你好，我是陈天。
上堂课我们用最原始的方式构建了一个 RawBuilder 派生宏，本质就是从 TokenStream 中抽取需要的数据，然后生成包含目标代码的字符串，最后再把字符串转换成 TokenStream。
说到解析 TokenStream 是个苦力活，那么必然会有人做更好的工具。 syn/quote 这两个库就是Rust宏生态下处理 TokenStream 的解析以及代码生成很好用的库。
今天我们就尝试用这个 syn / quote工具，来构建一个同样的 Builder 派生宏，你可以对比一下两次的具体的实现，感受 syn / quote 构建过程宏的方便之处。
先看syn。syn 是一个对 TokenStream 解析的库，它提供了丰富的数据结构，对语法树中遇到的各种 Rust 语法都有支持。
比如一个 Struct 结构，在 TokenStream 中，看到的就是一系列 TokenTree，而通过 syn 解析后，struct 的各种属性以及它的各个字段，都有明确的类型。这样，我们可以很方便地通过模式匹配来选择合适的类型进行对应的处理。
syn 还提供了对 derive macro 的特殊支持——DeriveInput 类型：
pub struct DeriveInput {
pub attrs: Vec<Attribute>,
pub vis: Visibility,
pub ident: Ident,
pub generics: Generics,
pub data: Data,
}
通过 DeriveInput 类型，我们可以很方便地解析派生宏。比如这样：
#[proc_macro_derive(Builder)]
pub fn derive_builder(input: TokenStream) -> TokenStream {
// Parse the input tokens into a syntax tree
let input = parse_macro_input!(input as DeriveInput);
...
}
只需要使用 parse_macro_input!(input as DeriveInput)，我们就不必和 TokenStream 打交道，而是使用解析出来的 DeriveInput。上一讲我们从 TokenStream 里拿出来 struct 的名字，都费了一番功夫，这里直接访问 DeriveInput 的 ident 域就达到同样的目的，是不是非常人性化。
你也许会问：为啥这个 parse_macro_input 有如此魔力？我也可以使用它做类似的解析么？
要回答这个问题，我们直接看代码找答案（来源）：
macro_rules! parse_macro_input {
($tokenstream:ident as $ty:ty) => {
match $crate::parse_macro_input::parse::<$ty>($tokenstream) {
$crate::__private::Ok(data) => data,
$crate::__private::Err(err) => {
return $crate::__private::TokenStream::from(err.to_compile_error());
}
}
};
($tokenstream:ident with $parser:path) => {
match $crate::parse::Parser::parse($parser, $tokenstream) {
$crate::__private::Ok(data) => data,
$crate::__private::Err(err) => {
return $crate::__private::TokenStream::from(err.to_compile_error());
}
}
};
($tokenstream:ident) => {
$crate::parse_macro_input!($tokenstream as _)
};
}
结合上一讲的内容，相信你不难理解，如果我们调用 parse_macro_input!(input as DeriveInput)，实际上它执行了 $crate::parse_macro_input::parse::<DeriveInput>(input)。
那么，这个 parse 函数究竟从何而来？继续看代码（来源）：
pub fn parse<T: ParseMacroInput>(token_stream: TokenStream) -> Result<T> {
T::parse.parse(token_stream)
}
pub trait ParseMacroInput: Sized {
fn parse(input: ParseStream) -> Result<Self>;
}
impl<T: Parse> ParseMacroInput for T {
fn parse(input: ParseStream) -> Result<Self> {
<T as Parse>::parse(input)
}
}
从这段代码我们得知，任何实现了 ParseMacroInput trait 的类型 T，都支持 parse() 函数。进一步的，任何 T，只要实现了 Parse trait，就自动实现了 ParseMacroInput trait。
而这个 Parse trait，就是一切魔法背后的源泉：
pub trait Parse: Sized {
fn parse(input: ParseStream<'_>) -> Result<Self>;
}
syn 下面几乎所有的数据结构都实现了 Parse trait，包括 DeriveInput。所以，如果我们想自己构建一个数据结构，可以通过 parse_macro_input! 宏从 TokenStream 里读取内容，并写入这个数据结构，最好的方式是为我们的数据结构实现 Parse trait。
