PyO3 是 Python 的 Rust 绑定。
虚拟环境与 maturin
创建一个 Python 虚拟环境（更好的管理）
mkdir simple_trig
pipenv install
激活虚拟环境，安装 maturin
pipenv shell
pipenv install maturin
初始化 maturin
maturin init
会自动生成 Rust 的项目，生成的 lib.rs 如下：
use pyo3::prelude::*;
/// 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 simple_trig(_py: Python<'_>, m: &Bound<'_, PyModule>) -> PyResult<()> {
m.add_function(wrap_pyfunction!(sum_as_string, m)?)?;
Ok(())
}
只需要运行 maturin develop，就可以自动打包和安装到 Python 的虚拟环境。
% python
>>> import simple_trig
>>> simple_trig.sum_as_string(5, 20)
'25'
新建 Python 脚本
from random import random
from time import perf_counter
COUNT = 500000 # Change this value depending on the speed of your computer
DATA = [(random() - 0.5) * 3 for _ in range(COUNT)]
e = 2.7182818284590452353602874713527
def sinh(x):
return (1 - (e ** (-2 * x))) / (2 * (e ** -x))
def cosh(x):
return (1 + (e ** (-2 * x))) / (2 * (e ** -x))
def tanh(x):
tanh_x = sinh(x) / cosh(x)
return tanh_x
def test(fn, name):
start = perf_counter()
result = fn(DATA)
duration = perf_counter() - start
print('{} took {:.3f} seconds\n'.format(name, duration))
for d in result:
assert -1 <= d <= 1, " incorrect values"
if __name__ == "__main__":
print('Running benchmarks with COUNT = {}'.format(COUNT))
test(lambda d: [tanh(x) for x in d], '[tanh(x) for x in d] (Python implementation)')
Rust 实现
use pyo3::prelude::*;
/// Formats the sum of two numbers as string.
#[pyfunction]
fn sum_as_string(a: usize, b: usize) -> PyResult<String> {
Ok((a + b).to_string())
}
const E: f64 = 2.7182818284590452353602874713527;
fn sinh_impl(x: f64) -> f64 {
(1.0 - f64::powf(E, -2.0 * x)) / (2.0 * f64::powf(E, -x))
}
fn cosh_impl(x: f64) -> f64 {
(1.0 + f64::powf(E, -2.0 * x)) / (2.0 * f64::powf(E, -x))
}
#[pyfunction]
fn fast_tanh(x: f64) -> PyResult<f64> {
Ok(sinh_impl(x) / cosh_impl(x))
}
/// A Python module implemented in Rust.
#[pymodule]
fn simple_trig(_py: Python<'_>, m: &Bound<'_, PyModule>) -> PyResult<()> {
m.add_function(wrap_pyfunction!(sum_as_string, m)?)?;
m.add_function(wrap_pyfunction!(fast_tanh, m)?)?;
Ok(())
}
Bound
PyO3 0.20+ 中引入了 Bound 类型，用于解决 Rust 与 Python 交互时的内存安全性和对象生命周期管理问题。
Bound 是 PyO3 提供的一个智能指针（类似 Rc 或 Arc），用于安全地持有对 Python 对象的引用。
Bound<'_, PyModule> 的含义：
'a（匿名生命周期'_）：表示Bound实例的生命周期与某个作用域（如函数调用）绑定，确保不会超过 Python 解释器的有效生命周期。PyModule：表示这个 Bound 封装的是一个 Python 模块对象。
&Bound<'_, PyModule> 表示对一个具有生命周期管理的 Python 模块的不可变引用。
引入 Bound 之前，如果 Python 垃圾回收器在 Rust 代码执行期间回收了模块对象，Rust 代码中的 &PyModule 会变成悬垂指针，导致未定义行为（UB）。
加入测试函数
from simple_trig import fast_tanh
if __name__ == "__main__":
print('Running benchmarks with COUNT = {}'.format(COUNT))
test(lambda d: [tanh(x) for x in d], '[tanh(x) for x in d] (Python implementation)')
test(lambda d: [fast_tanh(x) for x in d], '[fast_tanh(x) for x in d] (Rust extension)')
令我震惊的是，Rust 居然更慢……
Running benchmarks with COUNT = 500000
[tanh(x) for x in d] (Python implementation) took 0.234 seconds
[fast_tanh(x) for x in d] (Rust extension) took 0.282 seconds
好吧，一定是哪里出问题了。
（2025 年现在重新运行，PyO3 默认已经比 Python 版本快了）
实际使用的时候应该使用 --release，可以极大的提升速度：
maturin develop --release
最终可以达到这样的效果（下面的测试机器和上面的测试机器不同，以各自测试的 Python 速度作为基准比较合适，不要横向比较）：
Running benchmarks with COUNT = 500000
[tanh(x) for x in d] (Python implementation) took 0.431 seconds
[fast_tanh(x) for x in d] (Rust extension) took 0.070 seconds
小结
Python 在没有优化的情况下确实在性能上相对而言差一点，使用 Rust 重写 Python 模块，确实可以极大的提升 Python 性能。