Stephania  Von

Stephania Von

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This Week in Cloud: Next OnAir week 6

Here to bring you the latest news in the Cloud is Jen Person.
Time stamps:

0:00 - Cloud Next OnAir Week 6
0:16 - Data Management and Databases
0:43 - Spotlight on High Availability
1:12 - Jen’s session pick
1:34 - Data Insights demo
2:00 - Links

This Week in Cloud is a series where we serve you the lowest latency news
Tune in every week for a new episode and let us know what you think of the latest announcements in the comments below!

#cloud

What is GEEK

Buddha Community

This Week in Cloud: Next OnAir week 6
Adaline  Kulas

Adaline Kulas

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Multi-cloud Spending: 8 Tips To Lower Cost

A multi-cloud approach is nothing but leveraging two or more cloud platforms for meeting the various business requirements of an enterprise. The multi-cloud IT environment incorporates different clouds from multiple vendors and negates the dependence on a single public cloud service provider. Thus enterprises can choose specific services from multiple public clouds and reap the benefits of each.

Given its affordability and agility, most enterprises opt for a multi-cloud approach in cloud computing now. A 2018 survey on the public cloud services market points out that 81% of the respondents use services from two or more providers. Subsequently, the cloud computing services market has reported incredible growth in recent times. The worldwide public cloud services market is all set to reach $500 billion in the next four years, according to IDC.

By choosing multi-cloud solutions strategically, enterprises can optimize the benefits of cloud computing and aim for some key competitive advantages. They can avoid the lengthy and cumbersome processes involved in buying, installing and testing high-priced systems. The IaaS and PaaS solutions have become a windfall for the enterprise’s budget as it does not incur huge up-front capital expenditure.

However, cost optimization is still a challenge while facilitating a multi-cloud environment and a large number of enterprises end up overpaying with or without realizing it. The below-mentioned tips would help you ensure the money is spent wisely on cloud computing services.

  • Deactivate underused or unattached resources

Most organizations tend to get wrong with simple things which turn out to be the root cause for needless spending and resource wastage. The first step to cost optimization in your cloud strategy is to identify underutilized resources that you have been paying for.

Enterprises often continue to pay for resources that have been purchased earlier but are no longer useful. Identifying such unused and unattached resources and deactivating it on a regular basis brings you one step closer to cost optimization. If needed, you can deploy automated cloud management tools that are largely helpful in providing the analytics needed to optimize the cloud spending and cut costs on an ongoing basis.

  • Figure out idle instances

Another key cost optimization strategy is to identify the idle computing instances and consolidate them into fewer instances. An idle computing instance may require a CPU utilization level of 1-5%, but you may be billed by the service provider for 100% for the same instance.

Every enterprise will have such non-production instances that constitute unnecessary storage space and lead to overpaying. Re-evaluating your resource allocations regularly and removing unnecessary storage may help you save money significantly. Resource allocation is not only a matter of CPU and memory but also it is linked to the storage, network, and various other factors.

  • Deploy monitoring mechanisms

The key to efficient cost reduction in cloud computing technology lies in proactive monitoring. A comprehensive view of the cloud usage helps enterprises to monitor and minimize unnecessary spending. You can make use of various mechanisms for monitoring computing demand.

For instance, you can use a heatmap to understand the highs and lows in computing visually. This heat map indicates the start and stop times which in turn lead to reduced costs. You can also deploy automated tools that help organizations to schedule instances to start and stop. By following a heatmap, you can understand whether it is safe to shut down servers on holidays or weekends.

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Adaline  Kulas

Adaline Kulas

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What are the benefits of cloud migration? Reasons you should migrate

The moving of applications, databases and other business elements from the local server to the cloud server called cloud migration. This article will deal with migration techniques, requirement and the benefits of cloud migration.

In simple terms, moving from local to the public cloud server is called cloud migration. Gartner says 17.5% revenue growth as promised in cloud migration and also has a forecast for 2022 as shown in the following image.

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Next OnAir Cloud AI Week session guide

Welcome to week 8 of Google Cloud Next ‘20: OnAir, where the focus is Cloud AI! This week our goal is to show you how to generate value with AI on our AI Platform. We’ve got a lineup of great content that covers everything from announcements and deep dives to customer stories and demos.