关于 Parse trait 的使用，今天就不深入下去了，如果你感兴趣，可以看看 DeriveInput 对 Parse 的实现（代码）。你也可以进一步看我们前几讲使用过的 sqlx 下的 query! 宏内部对 Parse trait 的实现。
在宏编程的世界里，quote 是一个特殊的原语，它把代码转换成可以操作的数据（代码即数据）。看到这里，你是不是想到了Lisp，是的，quote 这个概念来源于 Lisp，在 Lisp 里，(+ 1 2) 是代码，而 ‘(+ 1 2) 是这个代码 quote 出来的数据。
我们上一讲在生成 TokenStream 的时候，使用的是最原始的把包含代码的字符串转换成 TokenStream 的方法。这种方法虽然可以通过使用模板很好地工作，但在构建代码的过程中，我们操作的数据结构已经失去了语义。
有没有办法让我们就像撰写正常的 Rust 代码一样，保留所有的语义，然后把它们转换成 TokenStream？
有的，可以使用 quote crate。它提供了一个 quote! 宏，会替换代码中所有的 #(...)，生成 TokenStream。比如要写一个 hello() 方法，可以这样：
quote! {
fn hello() {
println!("Hello world!");
}
}
这比使用字符串模板生成代码的方式更直观，功能更强大，而且保留代码的所有语义。
quote! 做替换的方式和 macro_rules! 非常类似，也支持重复匹配，一会在具体写代码的时候可以看到。
好，现在我们对 sync/quote 有了一个粗浅的认识，接下来就照例通过撰写代码更好地熟悉它们的功能。
怎么做，经过昨天的学习，相信你现在也比较熟悉了，大致就是先从 TokenStream 抽取需要的数据，再通过模板，把抽取出来的数据转换成目标代码（TokenStream）。
由于 syn/quote 生成的 TokenStream 是 proc-macro2 的类型，所以我们还需要使用这个库，简单说明一下proc-macro2，它是对 proc-macro 的简单封装，使用起来更方便，而且可以让过程宏可以单元测试。
我们在上一讲中创建的项目中添加更多的依赖：
[dependencies]
anyhow = "1"
askama = "0.11" # 处理 jinjia 模板，模板需要放在和 src 平行的 templates 目录下
proc-macro2 = "1" # proc-macro 的封装
quote = "1" # 用于生成代码的 TokenStream
syn = { version = "1", features = ["extra-traits"] } # 用于解析 TokenStream，使用 extra-traits 可以用于 Debug
注意 syn crate 默认所有数据结构都不带一些基本的 trait，比如 Debug，所以如果你想打印数据结构的话，需要使用 extra-traits feature。
在 lib.rs 中，先添加新的 Builder 派生宏：
use syn::{parse_macro_input, DeriveInput};
#[proc_macro_derive(Builder)]
pub fn derive_builder(input: TokenStream) -> TokenStream {
let input = parse_macro_input!(input as DeriveInput);
println!("{:#?}", input);
TokenStream::default()
}
通过 parse_macro_input!，我们得到了一个 DeriveInput 结构的数据。这里可以打印一下，看看会输出什么。
所以在 examples/command.rs 中，先为 Command 引入 Builder 宏：
use macros::{Builder, RawBuilder};
#[allow(dead_code)]
#[derive(Debug, RawBuilder, Builder)]
pub struct Command {
executable: String,
args: Vec<String>,
env: Vec<String>,
current_dir: Option<String>,
}
然后运行 cargo run --example command，就可以看到非常详尽的 DeriveInput 的输出：
和上一讲一样，我们需要定义一个数据结构，来获取构建 TokenStream 用到的信息。
所以对比着上一讲，可以定义如下数据结构：
struct Fd {
name: Ident,
ty: Type,
optional: bool,
}
pub struct BuilderContext {
name: Ident,
fields: Vec<Fd>,
}
接下来要做的，就是把 DeriveInput 转换成我们需要的 BuilderContext。
所以来写两个 From
/// 把一个 Field 转换成 Fd
impl From<Field> for Fd {
fn from(f: Field) -> Self {
let (optional, ty) = get_option_inner(f.ty);
Self {
// 此时，我们拿到的是 NamedFields，所以 ident 必然存在
name: f.ident.unwrap(),
optional,
ty,
}
}
}
/// 把 DeriveInput 转换成 BuilderContext
impl From<DeriveInput> for BuilderContext {
fn from(input: DeriveInput) -> Self {
let name = input.ident;
let fields = if let Data::Struct(DataStruct {
fields: Fields::Named(FieldsNamed { named, .. }),
..
