Rust与Python集成用于数据科学

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Rust与Python集成用于数据科学

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收藏 2026-02-03

Python依然处于数据科学领域的前沿，至今仍广受欢迎且实用性极强。而另一方面，Rust则为其底层提供了坚实支撑。在对性能、内存控制和可预测性有较高要求的场景中，Rust的作用便显得尤为必要。

作者：希图·奥卢米德（Shittu Olumide），技术内容专家

发布时间：2026年1月23日

领域：数据科学

引言

Python成为数据科学的默认语言是有充分理由的。它拥有成熟的生态系统、较低的入门门槛，其各类库能让你快速将想法转化为结果。NumPy、pandas、scikit-learn、PyTorch和Jupyter Notebook构成的工作流，在探索性分析、建模和成果展示方面的优势难以撼动。对于大多数数据科学家而言，Python不仅仅是一种工具，更是孕育思路、开展思考的环境。

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但Python也有其自身的局限性。随着数据集规模扩大、流水线变得更加复杂，以及性能预期不断提高，团队会逐渐感受到使用中的阻滞。在日常工作中，有些操作的速度会比预期慢，内存使用也变得难以预测。到了某个节点，问题就不再是“Python能否做到这一点？”，而是“Python是否应该包揽所有工作？”

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这就是Rust发挥作用的地方。Rust并非要取代Python，也不是要求数据科学家突然重写所有代码，而是作为一个支撑层存在。Rust正越来越多地应用于Python工具的底层，负责处理工作负载中对性能、内存安全性和并发能力要求最高的部分。许多人其实已经在不知不觉中受益于Rust——无论是通过Polars这类库，还是隐藏在Python应用程序接口（API）背后、由Rust驱动的组件。

本文聚焦于这种“中间地带”。我们并非要论证Rust在数据科学领域比Python更优越，而是展示两者如何协同工作：既保留Python的高效生产力，又解决其固有的弱点。我们将探讨Python在哪些场景下会遇到困难、Rust如何融入现代数据技术栈，以及两者的集成在实际应用中具体是什么样子。

识别Python在数据科学工作负载中的短板

Python最大的优势同时也是其最大的局限：该语言经过优化，旨在提升开发者的生产力，而非追求原始的执行速度。对于许多数据科学任务来说，这并无大碍，因为繁重的计算工作通常由经过优化的原生库完成。当你在pandas中编写df.mean()，或在NumPy中编写np.dot()时，实际上并不是在Python中执行循环，而是调用经过编译的代码。

问题出在当你的工作负载无法与这些原生组件完美契合时。一旦需要在Python中编写循环，性能就会急剧下降。即便是编写精良的代码，当应用于数千万甚至数亿条记录时，也可能成为性能瓶颈。

内存是另一个痛点。Python对象会带来显著的内存开销，而数据流水线中往往包含反复的序列化和反序列化步骤。同样，当在pandas、NumPy和外部系统之间传输数据时，可能会产生难以察觉、更难以控制的数据副本。在大型流水线中，内存使用量往往是导致任务变慢或失败的主要原因，而非中央处理器（CPU）使用率。

并发处理则是更为棘手的问题。Python的全局解释器锁（GIL）简化了许多操作，但它限制了CPU密集型任务的真正并行执行。虽然有一些方法可以规避这一限制，例如使用多进程、原生扩展或分布式系统，但每种方法都伴随着自身的复杂性。

Python负责编排，Rust负责执行

看待Rust与Python协同工作的最实用方式，是进行职责划分。Python仍然负责编排工作，处理数据加载、工作流定义、意图表达和系统连接等任务；Rust则接管需要关注执行细节的部分，例如紧凑循环、繁重的数据转换、内存管理和并行工作。

按照这种模式，Python仍然是你日常编写和阅读最多的语言——在这里，你构建分析流程、原型验证想法、整合各个组件。Rust代码则处于清晰的边界之后，负责实现那些计算成本高、重复执行频繁，或难以在Python中高效表达的特定操作。这种边界是明确且有目的性的。

最令人困扰的问题之一，是确定哪些代码应该放在Python中，哪些应该放在Rust中。这最终可以归结为几个关键问题：如果代码频繁变更、严重依赖实验，或能从Python的简洁表达中获益，那么它很可能适合放在Python中；反之，如果代码稳定且对性能至关重要，那么Rust会是更好的选择。数据解析、自定义聚合运算、特征工程核心逻辑和验证逻辑，都是非常适合用Rust实现的常见示例。

这种模式在现代数据工具中已经普遍存在，即便用户并未察觉。Polars使用Rust作为其执行引擎，同时提供Python API；Apache Arrow的部分功能由Rust实现，并供Python调用；甚至pandas也越来越多地依赖基于Arrow和原生组件的高性能路径。整个生态系统正悄然汇聚于同一个理念：Python作为接口，Rust作为引擎。