As a developer myself, I’m excited to hear about all the new alpha and beta programs to join and test out new products and APIs in my own projects. Here are some of the talks I’m excited to have on my session list:

  • Responsible AI: from Theory to Practice: “With great power comes great responsibility” is great advice that never fades. This session explains Google’s AI Principles, and how we work to make sure those principles are guiding us at every stage: from product development and user research to testing and documentation.
  • How AI Has Helped Enterprises Adapt Quickly to Moments of Change: 2020 has been a challenge for everyone, but seeing how our world has adapted and persisted is something that inspires me. That’s why I’m interested to hear more about how businesses have leveraged CloudAI to help them pivot, as well as how that might reshape our “new normal” moving forward.
  • Interpreting ML Models with Explainable AI: Want to know the magic behind your models? Explainable AI will shine a light on the features that contributed to your model’s predictions. This one is full of demos touching the AI Platform and AutoML Tables.

#google cloud platform #next #ai & machine learning #cloud #cloud computing

Everything you need to know about week 1 of Google Cloud Next ‘20: OnAir

Google Cloud Next ’20: OnAir kicked off this week, and we couldn’t be more excited. From inspiring words from Google and Alphabet CEO, Sundar Pichai, to a deep dive into the future of cloud with Thomas Kurian, to dozens of industry-specific breakout sessions, this week set the tone for what’s to come during our nine-week series, with plenty of resources to get started.

Spotlight on customers

We’re continually inspired by the ways Google Cloud customers are growing and transforming in the cloud. Here are just a few of the Google Cloud customer stories we’ve recently shared.

We also heard directly from our innovative customers and partners during our industry keynotes, including MLB, Lowe’s, Capital One, Activision Blizzard King, New York State Department of Labor, Mayo Clinic Platform and Groupe Renault who each shared stories about how Google Cloud is helping them adapt to the current environment.

Key announcements from the week

Thomas Kurian, CEO of Google Cloud, kicked off Next OnAir with an overview of Google Cloud’s strategy and how we’re helping businesses grow and transform digitally. Read Thomas’ blog post and watch the keynote.

Data is a critical component of decision making across organizations, but is often scattered across multiple public clouds, resulting in a fragmented user experience, multiple copies of data across different environments, siloed IT and varying levels of access and controls needed. This week we announced BigQuery Omni, a flexible, multi-cloud analytics solution that allows you to cost-effectively access and securely analyze data across Google Cloud, AWS, and Azure (coming soon), without leaving the familiar BigQuery user interface. BigQuery Omni is powered by Anthos, and is an extension of our continued innovation and commitment to multi-cloud. BigQuery Omni is currently in private alpha. Learn more in our blog post, or read our recent Forbes BrandVoice piece on the future of multi-cloud.

At Google, we believe the future of cloud computing will increasingly shift to private, encrypted services that give users confidence that they are always in control over the confidentiality of their data. To complement our encryption in-transit and at-rest, Google Cloud will now offer the ability to encrypt data in use—while it’s being processed. This is called Confidential Computing and our first product in this space, Confidential VMs is now in beta. Learn more in our blog post.

As US government agencies, and the enterprises that serve them, adopt cloud technologies, security and compliance requirements around data locality and personnel access are key considerations. Many cloud providers have built separate environments to run government workloads, requiring users to operate two distinct application and operation supply chains. To provide a better way, this week we announced Assured Workloads for Government (private beta) to help you serve government workloads without the compromises of traditional “government clouds.” Learn more in our blog post or read our recent Forbes BrandVoice article.

The need for flexible work has increased the volume of demands on everyone’s time, and many of us want the tools we already use to be even more helpful. That’s why we introduced a better home for work** in G Suite** that integrates core tools like video, chat, email, files, and tasks. This makes them better together, so you can stay on top of things from anywhere. Learn more in our blog post, or check out G Suite Vice President and General Manager Javier Soltero’s keynote, available on demand starting next Tuesday, July 21.

Thomas’s keynote also included recaps of key announcements made in the past month including Filestore High Scale (beta), Cloud VMware Engine(GA), Active Assist**, **Data QnA(alpha), and our expansion of Bare Metal Solution in five more regions.

Our partners play a critical role in supporting the needs of our customers. At our Partners Summit this week, we announced updates to our Partner Advantage program which helps partners differentiate themselves through certification, expertise, and specialization. We also announced the Google Cloud ISV/SaaS Center of Excellence (CoE), a new resource to help independent software vendor (ISVs) transform their applications with open, cloud-agnostic architectures, improve user experience through AI/ML and voice, and deliver intelligent insights from their applications by providing rich analytics to business users.

