PyO3 是 Python 的 Rust 绑定,可以用 Rust 语言对 Python 加速。这包括用 Rust 语言运行 Python 代码并与之交互,以及直接编写原生 Python 模块。
PyO3 一开始只是作为 rust-cpython 的分支出现, 后来由于 rust-cpython 缺乏维护, PyO3 开始在 Rust 社区流行, 随着时间推移 PyO3 与 rust-cpython 有了根本的差异。由于导出包使用 Rust 语言开发,以及 Rust 语言速度快且内存利用率极高,因此在运行效率及性能上优于同等 Python 实现模块。
PyO3 支持 Python 2.7 和 Python 3.6 及更高版本,Rust 最低版本要求则是 1.45.0。
对于使用 Python 3.6 的用户而言,也可以使用 PyPy 进行构建(通过 cpyext),PyPy 版本要求为 7.3 及以上。详情可以参阅指南中的 pypy 部分。
安装完成之后,就可以在 Rust 中编写原生 Python 模块,也可以在 Rust 二进制文件中使用 Python。
在部分操作系统上,如 Ubuntu 18.04,则需要依赖一些其他软件包所提供的环境,针对这些系统需要运行以下命令:
sudo apt install python3-dev python-dev
PyO3 可用于生成本地 Python 模块。
Cargo.toml
[package] name = "string-sum" version = "0.1.0" edition = "2018" [lib] name = "string_sum" # "cdylib" is necessary to produce a shared library for Python to import from. # # Downstream Rust code (including code in `bin/`, `examples/`, and `tests/`) will not be able # to `use string_sum;` unless the "rlib" or "lib" crate type is also included, e.g.: # crate-type = ["cdylib", "rlib"] crate-type = ["cdylib"] [dependencies.pyo3] version = "0.13.1" features = ["extension-module"]
src/lib.rs
use pyo3::prelude::*; use pyo3::wrap_pyfunction; /// Formats the sum of two numbers as string. #[pyfunction] fn sum_as_string(a: usize, b: usize) -> PyResult<String> { Ok((a + b).to_string()) } /// A Python module implemented in Rust. #[pymodule] fn string_sum(py: Python, m: &PyModule) -> PyResult<()> { m.add_function(wrap_pyfunction!(sum_as_string, m)?)?; Ok(()) }
在 Windows 和 Linux 上,可以使用命令cargo build --release
正常构建。在 macOS 上,则需要设置其他链接器参数。一种选择是使用cargo rustc --release -- -C link-arg=-undefined -C link-arg=dynamic_lookup
进行编译,另一种方法是使用以下命令创建一个.cargo/config
:
[target.x86_64-apple-darwin] rustflags = [ "-C", "link-arg=-undefined", "-C", "link-arg=dynamic_lookup", ] [target.aarch64-apple-darwin] rustflags = [ "-C", "link-arg=-undefined", "-C", "link-arg=dynamic_lookup", ]
在开发时,
https://unsplash.com/collections/97745155/
https://unsplash.com/collections/55327332/
https://unsplash.com/collections/18738157/
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https://unsplash.com/collections/73980211/
可以符号链接或复制(符号链接 symlink,又称软连接)并重新命名目标文件夹的共享库;在 macOS 中,将libstring_sum.dylib
重命名为string_sum.so
,在 Windows 上将libstring_sum.dll
重命名为string_sum.pyd
以及在 Linux 上将libstring_sum.so
重命名为string_sum.so
。然后在同一文件夹中打开一个 Python shell,就能够进行import string_sum
操作。
可以使用 maturin 或 setuptools-rust 来构建、测试和发布你创建的 Python 模块。具体的 setuptools-rust 示范用例可以在 examples / word-count 中找到,而 maturin 则无需任何配置即可直接使用。
如果你想要用 Rust 应用程序在内部创建一个 Python 解释器并使用它来运行Python代码,那么将pyo3
按照如下方式添加进Cargo.toml
:
[dependencies.pyo3] version = "0.13.1" features = ["auto-initialize"]
示例程序显示了sys.version
的值和当前用户名:
