scaffold-wizard
Github工程入口:https://github.com/stuartZhang/scaffold-wizard#scaffold-wizard
这是一款加持了【图形用户界面】的npm - inquirer(名曰:问卷)。即,根据【问卷】配置文件,以人-机交互的形式,收集终端用户的【回答结果】。这里提到的【问卷配置】与【回答结果】都是*.json
格式的字符串(或文件)。
【问卷】既能够作为.exe
文件被双击运行,也支持作为.dll
文件被链接和调用-间接运行。
- 前者的输入与输出都是
.json
文件。 - 后者对外开放了两个
C ABI
以备调用。- 【问卷配置】以
json
字符串的形式从第一个形参questions
传入。 - 【回答结果】通过最后一个【回调函数】的第二个实参输入形参,以
json
字符串的形式异步地传出。 - 【问卷配置】以
json
字符串的形式从第一个形参questions
传入。 - 【回答结果】以
json
字符串的形式从函数返回值传出。 - 同步接口:
char* inquire(char* questions, char* bin_dir, char* log4rs_file)
nodejs
风格的异步接口:void inquireAsync(char* questions, char* bin_dir, char* log4rs_file, void (*callback)(char* error, char* answers))
- 【问卷配置】以
在函数调用期间,会有gnome
图形界面被弹出和提示用户输入问题答案。
制作这款工具的动机
我最近花了两个月的业余时间制作【问卷】这款工具的直接冲动来源于:将公司【前端-脚手架安装向导】从·命令行交互·升级为·图形界面互动·的构想。其路线图大约包括:
- 首先,让整个人-机交互过程更具有表现力;
- 其次,最好能将【安装向导】改造成为一个“原生
GUI
平台”,从而在未来添加更多辅助功能。 - 最终,成为公司技术工具链中重要的一环 --- 目标远大,征程漫长。
后来,我越做这款工具,越是觉得它的·通用性·还是比较高的。其使用场景不应仅只局限于【脚手架-安装过程】的现场配置收集。相反,任何含有【意见咨询】类功能的使用场景都可以考虑使用这款(或这类)工具。而,工具链的后续处理环节,再根据被收集的反馈结果,做定制化的“裁剪”。比如,“裁剪”脚手架内置的工程原型,使其更符合项目要求。
于是,我将这款工具从“脚手架-安装向导”更名为“问卷”。同时,它“下一步”再“下一步”的使用风格真心地相像于传统的windows
应用软件的【安装向导】。【情怀】--- 在我认知体系中的任何软件安装都应该是“下一步”再“下一步”...最后“完成”;并且,其步骤越多,越有仪式感。
另一方面,在【rust
桌面应用】方向投入更多业余精力也符合我个人对掌握rust
技术栈的成长规划。即,
- 从
rust wasm
入门。作为入门,这个“接入端”算是门槛比较低的了。 - 在
rust
桌面编程领域进阶。毕竟,wasm
是一个严重受限的技术平台,许多rust
高级语言特性,还有rust
生态一多半的crate
都没有用武之地。这严重地制约了我对rust
技术栈的想像力与领悟层次。而转向rust Iron
则很不明智。因为,- 就诸多后端解决方案而言,
rust
相对于go
并没有绝对优势,生存空间极为狭小。同时,rust
还得受着来自java
,ruby
,php
,python
的冲击。 - 愣头青地和既得利益【团体】正面抢生存空间不利于团队的团结,我的领导也不会对我满意的。
- 我掌握新技术的初衷是提高个人岗位竞争力,不是找挨虐的。
- 就诸多后端解决方案而言,
- 最后我的愿景是:在
IoT
嵌入式设备上“开花结果”。这对rust
技术栈本身来说真不是问题。它已经一次又一次地证明其实力。愿景的实现主要还是看我对rust
的掌握能够达到什么水平。
综上所述,实践rust
的务实路径:wasm
-> Native GUI App
-> IoT
嵌入式编程。使用rust
做一些GC
类语言想做,而做不好的事。
即便作为是一名懒惰的程序员,我也得掌握两个计算机语言
GC
类精通一门(一般说是“高级计算机语言”)- 非
GC
类掌握一门(通常认为是“系统计算机语言”)
前者中佼佼者䊨在:“铺得面广
无处不在”,解决“温饱”问题;后者中“剩者”的立足点是:“足够地快
内存安全”,解决“小康”问题。我要是能达到这个目标,那可真是:“中年危机远离我”。
技术
简单地讲,rust
写业务逻辑 gtk
组件库画界面。
依赖说明
- clap