}) = input.data
{
named
} else {
panic!("Unsupported data type");
};
let fds = fields.into_iter().map(Fd::from).collect();
Self { name, fields: fds }
}
}
// 如果是 T = Option<Inner>，返回 (true, Inner)；否则返回 (false, T)
fn get_option_inner(ty: Type) -> (bool, Type) {
todo!()
}
是不是简单的有点难以想象？
注意在从 input 中获取 fields 时，我们用了一个嵌套很深的模式匹配：
if let Data::Struct(DataStruct {
fields: Fields::Named(FieldsNamed { named, .. }),
..
}) = input.data
{
named
}
如果没有强大的模式匹配的支持，获取 FieldsNamed 会是非常冗长的代码。你可以仔细琢磨这两个 From
在处理 Option
准备好 BuilderContext，就可以生成代码了。来写一个 render() 方法：
impl BuilderContext {
pub fn render(&self) -> TokenStream {
let name = &self.name;
// 生成 XXXBuilder 的 ident
let builder_name = Ident::new(&format!("{}Builder", name), name.span());
let optionized_fields = self.gen_optionized_fields();
let methods = self.gen_methods();
let assigns = self.gen_assigns();
quote! {
/// Builder 结构
#[derive(Debug, Default)]
struct #builder_name {
#(#optionized_fields,)*
}
/// Builder 结构每个字段赋值的方法，以及 build() 方法
impl #builder_name {
#(#methods)*
pub fn build(mut self) -> Result<#name, &'static str> {
Ok(#name {
#(#assigns,)*
})
}
}
/// 为使用 Builder 的原结构提供 builder() 方法，生成 Builder 结构
impl #name {
fn builder() -> #builder_name {
Default::default()
}
}
}
}
// 为 XXXBuilder 生成 Option<T> 字段
// 比如：executable: String -> executable: Option<String>
fn gen_optionized_fields(&self) -> Vec<TokenStream> {
todo!();
}
// 为 XXXBuilder 生成处理函数
// 比如：methods: fn executable(mut self, v: impl Into<String>) -> Self { self.executable = Some(v); self }
fn gen_methods(&self) -> Vec<TokenStream> {
todo!();
}
// 为 XXXBuilder 生成相应的赋值语句，把 XXXBuilder 每个字段赋值给 XXX 的字段
// 比如：#field_name: self.#field_name.take().ok_or(" xxx need to be set!")
fn gen_assigns(&self) -> Vec<TokenStream> {
todo!();
}
}
可以看到，quote! 包裹的代码，和上一讲在 template 中写的代码非常类似，只不过循环的地方使用了 quote! 内部的重复语法 #(...)*。
到目前为止，虽然我们的代码还不能运行，但完整的从 TokenStream 到 TokenStream 转换的骨架已经完成，剩下的只是实现细节而已，你可以试着自己实现。
好，我们创建 src/builder.rs 文件（记得在 src/lib.rs 里引入），然后写入代码：
use proc_macro2::{Ident, TokenStream};
use quote::quote;
use syn::{
Data, DataStruct, DeriveInput, Field, Fields, FieldsNamed, GenericArgument, Path, Type,
TypePath,
};
/// 我们需要的描述一个字段的所有信息
struct Fd {
name: Ident,
ty: Type,
optional: bool,
}
/// 我们需要的描述一个 struct 的所有信息
pub struct BuilderContext {
name: Ident,
fields: Vec<Fd>,
}
/// 把一个 Field 转换成 Fd
impl From<Field> for Fd {
fn from(f: Field) -> Self {
let (optional, ty) = get_option_inner(&f.ty);
Self {
// 此时，我们拿到的是 NamedFields，所以 ident 必然存在
name: f.ident.unwrap(),
optional,
ty: ty.to_owned(),
}
}
}
/// 把 DeriveInput 转换成 BuilderContext
impl From<DeriveInput> for BuilderContext {
fn from(input: DeriveInput) -> Self {
let name = input.ident;
let fields = if let Data::Struct(DataStruct {
fields: Fields::Named(FieldsNamed { named, .. }),
..
