video_probe/VIDEO_PROBE_RUST_QUICKSTART.md

video_probe (Rust) - 快速参考指南

📋 项目概述

目标: 将 Python 版本的 video_probe.py 重写为高性能 Rust 版本

核心功能: 使用 ffprobe 提取视频元数据并保存为 JSON

仓库: video_probe (独立的 Gitea 仓库)

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🚀 快速开始

1. 初始化项目

# 运行初始化脚本
chmod +x init_video_probe_rust.sh
./init_video_probe_rust.sh

2. 实现核心功能

参考 VIDEO_PROBE_RUST_DEVELOPMENT.md 文档，按以下顺序实现：

1. src/error.rs - 错误类型定义
2. src/metadata.rs - 数据结构定义
3. src/probe.rs - ffprobe 执行逻辑
4. src/parser.rs - JSON 解析逻辑
5. src/output.rs - 输出格式化
6. src/main.rs - 命令行入口

3. 测试

cd video_probe
cargo test
cargo run -- video.mp4

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📦 依赖清单

核心依赖 (必需)

依赖	版本	用途
serde	1.0	序列化/反序列化
serde_json	1.0	JSON 处理
chrono	0.4	时间处理
anyhow	1.0	错误处理
thiserror	1.0	自定义错误
clap	4.0	命令行解析

增强依赖 (可选)

依赖	版本	用途
indicatif	0.17	进度条
rayon	1.8	并行处理
walkdir	2.4	目录遍历

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📁 项目结构

video_probe/
├── Cargo.toml              # 项目配置
├── src/
│   ├── main.rs            # 入口点
│   ├── lib.rs             # 库接口
│   ├── probe.rs           # ffprobe 执行
│   ├── parser.rs          # JSON 解析
│   ├── metadata.rs        # 数据结构
│   ├── output.rs          # 输出格式化
│   └── error.rs           # 错误类型
├── tests/
│   └── integration_test.rs # 集成测试
└── docs/
    ├── USAGE.md           # 使用文档
    └── DEVELOPMENT.md     # 开发文档

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🔧 核心实现要点

1. ffprobe 调用

Command::new("ffprobe")
    .args(&[
        "-v", "quiet",
        "-print_format", "json",
        "-show_format",
        "-show_streams",
        video_path
    ])
    .output()?

2. JSON 解析

#[derive(Deserialize)]
struct FfprobeOutput {
    format: Option<Value>,
    streams: Option<Vec<Value>>,
}

3. 元数据结构

struct VideoMetadata {
    video_path: String,
    probed_at: DateTime<Utc>,
    format: FormatInfo,
    video_stream: Option<VideoStream>,
    audio_streams: Vec<AudioStream>,
    subtitle_streams: Vec<SubtitleStream>,
    other_streams: Vec<OtherStream>,
}

4. 命令行参数

#[derive(Parser)]
struct Args {
    video_path: String,
    #[arg(short, long)]
    output: Option<String>,
    #[arg(short, long)]
    verbose: bool,
}

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📊 开发时间表

阶段	任务	时间
1	项目初始化	0.5 天
2	数据结构	1 天
3	ffprobe 执行	1 天
4	JSON 解析	1 天
5	输出格式化	0.5 天
6	命令行界面	0.5 天
7	测试	1 天
8	文档	0.5 天
总计		6 天

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✅ 功能对照表

功能	Python 版本	Rust 版本	状态
ffprobe 调用	✅	待实现	🔨
JSON 解析	✅	待实现	🔨
格式信息提取	✅	待实现	🔨
视频流提取	✅	待实现	🔨
音频流提取	✅	待实现	🔨
字幕流提取	✅	待实现	🔨
JSON 输出	✅	待实现	🔨
命令行参数	✅	待实现	🔨
友好输出	✅	待实现	🔨

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🎯 性能对比预期

指标	Python	Rust	提升
启动时间	~50ms	~1ms	50x
内存使用	~30MB	~5MB	6x
CPU 效率	中	高	2-3x
二进制大小	N/A	~2MB	-
部署复杂度	高	低	✅

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🔗 有用链接

• Rust 官方文档
• serde 文档
• clap 文档
• FFprobe 文档
• anyhow 文档

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📝 开发清单

必须完成

• 实现 ffprobe 调用
• 实现 JSON 解析
• 实现元数据提取
• 实现 JSON 输出
• 实现命令行参数
• 编写单元测试
• 编写集成测试
• 编写 README
• 添加错误处理
• 添加日志输出

可选增强

• 批量处理
• 并行处理
• 进度条
• 递归扫描
• 多种输出格式
• 配置文件支持

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🚨 注意事项

1. ffprobe 依赖: 系统必须安装 FFmpeg
2. 跨平台: 测试 Linux/macOS/Windows
3. 错误处理: 文件不存在、ffprobe 失败等
4. 性能优化: 避免不必要的内存分配
5. 测试覆盖: 至少 80% 代码覆盖率

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📞 支持

如有问题，请：

1. 查看 VIDEO_PROBE_RUST_DEVELOPMENT.md
2. 查看 Rust 官方文档
3. 提交 Issue 到 Gitea 仓库