#google cloud platform #inside google cloud #customers #next #cloud

渚  直樹

渚 直樹

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ループを使用して、Rustのデータを反復処理します

このモジュールでは、Rustでハッシュマップ複合データ型を操作する方法について説明します。ハッシュマップのようなコレクション内のデータを反復処理するループ式を実装する方法を学びます。演習として、要求された注文をループし、条件をテストし、さまざまなタイプのデータを処理することによって車を作成するRustプログラムを作成します。

さび遊び場

錆遊び場は錆コンパイラにブラウザインタフェースです。言語をローカルにインストールする前、またはコンパイラが利用できない場合は、Playgroundを使用してRustコードの記述を試すことができます。このコース全体を通して、サンプルコードと演習へのPlaygroundリンクを提供します。現時点でRustツールチェーンを使用できない場合でも、コードを操作できます。

Rust Playgroundで実行されるすべてのコードは、ローカルの開発環境でコンパイルして実行することもできます。コンピューターからRustコンパイラーと対話することを躊躇しないでください。Rust Playgroundの詳細については、What isRust?をご覧ください。モジュール。

学習目標

このモジュールでは、次のことを行います。

  • Rustのハッシュマップデータ型、およびキーと値にアクセスする方法を確認してください
  • ループ式を使用してRustプログラムのデータを反復処理する方法を探る
  • Rustプログラムを作成、コンパイル、実行して、ループを使用してハッシュマップデータを反復処理します

Rustのもう1つの一般的なコレクションの種類は、ハッシュマップです。このHashMap<K, V>型は、各キーKをその値にマッピングすることによってデータを格納しますV。ベクトル内のデータは整数インデックスを使用してアクセスされますが、ハッシュマップ内のデータはキーを使用してアクセスされます。

ハッシュマップタイプは、オブジェクト、ハッシュテーブル、辞書などのデータ項目の多くのプログラミング言語で使用されます。

ベクトルのように、ハッシュマップは拡張可能です。データはヒープに格納され、ハッシュマップアイテムへのアクセスは実行時にチェックされます。

ハッシュマップを定義する

次の例では、書評を追跡するためのハッシュマップを定義しています。ハッシュマップキーは本の名前であり、値は読者のレビューです。

use std::collections::HashMap;
let mut reviews: HashMap<String, String> = HashMap::new();

reviews.insert(String::from("Ancient Roman History"), String::from("Very accurate."));
reviews.insert(String::from("Cooking with Rhubarb"), String::from("Sweet recipes."));
reviews.insert(String::from("Programming in Rust"), String::from("Great examples."));

このコードをさらに詳しく調べてみましょう。最初の行に、新しいタイプの構文が表示されます。

use std::collections::HashMap;

このuseコマンドは、Rust標準ライブラリの一部HashMapからの定義をcollectionsプログラムのスコープに取り込みます。この構文は、他のプログラミング言語がインポートと呼ぶものと似ています。

HashMap::newメソッドを使用して空のハッシュマップを作成します。reviews必要に応じてキーと値を追加または削除できるように、変数を可変として宣言します。この例では、ハッシュマップのキーと値の両方がStringタイプを使用しています。

let mut reviews: HashMap<String, String> = HashMap::new();

キーと値のペアを追加します

このinsert(<key>, <value>)メソッドを使用して、ハッシュマップに要素を追加します。コードでは、構文は<hash_map_name>.insert()次のとおりです。

reviews.insert(String::from("Ancient Roman History"), String::from("Very accurate."));

キー値を取得する

ハッシュマップにデータを追加した後、get(<key>)メソッドを使用してキーの特定の値を取得できます。

// Look for a specific review
let book: &str = "Programming in Rust";
println!("\nReview for \'{}\': {:?}", book, reviews.get(book));

出力は次のとおりです。

Review for 'Programming in Rust': Some("Great examples.")

