macro_railroad 开源项目使用教程
2024-09-22 14:53:23作者:范靓好Udolf
1. 项目目录结构及介绍
macro_railroad 项目是一个用 Rust 编写的库,主要用于生成 Rust 宏的语法图(也称为 "railroad diagrams")。该项目包含以下主要目录和文件:
macro_railroad/
├── Cargo.toml
├── src/
│ ├── diagram.rs
│ ├── lowerings/
│ │ ├── lowerings.rs
│ │ ├── macro_rules.rs
│ │ ├── parser.rs
│ │ └── syn.rs
│ ├── main.rs
│ └── tests/
│ ├── benches/
│ ├── example/
│ │ ├── various.rs
│ │ └── ...
│ └── tests/
│ ├── examples/
│ │ ├── diagram/
│ │ ├── lowerings/
│ │ ├── parser/
│ │ └── syn/
│ └── tests.rs
└── README.md
- Cargo.toml: 项目的主要配置文件,包括依赖项、构建指令等。
- src/: 包含项目的源代码。
- diagram.rs: 定义了生成语法图的模块。
- lowerings/: 包含宏的内部表示和转换逻辑。
- main.rs: 项目的主入口文件。
- tests/: 包含单元测试和基准测试。
2. 项目的启动文件介绍
main.rs 是项目的入口文件,其中定义了项目的入口点。以下是 main.rs 的一个基本示例:
use macro_railroad::diagram;
fn main() {
let src = r#"
macro_rules! vec [
( $elem: expr $n: expr ) => [ ]
( $($x: expr) * ) => [ ]
( $($x: expr) * ) => [ ]
]
"#;
let dia = diagram::to_diagram(&src);
println!("{}", dia);
}
在这个示例中,我们定义了一个名为 vec 的宏,并将其源代码传递给 diagram::to_diagram 函数。该函数返回一个 Scalable Vector Graphics (SVG) 字符串,表示宏的语法图。
3. 项目的配置文件介绍
Cargo.toml 是项目的配置文件,包含了项目的基本信息和依赖项。以下是 Cargo.toml 的一个基本示例:
[package]
name = "macro_railroad"
version = "0.1.0"
edition = "2021"
[dependencies]
proc-macro2 = "1"
railroad = "0.6"
syn = "1.0"
quote = "1.0"
在这个示例中,我们声明了项目的名称、版本和使用的 Rust 版本。我们还列出了项目依赖的库,包括 proc-macro2、railroad、syn 和 quote。这些库提供了生成语法图所需的功能和工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0131
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
496
3.64 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
300
338
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
307
131
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++
868
479
暂无简介
Dart
744
180
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
297
346
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
11
1
🔥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
66
20
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
150
882