Python 调用 Rust 挺香的，向没用过的朋友们安利一下

简单说一下吧，python 语言效率的问题也是老生常谈了，我也是 v2 上 py 社区的老面孔了

rust 这门语言我没接触过，我对他的印象一直是那种想要干掉老语言的新语言，但是生态不行所以没戏。印象中 rust 是对标 c/c++，scala 对标 java，julia 对标 python，再加一个专门写网络服务的 go，这似乎就是新时代的样貌了。但是其实这四门语言除了 go 以外都几乎没接触过。

直到前几天跟朋友聊天，对方偶然说起 python 调用 rust 可以是一种解决方案。我正好也面临计算密集任务的困扰，就去搜了一下，一搜，发现据说很香，于是试用了一下，发现真的很香，一直香到爆炸了，我就来 v2 发帖了。

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先说一下直观效果，团队现在在做数据类服务，有很多密集计算型任务，并且以后可能越加越多。刚开始写的时候肯定是 python 实现算法，但是随着数据量增多，算法变复杂，处理时间成几何倍数增加，py 已经顶不住了。所以我们之前是把一些最集中的部分先用 c++抽出来写成插件，因为我和另外一个朋友都能写点简单的 c++，这么暂时先凑合着，原计划是要用 cython 把算法部分完全重写的。

前天听说 rust 能用，当天花了几个小时过了一遍 rust 的语法，昨天把 c++的东西用 rust 完全重写了一遍，大概一千多行，今天已经上测试服务器了。并且简单跑了一下分，rust 嵌入 python 表现非常优秀。

我们重复执行同一个计算任务，原任务用 python 实现大概耗时在一分多钟，切换到 c++之后大概耗时在 3100 毫秒，今天改写成 rust 之后，在实现基本上完全相同的情况下，单次执行时间缩短到了 2300 毫秒左右，令人很惊喜。

而之后多线程压力测试中，1600 次任务，c++版本耗时 720 秒，rust 版本耗时 440 秒。这个差距相对于单核进一步拉大，似乎数据中转和线程调度上，相对于 cython 还有进一步的优势。

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所以我在这里向所有在 python 任务中遇到 cpu 密集型任务瓶颈的朋友们推荐 rust 这门语言和它配套的 python 嵌入方案。目前看来几天的使用里，它可能带来的问题并不多。我们测试中遇到的为数不多的问题是似乎底层调用机制与 cython 的嵌入不同。单纯测试空函数返回时间，如果使用 cython 编译 python 函数，是可以加速函数返回的，但使用 rust 嵌入方案的话却会让返回时间减慢一倍左右。我个人也不是很了解解释器调用的实现细节，这个暂且不谈。不过只要不做特别细粒度的嵌入，这其实也不会造成什么困扰。

而与问题相对的，好处就很多了。

rust 的好处其一是它的性能强，与原生 C 比肩，并且显然在实际生产中比 c 更快。因为一般用 c++也就是用 stl 中的容器和算法搞一搞，我个人比较菜，不太有水平自己实现。在这种条件下，rust 的内置实现的几种数据结构和算法，是比 c++stl 更快的，起到了实际上性能领先的作用。

其二是 rust 的学习曲线非常平滑，本身通过限制语法自由度，在设计上屏蔽了 c++中一些让人非常头秃的一些特性（野指针之类的），加上有比较完善的内建通用数据结构，导致如果你只是单纯的实现算法的话，向我们一样简单学习几小时就直接可以工作了。并且同样由于编译器要求严格，你写出的代码只要能过编译，一般质量都还可以。

第三是 rust 的工程化很香。之前用 cython 方案，其实整个目录结构工程化不是很好做，因为 cython 这门介于 c 和 py 之间的语言，说不好听点是四不像，很多似是而非的坑需要自己踩，通常是 c 的方法也不行，py 的方法也不行，只能按照 cython 独有的规矩。这点切换到 rust 之后就不构成烦恼，因为原生模块化方案还不错，嵌入 py 时可以非常接近 py 工程目录的逻辑结构，整个代码解耦非常舒服。

第四是 rust 这门语言描述能力比较强，毕竟是一门十年左右的新语言，在编程语言大家庭中算孙子辈的了。像我们平常使用 python 的原因之一可能就是因为 py 的描述能力强大，相比之下如果用纯 c 语言写东西的话就会感觉在描述能力上束手束脚。而切换到 rust 则不会有明显的不适感，虽然相对于动态的 python 确实受到了诸多限制，但是本身语言也吸收了这么多年优秀语言的优秀特性，也加入了很多语法糖，比如下述代码实现的逻辑

fn main() {
    let list = vec![1 , 2 , 3 , 4 , 5];
    for i in 0..list.len() {
    	println!("num: {}" , list[i])
    }
}

即使你从未学习过 rust 的代码，你也会发现基本上能看懂，并且这种语言在基础使用场景的描述能力并不弱，已经十分接近自然语言逻辑。

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总之胡言乱语写了这么多，与大家分享，已经很熟悉这套工具链的朋友请勿喷，我相信还有很多和我一样不了解的朋友，欢迎探讨，我们共同进步。