ノート

出力には、書評が単なる「すばらしい例」ではなく「Some( "すばらしい例。")」として表示されていることに注意してください。getメソッドはOption<&Value>型を返すため、Rustはメソッド呼び出しの結果を「Some()」表記でラップします。

キーと値のペアを削除します

この.remove()メソッドを使用して、ハッシュマップからエントリを削除できます。get無効なハッシュマップキーに対してメソッドを使用すると、getメソッドは「なし」を返します。

// Remove book review
let obsolete: &str = "Ancient Roman History";
println!("\n'{}\' removed.", obsolete);
reviews.remove(obsolete);

// Confirm book review removed
println!("\nReview for \'{}\': {:?}", obsolete, reviews.get(obsolete));

出力は次のとおりです。

'Ancient Roman History' removed.
Review for 'Ancient Roman History': None

このコードを試して、このRustPlaygroundでハッシュマップを操作できます。

演習:ハッシュマップを使用して注文を追跡する
この演習では、ハッシュマップを使用するように自動車工場のプログラムを変更します。

ハッシュマップキーと値のペアを使用して、車の注文に関する詳細を追跡し、出力を表示します。繰り返しになりますが、あなたの課題は、サンプルコードを完成させてコンパイルして実行することです。

この演習のサンプルコードで作業するには、次の2つのオプションがあります。

  • コードをコピーして、ローカル開発環境で編集します。
  • 準備されたRustPlaygroundでコードを開きます。

ノート

サンプルコードで、todo!マクロを探します。このマクロは、完了するか更新する必要があるコードを示します。

現在のプログラムをロードする

最初のステップは、既存のプログラムコードを取得することです。

  1. 編集のために既存のプログラムコードを開きます。コードは、データ型宣言、および定義のため含みcar_qualitycar_factoryおよびmain機能を。

次のコードをコピーしてローカル開発環境で編集する
か、この準備されたRustPlaygroundでコードを開きます。

#[derive(PartialEq, Debug)]
struct Car { color: String, motor: Transmission, roof: bool, age: (Age, u32) }

#[derive(PartialEq, Debug)]
enum Transmission { Manual, SemiAuto, Automatic }

#[derive(PartialEq, Debug)]
enum Age { New, Used }

// Get the car quality by testing the value of the input argument
// - miles (u32)
// Return tuple with car age ("New" or "Used") and mileage
fn car_quality (miles: u32) -> (Age, u32) {

    // Check if car has accumulated miles
    // Return tuple early for Used car
    if miles > 0 {
        return (Age::Used, miles);
    }

    // Return tuple for New car, no need for "return" keyword or semicolon
    (Age::New, miles)
}

// Build "Car" using input arguments
fn car_factory(order: i32, miles: u32) -> Car {
    let colors = ["Blue", "Green", "Red", "Silver"];

    // Prevent panic: Check color index for colors array, reset as needed
    // Valid color = 1, 2, 3, or 4
    // If color > 4, reduce color to valid index
    let mut color = order as usize;
    if color > 4 {        
        // color = 5 --> index 1, 6 --> 2, 7 --> 3, 8 --> 4
        color = color - 4;
    }

    // Add variety to orders for motor type and roof type
    let mut motor = Transmission::Manual;
    let mut roof = true;
    if order % 3 == 0 {          // 3, 6, 9
        motor = Transmission::Automatic;
    } else if order % 2 == 0 {   // 2, 4, 8, 10
        motor = Transmission::SemiAuto;
        roof = false;
    }                            // 1, 5, 7, 11

    // Return requested "Car"
    Car {
        color: String::from(colors[(color-1) as usize]),
        motor: motor,
        roof: roof,
        age: car_quality(miles)
    }
}

fn main() {
    // Initialize counter variable
    let mut order = 1;
    // Declare a car as mutable "Car" struct
    let mut car: Car;

    // Order 6 cars, increment "order" for each request
    // Car order #1: Used, Hard top
    car = car_factory(order, 1000);
    println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);

    // Car order #2: Used, Convertible
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 2000);
    println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);    

    // Car order #3: New, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 0);
    println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);

    // Car order #4: New, Convertible
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 0);
    println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);

    // Car order #5: Used, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 3000);
    println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);

    // Car order #6: Used, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 4000);
    println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);
}

2. プログラムをビルドします。次のセクションに進む前に、コードがコンパイルされて実行されることを確認してください。

次の出力が表示されます。

1: Used, Hard top = true, Manual, Blue, 1000 miles
2: Used, Hard top = false, SemiAuto, Green, 2000 miles
3: New, Hard top = true, Automatic, Red, 0 miles
4: New, Hard top = false, SemiAuto, Silver, 0 miles
5: Used, Hard top = true, Manual, Blue, 3000 miles
6: Used, Hard top = true, Automatic, Green, 4000 miles

