系列文章：用Rust进行数据处理 Part 1

数据处理往往是Python的强项，但是该文作者会告诉你，Rust可以做的更好。

该文着重讲nalgebra，一个矩阵和向量的科学计算库。该系列文章之后还会介绍ndarray，相当于python中的numpy。

nalgebra允许开发者对矩阵（QR，SVD ......）进行多次分解，找到行列式和特征值，并进行大量的计算机图形操作（旋转，投影......等）

原文

Rust并发模式文章导读：通过共享Sender通信

有朋友说新闻里发的并发模式三篇文章难以理解，所以我在这里帮忙做一个导读，今天是第一篇：通过共享Sender进行通信。

在阅读本文前，最好能对Rust的Channel有比较详细的了解。

• Rust和Go都奉行「通过通信来共享」的原则，但要注意Rust和Go中Channel的不同。
• Rust中的mpsc，指的是多生产者，单消费者FIFO队列。
• Rust的通道两端只能有同时由一个线程「拥有」，但是Sender端是可以通过clone来共享给多个线程，这就是所谓的mpsc。
• 而Go的表现则是一个mpmc，多生产者多消费者。
• Rust channel默认支持异步channel，可以使用SyncChannle支持同步channel。

文章中用于说明Rust channel用法的示例主要采用下面并发架构：

• 主线程从生产者（producer）那里接受消息
• 根据producer的消息，将任务分配给工作池
• 将工作的结果聚合给消费者
• 最终将结果返回给主线程

因此需要下面几个并发组件：

• producer， 生产要一些「工作任务」
• 主线程，指派工作任务
• 一组 worker执行任务
• Consumer， 接收工作任务结果
• 一切完成以后回到主线程

具体的实现流程：

• 创建和分享channel。 首先需要在主线程建立两个channel： 用于接收consumer结果，以及用于从producer接收任务。
• 创建了一个loop循环，使用mpsc_select，提供了Select，可以同时处理 consumer结果和producer任务的句柄。也可以使用第三方库 crossbeam-channel
• 如果只有一个输出端（recevier），如何通过channel给 worker分配任务？答案是建立一个新的channle（如第一条所说），并将sender放到一个VecDeque双端队列里面，循环使用。
• 将所有工作汇总到给消费者，完成后回到主线程

此外，还有围绕该示例的一些重要问题思考，可以参考完整源码去阅读。

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2018年Rust社区调查开始了

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redis-rs 发布0.9

• 支持了futures-rs 异步接口
• 允许异步链接

注意：此次异步支持当前还是实验性的

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