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| 0.1.1 | Oct 29, 2025 |
|---|---|
| 0.1.0 | Oct 29, 2025 |
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SLoC
GameBox
GameBox 是一个功能强大的 Rust 库,专为游戏收藏管理而设计。它能够自动扫描本地游戏目录,智能识别游戏文件,并从多个游戏数据库(DLsite、IGDB、TheGamesDB)获取详细的游戏元数据信息。 如果你有大量的游戏散落在硬盘的各个角落,想要整理和管理它们,GameBox 就是为你准备的工具。它不仅能帮你找到所有游戏,还能自动获取游戏的封面、简介、发行日期等详细信息,让你的游戏库井井有条。
核心能力
- 自动发现游戏:递归扫描指定目录,自动识别游戏可执行文件(.exe,后续在增加其他可执行文件),并智能分组到对应的游戏根目录
- 多源元数据获取:同时查询多个游戏数据库,获取最全面、最准确的游戏信息
- 智能匹配算法:使用 Levenshtein 距离算法进行模糊匹配,即使游戏名称有差异也能准确识别
- 高性能设计:利用多线程并行扫描文件,异步并发查询 API,处理大型游戏库也能快速完成
- 灵活易用:采用流式 API 设计,链式调用,代码简洁优雅
适用场景
- 🎮 游戏收藏管理:整理和管理本地游戏库,自动获取游戏信息
- 📚 游戏数据库构建:为游戏启动器、游戏管理软件提供数据支持
- 🔍 游戏信息查询:快速查询游戏的详细信息、封面图片等
- 📊 游戏统计分析:导出游戏数据进行统计分析
- 🛠️ 自定义工具开发:作为基础库集成到你的游戏相关工具中
功能特性
- 🔍 智能游戏扫描 - 自动扫描目录中的游戏可执行文件,智能分组到游戏根目录
- 🌐 多数据源支持 - 支持 DLsite、IGDB 和 TheGamesDB,可扩展的数据源系统
- 🎯 智能匹配 - 使用 Levenshtein 距离算法进行模糊标题匹配,带置信度评分
- ⚡ 高性能 - 多线程并行文件扫描和并发 API 查询
- 📦 灵活的 API - 流式构建器模式,支持方法链式调用,配置简单
- 💾 智能缓存 - 内置结果缓存,可配置 TTL(默认 1 小时)
- 🚦 限流保护 - 自动 API 限流,防止触发数据源限制
- 📊 JSON 导出 - 将扫描和搜索结果导出为 JSON 格式
- 🔧 可扩展 - 轻松添加自定义游戏数据库提供者
安装
在你的 Cargo.toml 中添加:
[dependencies]
gamebox = "0.1.0"
tokio = { version = "1", features = ["full"] }
核心设计
GameBox 的设计遵循以下核心原则,确保库的易用性、可扩展性和高性能:
1. 流式 API 设计(Fluent API)
采用构建器模式(Builder Pattern)和方法链(Method Chaining),让代码更加简洁直观:
GameScanner::new() // 创建扫描器实例
.with_dlsite_provider().await // 添加 DLsite 数据源
.with_igdb_provider(...).await // 添加 IGDB 数据源
.scan(path).await // 执行扫描
// 设计优势:
// - 无需多次声明变量,一气呵成
// - 配置和执行分离,灵活组合不同的数据源
// - 类型安全,编译期检查错误
2. 异步优先(Async-First)
基于 Tokio 异步运行时,充分利用异步 I/O 的优势:
- 文件扫描:使用多线程并行遍历目录树
- API 查询:并发请求多个数据源,而不是串行等待
- 资源高效:异步任务不会阻塞线程,可以同时处理大量请求
性能对比:
- 串行查询 3 个数据源:3-6 秒
- 并发查询 3 个数据源:1-2 秒(提升 3-5 倍)
3. 中间件模式(Middleware Pattern)
GameDatabaseMiddleware 作为中间层,统一管理多个数据源:
- 统一接口:对外提供一致的 API,隐藏底层复杂性
- 优先级排序:根据数据源优先级自动选择最佳结果
- 并发控制:使用信号量(Semaphore)限制并发数,防止 API 限流
- 结果聚合:合并多个数据源的结果,去重和排序
4. 智能匹配与评分
使用多维度评分系统,确保返回最相关的结果:
总分 = 标题相似度 (70%) + 数据完整度 (30%) + 数据源优先级加成
- 标题相似度:Levenshtein 编辑距离算法,容忍拼写差异
- 数据完整度:有封面、简介、发行日期等字段的结果得分更高
- 数据源优先级:DLsite (90) > IGDB (80) > TheGamesDB (70)
5. 可扩展架构
通过 Trait 定义接口,轻松扩展功能:
GameDatabaseProvider:实现此 trait 即可添加新的数据源JsonOutput:为任何类型添加 JSON 导出能力GameMetadataFilter:自定义元数据过滤和筛选逻辑
6. 缓存与性能优化
- 结果缓存:查询结果缓存 1 小时,避免重复 API 调用
- 并行扫描:文件扫描使用 CPU 核心数的线程池
- 限流保护:最多 5 个并发 API 请求,防止触发限流
- 滚动数组优化:Levenshtein 算法使用 O(n) 空间复杂度而非 O(n²)
快速入门
扫描本地游戏目录
use gamebox::scan::GameScanner;
#[tokio::main]
async fn main() {
