探索RSX:Rust中的JSX新体验
2024-05-20 16:33:29作者:平淮齐Percy
请注意,该项目仍处于研发阶段,目前不建议用于生产环境。
项目介绍
RSX 是一个为Rust设计的编译器插件,它引入了一种类似于JSX的语法,用于高级模板和元编程。这个创新的工具集使你在编写Rust代码时能够无缝地嵌入RSX和CSS,就像在React中使用JSX一样。RSX由一系列库支持,包括Self Tokenize、RSX DOM、RSX Stylesheet等,它们共同实现了从编译期到运行期的数据结构转换。
项目技术分析
RSX 借鉴了JSX的语法规则,提供了与之相同的优点和用途。通过使用宏rsx!和css!,你可以将RSX和CSS直接插入Rust代码中。rsx!解析为rsx_dom::DOMNode数据结构,而css!则解析为rsx_dom::Stylesheet。这得益于Self Tokenize库,它可以将数据结构从编译时期转移到运行时期。
RSX布局和原始元素(RSX Layout 和 RSX Primitives)与Facebook的YOGA库以及Servo的Graphics组件集成,用于构建基于WebRender的gfx::display_list::DisplayList。RSX渲染器(RSX Renderers)则负责将这些数据结构转化为像素级别的渲染。
项目及技术应用场景
- Web应用开发:类似React的开发体验,但用Rust实现,可以构建高性能的前端和后端一体化应用。
- 图形界面设计:利用RSX的强大功能,可以方便地创建复杂且响应式的GUI系统。
- 游戏引擎:结合Rust的安全性和YOGA的灵活性,RSX可用于构建高效的游戏UI和动态场景。
项目特点
- 混合编程:RSX允许在Rust代码中自由混入JSX语法,提供了一种流畅的编程体验。
- 预处理CSS:CSS在编译期间解析,提高了性能,减少了运行时的负担。
- 可组合性:组件可以通过简单的函数调用来组合,增加了代码的重用性和可维护性。
- 零成本抽象:由于模板解析在编译时完成,因此不会影响运行时性能。
为了快速体验,你可以参考RSX Demo项目,其中包含了简单的示例和使用教程。
在Rust的世界里,RSX提供了一种新的方式来构建用户界面,它既保留了JSX的便利性,又充分利用了Rust的语言特性。尽管目前还在早期开发阶段,但对于寻求更强大、更灵活的前端解决方案的开发者来说,RSX是一个值得关注的项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
667
153
Ascend Extension for PyTorch
Python
216
235
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++
660
303
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
255
321
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
63
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
651
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866