注文の詳細を追跡するためのハッシュマップを追加する

現在のプログラムは、各車の注文を処理し、各注文が完了した後に要約を印刷します。car_factory関数を呼び出すたびにCar、注文の詳細を含む構造体が返され、注文が実行されます。結果はcar変数に格納されます。

お気づきかもしれませんが、このプログラムにはいくつかの重要な機能がありません。すべての注文を追跡しているわけではありません。car変数は、現在の注文の詳細のみを保持しています。関数carの結果で変数が更新されるたびcar_factoryに、前の順序の詳細が上書きされます。

ファイリングシステムのようにすべての注文を追跡するために、プログラムを更新する必要があります。この目的のために、<K、V>ペアでハッシュマップを定義します。ハッシュマップキーは、車の注文番号に対応します。ハッシュマップ値は、Car構造体で定義されているそれぞれの注文の詳細になります。

  1. ハッシュマップを定義するには、main関数の先頭、最初の中括弧の直後に次のコードを追加します{
// Initialize a hash map for the car orders
    // - Key: Car order number, i32
    // - Value: Car order details, Car struct
    use std::collections::HashMap;
    let mut orders: HashMap<i32, Car> = HashMap;

2. ordersハッシュマップを作成するステートメントの構文の問題を修正します。

ヒント

ハッシュマップを最初から作成しているので、おそらくこのnew()メソッドを使用することをお勧めします。

3. プログラムをビルドします。次のセクションに進む前に、コードがコンパイルされていることを確認してください。コンパイラからの警告メッセージは無視してかまいません。

ハッシュマップに値を追加する

次のステップは、履行された各自動車注文をハッシュマップに追加することです。

このmain関数では、car_factory車の注文ごとに関数を呼び出します。注文が履行された後、println!マクロを呼び出して、car変数に格納されている注文の詳細を表示します。

// Car order #1: Used, Hard top
    car = car_factory(order, 1000);
    println!("{}: {}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);

    ...

    // Car order #6: Used, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 4000);
    println!("{}: {}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);

新しいハッシュマップで機能するように、これらのコードステートメントを修正します。

  • car_factory関数の呼び出しは保持します。返された各Car構造体は、ハッシュマップの<K、V>ペアの一部として格納されます。
  • println!マクロの呼び出しを更新して、ハッシュマップに保存されている注文の詳細を表示します。
  1. main関数で、関数の呼び出しcar_factoryとそれに伴うprintln!マクロの呼び出しを見つけます。
// Car order #1: Used, Hard top
    car = car_factory(order, 1000);
    println!("{}: {}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);

    ...

    // Car order #6: Used, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 4000);
    println!("{}: {}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);

2. すべての自動車注文のステートメントの完全なセットを次の改訂されたコードに置き換えます。

// Car order #1: Used, Hard top
    car = car_factory(order, 1000);
    orders(order, car);
    println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

    // Car order #2: Used, Convertible
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 2000);
    orders(order, car);
    println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

    // Car order #3: New, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 0);
    orders(order, car);
    println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

    // Car order #4: New, Convertible
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 0);
    orders(order, car);
    println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

    // Car order #5: Used, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 3000);
    orders(order, car);
    println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

    // Car order #6: Used, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 4000);
    orders(order, car);
    println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

3. 今すぐプログラムをビルドしようとすると、コンパイルエラーが表示されます。<K、V>ペアをordersハッシュマップに追加するステートメントに構文上の問題があります。問題がありますか?先に進んで、ハッシュマップに順序を追加する各ステートメントの問題を修正してください。

ヒント

ordersハッシュマップに直接値を割り当てることはできません。挿入を行うにはメソッドを使用する必要があります。

プログラムを実行する

プログラムが正常にビルドされると、次の出力が表示されます。

Car order 1: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("Used", 1000) })
Car order 2: Some(Car { color: "Green", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 2000) })
Car order 3: Some(Car { color: "Red", motor: Automatic, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 4: Some(Car { color: "Silver", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("New", 0) })
Car order 5: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("Used", 3000) })
Car order 6: Some(Car { color: "Green", motor: Automatic, roof: true, age: ("Used", 4000) })