- 解析命令行参数
input-file
,output-file
,log4rs-file
- 用法还算是高级,给
clap
写yaml
配置文件,而不是在代码里攒【解析树】。
- 解析命令行参数
- eval
- 在运行时,根据上下文,求值【问卷配置】中
when
表达式。“给表达式求值”的功能真像javascript
里的eval
函数,但没那么强大。我也绝不想在这个小工具里集成一个JavascriptCore
引擎。实在太重了 when
表达式的求值结果决定了一个【问题】是否出现在图形界面的交互流程内。
- 在运行时,根据上下文,求值【问卷配置】中
- log与log4rs
- 日志记录
- 大家对
log4**
家族里的其他成员一定很熟悉。比如,log4j
与log4js
。
- quick-xml
- 解析
SGML
格式的Glade
布局文件。将布局文件内,对外部资源(主要是图片)的相对引用地址都改成运行时计算得出的绝对路径。这样,无论你以何种方式启动.exe
文件,被引用的外部文件都能够被正确地找到。
- 解析
- serde_json
- 解析与输出
JSON
格式的【问卷配置】输入内容与【回答结果】输出内容。
- 解析与输出
- gdk-pixbuf, gio, glib, gtk
- 这些都是
Gnome
.gtk3
的rust binding
。其功能可类似于C
里的【头文件】。
- 这些都是
毕竟,【问卷】功能单一,所以用到的第三方依赖项不多。此外,
- 在类
Linux
操作系统上,需要Gnome
的GtK
版本>= 3.24
。 - 在
windows
操作系统上,绿色安装包需要自带gtk
动态链接库与资源文件的“家什儿”。
开发环境搭建
不熟悉rust gtk win32
技术栈的小伙伴儿请移步我的另一篇技术分享:为 Rust 原生 gui 编程,搭建 win32 开发环境。
rustup
工具链版本
鉴于之前使用rust wasm
完成【网络加密通讯】功能的踩坑经验,我这次显示地将package
绑定了适用的rustup
版本nightly-2021-03-25-x86_64-pc-windows-gnu
。若你的本地rustup
安装版本与之不匹配,请根据编译的报错信息,rustup install ***
正确的rustup toolchain
版本。就开发环境而言,对非windows
用户不友好了,实在对不住。
工程打开方式
请从VSCode ->
【文件】->
【打开工作区】->
选择文件.vscodemain.code-workspace
。然后,在【工作区】下有三个子工程
.
├─ rust-gui # 这是`rust gnome.gtk3`的原生图形界面开发子工程
├─ npmjs发布包 # 对应了 npm 包 https://www.npmjs.com/package/scaffold-wizard
└─ 简单功能演示 # node-ffi 封装的简单演示用例
构建
cargo build
或cargo build --release
输出两个关键结果
bin
的targetdebugscaffold-wizard.exe
--- 可执行文件lib
的targetdebugscaffold_wizard.dll
---C
动态链接库cdylib
。- 注意:不是默认的
rust
动态链接库dylib
。在编译期间,它幼稚地试图将所有被链接到DLL
文件都静态编译入一个结果DLL
文件内。这“理想主义”作法直接造成了单个DLL
导出public ABI
数量超出上限的编译错误。
- 注意:不是默认的
scaffold-wizard
是cargo new --bin
与cargo new --lib
的混合体。
cargo test
执行针对cdylib
的单元测试。还没有添加【集成测试】与【基准测试】。
cargo run
- 编译
rust
源码,和输出targetdebugscaffold-wizard.exe
- 在
msys2
包管理器的环境下,运行targetdebugscaffold-wizard.exe
。
node build.js
或node build.js --release
这里执行js
程序有点突兀。但,它是被用来攒“绿色安装包”的。安装包的目录结构如下
.
├─ bin # 若 windows 发行包,此目录需要包括 41 个 dll/exe 文件。若 Linux 发行包,仅 1 个 exe 文件。
| ├─ ...
│ ├─ scaffold-wizard.exe # 仅出现在 target/setup-bin 目录下
| ├─ ...