}) = input.data
{
named
} else {
panic!("Unsupported data type");
};
let fds = fields.into_iter().map(Fd::from).collect();
Self { name, fields: fds }
}
}
impl BuilderContext {
pub fn render(&self) -> TokenStream {
let name = &self.name;
// 生成 XXXBuilder 的 ident
let builder_name = Ident::new(&format!("{}Builder", name), name.span());
let optionized_fields = self.gen_optionized_fields();
let methods = self.gen_methods();
let assigns = self.gen_assigns();
quote! {
/// Builder 结构
#[derive(Debug, Default)]
struct #builder_name {
#(#optionized_fields,)*
}
/// Builder 结构每个字段赋值的方法，以及 build() 方法
impl #builder_name {
#(#methods)*
pub fn build(mut self) -> Result<#name, &'static str> {
Ok(#name {
#(#assigns,)*
})
}
}
/// 为使用 Builder 的原结构提供 builder() 方法，生成 Builder 结构
impl #name {
fn builder() -> #builder_name {
Default::default()
}
}
}
}
// 为 XXXBuilder 生成 Option<T> 字段
// 比如：executable: String -> executable: Option<String>
fn gen_optionized_fields(&self) -> Vec<TokenStream> {
self.fields
.iter()
.map(|Fd { name, ty, .. }| quote! { #name: std::option::Option<#ty> })
.collect()
}
// 为 XXXBuilder 生成处理函数
// 比如：methods: fn executable(mut self, v: impl Into<String>) -> Self { self.executable = Some(v); self }
fn gen_methods(&self) -> Vec<TokenStream> {
self.fields
.iter()
.map(|Fd { name, ty, .. }| {
quote! {
pub fn #name(mut self, v: impl Into<#ty>) -> Self {
self.#name = Some(v.into());
self
}
}
})
.collect()
}
// 为 XXXBuilder 生成相应的赋值语句，把 XXXBuilder 每个字段赋值给 XXX 的字段
// 比如：#field_name: self.#field_name.take().ok_or(" xxx need to be set!")
fn gen_assigns(&self) -> Vec<TokenStream> {
self.fields
.iter()
.map(|Fd { name, optional, .. }| {
if *optional {
return quote! {
#name: self.#name.take()
};
}
quote! {
#name: self.#name.take().ok_or(concat!(stringify!(#name), " needs to be set!"))?
}
})
.collect()
}
}
// 如果是 T = Option<Inner>，返回 (true, Inner)；否则返回 (false, T)
fn get_option_inner(ty: &Type) -> (bool, &Type) {
// 首先模式匹配出 segments
if let Type::Path(TypePath {
path: Path { segments, .. },
..