这种方法的核心优势在于保留了生产力。你不会失去Python的生态系统和可读性，同时能在真正需要的地方获得性能提升，而无需将数据科学代码库变成一个系统编程项目。如果实现得当，大多数用户只需与简洁的Python API交互，完全无需关心底层是否使用了Rust。

理解Rust与Python的实际集成方式

实际上，只要避免不必要的抽象，Rust与Python的集成比听起来要简单得多。如今最常用的方法是使用PyO3——一个允许用Rust编写Python原生扩展的Rust库。你编写Rust函数和结构体，添加注解，然后将它们暴露为可在Python中调用的对象。从Python的角度来看，这些对象与普通模块别无二致，支持正常导入和文档字符串查看。

典型的实现流程如下：Rust代码实现一个操作数组或Arrow缓冲区的函数，处理繁重的计算任务，并以Python友好的格式返回结果；PyO3负责引用计数、错误转换和类型转换；maturin或setuptools-rust等工具则将扩展打包，使其可以像其他依赖项一样，通过pip安装。

分发环节在整个过程中起着至关重要的作用。过去，构建基于Rust的Python包非常困难，但相关工具已经有了很大改进。如今，针对主要平台的预构建wheel包已很常见，持续集成（CI）流水线也能自动生成这些包。对于大多数用户而言，安装基于Rust的Python包，与安装纯Python库没有任何区别。

Python与Rust之间的切换会产生一定成本，包括运行时开销和维护成本。这也是技术债务可能滋生的地方——如果Rust代码中混入了Python特有的假设，或者接口设计过于琐碎，那么复杂性带来的负面影响将超过性能提升的收益。这就是为什么大多数成功的项目都会维持一个稳定的边界。

使用Rust加速数据操作

为了更直观地说明这一点，我们来看一个大多数数据科学家经常遇到的场景：你有一个大型内存数据集（数千万行），需要应用一个自定义转换，而这个转换无法用NumPy或pandas进行向量化处理。它不是内置的聚合运算，而是特定领域的逻辑，需要逐行运行，并且成为了流水线中的主要性能瓶颈。

举一个简单的例子：在大型数组上计算带有条件逻辑的滚动分数。在pandas中，这通常需要使用循环或apply方法，而一旦数据无法整齐地适配向量化操作，这些方法就会变得非常缓慢。

// 示例1：Python基准实现

def score_series(values):
    out = []
    prev = 0.0
    for v in values:
        if v > prev:
            prev = prev * 0.9 + v
        else:
            prev = prev * 0.5
        out.append(prev)
    return out

这段代码可读性强，但它是CPU密集型且单线程的。在大型数组上运行时，速度会非常缓慢。同样的逻辑用Rust实现则简洁明了，更重要的是，执行速度极快。Rust的紧凑循环、可预测的内存访问和便捷的并行处理能力，在这里发挥了巨大作用。

// 示例2：使用PyO3实现Rust版本

use pyo3::prelude::*;

#[pyfunction]
fn score_series(values: Vec<f64>) -> Vec<f64> {
    let mut out = Vec::with_capacity(values.len());
    let mut prev = 0.0;

    for v in values {
        if v > prev {
            prev = prev * 0.9 + v;
        } else {
            prev = prev * 0.5;
        }
        out.push(prev);
    }

    out
}

#[pymodule]
fn fast_scores(_py: Python, m: &PyModule) -> PyResult<()> {
    m.add_function(wrap_pyfunction!(score_series, m)?)?;
    Ok(())
}

通过PyO3暴露后，这个函数可以像其他Python模块一样被导入和调用：

from fast_scores import score_series
result = score_series(values)

在基准测试中，性能提升通常是显著的——原本在Python中需要几秒或几分钟的操作，用Rust实现后可能只需几毫秒或几秒。原始执行时间大幅缩短，CPU利用率提高，并且代码在处理更大规模输入时表现更出色，内存使用也变得更可预测，从而减少了高负载下的意外情况。

但这种改进也并非没有代价：系统的整体复杂性增加了——你现在需要管理两种语言和一套打包流水线。当出现问题时，故障可能出在Rust代码中，而非Python代码。

// 示例3：自定义聚合逻辑

假设你有一个大型数值数据集，需要实现一个无法在pandas或NumPy中轻松向量化的自定义聚合运算。这种情况在特定领域的分数计算、规则引擎或特征工程逻辑中很常见。

以下是Python版本的实现：

def score(values):
    total = 0.0
    for v in values:
        if v > 0:
            total += v ** 1.5
    return total

这段代码可读性强，但同样是CPU密集型且单线程的。下面我们用Rust实现这个逻辑，并通过PyO3暴露给Python。

首先是Cargo.toml配置文件：

[lib]
name = "fastscore"
crate-type = ["cdylib"]

[dependencies]
pyo3 = { version = "0.21", features = ["extension-module"] }

然后是src/lib.rs中的Rust代码：

use pyo3::prelude::*;