│ └─ scaffold_wizard.dll # 仅出现在 target/setup-lib 目录下
├─ lib # 仅 windows 发行包需要此目录
│ └─ gdk-pixbuf-2.0
├─ share # 仅 windows 发行包需要此目录
│ ├─ glib-2.0
│ └─ icons
├─ assets
│ ├─ prompt-manifest.json # 【问卷配置】样板文件
│ ├─ log4rs.json # 日志配置文件
│ └─ images # 自定义组件的图片
└─ logs # 运行时滚动日志输出目录。
如上所述,要攒这么复杂的目录结构,使用javascript
编写构建程序绝对是省时省力的明智选择。
npm i -g archiver
node build.js
上面的命令执行之后,其会在target
目录下,创建两个子文件夹和两个zip
文件
setup-bin
和scaffold-wizard.setup-bin.zip
--- 独立执行程序和其绿色安装包setup-lib
和scaffold-wizard.setup-lib.zip
--- 动态链接库和其绿色安装包
双击运行“绿色安装包”内的bin/scaffold-wizard.exe
。便可,在msys2
包管理器环境之外,运行应用程序。同理,“绿色安装包”内的scaffold_wizard.dll
也能够脱离msys2
地被链接调用。但要稍稍再复杂一些。
build.rs
每当执行cargo
指令时,这个构建程序也都会被执行。在target
目录下,它会创建若干指向msys2
的符号链接。所以,强调:环境变量MSYS2_HOME
需要被配置,编译才能被正常地执行。
- 环境变量
MSYS2_HOME
保存了msys2
的安装目录地址。
输入/输出说明
可执行文件的命令行参数
代码语言:javascript复制前端脚手架安装向导 1.0
张浩予 <stuartpage@qq.com>
以【问卷】的形式,收集开发者对前端工程原型的“裁剪”条件信息
USAGE:
scaffold-wizard.exe [OPTIONS]
FLAGS:
-h, --help Prints help information
-V, --version Prints version information
OPTIONS:
-i, --input-file <INPUT_FILE> 【问卷配置】 json 文件(包括:题面,选项,默认值)。
缺省此参数会弹出【文件选择对话框】要求你临时选择一个 json 文件。
-l, --log4rs-file <LOG_FILE> JSON 格式的 log4rs 配置文件。忽略此参数,程序会试从
(1).exe 文件所在的同级目录
(2)程序被执行的工作目录
寻找 ../assets/log4rs.json 文件。若两处都没有配置文件,
程序日志功将不会被开启。
-o, --output-file <OUTPUT_FILE> 【问卷】的答案清单 json 文件。默认输出文件是 answers.json。
并且,输出文件会被放置于与输入文件(--input-file)相同的目录里。
【问卷配置】json
文件
它全方位地抄袭了Inquirer 的 Question 部分。但是,【回调函数钩子】那块,我是实在抄袭不来,原因包括:
- 第一,我自己不会做定制而精简的“脚本程序”词法分析与执行器。
- 第二,集成
JavascriptCore
引擎又太重了。
所以,现在阶段,我暂停点开这个方向的“科技树”。
另一方面,作为对缺失【回调函数钩子】的补偿,我在如下几处添加了新配置属性:
给"type": "input"类型(即,文本输入框)添加了"subType": "port"子类。其专门收集【数字类型】,取值范围在1000 ~ 99999的端口号。样板配置如下:
代码语言:javascript复制{
"appPort": { // 这个问题唯一标识字符串。相当于主键 ID。
"when": "subprojects.app", // 条件表达式,当前问题是出现在交互流程中(true),还是被跳过(false)。
"type": "input", // 文本输入框
"subType": "port", // 端口数字输入框
"message": "请输入 移动端 webpack dev server 监听端口号", // 题面
"required": true, // 是否必填
"default": 9010 // 默认值
},
}
给"type": "list"
类型(即,单选题)的每一个单选项添加了when
(布尔)表达式。从而,根据上下文内容,动态地决定当前单选项是否被显示出来。样板配置如下:
{
"compUiLib": { // 这个问题唯一标识字符串。相当于主键 ID。
"when": "subprojects.component", // 条件表达式,当前问题是出现在交互流程中(true),还是被跳过(false)。
"type": "list", // 单选题
"message": "请选择 基于哪款【UI 组件库】做二次开发实现组件", // 题面 - 标题
"choices": [{ // 题面 - 单选项1
"name": "不使用UI组件库", // 【显示用】完整名
"short": "无", // 【显示用】简称名 - 暂时尚未使用
"value": "none" // 【程序引用】此选项的唯一标识字符串
}, { // 题面 - 单选项2
"when": "compWhichEnd == 'pcBrowser'", // 此选项是否出现的`when`表达式
"name": "Element UI", // 【显示用】完整名