}) = ty
{
if let Some(v) = segments.iter().next() {
if v.ident == "Option" {
// 如果 PathSegment 第一个是 Option，那么它内部应该是 AngleBracketed，比如 <T>
// 获取其第一个值，如果是 GenericArgument::Type，则返回
let t = match &v.arguments {
syn::PathArguments::AngleBracketed(a) => match a.args.iter().next() {
Some(GenericArgument::Type(t)) => t,
_ => panic!("Not sure what to do with other GenericArgument"),
},
_ => panic!("Not sure what to do with other PathArguments"),
};
return (true, t);
}
}
}
return (false, ty);
}
这段代码仔细阅读的话并不难理解，可能 get_option_inner() 拗口一些。你需要对着 DeriveInput 的 Debug 信息对应的部分比对着看，去推敲如何做模式匹配。比如：
ty: Path(
TypePath {
qself: None,
path: Path {
leading_colon: None,
segments: [
PathSegment {
ident: Ident {
ident: "Option",
span: #0 bytes(201..207),
},
arguments: AngleBracketed(
AngleBracketedGenericArguments {
colon2_token: None,
lt_token: Lt,
args: [
Type(
Path(
TypePath {
qself: None,
path: Path {
leading_colon: None,
segments: [
PathSegment {
ident: Ident {
ident: "String",
span: #0 bytes(208..214),
},
arguments: None,
},
],
},
},
),
),
],
gt_token: Gt,
},
),
},
],
},
},
),
这本身并不难，难的是心细以及足够的耐心。如果你对某个数据结构拿不准该怎么匹配，可以在 syn 的文档中查找这个数据结构，了解它的定义。
好，如果你理解了这个代码，我们就可以更新 src/lib.rs 里定义的 derive_builder 了：
#[proc_macro_derive(Builder)]
pub fn derive_builder(input: TokenStream) -> TokenStream {
let input = parse_macro_input!(input as DeriveInput);
builder::BuilderContext::from(input).render().into()
}
可以直接从 DeriveInput 中生成一个 BuilderContext，然后 render()。注意 quote 得到的是 proc_macro2::TokenStream，所以需要调用一下 into() 转换成 proc_macro::TokenStream。
在 examples/command.rs 中，更新 Command 的 derive 宏：
use macros::Builder;
#[allow(dead_code)]
#[derive(Debug, Builder)]
pub struct Command {
...
}
运行之，你可以得到正确的结果。
很多时候，我们的派生宏可能还需要一些额外的 attributes 来提供更多信息，更好地指导代码的生成。比如 serde，你可以在数据结构中加入 #[serde(xxx)] attributes，控制 serde 序列化/反序列化的行为。
现在我们的 Builder 宏支持基本的功能，但用着还不那么特别方便，比如对于类型是 Vec
在 proc-macro-workshop 里 Builder 宏的第 7 个练习中，就有这样一个需求：
#[derive(Builder)]
pub struct Command {
executable: String,
#[builder(each = "arg")]
args: Vec<String>,
#[builder(each = "env")]
env: Vec<String>,
current_dir: Option<String>,
}
fn main() {
let command = Command::builder()
.executable("cargo".to_owned())
.arg("build".to_owned())
.arg("--release".to_owned())
.build()
.unwrap();
assert_eq!(command.executable, "cargo");
assert_eq!(command.args, vec!["build", "--release"]);
}
这里，如果字段定义了 builder attributes，并且提供了 each 参数，那么用户不断调用 arg 来依次添加参数。这样使用起来，直观多了。
分析一下这个需求。想要支持这样的功能，首先要能够解析 attributes，然后要能够根据 each attribute 的内容生成对应的代码，比如这样：
pub fn arg(mut self, v: String) -> Self {
let mut data = self.args.take().unwrap_or_default();
data.push(v);
self.args = Some(data);
self
}
syn 提供的 DeriveInput 并没有对 attributes 额外处理，所有的 attributes 被包裹在一个 TokenTree::Group 中。
我们可以用上一讲提到的方法，手工处理 TokenTree/TokenStream，不过这样太麻烦，社区里已经有一个非常棒的库叫 darling，光是名字就听上去惹人喜爱，用起来更是让人爱不释手。我们就使用这个库，来为 Builder 宏添加对 attributes 的支持。
为了避免对之前的 Builder 宏的破坏，我们把 src/builder.rs 拷贝一份出来改名 src/builder_with_attr.rs，然后在 src/lib.rs 中引用它。
在 src/lib.rs 中，我们再创建一个 BuilderWithAttrs 的派生宏：
#[proc_macro_derive(BuilderWithAttr, attributes(builder))]
pub fn derive_builder_with_attr(input: TokenStream) -> TokenStream {