改訂されたコードの出力が異なることに注意してください。println!マクロディスプレイの内容Car各値を示すことによって、構造体と対応するフィールド名。

次の演習では、ループ式を使用してコードの冗長性を減らします。

for、while、およびloop式を使用します


多くの場合、プログラムには、その場で繰り返す必要のあるコードのブロックがあります。ループ式を使用して、繰り返しの実行方法をプログラムに指示できます。電話帳のすべてのエントリを印刷するには、ループ式を使用して、最初のエントリから最後のエントリまで印刷する方法をプログラムに指示できます。

Rustは、プログラムにコードのブロックを繰り返させるための3つのループ式を提供します。

  • loop:手動停止が発生しない限り、繰り返します。
  • while:条件が真のままで繰り返します。
  • for:コレクション内のすべての値に対して繰り返します。

この単元では、これらの各ループ式を見ていきます。

ループし続けるだけ

loop式は、無限ループを作成します。このキーワードを使用すると、式の本文でアクションを継続的に繰り返すことができます。ループを停止させるための直接アクションを実行するまで、アクションが繰り返されます。

次の例では、「We loopforever!」というテキストを出力します。そしてそれはそれ自体で止まりません。println!アクションは繰り返し続けます。

loop {
    println!("We loop forever!");
}

loop式を使用する場合、ループを停止する唯一の方法は、プログラマーとして直接介入する場合です。特定のコードを追加してループを停止したり、Ctrl + Cなどのキーボード命令を入力してプログラムの実行を停止したりできます。

loop式を停止する最も一般的な方法は、breakキーワードを使用してブレークポイントを設定することです。

loop {
    // Keep printing, printing, printing...
    println!("We loop forever!");
    // On the other hand, maybe we should stop!
    break;                            
}

プログラムがbreakキーワードを検出すると、loop式の本体でアクションの実行を停止し、次のコードステートメントに進みます。

breakキーワードは、特別な機能を明らかにするloop表現を。breakキーワードを使用すると、式本体でのアクションの繰り返しを停止することも、ブレークポイントで値を返すこともできます。

次の例はbreakloop式でキーワードを使用して値も返す方法を示しています。

let mut counter = 1;
// stop_loop is set when loop stops
let stop_loop = loop {
    counter *= 2;
    if counter > 100 {
        // Stop loop, return counter value
        break counter;
    }
};
// Loop should break when counter = 128
println!("Break the loop at counter = {}.", stop_loop);

出力は次のとおりです。

Break the loop at counter = 128.

私たちのloop表現の本体は、これらの連続したアクションを実行します。

  1. stop_loop変数を宣言します。
  2. 変数値をloop式の結果にバインドするようにプログラムに指示します。
  3. ループを開始します。loop式の本体でアクションを実行します:
    ループ本体
    1. counter値を現在の値の2倍にインクリメントします。
    2. counter値を確認してください。
    3. もしcounter値が100以上です。

ループから抜け出し、counter値を返します。

4. もしcounter値が100以上ではありません。

ループ本体でアクションを繰り返します。

5. stop_loop値を式のcounter結果である値に設定しますloop

loop式本体は、複数のブレークポイントを持つことができます。式に複数のブレークポイントがある場合、すべてのブレークポイントは同じタイプの値を返す必要があります。すべての値は、整数型、文字列型、ブール型などである必要があります。ブレークポイントが明示的に値を返さない場合、プログラムは式の結果を空のタプルとして解釈します()

しばらくループする

whileループは、条件式を使用しています。条件式が真である限り、ループが繰り返されます。このキーワードを使用すると、条件式がfalseになるまで、式本体のアクションを実行できます。

whileループは、ブール条件式を評価することから始まります。条件式がと評価されるtrueと、本体のアクションが実行されます。アクションが完了すると、制御は条件式に戻ります。条件式がと評価されるfalseと、while式は停止します。

次の例では、「しばらくループします...」というテキストを出力します。ループを繰り返すたびに、「カウントが5未満である」という条件がテストされます。条件が真のままである間、式本体のアクションが実行されます。条件が真でなくなった後、whileループは停止し、プログラムは次のコードステートメントに進みます。

while counter < 5 {
    println!("We loop a while...");
    counter = counter + 1;
}

これらの値のループ

forループは、項目のコレクションを処理するためにイテレータを使用しています。ループは、コレクション内の各アイテムの式本体のアクションを繰り返します。このタイプのループの繰り返しは、反復と呼ばれます。すべての反復が完了すると、ループは停止します。

