不，C++仍然不支持

虽然这个标题假定了答案(毕竟，糟糕的说唱意味着这个判决是不值得的)，但我认为C++让实现安全性、内存安全或线程安全变得非常困难的名声仍然是当之无愧的，尽管多年来它已经变得好了很多。我的意思是：该程序的c++-17版本比使用c++0x要好几年，而且它让细心的程序员可以编写出很好的程序。

这篇帖子以一个简单的多文件字数统计为例：统计当前目录及其所有子目录中所有"；.txt&34；文件中的所有字数，其中的字数被定义为以不区分大小写的方式与regexp&34；([a-z]{2，})"；匹配的字数。

首先，我将浏览该博客文章中的示例，并找出一些剩余的错误。然后，我们将在Rust中构建一个(IMO)更好的版本，它更快、更安全、更简洁。让我们从处理文件并将计数添加到哈希表的正文开始：

当从安全角度检查此代码时，有几件事立即浮现在脑海中。首先，它使用文件系统：：RECURSIVE_DIRECTORY_Iterator命令来标识当前目录中的文件，在处理它们之前测试它们的类型和名称。然后，它使用std：：ifstream打开文件。

从我用词的方式来看，您可能已经猜到这是TTCTTOU的错误--检查时间到使用时间(Time-to-Check-to-Time-of-Use)。该程序验证该条目是否为常规文件，但稍后将其打开，并假定检查结果有效。我们应该问问自己：

如果文件在目录列表和打开之间被删除，会发生什么情况？

如果文件已替换为管道或其他非常规文件，会发生什么情况？

对于第二种情况，很明显，程序将尝试打开它并对其进行操作；因此，从程序员的意图来看，这是一个错误。在这种情况下，它是一个巨大的错误吗？完全没有，但类似的漏洞已经导致了严重的安全问题。对于第一种情况，我不确定-我打赌其他许多C++程序员也不确定。答案是std：：ifstream是安全的，它的行为方式就像访问了EOF一样，但我并不确定这一点，直到我在谷歌上搜索了很多次，并编写了一个测试程序来验证它。偶然的正确总比错误好，但是我们应该在我们的程序中争取更多的东西。最后，它的编写方式对未来的多线程不是很有帮助。这不是练习的重点，但我认为这是值得考虑的，因为许多现代数据处理程序都采用了从单线程到多线程的进化道路。这样的构造会招致线程错误：

(1)它将安全大小范围的计算与该范围的使用分开；(2)它无缘无故地破坏性地修改WORD_ARRAY，只是为了方便打印前10项。而且在C++中为事物添加多线程仍然有些痛苦。(2)它将安全大小范围的计算与该范围的使用分开；(2)它无缘无故地破坏性地修改word_array，只是为了便于打印前10项。以下是我更喜欢将Rust作为系统语言的一些原因。它并不是特别短-Python或shell版本的所有这些都可以用几行代码来表示！但是它稍微短了一点，而且它更清楚哪里被偷工减料或者正确处理了错误：好的，这39行代码，但不包括Cargo.toml文件，它是另外4行非样板文件(这四个依赖项相当类似于C++版本中的#include行，所以应该被计算在内)。(这四个依赖项相当类似于C++版本中的#include行，所以应该被计算在内)，但不包括Cargo.toml文件，它是另一个非样板文件(这四个依赖项非常类似于C++版本中的#include行，所以应该计算在内)。

稍微短了一点。但我喜欢Rust版本的一点是，关于错误处理的猜测少了很多。文件打开失败了吗？我们知道它被跳过了，因为如果打开的结果不好，filter_map会丢弃该文件。“我们知道globwald或构造正则表达式中的错误都会得到处理，因为？如果函数返回错误，将导致函数返回错误。功能越强。Take(N)惯用语比C++版本中的等效代码更容易出错，因为我们知道，如果条目少于N项，它就会提前返回。

虽然现代C++允许细心的程序员编写好的程序，但它仍然允许粗心的程序员以产生错误的方式做事。铁锈就没有那么多了：它会缠着你，让你更仔细地盖住角落里的箱子。

生锈并不能神奇地使避免TTCTTOU问题变得更容易-使用std：：fs：：Metadata(Path)编写代码与在C++版本中一样简单。但是它确实增强了我的信心，即如果该错误存在，代码就会处理文件不存在的问题。但它仍然会以沉着的方式打开一个特殊的文件或目录。它也很容易转换成多线程程序：只需将FOR x在……中。循环到for_each中，并使用raon crate.par_bridge()使for_each中的函数并行执行。

当然，这无法编译，因为我们忘记了对重新插入计数的哈希表使用任何锁定：

错误[E0596]：无法将`wordcounts`借用为可变变量，因为它是`Fn`闭包中的捕获变量。

因此，我们要么将其切换到并行哈希表，要么使用互斥来保护它。我将采取简单的方法，在使用表之前将其锁定，并进行足够的优化，使其比单线程版本更快。在本例中，我将每行解析为小写单词，并将其存储在向量中，然后锁定哈希表，然后批量插入该行的单词：

不错--大约有十行代码被修改，形成了一个基本的并行代码版本。

C++版本有一些优点反映了Rust标准库的不成熟。它能够很容易地使用Partial_Sort来减少按计数排序的工作量；我必须找到lazysorcrate，它不是标准库的一部分，它做同样的事情。

两者都很快，但有趣的是(在我的经验之外)，单线程的Rust版本更快：使用热缓存，C++版本(用-O3编译)在我的MacBook Pro上计算6个文件需要0.94秒，其中5个很小，其中一个是2MB的样本文件，文本非常重复。而Rust版本(用--Release编译)大约需要0.2秒。有了很多更大的文件，并行版本可以用四核处理器在0.307秒内数出4个2MB的示例文件-这不是很线性的缩放，但对于几分钟的调整来说还不错。而单线程C++版本则需要大约3.55秒的时间。

尽管Rust版本的长度较短，但可能比C++版本花了我更长的时间来编写。我不得不花更多的时间弄清楚返回了哪些函数，以便处理它们可能的返回类型，并且不得不花更多的时间搜索文件系统元数据等内容，这可能是因为我是这门语言的新手。但是，使其正确并使其并行所需的时间较少，尽管我在这门语言方面经验较少。在我做的很多事情中，我都会做这样的权衡。