使用Rust加速Python程序,让代码飞起来

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。
1 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 Python版本的代码:
import timedef fib(n):if n <= 1:return nreturn fib(n - 1) + fib(n - 2)def main(test_times=50):start = time.time()for _ in range(test_times):fib(30)print(f"Total time spent: {time.time() - start} s")main()
# Total time spent: 7.306154012680054 s
结果超过7秒钟,对于大多数应用而言都不太理想。
1.2 Rust版本:
“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 std::time;fn fib(n: i32) -> u64 {match n {1 | 2 => 1,_ => fib(n - 1) + fib(n - 2)}
}fn main() {let test_times = 50;let start = time::Instant::now();for i in 0..test_times {fib(30);}println!("Total time spent: {:?}", start.elapsed())
}
// Total time spent: 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。
2 用Rust重写缓慢的Python函数
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。
首先,需要安装一个名为maturin的模块:
pip install maturin
然后,通过以下命令初始化Rust所需的文件:
maturin 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]
name = "rustFib"
version = "0.1.0"
edition = "2021"[lib]
name = "rustFib"
crate-type = ["cdylib"][dependencies]
pyo3 = "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 pyo3::prelude::*;/// Rust中实现的Python函数
#[pyfunction]
fn fib(n: i32) -> u64 {match n {1 | 2 => 1,_ => fib(n - 1) + fib(n - 2)}
}/// 将其作为Python模块。
#[pymodule]
fn rustFib(_py: Python, m: &PyModule) -> PyResult<()> {m.add_function(wrap_pyfunction!(fib, m)?)?;Ok(())
}
最后,只需要执行命令来编译Rust代码:
maturin 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:
import time
from rustFib import fibdef main(test_times=50):start = time.time()for _ in range(test_times):fib(30)print(f"Total time spent: {time.time() - start} s")main()
# Total time spent: 0.17684102058410645 s
如上面的代码所示,总共花费的时间现在是0.176 ms。真的使Python程序像Rust一样快啦!
关于Python学习指南
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后给大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!
包括:Python激活码+安装包、Python web开发,Python爬虫,Python数据分析,人工智能、自动化办公等学习教程。带你从零基础系统性的学好Python!
👉Python所有方向的学习路线👈
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。(全套教程文末领取)

👉Python学习视频600合集👈
观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

温馨提示:篇幅有限,已打包文件夹,获取方式在:文末
👉Python70个实战练手案例&源码👈
光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

👉Python大厂面试资料👈
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。


👉Python副业兼职路线&方法👈
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会兼职接单还是要有一个学习规划。

