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对于性能要求苛刻的应用程序#xff0c;如果纯粹使用Python编写可能会运行缓慢#xff0c;影响用户体验。

因此#xff0c;如何利用Rust来加速…

作为一种解释型语言Python在开发速度和灵活性方面具有明显的优势但在性能方面却不如编译型语言如C或Rust。

对于性能要求苛刻的应用程序如果纯粹使用Python编写可能会运行缓慢影响用户体验。

因此如何利用Rust来加速Python程序的运行速度成为一个值得探讨的话题。

在本文中我们比较Python和Rust的性能并介绍如何使用Rust加速Python程序。

Python和Rust性能比较

实验比较Python和Rust在计算50次迭代的30位斐波那契数的性能上的表现。

1.1

range(test_times):fib(30)print(fTotal

time

“惊人地快”——这就是Rust的官方网站描述其性能的方式。

下面是在Rust中计算同样的斐波那契数

use

179.774166ms结果显示Rust版本的程序运行时间为179.774166毫秒比Python版本快了近40倍

虽然Rust在性能上有着明显的优势但对于Python开发人员来说Rust的语法并不优雅学习曲线也比较陡峭。

如果能够在大型项目中使用Python作为主要语言同时在需要提高性能的部分使用Rust来加速那将会是一种非常棒的解决方案。

Python社区已经在这个想法上做了很多工作。

有几种方法可以将低性能的Python函数重写为Rust。

其中一种流行的方法是使用PyO3这是一个关于Rust绑定Python解释器的开源工具。

下面看如何使用。

pip

init如下面的截图所示有几种方法可以执行Rust绑定在此选择PyO3。

这一步将生成Rust绑定所需的文件和文件夹。

现在需要做的是修改两个重要文件Cargo.toml和lib.rs。

Cargo.toml是一个包清单。

它以TOML格式编写包含编译包所需的元数据。

在示例中只需要将相对名称更改为rustFib并保留其他设置的默认值。

[package]

0.19.0可以在lib.rs文件中编写Rust代码并将其作为Python函数的替代品来提高程序的性能。

use

{m.add_function(wrap_pyfunction!(fib,

m)?)?;Ok(())

develop已经成功地用Rust构建了名为rustFib的Python包。

它的速度会与原始Rust程序一样快吗

现在在Python中使用看看

range(test_times):fib(30)print(fTotal

time

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