Rust in Python: Der Rückweg ist teurer als das Parsen
Libraries Run Rust Inside Python (With PyO3)
Pydantic v2 und andere Bibliotheken setzen auf PyO3, um Rust-Code in Python nutzbar zu machen. Der Artikel zeigt anhand eines JSON-Parsers, wie das funktioniert: ein Rust-Modul schreiben, mit PyO3-Makros annotieren, per maturin kompilieren und importieren. Der entscheidende Punkt: Die Konvertierung der Rust-Datenstruktur in Python-Objekte kann bei großen Dokumenten mehr Zeit kosten als das eigentliche Parsen. Wer portiert, sollte die Grenzschicht profilieren, nicht nur den Algorithmus.
Getting Rust to run fast is the easy half. What you build on the way out, the trip from Rust values to Python objects, is the half that decides whether the port was worth it.