👉 这份完整版的Python全套学习资料已经上传,朋友们如果需要可以扫描下方CSDN官方认证二维码或者点击链接免费领取【保证100%免费】

相关文章:
使用Rust加速Python程序,让代码飞起来
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…...
【RISC-V 指令集】RISC-V 向量V扩展指令集介绍(八)- 向量整数算术指令
1. 引言 以下是《riscv-v-spec-1.0.pdf》文档的关键内容: 这是一份关于向量扩展的详细技术文档,内容覆盖了向量指令集的多个关键方面,如向量寄存器状态映射、向量指令格式、向量加载和存储操作、向量内存对齐约束、向量内存一致性模型、向量…...
Qt Designer在布局中调整控件垂直伸展或者水平伸展之后控件没有变化
QtDesigner设置垂直伸展 在Qt Designer中,要对网格布局中的每一个网格设置垂直伸展,可以按照以下步骤操作: 1.打开Qt Designer并打开你的UI文件。 2.确保你的布局是一个网格布局(QGridLayout)。 3.选中你想要设置垂直…...
微信公众号粉丝迁移费用是多少?
公众号迁移后原来内容还在么?通过公众号迁移,可以实现这些目的:主体变更、开通留言功能、多号合并、订阅号升级为服务号、服务号转为订阅号。公众号迁移流程:①申请公证;②提交迁移申请;③第三方审核&#…...
基于Vue3 中后台管理系统框架
基于Vue3 中后台管理系统框架 文章目录 基于Vue3 中后台管理系统框架一、特点二、源码下载地址 一款开箱即用的 Vue 中后台管理系统框架,支持多款 UI 组件库,兼容PC、移动端。vue-admin, vue-element-admin, vue后台, 后台系统, 后台框架, 管理后台, 管理…...
Agent调研--19类Agent框架对比
代理(Agent)指能自主感知环境并采取行动实现目标的智能体,即AI作为一个人或一个组织的代表,进行某种特定行为和交易,降低一个人或组织的工作复杂程度,减少工作量和沟通成本。 背景 目前,我们在探…...
蓝桥杯-求阶乘
问题描述 满足 N!的末尾恰好有 区 个o的最小的 N 是多少? 如果这样的 N 不存在输出 -1。 输入格式 一个整数 区。 输出格式 一个整数代表答案。 样例输入 样例输出 10 评测用例规模与约定 对于 30% 的数据,1<K<106 对于 100% 的数据,1<K<1018 运行限制 最大运行时…...
计算两个日期之间相差的天数的四种方法
计算两个日期之间相差的天数的四种方法 第一种:时间戳的方式,计算两个日期的时间戳的差,再除当天的毫秒数即可得到相差的天数。 public static void main(String[] args) {DateFormat dft new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");t…...
【leetcode面试经典150题】42. 有效的字母异位词(C++)
【leetcode面试经典150题】专栏系列将为准备暑期实习生以及秋招的同学们提高在面试时的经典面试算法题的思路和想法。本专栏将以一题多解和精简算法思路为主,题解使用C语言。(若有使用其他语言的同学也可了解题解思路,本质上语法内容一致&…...
Windows 2003 R2与Windows 2022建立域信任报错:本地安全机构无法跟域控制器获得RPC连接。请检查名称是否可以解析,服务器是否可用。
在Windows Server 2003 R2与Windows Server 2022之间建立域信任时遇到“本地安全机构无法与域控制器获得RPC连接”的错误,可能是由于以下几种原因: DNS 解析问题: 确保源域和目标域的DNS配置正确,能够互相解析对方的域名和IP地址。…...
UE5、CesiumForUnreal实现加载建筑轮廓GeoJson数据生成白模功能
1.实现目标 在UE5.3中,通过加载本地建筑边界轮廓面GeoJson数据,获取底面轮廓和楼高数据,拉伸生成白模,并支持点选高亮。为防止阻塞Game线程,使用了异步任务进行优化,GIF动图如下所示: 其中建筑数量:128871,顶点索引数量:6695748,三角面数量:2231916,顶点数量:165…...
JavaGUI编程
目录 GUI概念 Swing概念 组件 容器组件 窗口(JFrame) 代码 运行 面板(JPanel) 代码 运行 布局管理器 FlowLayout 代码 运行 BorderLayout 代码 运行 GridLayout 代码 运行 常用组件 标签(JLabel) 代码 运…...
Nginx 基础应用实战 03 基于反向代理的负载均衡、https配置
Nginx 基础应用实战 03 反向代理 proxy_pass http://baidu.com; location /mashibing {proxy_pass http://mashibing.com/;}基于反向代理的负载均衡 upstream httpd {server 192.168.43.152:80;server 192.168.43.153:80; }weight(权重) 指定轮询几率,weight和访…...
[图解]DDD领域驱动设计伪创新-聚合根02
0 00:00:04,940 --> 00:00:06,993 在领域驱动设计之前 1 00:00:06,993 --> 00:00:09,503 的软件开发书籍里面 2 00:00:09,503 --> 00:00:12,470 并没有出现聚合根这样的说法 3 00:00:13,000 --> 00:00:14,840 大家可以去找一下 4 00:00:15,120 --> 00:00:15…...
《QT实用小工具·二十》存款/贷款计算器
1、概述 源码放在文章末尾 该项目实现了用于存款和贷款的计算器的功能,如下图所示: 项目部分代码如下: #ifndef WIDGET_H #define WIDGET_H#include <QWidget>namespace Ui { class Widget; }class Widget : public QWidget {Q_OBJ…...
