首页
/ .NET下的快速路径匹配库——DotNet.Glob

.NET下的快速路径匹配库——DotNet.Glob

2024-05-19 02:07:30作者:平淮齐Percy
DotNet.Glob
A fast globbing library for .NET / .NETStandard applications. Outperforms Regex.

在这个高效开发的时代,每一毫秒的性能提升都可能带来显著的系统优化效果。 DotNet.Glob正是这样一款专为.NET开发者设计的高性能全局通配符(glob)匹配库,它的速度可能让你惊讶。

1、项目介绍

DotNet.Glob不是使用正则表达式进行匹配,而是采用了一种更优化的算法,目标就是更快。它提供了清晰的API,并支持了.NET Framework以及.NET Core平台,包括对.NET Standard 2.1的支持。

2、项目技术分析

不同于常见的基于正则表达式的解决方案,DotNet.Glob避开了复杂的Regex解析,转而采用自定义算法,以提高匹配速度。其内部实现并没有牺牲灵活性,仍然支持如星号(*)、问号(?)和字符区间([abc])等常用的glob模式。此外,还特别加入了对双星号(**)的特殊处理,可以跨目录匹配文件。

3、项目及技术应用场景

无论是在命令行工具中处理文件名模糊匹配,还是在应用程序中查找符合特定规则的资源,甚至是构建文件系统的搜索引擎,DotNet.Glob都能大显身手。由于其高效的性能,对于需要大量文件匹配操作的情况,如日志分析或自动化任务,使用该库能明显提高效率。

4、项目特点

  • 速度快:经过基准测试,DotNet.Glob的性能优于常规的正则表达式匹配。
  • 易用性:提供简洁的API,允许直接从字符串解析出glob并进行匹配,也可以通过GlobBuilder类构建复杂模式。
  • 全面的模式支持:不仅支持基本的glob模式,还包含了扩展功能如**通配符和特殊字符的转义。
  • 可配置性:提供了选项以设置是否忽略大小写,灵活适应不同的匹配需求。
  • Span支持:自v3.0.0起,支持ReadOnlySpan<char>,在兼容的平台上能进一步提高性能。

要开始使用,只需安装NuGet包Install-Package DotNet.Glob,然后按照文档中的示例编写代码即可。如此高效且易用的工具,你还在等什么?

如果你觉得这个项目对你的工作有所帮助,不妨考虑通过Open Collective给予作者一些支持,让这个项目持续发展。

开始尝试DotNet.Glob,体验超快的glob匹配魅力吧!

DotNet.Glob
A fast globbing library for .NET / .NETStandard applications. Outperforms Regex.
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
CangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
672
0
openHiTLS
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
12
8
advanced-java
Advanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。
JavaScript
75.83 K
19.04 K
redis-sdk
仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。
Cangjie
323
26
RuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
136
18
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手
HTML
30
5
easy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
1.42 K
231
xzs
在线考试系统、考试系统、在线教育考试系统、在线教育、跨平台考试、考试、智能考试、试题、错误试题、考试题目、试题组卷等
HTML
3
1
langgpt
Ai 结构化提示词,人人都能写出高质量提示词,GitHub 开源社区全球趋势热榜前十项目,已被百度、智谱、字节、华为等国内主流大模型智能体平台使用,内容来自国内最具影响力的高质量提示词工程师学习交流社群——LangGPT。开源知识库:https://langgptai.feishu.cn/wiki/RXdbwRyASiShtDky381ciwFEnpe
Jupyter Notebook
16
2