#[pyfunction]
fn score(values: Vec<f64>) -> f64 {
    values
        .iter()
        .filter(|v| **v > 0.0)
        .map(|v| v.powf(1.5))
        .sum()
}

#[pymodule]
fn fastscore(_py: Python, m: &PyModule) -> PyResult<()> {
    m.add_function(wrap_pyfunction!(score, m)?)?;
    Ok(())
}

现在可以在Python中使用这个Rust实现的函数：

import fastscore

data = [1.2, -0.5, 3.1, 4.0]
result = fastscore.score(data)

这种实现方式的核心逻辑是什么？Python仍然控制着整个工作流，Rust只负责处理紧凑循环。业务逻辑没有跨语言拆分，而是将执行环节放在了最适合的地方。

// 示例4：使用Apache Arrow共享内存

如果你希望在Python和Rust之间传输大型表格数据，同时避免序列化开销——将Datafr ame来回转换会严重影响性能和内存使用。解决方案是使用Apache Arrow，它提供了一种双方生态系统都能原生理解的共享内存格式。

以下是Python中创建Arrow数据的代码：

import pyarrow as pa
import pandas as pd

df = pd.Datafr ame({
    "a": [1, 2, 3, 4],
    "b": [10.0, 20.0, 30.0, 40.0],
})

table = pa.Table.from_pandas(df)

此时，数据以Arrow的列存格式存储。下面我们编写Rust代码，使用Rust的Arrow库来处理这些Arrow数据：

use arrow::array::{Float64Array, Int64Array};
use arrow::record_batch::RecordBatch;

fn process(batch: &RecordBatch) -> f64 {
    let a = batch
        .column(0)
        .as_any()
        .downcast_ref::<Int64Array>()
        .unwrap();

    let b = batch
        .column(1)
        .as_any()
        .downcast_ref::<Float64Array>()
        .unwrap();

    let mut sum = 0.0;
    for i in 0..batch.num_rows() {
        sum += a.value(i) as f64 * b.value(i);
    }
    sum
}

对数据科学家有用的Rust工具

Rust在数据科学领域的作用并不仅限于自定义扩展。越来越多的核心工具已经用Rust编写，并在幕后为Python工作流提供支持。Polars是最具代表性的例子——它提供了与pandas类似的Datafr ame API，但底层基于Rust执行引擎构建。

Apache Arrow则扮演着不同但同样重要的角色。它定义了一种列存内存格式，Python和Rust都能原生理解。Arrow支持大型数据集在不同系统之间传输，无需进行数据复制或序列化。这往往是性能提升最显著的环节——不是通过重写算法，而是避免不必要的数据移动。

判断何时不应使用Rust

到目前为止，我们已经展示了Rust的强大之处，但它并非所有数据问题的“默认升级方案”。在许多情况下，Python仍然是最合适的工具。

如果你的工作负载主要是I/O密集型的——比如编排API、执行结构化查询语言（SQL），或整合现有库——那么使用Rust并不会带来太多收益。常见数据科学工作流中的大部分繁重计算，早已由经过优化的C、C++或Rust扩展完成。在这之上再用Rust包装更多代码，往往只会增加复杂性，而无法获得实质性的性能提升。

此外，团队的技术能力比基准测试结果更重要。引入Rust意味着引入一种新的语言、一套新的构建工具链，以及一种更严格的编程模式。如果团队中只有一个人理解Rust代码层，那么这段代码将成为维护风险。调试跨语言问题，也比修复纯Python问题更耗时。

还有过早优化的风险。很容易发现一段缓慢的Python循环，就认定Rust是解决方案。但通常情况下，真正的修复方案是向量化处理、更好地利用现有库，或采用不同的算法。过早转向Rust，可能会让你在充分理解问题之前，就陷入更复杂的设计中无法自拔。

一个简单的决策清单可以提供帮助：

这段代码是否是CPU密集型的，并且结构已经很清晰？
性能分析是否显示存在明显的热点，且Python无法合理优化？
这个Rust组件的复用频率，是否足以抵消其开发和维护成本？

如果这些问题的答案不能明确是“是”，那么继续使用Python通常是更好的选择。

结论

Python依然处于数据科学领域的前沿，至今仍广受欢迎且实用性极强。你可以用它完成从探索性分析到模型集成等多种任务。而Rust则为其底层提供了坚实支撑，在对性能、内存控制和可预测性有较高要求的场景中，Rust的作用便显得尤为必要。有选择地使用Rust，能让你突破Python的局限，同时不牺牲那些让数据科学家能够高效工作、快速迭代的生态系统。

最有效的方法是从小处着手：找到一个性能瓶颈，用Rust驱动的组件替换它，然后衡量改进效果。如果确实有帮助，再谨慎地扩展应用范围；如果没有效果，只需简单回滚即可。