"short": "Element", // 【显示用】简称名 - 暂时尚未使用
"value": "elementUI" // 【程序引用】此选项的唯一标识字符串
}, { // 题面 - 单选项3
"when": "compWhichEnd == 'mobileBrowser'", // 此选项是否出现的`when`表达式
"name": "Vant", // 【显示用】完整名
"short": "vant", // 【显示用】简称名 - 暂时尚未使用
"value": "vant" // 【程序引用】此选项的唯一标识字符串
}]
},
}
给"type": "checkbox"
类型(即,多选题)的每一个多选项添加了mutex: boolean
属性。"mutex": true
表示该选项具有排它性。若其被选中,则该选项只能被单选。样板配置如下:
{
"subprojects": { // 这个问题唯一标识字符串。相当于主键 ID。
"type": "checkbox", // 多选题
"message": "请选择 工程类型", // 题面 - 标题
"required": true, // 是否必填
"choices": [{ // 题面 - 多选项1
"name": "PC浏览器-管理界面", // 【显示用】完整名
"short": "中后台", // 【显示用】简称名 - 暂时尚未使用
"value": "admin", // 【程序引用】此选项的唯一标识字符串。比如,subprojects.admin
"checked": false // 初始选中状态
}, { // 题面 - 多选项2
"name": "本地 H5 插件", // 【显示用】完整名
"short": "移动插件", // 【显示用】简称名 - 暂时尚未使用
"value": "app", // 【程序引用】此选项的唯一标识字符串。比如,subprojects.app
"checked": false // 初始选中状态
}, { // 题面 - 多选项3
"name": "组件/模块/微前端应用", // 【显示用】完整名
"short": "组件/模块/微前端", // 【显示用】简称名 - 暂时尚未使用
"value": "component", // 【程序引用】此选项的唯一标识字符串。比如,subprojects.component
"checked": false, // 初始选中状态
"mutex": true // 是否为单选
}, { // 题面 - 多选项3
"name": "RUST 语言 WEB 字节码 NPM 模块", // 【显示用】完整名
"short": "RUST WASM NPM", // 【显示用】简称名 - 暂时尚未使用
"value": "wasm", // 【程序引用】此选项的唯一标识字符串。比如,subprojects.wasm
"checked": false, // 初始选中状态
"mutex": true // 是否为单选
}, { // 题面 - 多选项4
"name": "RUST 语言原生 GUI 应用", // 【显示用】完整名
"short": "RUST GTK3 APP", // 【显示用】简称名 - 暂时尚未使用
"value": "rust_gui", // 【程序引用】此选项的唯一标识字符串。比如,subprojects.rust_gui
"checked": false, // 初始选中状态
"mutex": true // 是否为单选
}]
},
}
【回答结果】json
文件
首先,它会被输出至和输入文件相同的文件夹内。
其次,它全方位地抄袭了Inquirer 的 Answers 部分。
最后,补充说明:
"type": "checkbox"
类型题面对应的答案类型是Map<String, boolean>
调用·动态链接库
- 直接贴
nodejs
代码 - 在程序注释里,解释每个参数与返回值的用途
- 基于
nde-ffi
的完整例子请见目录dll-invocation-examples
下的index.js
文件。
注意:
- 在链接与调用
DLL
时,请保持targetsetup-lib
文件夹内的目录结构。 - 在
windows
操作系统上,因为C:WindowsSystem32
目录下的zlib1.dll
与Gnome.GTK3
依赖的zlib1.dll
名字冲突了。所以,为了让【问卷】DLL
能够正常地运行,需要(无论是手动、还是程序自动)复制.boilerplatebinzlib1.dll
到node
安装目录的根目录(即,node.exe
所在的文件夹)。
同步接口调用
代码语言:javascript复制const fs = require('fs');
const ffi = require('ffi');
const ref = require('ref');
const path = require('path');
const util = require('util');
// 准备【问卷配置】`json`文件
const homeDir = path.resolve('target/setup-lib');
const questionsFile = path.join(homeDir, 'assets/prompt-manifest.json');
const readFile = util.promisify(fs.readFile);
readFile(questionsFile, {encoding: 'utf8'}).then(questions => {
// 加载 DLL
const dllFile = path.join(homeDir, 'bin/scaffold_wizard.dll');
