8 终章

原文链接: https://tfpk.github.io/lifetimekata/chapter_8.html

恭喜你读到了 LifetimeKata 的结尾。接下来两章还有更多脚注和延伸阅读，但这一章可以算是某种意义上的「终章」。

在本练习中，我们将构建一个非常简单的 glob 系统克隆。 它可以让使用者判断某段文本是否符合某种描述。

值得一提的是，完整实现整个练习可能需要长达一小时。如果你只想练习生命周期相关的内容， 可以从 solution 复制代码，但完整做完这个练习既有趣也很有收获。

例如，glob 模式 ab(cd|ef|gh) 可以匹配以下任意字符串：abcd、abef、abgh。

你将创建一个 Matcher 结构体，它有三个字段：

• 一个 &str，表示我们正则表达式的文本形式。
• 一个 Vec<MatcherTokens>，按顺序表示正则表达式的各个组成部分。
• 一个整数，用于记录我们的正则表达式最长匹配到了多少。

要创建它，你会拿到类似这样的字符串：hello.(town|world|universe).its.me。 它包含三种组成部分：

• 普通文本，例如 hello、its 或 me，只应匹配完全相同的文本
• 通配符（. 字符），匹配任意单个字符。
• 可选文本，例如 (town|world|universe)，匹配列表中的恰好一个 字符串。因此 (town|world|universe) 匹配 town，或 world，或 universe。

这些组成部分可以任意顺序组合（但不会出现彼此嵌套的情况）。 对于这个字符串，你应创建一个 MatcherTokens 向量，其中的元素引用该字符串的相应部分。

然后你会编写一个函数，接收另一个字符串，并判断该字符串与 Matcher 匹配了多少。你会返回一个 (MatcherToken, &str) 的向量，其中 MatcherToken 是匹配到某段文本的 token，&str 是被匹配到的文本。

示例

假设你有匹配器 (Black|Bridge)(rock|stone|water).company。它可以拆成四部分：

• OneOfText(["Black", "Bridge"])
• OneOfText(["rock", "stone", "water"])
• Wildcard
• RawText("company")

现在，假设我们得到以下文本：BlackBridge。Black 匹配第一个 token， 但 Bridge 不匹配第二个 token。 因此，我们会返回：vec![(OneOfText(["Black", "Bridge"]), "Black")]。我们匹配到的 token 数量最多为 1。

再看另一个例子：Bridgestone_Tyres。 Bridge 匹配第一个匹配器，stone 匹配 第二个匹配器，_ 匹配第三个匹配器， 但 Tyres 不匹配 company。因此我们最多匹配到 3 个 token。我们会返回一个包含以下内容的 vec：

• (OneOfText(["Black", "Bridge"]), Bridge)
• (OneOfText(["rock", "stone", "water"]), "stone")
• (Wildcard, "_")

关于 Unicode 的说明

Rust 可以在字符串中处理 Unicode 字符（例如 emoji 或日文汉字）。 当然，这会让像把字符串拆成片段这样的简单操作变得更复杂， 因为有可能不小心把某个字符从中间切开。

示例中的测试并未使用 Unicode，但如果你想获得更「正宗」的 Rust 体验， 可以把测试改成包含 Unicode 字符（注释里有一个例子）。