定义组件实战与交互开发

OpenHarmony 进阶 UI 组件、自定义组件实战与交互开发

一、引言在上一篇文章中,我们学习了 OpenHarmony ArkUI 基础组件与基础布局,能够完成常规页面搭建。在实际项目开发中,还会用到选择器、弹窗、进度条、开关等进阶交互组件;同时页面中大量重复的 UI 模块,需要通过自定义…

2026/7/25 3:11:47阅读更多 →
基于YOLO实例分割的管道缺陷智能检测系统

基于YOLO实例分割的管道缺陷智能检测系统

1. 项目背景与核心价值排水管道作为城市基础设施的重要组成部分,其健康状况直接影响着城市运转效率和公共安全。传统的人工检测方式存在效率低、主观性强、危险系数高等问题。我们团队基于YOLO实例分割技术开发的这套管道缺陷识别系统,能够实现管道内部裂…

2026/7/25 3:09:47阅读更多 →
Go语言静态资源打包方案对比与实践指南

Go语言静态资源打包方案对比与实践指南

1. 项目背景与核心需求在Go语言开发中,我们经常需要处理静态资源文件的打包问题。无论是Web应用的模板文件、前端资源,还是配置文件、证书等,都需要随程序一起分发。传统做法是将这些文件与编译后的二进制文件放在同一目录下,但这…

2026/7/25 1:01:14阅读更多 →
Go语言实现高性能LDAP认证服务的架构与实践

Go语言实现高性能LDAP认证服务的架构与实践

1. 项目背景与核心价值LDAP(轻量级目录访问协议)作为企业级身份认证的黄金标准,已经服务了超过80%的财富500强公司。我在金融科技领域实施统一认证体系时,发现传统Java方案存在启动慢、内存占用高等痛点。而Go语言凭借其协程并发模…

2026/7/25 1:01:14阅读更多 →
【AI面试官实战指南】:用ChatGPT模拟10类高频技术岗面试,3天提升应答精准度92%

【AI面试官实战指南】:用ChatGPT模拟10类高频技术岗面试,3天提升应答精准度92%

更多请点击: https://intelliparadigm.com 第一章:AI面试官实战指南的核心价值与适用场景 AI面试官并非替代人类HR的“黑箱工具”,而是以可解释、可审计、可迭代的方式,赋能招聘全链路的关键基础设施。其核心价值在于将主观经验沉…

2026/7/25 1:01:14阅读更多 →
突破文档下载限制:kill-doc让你看到的都能保存

突破文档下载限制:kill-doc让你看到的都能保存

突破文档下载限制:kill-doc让你看到的都能保存 【免费下载链接】kill-doc 看到经常有小伙伴们需要下载一些免费文档,但是相关网站浏览体验不好各种广告,各种登录验证,需要很多步骤才能下载文档,该脚本就是为了解决您的…

2026/7/25 0:01:16阅读更多 →
C++ string类模拟实现:从深拷贝到内存管理的完整指南

C++ string类模拟实现:从深拷贝到内存管理的完整指南

1. 项目概述:为什么我们要“手撕”string类?在C的学习道路上,尤其是从C语言过渡到C的“初阶”阶段,string类绝对是一个绕不开的核心。标准库里的std::string用起来太方便了,、find、substr,几个操作符和函数…

2026/7/25 0:01:16阅读更多 →
三角洲寻宝鼠工具:高效文件搜索与资源管理实战指南

三角洲寻宝鼠工具:高效文件搜索与资源管理实战指南

1. 先搞清楚“三角洲寻宝鼠”到底是什么工具从名称来看,“三角洲寻宝鼠”更像是一个资源查找或文件检索类工具,而不是游戏或娱乐软件。这类工具的核心价值在于帮助用户快速定位特定资源,比如文档、图片、压缩包或特定格式的文件。如果你经常需…

2026/7/25 0:01:16阅读更多 →
YOLOv8推理性能优化:从1.2FPS到35FPS的全链路加速实践

YOLOv8推理性能优化:从1.2FPS到35FPS的全链路加速实践

如果你在部署 YOLOv8 时,发现推理速度只有可怜的 1-2 FPS,而别人的演示视频却能跑到 30 FPS 以上,那么问题很可能不在模型本身,而在于你的整个处理链路。很多开发者拿到一个训练好的 YOLOv8 模型后,会直接使用官方示例…

2026/7/24 23:01:03阅读更多 →
Coze与Dify对比指南:低代码AI应用开发从入门到实战

Coze与Dify对比指南:低代码AI应用开发从入门到实战

1. 从零到一:为什么你需要了解 Coze 和 Dify?如果你对 AI 应用开发感兴趣,但一看到“大模型”、“智能体”、“工作流”这些词就头疼,觉得门槛太高,那这篇文章就是为你准备的。很多开发者,包括我自己&#…

2026/7/24 19:00:40阅读更多 →
AI生图工具怎么选?2026年6月版实测对比

AI生图工具怎么选?2026年6月版实测对比

做自媒体的朋友应该都有体会:配图一直是个让人头疼的问题。2026年,AI生图工具已经非常成熟了,但工具太多反而不知道怎么选。以下是截至2026年6月我对主流AI生图工具的实测对比。Midjourney V8.1:速度之王2026年6月11日&#xff0c…

2026/7/24 19:00:40阅读更多 →