hbase基础shell用法
HBase中用create命令创建表,具体如下: create student,Sname,Ssex,Sage,Sdept,course 此时,即创建了一个“student”表,属性有:Sname,Ssex,Sage,Sdept,course。因为HBase的表中会有一个系统默认的属性作为行键&#x…...
ElasticSearch 的 BoolQueryBuilder 使用
ElasticSearch的BoolQueryBuilder定义: A Query that matches documents matching boolean combinations of other queries import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;BoolQueryBuilder boolQueryBuilder QueryBuilders.boolQuery(); for (String wor…...
[C++/Linux] 网络I/O处理
引言:网络数据能够正常到达用户并且被接收是进行网络传输的根本目的,网络传输的数据发送和接收有多种方案,本文章就对通过向量接收和发送等数据传输方式,并且对多种I/O模型进详细分析介绍。 目录 一.I/O函数 1.1 recv和send rec…...
HarmonyOS4 页面路由
Index.ets: import router from ohos.routerclass RouterInfo {// 页面路径url: string// 页面标题title: stringconstructor(url: string, title: string) {this.url urlthis.title title} }Entry // 入口組件 Component struct Index {State message: string 页面列表// …...
ShardingSphere再回首
概念: 连接:通过协议 方言及库存储的适配,连接数据和应用,关注多模数据苦之间的合作 增量:抓取库入口流量题提供重定向, 流量变形(加密脱敏)/鉴权/治理(熔断限流)/分析等 可插拔:微内核 DDL:cr…...
生成xcframework
打包 XCFramework 的方法 XCFramework 是苹果推出的一种多平台二进制分发格式,可以包含多个架构和平台的代码。打包 XCFramework 通常用于分发库或框架。 使用 Xcode 命令行工具打包 通过 xcodebuild 命令可以打包 XCFramework。确保项目已经配置好需要支持的平台…...
突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程,然后使用强化学习的Actor-Critic机制(中文译作“知行互动”机制),逐步迭代求解…...
SciencePlots——绘制论文中的图片
文章目录 安装一、风格二、1 资源 安装 # 安装最新版 pip install githttps://github.com/garrettj403/SciencePlots.git# 安装稳定版 pip install SciencePlots一、风格 简单好用的深度学习论文绘图专用工具包–Science Plot 二、 1 资源 论文绘图神器来了:一行…...
从零实现富文本编辑器#5-编辑器选区模型的状态结构表达
先前我们总结了浏览器选区模型的交互策略,并且实现了基本的选区操作,还调研了自绘选区的实现。那么相对的,我们还需要设计编辑器的选区表达,也可以称为模型选区。编辑器中应用变更时的操作范围,就是以模型选区为基准来…...
Vue3 + Element Plus + TypeScript中el-transfer穿梭框组件使用详解及示例
使用详解 Element Plus 的 el-transfer 组件是一个强大的穿梭框组件,常用于在两个集合之间进行数据转移,如权限分配、数据选择等场景。下面我将详细介绍其用法并提供一个完整示例。 核心特性与用法 基本属性 v-model:绑定右侧列表的值&…...
江苏艾立泰跨国资源接力:废料变黄金的绿色供应链革命
在华东塑料包装行业面临限塑令深度调整的背景下,江苏艾立泰以一场跨国资源接力的创新实践,重新定义了绿色供应链的边界。 跨国回收网络:废料变黄金的全球棋局 艾立泰在欧洲、东南亚建立再生塑料回收点,将海外废弃包装箱通过标准…...
【JavaWeb】Docker项目部署
引言 之前学习了Linux操作系统的常见命令,在Linux上安装软件,以及如何在Linux上部署一个单体项目,大多数同学都会有相同的感受,那就是麻烦。 核心体现在三点: 命令太多了,记不住 软件安装包名字复杂&…...
Springboot社区养老保险系统小程序
一、前言 随着我国经济迅速发展,人们对手机的需求越来越大,各种手机软件也都在被广泛应用,但是对于手机进行数据信息管理,对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱,社区养老保险系统小程序被用户普遍使用,为方…...
C++.OpenGL (14/64)多光源(Multiple Lights)
多光源(Multiple Lights) 多光源渲染技术概览 #mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq .erro…...
在Mathematica中实现Newton-Raphson迭代的收敛时间算法(一般三次多项式)
考察一般的三次多项式,以r为参数: p[z_, r_] : z^3 (r - 1) z - r; roots[r_] : z /. Solve[p[z, r] 0, z]; 此多项式的根为: 尽管看起来这个多项式是特殊的,其实一般的三次多项式都是可以通过线性变换化为这个形式…...
