有了这些关于迭代器的新知识，我们可以使用迭代器来改进第十二章中 I/O 项目的实现来使得代码更简洁明了。让我们看看迭代器如何能够改进 Config::new 函数和 search 函数的实现。
使用迭代器并去掉 clone
在示例 12-6 中，我们增加了一些代码获取一个 String slice 并创建一个 Config 结构体的实例，他们索引 slice 中的值并克隆这些值以便 Config 结构体可以拥有这些值。在示例 13-24 中重现了第十二章结尾示例 12-23 中 Config::new 函数的实现：
文件名: src/lib.rs
impl Config { pub fn new(args: &[String]) -> Result<Config, &'static str> { if args.len() < 3 { return Err("not enough arguments"); } let query = args[1].clone(); let filename = args[2].clone(); let case_sensitive = env::var("CASE_INSENSITIVE").is_err(); Ok(Config { query, filename, case_sensitive }) } }
示例 13-24：重现第十二章结尾的 Config::new 函数
那时我们说过不必担心低效的 clone 调用了，因为将来可以对他们进行改进。好吧，就是现在！
起初这里需要 clone 的原因是参数 args 中有一个 String 元素的 slice，而 new 函数并不拥有 args。为了能够返回 Config 实例的所有权，我们需要克隆 Config 中字段 query 和 filename 的值，这样 Config 实例就能拥有这些值。
在学习了迭代器之后，我们可以将 new 函数改为获取一个有所有权的迭代器作为参数而不是借用 slice。我们将使用迭代器功能之前检查 slice 长度和索引特定位置的代码。这会明确 Config::new 的工作因为迭代器会负责访问这些值。
一旦 Config::new 获取了迭代器的所有权并不再使用借用的索引操作，就可以将迭代器中的 String 值移动到 Config 中，而不是调用 clone 分配新的空间。
直接使用 env::args 返回的迭代器
打开 I/O 项目的 src/main.rs 文件，它看起来应该像这样：
文件名: src/main.rs
fn main() { let args: Vec<String> = env::args().collect(); let config = Config::new(&args).unwrap_or_else(|err| { eprintln!("Problem parsing arguments: {}", err); process::exit(1); }); // --snip-- }
修改第十二章结尾示例 12-24 中的 main 函数的开头为示例 13-25 中的代码。在更新 Config::new 之前这些代码还不能编译：
文件名: src/main.rs
fn main() { let config = Config::new(env::args()).unwrap_or_else(|err| { eprintln!("Problem parsing arguments: {}", err); process::exit(1); }); // --snip-- }
示例 13-25：将 env::args 的返回值传递给 Config::new
env::args 函数返回一个迭代器！不同于将迭代器的值收集到一个 vector 中接着传递一个 slice 给 Config::new，现在我们直接将 env::args 返回的迭代器的所有权传递给 Config::new。
接下来需要更新 Config::new 的定义。在 I/O 项目的 src/lib.rs 中，将 Config::new 的签名改为如示例 13-26 所示。这仍然不能编译因为我们还需更新函数体：
文件名: src/lib.rs
impl Config { pub fn new(mut args: std::env::Args) -> Result<Config, &'static str> { // --snip--
示例 13-26：更新 Config::new 的签名来接受一个迭代器
env::args 函数的标准库文档展示了其返回的迭代器类型是 std::env::Args。需要更新 Config::new 函数的签名中 args 参数的类型为 std::env::Args 而不是 &[String]。因为这里需要获取 args 的所有权且通过迭代改变 args，我们可以在 args 参数前指定 mut 关键字使其可变。
使用 Iterator trait 方法代替索引
接下来修复 Config::new 的函数体。标准库文档也提到了 std::env::Args 实现了 Iterator trait，所以可以在其上调用 next 方法！示例 13-27 更新了示例 12-23 中的代码为使用 next 方法：
文件名: src/lib.rs
# fn main() {} # use std::env; # # struct Config { # query: String, # filename: String, # case_sensitive: bool, # } # impl Config { pub fn new(mut args: std::env::Args) -> Result<Config, &'static str> { args.next(); let query = match args.next() { Some(arg) => arg, None => return Err("Didn't get a query string"), }; let filename = match args.next() { Some(arg) => arg, None => return Err("Didn't get a file name"), }; let case_sensitive = env::var("CASE_INSENSITIVE").is_err(); Ok(Config { query, filename, case_sensitive }) } }
示例 13-27：修改 Config::new 的函数体来使用迭代器方法
请记住 env::args 返回值的第一个值是程序的名称。我们希望忽略它并获取下一个值，所以首先调用 next 并不对返回值做任何操作。之后对希望放入 Config 中字段 query 调用 next。如果 next 返回 Some，使用 match 来提取其值。如果它返回 None，则意味着没有提供足够的参数并通过 Err 值提早返回。对 filename 值进行同样的操作。
使用迭代器适配器来使代码更简明
I/O 项目中其他可以利用迭代器的地方是 search 函数，示例 13-28 中重现了第十二章结尾示例 12-19 中此函数的定义：
文件名: src/lib.rs
pub fn search<'a>(query: &str, contents: &'a str) -> Vec<&'a str> { let mut results = Vec::new(); for line in contents.lines() { if line.contains(query) { results.push(line); } } results }
示例 13-28：示例 12-19 中 search 函数的定义
可以通过使用迭代器适配器方法来编写更简明的代码。这也避免了一个可变的中间 results vector 的使用。函数式编程风格倾向于最小化可变状态的数量来使代码更简洁。去掉可变状态可能会使得将来进行并行搜索的增强变得更容易，因为我们不必管理 results vector 的并发访问。示例 13-29 展示了该变化：
文件名: src/lib.rs
pub fn search<'a>(query: &str, contents: &'a str) -> Vec<&'a str> { contents.lines() .filter(|line| line.contains(query)) .collect() }
示例 13-29：在 search 函数实现中使用迭代器适配器
回忆 search 函数的目的是返回所有 contents 中包含 query 的行。类似于示例 13-19 中的 filter 例子，可以使用 filter 适配器只保留 line.contains(query) 返回 true 的那些行。接着使用 collect 将匹配行收集到另一个 vector 中。这样就容易多了！尝试对 search_case_insensitive 函数做出同样的使用迭代器方法的修改吧。
接下来的逻辑问题就是在代码中应该选择哪种风格：是使用示例 13-28 中的原始实现还是使用示例 13-29 中使用迭代器的版本？大部分 Rust 程序员倾向于使用迭代器风格。开始这有点难以理解，不过一旦你对不同迭代器的工作方式有了感觉之后，迭代器可能会更容易理解。相比摆弄不同的循环并创建新 vector，（迭代器）代码则更关注循环的目的。这抽象掉那些老生常谈的代码，这样就更容易看清代码所特有的概念，比如迭代器中每个元素必须面对的过滤条件。
不过这两种实现真的完全等同吗？直觉上的假设是更底层的循环会更快一些。让我们聊聊性能吧。
