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选择正确的敏捷方法对于敏捷项目或动态管理系统的成功至关重要。每种方法都有其优点和缺点，敏捷专家和决策者应该意识到并非每种方法都适合每种目的。通过对精益、看板、Scrum、设计思维和规模化方法进行差异化的审视，公司可以找到适合自己的方法，从而将敏捷性提高到一个新的水平。它们在实际场景中的应用使企业能够优化其对不断变化的条件的适应能力，并成功应对现代商业生活的挑战。从本质上讲，几乎所有方法都结合了一定程度的明确标准和相对较高水平的纪律，例如遵守仪式、原则、价值观或角色分离，这在许多其他行业也是必不可少的，甚至是必要的。


在软件开发的动态环境中，我们几乎每天都会遇到新的编程语言、框架和工具，这些语言、框架和工具旨在使我们作为开发人员的工作更加高效、更快和更安全。其中最近获得很大影响力的两种语言是Python和Rust。

在之前的博客文章中，我详细讨论了 Rust 的好处以及完全切换到 Rust 的概念。在这里我想更进一步，重点讨论这两种重要语言的集成。

然而，问题是我们为什么要关注这个话题。 Python 以其易于 智利 whatsapp 数据​ 学习和快速应用程序开发而闻名，但它也达到了其极限，特别是在涉及性能密集型需求时。另一方面，Rust 提供了较高的安全性和性能，但需要更陡峭的学习曲线。这两种语言的结合可以让我们两全其美：Python 的简单性和生产力与 Rust 的强大和安全性相结合。

在这篇博文中，我们将深入了解如何将 Rust 集成到 Python 中。我们将研究可用的工具和库，分析它们在实际项目中的使用，并讨论这种集成的优缺点。

为什么在 Python 中使用 Rust？
在我们讨论技术细节之前，您可能想知道：为什么我应该在 Python 中包含 Rust？答案在于 Rust 可以给 Python 世界带来的独特优势。

性能提升
Python以其易于理解的语法和出色的可读性而闻名。然而，它并不是特别强大，特别是与 Rust 这样的编译语言相比。如果您编写需要大量处理能力的代码（例如数据分析或机器学习），集成 Rust 可以显着提升性能。


基准：越低，速度越快，来源

存储安全
Rust 的开发非常注重内存安全。与使用自动垃圾收集的 Python 不同，Rust 使开发人员可以更好地控制内存分配。这可以产生更高效的代码，并且不易出现内存泄漏或其他内存错误。

并发和并行性
Python 全局解释器锁 (GIL) 是 Python 的 CPython 实现中的一种机制，可防止多个本机线程同时执行 Python 字节码，从而限制多处理器系统上的并行性。另一方面，Rust 为并行和并发编程提供了强大且安全的抽象，这可以提高多核处理器的效率。

如何将 Rust 集成到 Python 中？
有多种方法可以将 Rust 集成到 Python 项目中。一种常见的方法是使用桥接两种语言的特殊库。以下是一些示例：

氧化钇
PyO3可能是将 Rust 与 Python 集成的最好、最著名的库。它允许在 Rust 中创建和操作 Python 对象，反之亦然。 PyO3 还支持在 Rust 中创建 Python 扩展模块。下图显示了可用于在 Rust 中编写函数和模块并在 Python 中使用它们的注释示例。