let input = parse_macro_input!(input as DeriveInput);
builder_with_attr::BuilderContext::from(input)
.render()
.into()
}
和之前不同的是，这里多了一个 attributes(builder) 属性，这是告诉编译器，请允许代码中出现的 #[builder(...)]，它是我这个宏认识并要处理的。
再创建一个 examples/command_with_attr.rs，把 workshop 中的代码粘进去并适当修改：
use macros::BuilderWithAttr;
#[allow(dead_code)]
#[derive(Debug, BuilderWithAttr)]
pub struct Command {
executable: String,
#[builder(each = "arg")]
args: Vec<String>,
#[builder(each = "env", default="vec![]")]
env: Vec<String>,
current_dir: Option<String>,
}
fn main() {
let command = Command::builder()
.executable("cargo".to_owned())
.arg("build".to_owned())
.arg("--release".to_owned())
.build()
.unwrap();
assert_eq!(command.executable, "cargo");
assert_eq!(command.args, vec!["build", "--release"]);
println!("{:?}", command);
}
这里，我们不仅希望支持 each 属性，还支持 default —— 如果用户没有为这个域提供数据，就使用 default 对应的代码来初始化。
这个代码目前会报错，因为并未为 CommandBuilder 添加 arg 方法。接下来我们就要实现这个功能。
在 Cargo.toml 中，加入对 darling 的引用：
[dependencies]
darling = "0.13"
然后，在 src/builder_with_attr.rs 中，添加用于捕获 attributes 的数据结构：
use darling::FromField;
#[derive(Debug, Default, FromField)]
#[darling(default, attributes(builder))]
struct Opts {
each: Option<String>,
default: Option<String>,
}
因为我们捕获的是 field 级别的 attributes，所以这个数据结构需要实现 FromField trait（通过 FromTrait 派生宏），并且告诉 darling 要从哪个 attributes 中捕获（这里是从 builder 中捕获）。
不过先需要修改一下 Fd，让它包括 Opts，并且在 From
/// 我们需要的描述一个字段的所有信息
struct Fd {
name: Ident,
ty: Type,
optional: bool,
opts: Opts,
}
/// 把一个 Field 转换成 Fd
impl From<Field> for Fd {
fn from(f: Field) -> Self {
let (optional, ty) = get_option_inner(&f.ty);
// 从 Field 中读取 attributes 生成 Opts，如果没有使用缺省值
let opts = Opts::from_field(&f).unwrap_or_default();
Self {
opts,
// 此时，我们拿到的是 NamedFields，所以 ident 必然存在
name: f.ident.unwrap(),
optional,
ty: ty.to_owned(),
}
}
}
好，现在 Fd 就包含 Opts 的信息了，我们可以利用这个信息来生成 methods 和 assigns。
接下来先看 gen_methods 怎么修改。如果 Fd 定义了 each attribute，且它是个 Vec 的话，我们就生成不一样的代码，否则的话，像之前那样生成代码。来看实现：
// 为 XXXBuilder 生成处理函数
// 比如：methods: fn executable(mut self, v: impl Into<String>) -> Self { self.executable = Some(v); self }
fn gen_methods(&self) -> Vec<TokenStream> {
self.fields
.iter()
.map(|f| {
let name = &f.name;
let ty = &f.ty;
// 如果不是 Option 类型，且定义了 each attribute
if !f.optional && f.opts.each.is_some() {
let each = Ident::new(f.opts.each.as_deref().unwrap(), name.span());
let (is_vec, ty) = get_vec_inner(ty);
if is_vec {
return quote! {
pub fn #each(mut self, v: impl Into<#ty>) -> Self {
let mut data = self.#name.take().unwrap_or_default();
data.push(v.into());
self.#name = Some(data);
self
}
};
}
}
quote! {
pub fn #name(mut self, v: impl Into<#ty>) -> Self {
self.#name = Some(v.into());
self
}
}
})
.collect()
}
这里，我们重构了一下 get_option_inner() 的代码，因为 get_vec_inner() 和它有相同的逻辑：
// 如果是 T = Option<Inner>，返回 (true, Inner)；否则返回 (false, T)
fn get_option_inner(ty: &Type) -> (bool, &Type) {
get_type_inner(ty, "Option")
}
// 如果是 T = Vec<Inner>，返回 (true, Inner)；否则返回 (false, T)
fn get_vec_inner(ty: &Type) -> (bool, &Type) {
get_type_inner(ty, "Vec")
}
fn get_type_inner<'a>(ty: &'a Type, name: &str) -> (bool, &'a Type) {
// 首先模式匹配出 segments
if let Type::Path(TypePath {
path: Path { segments, .. },
..
