前言
Rust语言经常被人误认为是R语言，或者Ruby语言……但是做为近十年来tiobe最出人意料的编程语言，从冷门逐渐变成了明星，不过这次我们不讲Rust入门的内容，我们先来看看它一个很实用的功能——与Python的联动编程。
在正式开始之前，可以先看以下几个问题：
- 为什么要用Rust？
- 答：Rust有很多优点，也有很多缺点，但是下面这个优点可以覆盖所有的缺点：即它能够编写出保证永远不出现内存错误的程序！！
编程领域最头痛的问题，就是内存错误，这种错误无法排查，无法重现，随机出现，只能靠着程序员的编码能力，在编写代码的时候小心翼翼的检查以排除，所以C/C++虽然号称也可以写出内存安全的程序，但是实际上在大型程序中，几乎是一种可望不可及的理想状态。 而Rust以其特有的所有权设计思想，保证了在任何情况下的内存安全，只要编译通过，就永远不会出现内存错误。
- 注意：不出现内存错误，不代表永远不会出现错误，而是出现任何错误，Rust都会告诉为什么会错，不会仅仅弹出一个不知所云的内存问题，让你无从下手，无从排查，也无法解决。
正文
全文一共4节，大约分为三章讲完，内容如下
- 第一节：PyO3的简介，聊一下Python的联合开发方式，以及什么是PyO3
- 第二节：从0开始编写一个PyO3程序，并且在Python中进行调用
- 第三节：介绍PyO3提供的官方的脚手架，让我们如何快速的创建和编译Python扩展项目
- 第四节：编写一系列计算密集型的插件，并且与Python原生代码和Python的JIT优化模式进行效率对比
第一节：Python扩展开发与PyO3简介
Python的优点，数不胜数，但是如果要说Python的缺点，那么下面这个应该是所有Python程序员最大的痛点：
Python有多慢呢？ 下面这个是葡萄牙米尼奥大学和葡萄牙科英布拉大学联合的HAS Lab/INESC TEC（高性能计算实验室）在2020年11月发表的一篇论文，论文中对流行的编程语言进行了基准性能测试：
可以看见，无论是性能、时间、还是内存消耗，Python都几乎是倒数，特别是在计算性能和消耗时间上，几乎只有C、Rust、C++这三者的七十分之一！
当然，这里说个题外话，高性能有若干前提要求，不是说Python本身慢，写出来的东西就一定很慢，Python有大量优化方式和手段，例如静态编译(JIT)，或者使用numpy这种高性能包，都能够大大提升Python的性能。
另外，程序运行的模式，也会对代码编写和架构有很大的影响，一般来说，在IO(数据)密集型运算上，管你用什么语言，性能都只能被数据吞吐这块短板所拖累……今天不谈这些内容，今天我们主要就针对计算(CPU)密集型运算这种与编程语言和编译器有密切关系的方式。
所以，抛开一切其他条件不谈，我们的诉求，就是一句话：
速度！
速度！！
还TM是速度！！
如果说Python原生的速度，就像体重和身高一样的正方体肥仔虾一样，从小学开始到大学毕业，体育考试中的长跑就从来没有及格过，基本上等于放弃治疗的话，如何最简单的提速呢？
请圣言
人和动物的区别在于，人能够创造工具，动物可以使用工具，但不能创造工具。
——卡尔 马克思
回过来，肥宅Py如何利用工具，变成狂飙Py呢？这就要从Python的扩展开发模式来看了：
首先，我们经常说的，Python，实际上指的是CPython，即C语言实现的Python，广义上，Python还有Jython和IronPython这两个版本，分别是Java的Python实现和.Net的Python实现，不过后面这两个东西，已经很久没有更新了，属于死了但是没有完全死的状态，基本上我们可以忽略……
所以，现在我们说的Python，事实上指的就是CPython，所以可以认为Python的底层就是C语言，那么官方提供的Python的扩展方式，就是用C语言来编写扩展模块(Python的标准库，绝大部分都是C语言开发的，C++属于蹭C语言的框架)。
其他语言如果扩展Python，只能通过如RPC(远程过程调用)这种方式，或者语言扩展桥接绑定的方式来实现，这两种模式就不能叫做扩展开发了。
那么Rust对于Python的扩展开发，又是哪一种方式呢？ 答案是基于C语言的桥接模式。Rust可以直接继承C/C++的所有工具和库，也能够支持把自己编译成与C一样的动态链接库，所以我们可以把PyO3看成是Rust绑定C语言的一种扩展方式，也就是说，Rust PyO3写出来的扩展，与原生C写出来的扩展，对于Python是完全一样的。
