PyO3:让Rust在Python中运行
Libraries Run Rust Inside Python (With PyO3)

每次你使用 Pydantic v2 验证数据时,背后都是 Rust 在通过 PyO3 发力。本文带你从零构建一个 Rust 编写的 JSON 解析器,并暴露给 Python 调用。关键不在于 Rust 本身的解析速度,而在于如何将 Rust 生成的数据结构高效转换为 Python 对象。对于返回大型结构体的场景,这种边界转换的开销甚至可能超过解析本身。文章详细拆解了从编写 Rust 模块、使用 PyO3 宏注解、通过 maturin 编译到最终 Python 导入的完整流程,并指出在性能优化时,应优先关注返回路径上的对象构建成本,而非仅仅优化算法。
让 Rust 运行得飞快只是容易的一半;真正的挑战在于从 Rust 值到 Python 对象的返回路径,这决定了移植是否值得。