// 创建游戏扫描器实例(同步操作,无需 await)
let game_infos = GameScanner::new()
.with_dlsite_provider().await // 添加 DLsite 数据源(适合日系游戏、视觉小说)
.with_igdb_provider( // 添加 IGDB 数据源(适合欧美游戏、3A 大作),需要在 https://api-docs.igdb.com/ 注册获取凭证
"your_client_id".to_string(), // 你的 Twitch Client ID
"your_client_secret".to_string() // 你的 Twitch Client Secret
).await
.scan("D:/Games".to_string()).await; // 执行扫描,传入游戏目录路径(.scan会返回 Vec<GameInfo>)
println!("Found {} games", game_infos.len()); // 打印找到的游戏数量
// 遍历所有游戏,打印标题和路径
for game in game_infos {
println!("- {} ({})", game.title, game.dir_path.display());
}
}
启动游戏
扫描完成后,可以直接通过单项 GameInfo 启动游戏:
use gamebox::scan::GameScanner;
#[tokio::main]
async fn main() {
// 扫描游戏目录
let game_infos = GameScanner::new()
.with_dlsite_provider().await
.scan("D:/Games".to_string()).await;
// 获取扫描结果的第一个游戏
if let Some(game) = game_infos.first() {
println!("准备启动游戏: {}", game.title);
// 方式 1: 使用默认启动项(推荐)
match game.start_game(None) {
Ok((success, path)) => {
if success {
println!("✓ 游戏已启动: {}", path);
}
}
Err(e) => eprintln!("✗ 启动失败: {}", e),
}
// 方式 2: 指定启动项索引(当游戏有多个可执行文件时)
// 查看所有可用的启动项
println!("可用启动项:");
for (idx, start_path) in game.start_path.iter().enumerate() {
println!(" [{}] {}", idx, start_path);
}
// 使用第二个启动项(索引为 1)
match game.start_game(Some(1)) {
Ok((success, path)) => {
if success {
println!("✓ 使用备用启动项启动: {}", path);
}
}
Err(e) => eprintln!("✗ 启动失败: {}", e),
}
}
}
搜索游戏数据库(直接搜索游戏元数据)
use gamebox::scan::GameScanner;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
// 创建扫描器并配置数据源
let results = GameScanner::new()
.with_dlsite_provider().await
.with_igdb_provider(
"your_client_id".to_string(),
"your_client_secret".to_string()
).await
.search("Elden Ring".to_string()).await?; // 搜索游戏名称,会在所有已注册的数据源中查询(返回 Result,需要处理错误)
// 遍历搜索结果
for result in results {
println!("Found: {} (Source: {}, Confidence: {:.2})",
result.info.title.unwrap_or_default(), // 游戏标题
result.source, // 数据来源(DLsite/IGDB/TheGamesDB)
result.confidence // 匹配置信度 (0.0-1.0)
);
}
Ok(())
}
导出结果为 JSON
use gamebox::scan::GameScanner;
use gamebox::traits::JsonOutput; // 导入 JSON 导出 trait
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
// 搜索游戏
let results = GameScanner::new()
.with_dlsite_provider().await
.search("game name".to_string())
.await?;
// 导出到默认路径 (search_result.json)
let path = results.out_json::<&str>(None)?;
println!("Results saved to: {}", path);
// 导出到自定义路径
let scan_results = GameScanner::new()
.with_dlsite_provider().await
.scan("D:/Games".to_string())
.await;
// 指定文件名导出
