初探: 通过pyo3用rust为python写扩展加速

可怕的药水

众所周知，python性能比较差，尤其在计算密集型的任务当中，所以机器学习领域的算法开发，大多是将python做胶水来用，他们会在项目中写大量的C/C++代码然后编译为so动态文件供python加载使用。那么时至今日，对于不想学习c/c++的朋友们，rust可以是一个不错的替代品，它有着现代化语言的设计和并肩c/c++语言的运行效率。
本文简单介绍使用rust为python计算性质的代码做一个优化，使用pyo3库为python写一个扩展供其调用，咱们下面开始，来看看具体的过程和效率的提升。（PS：本文只是抛砖引玉，初级教程）
我的台式机环境:

1. 设备名称        DESKTOP
2. 处理器        12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700   2.10 GHz
3. 机带 RAM        32.0 GB (31.8 GB 可用)
4. 系统类型        64 位操作系统, 基于 x64 的处理器

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1. python代码

首先给出python代码，这是一个求积分的公式：

1. import time
3. def integrate_f(a, b, N):
4.     s = 0
5.     dx = (b - a) / N
6.     for i in range(N):
7.         s += 2.71828182846 ** (-((a + i * dx) ** 2))
8.     return s * dx
11. s = time.time()
12. print(integrate_f(1.0, 100.0, 200000000))
13. print("Elapsed: {} s".format(time.time() - s))

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执行这段代码花费了: Elapsed: 32.59504199028015 s
2. rust

1. use std::time::Instant;
3. fn main() {
4.     let now = Instant::now();
5.     let result = integrate_f(1.0, 100.0, 200000000);
6.     println!("{}", result);
8.     println!("Elapsed: {:.2} s", now.elapsed().as_secs_f32())
9. }
11. fn integrate_f(a: f64, b: f64, n: i32) -> f64 {
12.     let mut s: f64 = 0.0;
13.     let dx: f64 = (b - a) / (n as f64);
15.     for i in 0..n {
16.         let mut _tmp: f64 = (a + i as f64 * dx).powf(2.0);
17.         s += (2.71828182846_f64).powf(-_tmp);
18.     }
20.     return s * dx;
21. }

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执行这段代码花费了: Elapsed: 10.80 s
3. 通过pyo3写扩展

首先创建一个项目，并安装 maturin 库:

1. # (replace demo with the desired package name)
2. $ mkdir demo
3. $ cd demo
4. $ pip install maturin

复制代码

然后初始化一个pyo3项目:
[code]$ maturin init✔
来源:https://www.cnblogs.com/cpl9412290130/p/17965613
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