Rust与Python在Linux上的集成方法

Rust 与 Python 在 Linux 上的集成方法

方法总览与选型

Python 调用 Rust（推荐）：用 PyO3/Maturin 编写 Python 扩展模块，性能接近原生，开发体验好，适合将性能热点用 Rust 重写。
Rust 调用 Python：在 Rust 中嵌入 Python 解释器（PyO3），直接执行 Python 代码或调用既有脚本/函数，适合胶水与编排场景。
C ABI/FFI 通用桥接：Rust 编译为 cdylib，Python 用 ctypes 调用；或用 cffi 在 Rust 侧调用 Python C API。优点是通用、解耦，缺点是类型与错误处理更繁琐。
进程/服务化调用：双方以 子进程/HTTP/gRPC 通信，隔离性最好，适合大型系统或跨语言微服务。
历史方案 rust-cpython：已不再积极维护，官方建议迁移到 PyO3。

方法一 Python 调用 Rust 扩展模块（PyO3 + Maturin）

安装工具链：Rust 通过 rustup；Python 侧安装 Maturin（pip 安装）。
创建项目与依赖：
- 方式 A（推荐）：maturin new myrustlib && cd myrustlib
- 方式 B（手工）：cargo new myrustlib --lib，在 Cargo.toml 添加
  - [lib] crate-type = ["cdylib"]
  - pyo3 = { version = "0.20", features = ["extension-module"] }
编写绑定（示例）：
- src/lib.rs
  - use pyo3::prelude::*;
  - #[pyfunction] fn add(a: i32, b: i32) -> PyResult<i32> { Ok(a + b) }
  - #[pymodule] fn myrustlib(_py: Python, m: &PyModule) -> PyResult<()> { m.add_function(wrap_pyfunction!(add, m)?)?; Ok(()) }
构建与安装：
- 开发联调：maturin develop（在 Python 环境中即时可用）
- 发布包：maturin build 生成 wheel，随后 pip install dist/*.whl
Python 使用：
- import myrustlib; print(myrustlib.add(3, 4))
适用场景：数值计算、字符串处理、加密/压缩等性能热点；生态与打包发布体验优秀。

方法二 Rust 调用 Python（嵌入解释器）

依赖与初始化：在 Cargo.toml 加入 pyo3 依赖，Rust 侧通过 Python::acquire_gil 获取 GIL，然后执行 Python 代码或调用对象。
示例：
- use pyo3::prelude::*; use pyo3::types::PyString;
- let gil = Python::acquire_gil(); let py = gil.python();
- py.run(r#"def greet(name): return f"Hello, {name}!""#, None, None)?;
- let greet = py.eval("greet", None, None)?;
- let res: String = greet.call1((PyString::new(py, "Rust"),))?.extract()?;
- println!("{}", res);
适用场景：在 Rust 服务中复用 Python 生态（如数据处理脚本、机器学习推理脚本）；注意 GIL 与线程模型，避免在持有 GIL 时执行阻塞操作。

方法三 C ABI / FFI 通用桥接（cdylib + ctypes/ cffi）

Rust 侧：
- Cargo.toml 设置 [lib] crate-type = ["cdylib"]；导出 extern "C" 函数，必要时用 #[no_mangle]。
- 示例：#[no_mangle] pub extern "C" fn add(a: i32, b: i32) -> i32 { a + b }
- 构建：cargo build --release，产物为 libxxx.so。
Python 侧：
- ctypes 调用：
  - import ctypes; lib = ctypes.CDLL("./target/release/libxxx.so")
  - lib.add.argtypes = (ctypes.c_int, ctypes.c_int); lib.add.restype = ctypes.c_int
  - print(lib.add(3, 4))
- 也可用 cffi 在 Rust 中调用 Python C API（更灵活但更复杂）。
适用场景：需要与非 Python 语言共享同一动态库，或希望最小化绑定层依赖；需自行处理参数封送、错误码与内存管理。

方法四进程与服务化调用（子进程 / HTTP / gRPC）

子进程：Rust 使用 std::process::Command 调用 python script.py 并解析 stdout/stderr；简单可靠、隔离性好。
网络/进程间通信：将 Rust 或 Python 一侧做成 HTTP/gRPC 服务，另一方通过 HTTP 客户端或 gRPC 客户端调用；适合大型系统与多团队协作。
适用场景：脚本编排、模型服务化、跨语言微服务；对延迟不极端敏感、强调解耦与可观测性。

实践要点与常见问题

GIL 与并发：Python 扩展默认在单线程的 GIL 下运行；若需要并行，可在 Rust 中释放 GIL（如 Python::allow_threads），或将计算放到 Rayon/线程池后回到 Python 前重新获取 GIL。
ABI 与兼容性：为提升跨发行版兼容性，Rust 可面向 musl 静态链接：rustup target add x86_64-unknown-linux-musl && cargo build --release --target x86_64-unknown-linux-musl。
异常处理与类型转换：PyO3 提供 PyResult 与自动转换；FFI 需严格匹配参数类型与调用约定，并做好错误码/异常桥接。
构建与打包：优先使用 Maturin 的 develop/build/publish 流程，简化本地开发与发布到 PyPI 的步骤。
调试技巧：开发期用 maturin develop 快速迭代；必要时在 Rust 侧用 println! 或日志，在 Python 侧用 pytest/unittest 做回归。

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