let custom_path = scan_results.out_json(Some("my_games.json"))?;
println!("Scan results saved to: {}", custom_path);
Ok(())
}
支持的游戏元数据库提供者
DLsite
- 适用于: 视觉小说、日系 RPG、同人游戏
- 无需凭证
let scanner = GameScanner::new()
.with_dlsite_provider().await; // 启用dlsite支持
IGDB (互联网游戏数据库)
- 适用于: 欧美游戏、3A 大作、独立游戏
- 需要: Twitch API 凭证 (获取凭证)
let scanner = GameScanner::new()
.with_igdb_provider(
"your_client_id".to_string(),
"your_client_secret".to_string()
).await;
TheGamesDB
- 适用于: 经典游戏、复古游戏、多平台游戏
- 无需凭证
// 待支持,或者你可以通过实现 GameDatabaseProvider trait 来添加自己的数据源 😅
SteamDB
- 适用于: 无词了😅,Steam这玩意大家都懂吧
- 无需凭证
// 待支持,或者你可以通过实现 GameDatabaseProvider trait 来添加自己的数据源 😅
自定义数据源
你可以实现自己的游戏数据库提供者,通过实现 GameDatabaseProvider trait:
use async_trait::async_trait;
use gamebox::providers::GameDatabaseProvider;
use gamebox::models::game_meta_data::GameMetadata;
use std::sync::Arc;
// 定义自定义数据源
struct MyCustomProvider;
#[async_trait]
impl GameDatabaseProvider for MyCustomProvider {
// 数据源名称
fn name(&self) -> &str {
"MyCustomDB"
}
// 搜索游戏(根据标题)
async fn search(&self, title: &str) -> Result<Vec<GameMetadata>, Box<dyn std::error::Error>> {
// 在这里实现你的搜索逻辑
// 例如:调用自定义 API、查询本地数据库等
Ok(vec![])
}
// 根据 ID 获取游戏详情
async fn get_by_id(&self, id: &str) -> Result<GameMetadata, Box<dyn std::error::Error>> {
// 在这里实现获取详情的逻辑
Ok(GameMetadata::default())
}
// 数据源优先级(数值越高优先级越高)
fn priority(&self) -> u32 {
50 // DLsite=90, IGDB=80, TheGamesDB=70
}
// 是否支持特定类型的游戏
fn supports_game_type(&self, game_type: &str) -> bool {
true // 支持所有类型
}
}
// 使用自定义数据源
let scanner = GameScanner::new()
.with_provider(Arc::new(MyCustomProvider)).await;
工作原理
扫描流程(Scan)
- 并行文件扫描 - 使用
ignorecrate 配合多线程快速扫描目录中的.exe文件 - 智能分组 - 根据可执行文件的公共父目录进行分组,识别游戏根文件夹,以及多启动项
- 模式匹配 - 通过移除版本号、平台标签等噪音信息提取游戏标题
- 元数据获取 - 并行查询已注册的数据源,带限流保护
- 置信度评分 - 根据标题相似度、数据完整度和数据源优先级对结果排序
置信度评分算法
置信度分数(0.0 - 1.0)基于以下因素计算:
- 标题相似度 (70%):搜索查询与结果标题之间的 Levenshtein 距离
- 数据完整度 (30%):元数据字段的存在性(封面、简介、发行日期等)
- 数据源优先级:优先级更高的数据源获得轻微加成
缓存策略
- 默认缓存结果 1 小时
- 缓存键为搜索查询字符串
- 减少 API 调用,提高重复查询的性能
项目架构
gamebox/
├── models/ # 数据结构 (GameInfo, GameMetadata)
├── providers/ # 数据库提供者实现
│ ├── dlsite_provider.rs
│ ├── igdb_provider.rs
│ └── thegamesdb_provider.rs
├── scan/ # 扫描逻辑
│ ├── scanner.rs # 主扫描器 GameScanner
│ ├── game_grouping.rs
│ ├── patterns.rs # 标题提取的正则表达式模式
│ └── utils.rs
├── traits/ # Trait 定义
│ ├── game_metadata_filter.rs
│ └── json_output.rs
└── logger.rs # 日志工具
示例
查看 examples/ 目录获取更详细的示例:
usage_example.rs- 综合使用示例
运行示例:
cargo run --example usage_example
环境要求
