库是怎么把 Rust 塞进 Python 的：PyO3 实战
来源：belderbos.dev — belderbos.dev · 22 分 · by lumpa
📋 概述
文章用一个具体例子说明「库是怎么把 Rust 塞进 Python 的」：你每次用 Pydantic v2 校验数据，真正干活的是 Rust 扩展，它的核心 pydantic-core 就是用 PyO3 构建的。作者沿着同一套工具链走了一遍，介绍如何把 Rust 函数暴露成 Python 可调用的模块、如何处理两种语言之间的类型转换与错误传播，以及这种组合为什么能在保留 Python 接口的同时拿到接近原生的性能。结论很实用：对性能敏感的热点部分做 Rust 扩展，其余业务逻辑继续留在 Python。
🔑 核心要点
- Pydantic v2 的核心 pydantic-core 就是 PyO3 构建的 Rust 扩展。
- PyO3 负责把 Rust 函数暴露成 Python 可调用模块。
- 关键是处理两语言之间的 类型转换与错误传播。
- 收益是保留 Python 接口的同时获得接近原生的性能。
- 实用策略：热点下沉到 Rust，业务逻辑留在 Python。
💡 金句
你以为在用 Python 校验数据，实际干活的是 Rust。
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