const dllDir = path.dirname(dllFile);
const scaffoldWizard = ffi.Library(dllFile, {
inquire: ['string', ['string', 'string', 'string']],
});
// 调用 DLL
// inquire(...) 一共有三个输入参数
// (1) JSON 格式字符串,包括了【问卷配置】
// (2) 被加载 DLL 文件所在的目录。以此,来寻找 assetsimages 目录。
// (3) log4rs 的配置文件路径。传一个空指针,表示关闭日志功能。
// 输出返回值是 JSON 格式字符串,包括了【回答结果】
const answers = scaffoldWizard.inquire(questions, dllDir, ref.NULL_POINTER);
console.info('被收集的答案包括', answers);
});
异步接口调用
代码语言:javascript复制const fs = require('fs');
const ffi = require('ffi');
const ref = require('ref');
const path = require('path');
const util = require('util');
// 准备【问卷配置】`json`文件
const homeDir = path.resolve('target/setup-lib');
const questionsFile = path.join(homeDir, 'assets/prompt-manifest.json');
const readFile = util.promisify(fs.readFile);
readFile(questionsFile, {encoding: 'utf8'}).then(questions => {
// 加载 DLL
const dllFile = path.join(homeDir, 'bin/scaffold_wizard.dll');
const dllDir = path.dirname(dllFile);
const scaffoldWizard = ffi.Library(dllFile, {
inquireAsync: ['void', ['string', 'string', 'string', 'pointer']]
});
// 调用 DLL
// inquire(...) 一共有三个输入参数
// (1) JSON 格式字符串,包括了【问卷配置】
// (2) 被加载 DLL 文件所在的目录。以此,来寻找 assetsimages 目录。
// (3) log4rs 的配置文件路径。传一个空指针,表示关闭日志功能。
// 输出返回值是 JSON 格式字符串,包括了【回答结果】
scaffoldWizard.inquireAsync(questions, dllDir, ref.NULL_POINTER, ffi.Callback('void', ['string', 'string'],
finishedBuilder((err, answers) => {
if (err) {
console.error('失败原因', err);
} else {
console.info('被收集的答案包括', answers);
}
})
));
});
function finishedBuilder(callback){
let timerId;
const holding = () => { // 锁住 event loop,不立即结束程序。
timerId = setTimeout(holding, 1000 * 60 * 60);
};
holding();
return (err, answers) => {
clearTimeout(timerId); // 解锁
return callback(err, answers);
};
}
N-API
封装
即将到来。
- 正在阅读
N-API
相关文档(主要是Rust Binding
的内容)。应该不难。 - 但是,
N-API
也有不足,其对node 10
之前的版本不兼容。
Neon
封装
即将到来。
执行演示
运行这款工具分发包的最简单方式就是:
- 双击
targetsetup-binbinscaffold-wizard.exe
- 直接弹出【文件选择对话框】,默认打开
targetsetup-binassets
文件夹,要求你选择一个【问卷配置】json
文件。 - 选择
prompt-manifest.json
文件,点击【打开】按钮。
- 开始回答问题。
- 期间,不能退出。
- 完成所有问题之后,点击【完成】按钮。
- 程序退出。
- 【回答结果】
json
文件被输出到和输入文件相同的目录下,文件名为answers.json
。
我已经在
windows 10x64
与windows 7x64
亲自验证过了。
运行test case
rust test case
- 从
vscode
打开工程 vscode
菜单 -> 终端 -> 运行任务 ->test-sync
- 运行 test case
node
调用的test case
推荐node
版本是10
$ node npm-module/test.js
希望路过“大神”帮我看看
我这cargo build --release
编译出来的dll
与exe
都有点儿大(大约20MB
)。这似乎有些不正常。路过的【神仙哥哥】与【神仙妹妹】是否可以帮我看看,我这是代码或编译配置,哪里有问题呀?