Rust(1) - Boost Python Function for 5000%
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寻找第 N 个素数:Python 实现寻找第 N 个素数:Rust 实现在 Python 中集成 Rust 代码第 1 步:初始化我们的项目Step 2: 安装MaturinStep 3: 使用 Rust 创建 Python 模块Step 4: 构建 Python 模块Step 5: 比较 Python 与 Rust 函数性能
寻找第 N 个素数:Python 实现
首先用 Python 编写一个函数来查找
第 n 个素数(质数)
让我们使用这个函数计算
第 50 个素数
当我在终端中执行命令
python prime_finder.py 50
时,获得的响应如下所示![notion image](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1254/1*vC5OBLq_U2fJA1pEjWGyMg.png)
我们的 Python 函数实现
花了 0.64 毫秒
来找到第 50 个素数
寻找第 N 个素数:Rust 实现
让我们用 Rust 重写相同的函数
在 Python 中集成 Rust 代码
第 1 步:初始化我们的项目
Step 2: 安装Maturin
Step 3: 使用 Rust 创建 Python 模块
Step 4: 构建 Python 模块
使用以下命令通过终端构建 Python 模块
Step 5: 比较 Python 与 Rust 函数性能
At last, we compare the performance of both functions.
执行后比较性能
![notion image](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1354/1*q2oAz3bsDEwctN3IiU5rCA.png)
用于查找第 n 个素数的 Rust 函数比我们的 Python 实现快了 5264.74%,即几乎 53 倍。
上面这个例子是在 Python 代码中使用 Rust 的简单示例,但有一些重要的库要么提供 Python 到 Rust 代码的绑定,要么完全用 Rust 编写
比如:
- orjson: 一个快速、正确的 Python JSON 库
- pydantic: 一个流行的数据验证库
- Polars: 用于高效数据操作和分析的快速 DataFrame 库
- tokenizers: 由 Hugging Face 构建的快速高效的文本标记化和预处理
- cryptography: 用于实现密码操作的库
- PyOxidizer: 现代Python应用程序打包和分发工具
- retworkx: 专为量子计算和其他科学应用而开发的高性能图形库
Last update: 2024-03-22
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