Rust作为编译型语言，代码直接编译为机器码，无虚拟机或解释器开销，执行效率接近C/C++；而Python是解释型语言，依赖解释器逐行执行，加上动态类型和垃圾回收机制，性能差距显著。例如，在计算2到100,000,000内所有质素的测试中，Rust耗时约2.5秒，Python则需16秒以上；实时流数据处理场景中，RustPython的平均延迟（1.2ms）比Python原生（32.6ms）低27倍，吞吐量（83.5k msg/sec）高出26倍。
Rust采用所有权系统（Ownership）、借用检查器（Borrowing）和生命周期（Lifetimes），编译时强制内存安全，无垃圾回收（GC）带来的运行时开销（如GC停顿），内存分配与释放更高效。Python依赖引用计数+分代GC，虽简化了内存管理，但GC触发时的停顿会影响实时性，且引用计数本身会增加CPU开销。例如，Rust的Box<T>（栈分配）、Arc<T>（原子引用计数）等智能指针，能在保证内存安全的同时，避免Python GC的性能波动。
Rust的并发模型基于async/await和Tokio等异步运行时，无全局解释器锁（GIL），能充分利用多核CPU实现真正的并行计算。例如，Rust的Rayon库可轻松将迭代器转换为并行迭代器，提升数据处理效率。而Python的GIL限制了多线程的并行能力，即使有多核CPU，多线程程序也无法同时执行多个线程，只能通过多进程（如multiprocessing）绕过，但进程间通信（IPC）开销较大。
对于计算密集型任务（如数值计算、加密算法、图像处理），Rust的性能优势尤为明显。例如，Arnis项目中，Rust实现的单个区块生成（3.1ms）、地形高度图计算（8.9ms）比Python（45.2ms、128.7ms）快14倍以上；加密算法（如AES）的Rust实现，比Python的cryptography库快30%以上。这是因为Rust的编译型特性和零成本抽象，能直接利用CPU的SIMD指令集（如AVX2），而Python的解释执行和动态类型无法发挥硬件性能。
Rust的内存管理策略（栈优先、无GC）使其内存占用更稳定且更低。例如，实时流数据处理中，Rust的内存占用（68MB）比Python（185MB）低约2.7倍；Rust的Vec（动态数组）和HashMap（哈希表）等数据结构，通过编译时优化（如内联、循环展开），减少了内存碎片和分配次数。而Python的对象模型（如PyObject头）和GC机制，会导致更高的内存开销，尤其是在处理大规模数据时。
虽然Python在开发效率上有优势，但可通过PyO3（Rust编写Python扩展）、CFFI（调用C接口）等方式，将性能瓶颈模块（如数值计算、加密、图像处理）用Rust重写，提升整体性能。例如，用Rust实现的polars DataFrame引擎（替代Pandas），在百万级数据聚合分析中，性能比Pandas快5~10倍；cryptography库用Rust替代C实现的加密算法，稳定性与速度均有所提升。