PyO3开发出来的扩展模块，有如下特点：
- 开发出来的扩展模块，运行于Python同进程中，所以可以直接在Python语言环境中导入、调用、监控和管理。
- 可以在Rust中编写的、编译好的可执行程序中，调用和动态执行Python代码的能力，并且提供两种语言之间的控制与数据交互能力。
第二节：Python扩展开发与PyO3简介
首先还是用Rust的cargo包管理器去创建一个lib工程，这一步没啥说的。
如果你是一位从来没有接触过Rust的同学，那么可以先不必深究这些细节，建议直接看后面的结果。 然后就采用量子学习法即可：
点赞就是看过了
收藏就是学会了
转发就是融会贯通了
然后在crates.io网站上，找到PyO3包，并且把它添加到配置文件里面去。当然，如果你很熟练了，也不用去网站上找，直接添加也行(建议去网站上，查找最新的版本号。)
crates.io是Rust的一个包管理仓库网站，类似于Python的pypi。
添加配置项，注意，需要有两个必选的配置项：
crate-type = ["cdylib"]
这个表示编译时候使用的c标准的动态库 Python的底层就是用c语言写的，必须是c标准库，Python才能导入
pyo3 = { version = "0.18.1", features = ["extension-module"] }
给工程添加最新的pyo3版本，并且设置特性为扩展模块，这个版本号一般我都选择最新的，所以在添加前都回去crates.io网站上查阅一下，不过你也可以通过
cargo add pyo3
这个命令来添加
之后，就可以编写Rust的功能实现代码了，主要需要编写两个部分：
- 编写逻辑业务实现部分，我们这里实现一个say hello的功能，也就是用户输入一个用户名，这里输出一个问候，并且告诉他，这个问候来自Rust编写的后台扩展。
如果需要直接封装成Python可以调用的方法，需要在前面加#[pyfunction]这个属性，表示这个方法将对外暴露，并且被直接封装成Python可以调用的方法。
- 可以写一个测试方法，因为Rust是一种编译执行的语言，所以要执行一个方法必须要有main函数，如果不想添加main.rs和main函数的话，可以写一个测试方法，在cargo里面测试用。
- 把写好的Python扩展方法，封装到Python模块声明里面去，写一个Python模块声明方法。
#[pymodule]属性表示这个模块里面，要封装暴露哪些方法出来，而且还声明了是否有输入和输出参数。
全部写完之后，可以通过cargo test测试一下，方法是否能够正常执行，之后就可以打包封装了。
直接输入命令：
cargo build --release
对工程进行编译，在这个编译的过程中，cargo编译器会从网络上拉下一些依赖，然后在本地直接编译好，但是这个过程比较慢……特别是大型工程，一次编译可能需要几十分钟之久。
不过好在我们这个工程中没有什么需要依赖的大型库，所以编译还算快，在我本机上，11秒就编译好了。
之后，在工程的/target/release目录下面，会生成一个叫做pyo3demo.dll的动态链接库文件，这个就是windows平台下面的Python扩展模块，如果在Linux下面，会编程成so文件。
因为我们这里是一个裸奔的版本，所以后面还需要手动改一下名字，在Python中，扩展库的的后缀名都是pyd，所以需要我们手动把pyo3demo.dll改名为pyo3demo.pyd。
之后把这个pyd文件，拷贝到你的Python包索引环境的目录下面去，就可以了，最简单的就是直接拷贝到你py文件同目录下。
然后按照Python开发的一般模式，import这个包，然后直接使用即可：
如果输出的内容是我们测试中预想一样的，那就表示成功了。
最后，给出这个say hello应用中可能出现的一些场景问题：
打完收工。
最后，本工程的全部源码，在我gitee仓库如下位置：
博客: 博客文章，方便发文 - Gitee.com
注意： 我的代码里面还有后续的测试的内容，特别包含了polars包，所以编译起来比较慢，也特别大……