Rustでは、配列、ベクトル、ハッシュマップなど、任意のコレクションタイプを反復処理できます。Rustはイテレータを使用して、コレクション内の各アイテムを最初から最後まで移動します

forループはイテレータとして一時変数を使用しています。変数はループ式の開始時に暗黙的に宣言され、現在の値は反復ごとに設定されます。

次のコードでは、コレクションはbig_birds配列であり、イテレーターの名前はbirdです。

let big_birds = ["ostrich", "peacock", "stork"];
for bird in big_birds

iter()メソッドを使用して、コレクション内のアイテムにアクセスします。for式は結果にイテレータの現在の値をバインドするiter()方法。式本体では、イテレータ値を操作できます。

let big_birds = ["ostrich", "peacock", "stork"];
for bird in big_birds.iter() {
    println!("The {} is a big bird.", bird);
}

出力は次のとおりです。

The ostrich is a big bird.
The peacock is a big bird.
The stork is a big bird.

イテレータを作成するもう1つの簡単な方法は、範囲表記を使用することですa..b。イテレータはa値から始まりb、1ステップずつ続きますが、値を使用しませんb

for number in 0..5 {
    println!("{}", number * 2);
}

このコードは、0、1、2、3、および4の数値をnumber繰り返し処理します。ループの繰り返しごとに、値を変数にバインドします。

出力は次のとおりです。

0
2
4
6
8

このコードを実行して、このRustPlaygroundでループを探索できます。

演習:ループを使用してデータを反復処理する


この演習では、自動車工場のプログラムを変更して、ループを使用して自動車の注文を反復処理します。

main関数を更新して、注文の完全なセットを処理するためのループ式を追加します。ループ構造は、コードの冗長性を減らすのに役立ちます。コードを簡素化することで、注文量を簡単に増やすことができます。

このcar_factory関数では、範囲外の値での実行時のパニックを回避するために、別のループを追加します。

課題は、サンプルコードを完成させて、コンパイルして実行することです。

この演習のサンプルコードで作業するには、次の2つのオプションがあります。

  • コードをコピーして、ローカル開発環境で編集します。
  • 準備されたRustPlaygroundでコードを開きます。

ノート

サンプルコードで、todo!マクロを探します。このマクロは、完了するか更新する必要があるコードを示します。

プログラムをロードする

前回の演習でプログラムコードを閉じた場合は、この準備されたRustPlaygroundでコードを再度開くことができます。

必ずプログラムを再構築し、コンパイラエラーなしで実行されることを確認してください。

ループ式でアクションを繰り返す

より多くの注文をサポートするには、プログラムを更新する必要があります。現在のコード構造では、冗長ステートメントを使用して6つの注文をサポートしています。冗長性は扱いにくく、維持するのが困難です。

ループ式を使用してアクションを繰り返し、各注文を作成することで、構造を単純化できます。簡略化されたコードを使用すると、多数の注文をすばやく作成できます。

  1. ではmain機能、削除次の文を。このコードブロックは、order変数を定義および設定し、自動車の注文のcar_factory関数とprintln!マクロを呼び出し、各注文をordersハッシュマップに挿入します。
// Order 6 cars
    // - Increment "order" after each request
    // - Add each order <K, V> pair to "orders" hash map
    // - Call println! to show order details from the hash map

    // Initialize order variable
    let mut order = 1;

    // Car order #1: Used, Hard top
    car = car_factory(order, 1000);
    orders.insert(order, car);
    println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

    ...

    // Car order #6: Used, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 4000);
    orders.insert(order, car);
    println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

2. 削除されたステートメントを次のコードブロックに置き換えます。

// Start with zero miles
    let mut miles = 0;

    todo!("Add a loop expression to fulfill orders for 6 cars, initialize `order` variable to 1") {

        // Call car_factory to fulfill order
        // Add order <K, V> pair to "orders" hash map
        // Call println! to show order details from the hash map        
        car = car_factory(order, miles);
        orders.insert(order, car);
        println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

        // Reset miles for order variety
        if miles == 2100 {
            miles = 0;
        } else {
            miles = miles + 700;
        }
    }

3. アクションを繰り返すループ式を追加して、6台の車の注文を作成します。order1に初期化された変数が必要です。

4. プログラムをビルドします。コードがエラーなしでコンパイルされることを確認してください。

次の例のような出力が表示されます。

Car order 1: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 2: Some(Car { color: "Green", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 700) })
Car order 3: Some(Car { color: "Red", motor: Automatic, roof: true, age: ("Used", 1400) })
Car order 4: Some(Car { color: "Silver", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 2100) })
Car order 5: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 6: Some(Car { color: "Green", motor: Automatic, roof: true, age: ("Used", 700) })

車の注文を11に増やす

 プログラムは現在、ループを使用して6台の車の注文を処理しています。6台以上注文するとどうなりますか?