}) = ty
{
if let Some(v) = segments.iter().next() {
if v.ident == name {
// 如果 PathSegment 第一个是 Option/Vec 等类型，那么它内部应该是 AngleBracketed，比如 <T>
// 获取其第一个值，如果是 GenericArgument::Type，则返回
let t = match &v.arguments {
syn::PathArguments::AngleBracketed(a) => match a.args.iter().next() {
Some(GenericArgument::Type(t)) => t,
_ => panic!("Not sure what to do with other GenericArgument"),
},
_ => panic!("Not sure what to do with other PathArguments"),
};
return (true, t);
}
}
}
return (false, ty);
}
最后，我们为 gen_assigns() 提供对 default attribute 的支持：
fn gen_assigns(&self) -> Vec<TokenStream> {
self.fields
.iter()
.map(|Fd { name, optional, opts, .. }| {
if *optional {
return quote! {
#name: self.#name.take()
};
}
// 如果定义了 default，那么把 default 里的字符串转换成 TokenStream
// 使用 unwrap_or_else 在没有值的时候，使用缺省的结果
if let Some(default) = opts.default.as_ref() {
let ast: TokenStream = default.parse().unwrap();
return quote! {
#name: self.#name.take().unwrap_or_else(|| #ast)
};
}
quote! {
#name: self.#name.take().ok_or(concat!(stringify!(#name), " needs to be set!"))?
}
})
.collect()
}
如果你完成了这些改动，运行 cargo run --example command_with_attr 就会得到正确的结果。完整的代码，可以去 GitHub repo 上获取。
这一讲我们使用 syn/quote 重写了 Builder 派生宏的功能。可以看到，使用 syn/quote 后，宏的开发变得简单很多，最后我们还用 darling 进一步提供了对 attributes 的支持。
虽然这两讲我们只做了派生宏和一个非常简单的函数宏，但是，如果你学会了最复杂的派生宏，那开发函数宏和属性宏也不在话下。另外，darling 对 attributes 的支持，同样也可以应用在属性宏中。
今天重写Builder中核心做的就是，我们定义了两个自己的 From<T> trait，把 DeriveInput 转换成了自己的数据结构，然后围绕着我们自己的数据结构，构建更多的功能来生成代码。所以，宏编程不过是一系列数据结构的转换而已，并不神秘，它就跟我们平日里写的代码一样，只不过它操作和输出的数据结构都是语法树。
使用宏来生成代码虽然听上去很牛，写起来也很有成就感，但是切不可滥用。凡事都有两面，强大和灵活多变的对立面就是危险和难以捉摸。
因为虽然撰写宏并不困难，宏会为别人理解你的代码，使用你的代码带来额外的负担。由于宏会生成代码，大量使用宏会让你的代码在不知不觉中膨胀，也会导致二进制很大。另外，正如我们在使用中发现的那样，目前 IDE 对宏的支持还不够好，这也是大量使用宏的一个问题。我们看到像 nom 这样的工具，一开始大量使用宏，后来也都逐渐用函数取代。
所以在开发的时候，要非常谨慎地构建宏。多问自己：我非用宏不可么？可以使用别的设计来避免使用宏么？同样是 Web 框架，rocket 使用宏做路由，axum 完全不使用宏。
就像 unsafe 一样，我们要把宏编程作为撰写代码最后的手段。当一个功能可以用函数表达时，不要用宏。不要过分迷信于编译时的处理，不要把它当成提高性能的手段。如果你发现某个设计似乎不得不使用宏，你需要质疑一下，自己设计上的选择是否正确。
学完了这两课，如果你还觉得不过瘾，可以继续完成 proc-macro-workshop 里Builder 以外的其它例子。这些例子你耐心地把它们全做一遍，一定会有很大的收获。
学习愉快，如果你觉得有收获，也欢迎你分享给你身边的朋友，邀他一起讨论。