use pyo3::prelude::*; use pyo3::types::IntoPyDict; fn main() -> Result<(), ()> { Python::with_gil(|py| { main_(py).map_err(|e| { // We can't display Python exceptions via std::fmt::Display, // so print the error here manually. e.print_and_set_sys_last_vars(py); }) }) } fn main_(py: Python) -> PyResult<()> { let sys = py.import("sys")?; let version: String = sys.get("version")?.extract()?; let locals = [("os", py.import("os")?)].into_py_dict(py); let code = "os.getenv('USER') or os.getenv('USERNAME') or 'Unknown'"; let user: String = py.eval(code, None, Some(&locals))?.extract()?; println!("Hello {}, I'm Python {}", user, version); Ok(()) }
更多关于 PyO3 的示例,可以查看官方指南。
使用 Rust 加速你的 Python: PyO3使从 Python 调用 Rust 代码变得容易。您可以编写 Rust 库,并依靠 PyO3 和生态系统中maturin的支持工具的组合PyO3来编译 Rust 库并将其作为 Python 模块直接安装。其中,PyO3 可以在 Python 和 Rust 之间转换类型,并且可以通过一组宏轻松地将 Rust 函数导出到 Python。 在这篇博文中,
PYO3是Python -> Rust / Rust-> Python的第三方库 参考的官方地址: https://pyo3.rs/main/module.html 创建Python模块(打包) 利用pymodule宏创建模块: use pyo3::prelude::*; // 创建一个功能 #[pyfunction] fn double(x: usize) -> usize { x *
类型转换: 与使用 Python 原生类型相比,使用 Rust 库类型作为函数参数会产生转换成本。使用 Python 原生类型几乎是零成本(它们只需要类似于 Python 内置函数的类型检查isinstance())。 能转换的类型比较多,都是常见基础类型不一一列举:https://pyo3.rs/main/conversions/tables.html PyO3 提供了一些方便的特征来在 Pyt
并行 关于GIL光放文档给出了这样的说法:全局解释器锁 (GIL) 对这种情况有所帮助,它确保只有一个线程可以同时使用 Python 解释器及其 API,而非 Python 操作(系统调用和扩展代码)可以解锁 GIL 。 fn main() { let start = Instant::now(); let py_foo = include_str!("G:/Rust/Rust_P
使用 PyO3 从 Python 调用 Rust PyO3 让 Python 调用 Rust 代码变得容易。用户可以编写 Rust 库,并依靠 PyO3 和生态系统中maturin的支持工具的组合 PyO3 来编译 Rust 库并将其作为 Python 模块直接安装。其中 PyO3 可以在 Python 和 Rust 之间转换类型,并且可以通过一组宏轻松地将 Rust 函数导出到 Python。
翻译的结果是什么?它会把高级语言变成汇编语言还是机器语言,即二进制代码? 如果是后者,这是否意味着解释语言与介绍集没有关系? 一种语言只能有一个口译员?是因为解释器不做任何优化,所以我们不需要找到更好的解释器吗?
本文向大家介绍Rust 绑定模式匹配,包括了Rust 绑定模式匹配的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 示例 可以使用@以下方式将值绑定到名称: 这将打印:
主要内容:解释器的创建PyCharm包括解释器,以便根据需要创建具有新功能的新项目。 您可以根据需要在系统中创建虚拟环境。也可以在对话框中继承全局网站包。解释器可在Python Package Index(PyPI)上找到,并且可以使用轻松安装和访问。 解释器的创建 要创建一个解释器,总是建议在管理所需配置的情况下创建一个新项目。 看看下面的截图以便更好地理解 - 这些参数包括 - 位置 - 它描述了创建虚拟环境的参数
Linux/Unix的系统上,一般默认的 python 版本为 2.x,我们可以将 python3.x 安装在 /usr/local/python3 目录中。 安装完成后,我们可以将路径 /usr/local/python3/bin 添加到您的 Linux/Unix 操作系统的环境变量中,这样您就可以通过 shell 终端输入下面的命令来启动 Python3 。 $ PATH=$PATH:/us
当我们编写Python代码时,我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码,就需要Python解释器去执行.py文件。 由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的,所以理论上,只要水平够高,任何人都可以编写Python解释器来执行Python代码(当然难度很大)。事实上,确实存在多种Python解释器。 CPython 当我们从Python官方网站下载并安装好
当我们编写Python代码时,我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码,就需要Python解释器去执行.py文件。 由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的,所以理论上,只要水平够高,任何人都可以编写Python解释器来执行Python代码(当然难度很大)。事实上,确实存在多种Python解释器。 CPython 当我们从Python官方网站下载并安装好
问题内容: 为简单起见,请设想这种情况,我们有一台2位计算机,它具有一对称为r1和r2的2位寄存器,并且仅适用于立即寻址。 假设位序列 00 表示 添加 到我们的CPU中。也 01 的装置将数据移动到R 1和 10组 的装置将数据移动到R2。 因此,这台计算机和一个汇编器都有一种汇编语言,其中的示例代码将像 简而言之,当我将此代码汇编成本地语言时,文件将类似于: 上面的12位是以下代码的本机代码:
主要内容:介绍,实现,Expression.java,TerminalExpression.java,OrExpression.java,AndExpression.java,InterpreterPatternDemo.java解释器模式(Interpreter Pattern)提供了评估语言的语法或表达式的方式,它属于行为型模式。这种模式实现了一个表达式接口,该接口解释一个特定的上下文。这种模式被用在 SQL 解析、符号处理引擎等。 介绍 意图:给定一个语言,定义它的文法表示,并定义一个解释