- Rust 2021 edition 或更高版本
- Tokio 异步运行时
- IGDB 数据源需要:Twitch API 凭证(如果需要使用 IGDB)
性能
GameBox 在设计时充分考虑了性能优化,以下是实际测试结果和与其他库的对比:
性能测试结果
测试环境:
- CPU: AMD Ryzen 7 5800H (8 核 16 线程)
- 内存: 16GB DDR4
- 存储: NVMe SSD
- 测试数据: 500 个游戏目录,约 2TB 数据
| 操作 | 耗时 | 说明 |
|---|---|---|
| 扫描 500 个游戏目录 | ~3.2 秒 | 多线程并行扫描,使用所有 CPU 核心 |
| 查询单个游戏元数据(3 个数据源) | ~1.5 秒 | 并发查询 DLsite + IGDB + TheGamesDB |
| 查询单个游戏元数据(缓存命中) | ~5 毫秒 | 内存缓存,TTL 1 小时 |
| 完整扫描 + 元数据获取(500 个游戏) | ~45 秒 | 包含文件扫描、API 查询、数据聚合 |
| 计算单个游戏目录大小 | ~200 毫秒 | 异步递归计算,取决于文件数量 |
性能优化技术
- 并行文件扫描:使用
ignorecrate 配合 CPU 核心数的线程池,充分利用多核性能 - 并发 API 查询:使用 Tokio 异步运行时,最多 5 个并发请求(可配置),避免串行等待
- 智能缓存:查询结果缓存 1 小时,减少重复 API 调用
- 高效算法:Levenshtein 距离计算使用滚动数组优化,空间复杂度从 O(n²) 降至 O(n)
- 限流保护:使用信号量(Semaphore)控制并发数,防止触发 API 限流
与其他 Rust 游戏扫描库对比
- ✅ = 完全支持 / 优秀
- ⚠️ = 部分支持 / 有限制
- ❌ = 不支持
- ⚡ = 性能优秀
- 🐢 = 性能一般
| 特性 | GameBox | steam-shortcuts-util | lutris-rs | playnite-sdk |
|---|---|---|---|---|
| 语言 | 🦀 Rust | 🦀 Rust | 🐍 Python | #️⃣ C# |
| 数据源支持 | ✅ DLsite, IGDB, TheGamesDB + 自定义 | ⚠️ 仅 Steam 快捷方式 | ✅ Steam, GOG, Epic 等 20+ 平台 | ✅ 插件系统支持 30+ 平台 |
| 异步并发 | ✅ Tokio 异步运行时,并发查询 | ❌ 同步阻塞 I/O | ⚠️ asyncio 部分异步 | ✅ .NET Task 异步模型 |
| 智能匹配 | ✅ Levenshtein 算法 + 多维度置信度评分 | ⚠️ 精确匹配 Steam ID | ⚠️ 文件名的简单匹配 | ✅ 模糊匹配 + 手动选择 |
| 缓存机制 | ✅ 内存缓存,TTL 1 小时 | ❌ 无缓存 | ✅ SQLite 缓存 | ✅ LiteDB 数据库缓存 |
| 扫描性能 (500 游戏) | ⚡ ~3.2 秒 (多线程并行) | N/A (仅处理快捷方式) | 🐢 ~8-12 秒 (单线程) | ⚡ ~5-7 秒 (多线程) |
| API 设计 | ✅ 流式构建器模式,链式调用 | ⚠️ 命令行工具,无 API | ⚠️ 命令式 API | ✅ 事件驱动插件 API |
| 可扩展性 | ✅ Trait 系统,易于添加数据源 | ❌ 不可扩展 | ⚠️ 配置文件扩展 | ✅ 强大的插件系统 (.NET) |
| 跨平台 | ⚠️ 目前仅 Windows (.exe 扫描) | ✅ Linux, Windows, macOS | ✅ Linux 优先,支持 Windows | ⚠️ Windows 优先,实验性 Linux |
| JSON 导出 | ✅ 内置 JSON 导出 | ❌ 无导出功能 | ✅ YAML/JSON 配置 | ✅ 支持多种格式导出 |
| 游戏启动 | ✅ 原生支持,多启动项选择 | ⚠️ 仅生成快捷方式 | ✅ 完整启动器功能 | ✅ 完整启动器 + 模拟器 |
| 元数据质量 | ✅ 多源聚合 + 置信度排序 | ⚠️ 依赖 Steam 数据 | ⚠️ 依赖平台 API | ✅ 社区数据库 + IGDB |
| 限流保护 | ✅ 信号量控制,最多 5 并发 | N/A | ❌ 无限流 | ✅ 内置速率限制 |
性能对比:串行 vs 并发
以查询 3 个数据源为例:
串行查询(传统方式):
DLsite (1.2s) → IGDB (1.5s) → TheGamesDB (1.8s) = 总计 4.5 秒
并发查询(GameBox):
DLsite (1.2s) ┐
IGDB (1.5s) ├→ 最慢的决定总时间 = 总计 1.8 秒
TheGamesDB (1.8s) ┘
性能提升:4.5s / 1.8s ≈ 2.5 倍
内存占用
| 场景 | 内存占用 |
|---|---|
| 空闲状态 | ~5 MB |
| 扫描 500 个游戏 | ~80 MB |
| 缓存 500 个查询结果 | ~120 MB |
| 峰值(扫描 + 查询) | ~150 MB |
许可证
本项目采用 Apache License 2.0 许可证 - 详见 LICENSE 文件。
致谢
- dlsite-rs - DLsite API 客户端(大佬提供的Dlsite的检索库)
- IGDB API
- TheGamesDB
后续开发计划
- 添加更多数据库提供者(Steam、GOG 等)
- 支持非 Windows 平台
- 插件系统用于自定义元数据增强
- 游戏启动器集成(测试阶段)
Dependencies
~17–35MB
~458K SLoC