: Ubuntu 22.04, Rust 1.74.0, Tokio v1.35.0, 

: Cursor (v0.42.0 with Claude 3.5 Sonnet).

: 开发一个Rust命令行工具，批量分析目录中的JSON文件（约500个，单文件5MB），提取特定字段并汇总统计。目标是用AI快速生成并发处理逻辑，利用Tokio实现异步IO，确保高性能和低内存占用，减少手动写异步代码的复杂性。

use std::fs;
use serde_json::Value;

fn process_file(path: &str) -> Result<i64, Box<dyn std::error::Error>> {
    let content = fs::read_to_string(path)?;
    let json: Value = serde_json::from_str(&content)?;
    Ok(json["count"].as_i64().unwrap_or(0))
}

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let dir = "./data";
    let mut total = 0;
    for entry in fs::read_dir(dir)? {
        let path = entry?.path();
        if path.extension().map_or(false, |ext| ext == "json") {
            total += process_file(path.to_str().unwrap())?;
        }
    }
    println!("Total count: {}", total);
    Ok(())
}

这省了我30分钟写文件读取和JSON解析的功夫，但串行处理太慢。

use std::fs;
use serde_json::Value;
use tokio::task;

async fn process_file(path: String) -> Result<i64, Box<dyn std::error::Error>> {
    let content = fs::read_to_string(&path)?;
    let json: Value = serde_json::from_str(&content)?;
    Ok(json["count"].as_i64().unwrap_or(0))
}

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let dir = "./data";
    let mut tasks = vec![];
    
    for entry in fs::read_dir(dir)? {
        let path = entry?.path();
        if path.extension().map_or(false, |ext| ext == "json") {
            let path_str = path.to_string_lossy().to_string();
            tasks.push(task::spawn(async move { process_file(path_str).await }));
        }
    }
    
    let mut total = 0;
    for task in tasks {
        total += task.await??;
    }
    println!("Total count: {}", total);
    Ok(())
}

use tokio::sync::Semaphore;
use std::sync::Arc;

async fn process_file(path: String, _sem: Arc<Semaphore>) -> Result<i64, Box<dyn std::error::Error>> {
    let content = fs::read_to_string(&path)?;
    let json: Value = serde_json::from_str(&content)?;
    Ok(json["count"].as_i64().unwrap_or(0))
}

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let dir = "./data";
    let sem = Arc::new(Semaphore::new(4)); // 限制4个并发任务
    let mut tasks = vec![];
    
    for entry in fs::read_dir(dir)? {
        let path = entry?.path();
        if path.extension().map_or(false, |ext| ext == "json") {
            let path_str = path.to_string_lossy().to_string();
            let sem_clone = sem.clone();
            tasks.push(task::spawn(async move {
                let _permit = sem_clone.acquire().await.unwrap();
                process_file(path_str, sem_clone).await
            }));
        }
    }
    
    let mut total = 0;
    for task in tasks {
        total += task.await??;
    }
    println!("Total count: {}", total);
    Ok(())
}

async fn process_file(path: String, _sem: Arc<Semaphore>) -> Result<i64, Box<dyn std::error::Error>> {
    let content = tokio::fs::read_to_string(&path).await?;
    let json: Value = serde_json::from_str(&content)?;
    Ok(json["count"].as_i64().unwrap_or(0))
}

用AI优化Rust命令行工具的并发处理

开发一个Rust命令行工具，批量分析目录中的JSON文件（约500个，单文件5MB），提取特定字段并汇总统计。目标是用AI快速生成并发处理逻辑，利用Tokio实现异步IO，确保高性能和低内存占用，减少手动写异步代码的复杂性。

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Rust命令行工具开发实战：利用Tokio异步处理500个JSON文件，提取count字段统计。通过AI工具Cursor快速生成并发处理代码，使用Semaphore控制资源，性能提升9倍，内存占用降低85%。分享Rust异步编程经验与AI辅助开发技巧。

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