rquickjs 项目教程
2024-09-01 15:58:38作者:段琳惟
项目介绍
rquickjs 是一个 Rust 库,提供了对 QuickJS JavaScript 引擎的高级绑定。QuickJS 是一个小型且可嵌入的 JavaScript 引擎,支持 ES2020 规范,包括模块、异步生成器、代理和 BigInt。rquickjs 的目标是提供一个易于使用且安全的包装,类似于 rlua 库。
项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了 Rust 和 Cargo。然后在你的项目中添加 rquickjs 作为依赖:
[dependencies]
rquickjs = "0.6.2"
示例代码
以下是一个简单的示例,展示了如何使用 rquickjs 运行 JavaScript 代码:
use rquickjs::{Runtime, Context, Value, Result};
fn main() -> Result<()> {
// 创建运行时
let runtime = Runtime::new()?;
// 创建上下文
let context = Context::full(&runtime)?;
// 进入上下文
let mut global = context.global();
// 运行 JavaScript 代码
let result: Value = context.eval("1 + 2")?;
println!("Result: {:?}", result);
Ok(())
}
应用案例和最佳实践
应用案例
rquickjs 可以用于嵌入式系统、游戏开发、服务器端脚本等多种场景。例如,你可以在 Rust 项目中嵌入 JavaScript 引擎来处理动态逻辑或配置。
最佳实践
- 避免多线程共享运行时:由于 QuickJS 不支持多线程,确保在同一时间只有一个线程访问运行时和上下文。
- 使用异步上下文:如果你在异步环境中使用
rquickjs,建议使用AsyncRuntime和AsyncContext。
典型生态项目
rquickjs 可以与其他 Rust 库结合使用,例如:
- Serde:用于序列化和反序列化 JavaScript 对象。
- Tokio:用于异步编程,与
rquickjs的异步上下文结合使用。
这些库可以增强 rquickjs 的功能,使其更适合复杂的应用场景。
通过以上内容,你应该对 rquickjs 项目有了基本的了解,并能够快速启动和使用它。希望这篇教程对你有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
312
2.73 K
deepin linux kernel
C
24
7
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
639
244
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
Ascend Extension for PyTorch
Python
151
178
暂无简介
Dart
605
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
236
84
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.01 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
237
310