  1. main関数のループ式を更新して、11台の車を注文します。
    todo!("Update the loop expression to create 11 cars");

2. プログラムを再構築します。実行時に、プログラムはパニックになります!

Compiling playground v0.0.1 (/playground)
    Finished dev [unoptimized + debuginfo] target(s) in 1.26s
    Running `target/debug/playground`
thread 'main' panicked at 'index out of bounds: the len is 4 but the index is 4', src/main.rs:34:29

この問題を解決する方法を見てみましょう。

ループ式で実行時のパニックを防ぐ

このcar_factory関数では、if / else式を使用colorして、colors配列のインデックスの値を確認します。

// Prevent panic: Check color index for colors array, reset as needed
    // Valid color = 1, 2, 3, or 4
    // If color > 4, reduce color to valid index
    let mut color = order as usize;
    if color > 4 {        
        // color = 5 --> index 1, 6 --> 2, 7 --> 3, 8 --> 4
        color = color - 4;
    }

colors配列には4つの要素を持ち、かつ有効なcolor場合は、インデックスの範囲は0〜3の条件式をチェックしているcolor私たちはをチェックしません(インデックスが4よりも大きい場合color、その後の関数で4に等しいインデックスへのときに我々のインデックスを車の色を割り当てる配列では、インデックス値から1を減算しますcolor - 1color値4はcolors[3]、配列と同様に処理されます。)

現在のif / else式は、8台以下の車を注文するときの実行時のパニックを防ぐためにうまく機能します。しかし、11台の車を注文すると、プログラムは9番目の注文でパニックになります。より堅牢になるように式を調整する必要があります。この改善を行うために、別のループ式を使用します。

  1. ではcar_factory機能、ループ式であれば/他の条件文を交換してください。colorインデックス値が4より大きい場合に実行時のパニックを防ぐために、次の擬似コードステートメントを修正してください。
// Prevent panic: Check color index, reset as needed
    // If color = 1, 2, 3, or 4 - no change needed
    // If color > 4, reduce to color to a valid index
    let mut color = order as usize;
    todo!("Replace `if/else` condition with a loop to prevent run-time panic for color > 4");

ヒント

この場合、if / else条件からループ式への変更は実際には非常に簡単です。

2. プログラムをビルドします。コードがエラーなしでコンパイルされることを確認してください。

次の出力が表示されます。

Car order 1: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 2: Some(Car { color: "Green", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 700) })
Car order 3: Some(Car { color: "Red", motor: Automatic, roof: true, age: ("Used", 1400) })
Car order 4: Some(Car { color: "Silver", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 2100) })
Car order 5: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 6: Some(Car { color: "Green", motor: Automatic, roof: true, age: ("Used", 700) })
Car order 7: Some(Car { color: "Red", motor: Manual, roof: true, age: ("Used", 1400) })
Car order 8: Some(Car { color: "Silver", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 2100) })
Car order 9: Some(Car { color: "Blue", motor: Automatic, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 10: Some(Car { color: "Green", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 700) })
Car order 11: Some(Car { color: "Red", motor: Manual, roof: true, age: ("Used", 1400) })

概要

このモジュールでは、Rustで使用できるさまざまなループ式を調べ、ハッシュマップの操作方法を発見しました。データは、キーと値のペアとしてハッシュマップに保存されます。ハッシュマップは拡張可能です。

loop手動でプロセスを停止するまでの式は、アクションを繰り返します。while式をループして、条件が真である限りアクションを繰り返すことができます。このfor式は、データ収集を反復処理するために使用されます。

この演習では、自動車プログラムを拡張して、繰り返されるアクションをループし、すべての注文を処理しました。注文を追跡するためにハッシュマップを実装しました。

このラーニングパスの次のモジュールでは、Rustコードでエラーと障害がどのように処理されるかについて詳しく説明します。

 リンク: https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/rust-loop-expressions/

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