我们需要三个 crate 来实现我们的函数: 首先,将不透明的通用对象 转换为我们可以使用的对象。 就像我们向 PyO3 请求“的”一样,我们可以请求 numpy-array,它会自动为我们转换参数。 因为现在是一个,所以我们可以使用它了,如下所示: 现在,我们只需要获取每个多边形的中心,并将其“强制转换”为。 在PyO3 中,这...
// `Array1` is a 1d array, and the `numpy` crate will play nicely with it. use ndarray::Array1; // `subclass` tells PyO3 to allow subclassing thisinPython. #[pyclass(subclass)] struct Polygon { x: Array1<f64>, y: Array1<f64>, center: Array1<f64>, } 左右滑动查看完整代码 ...
我们需要三个 crate 来实现我们的函数: # 针对 Rust 原生数组操作 ndarray = "0.15" # 面向数组的`norm`函数 ndarray-linalg = "0.16" # 访问 numpy 基于`ndarray`创建的对象 numpy = "0.18" 首先,将不透明的通用对象point: PyObject转换为我们可以使用的对象。 就像我们向 PyO3 请求“PyObjects的Vec”一...
我们需要 3 个 crate 才能实现函数: 首先,我们将 point: PyObject 转换成可以使用的东西。 我们可以利用 PyO3 来转换 numpy 数组: 现在point 变成了 ArrayView1,我们可以直接使用了。例如: 接下来,我们需要获取每个多边形的中心,然后将其转换成 ArrayView1。 虽然信息量有点大,但总的来说,结果就是逐行转换原来...
crate-type=["dylib"] [dependencies.cpython] version="0.7" features=["extension-module"] 编写src/lib.rs 从cpython导入宏。 调用Python,PyResult 构建一个count_doubles函数。 3.1 这个函数第一个参数是Python,是对python解释器的引用,可以让rust使用python的GIL。
刚开始的时候,我们的 crate 大致如下: use pyo3::prelude::*;#[pyfunction]fn find_close_polygons() -> PyResult<()> {Ok(())#[pymodule]fn poly_match_rs(_py: Python, m: &PyModule) -> PyResult<()> {m.add_function(wrap_pyfunction!(find_close_polygons, m)?)?;Ok(()) ...
▶大部分时间都花在执行 norm,这是一个 numpy 函数。 下面,我们来仔细看看 find_close_polygons: deffind_close_polygons(polygon_subset: List[Polygon], point: np.array, max_dist: float)-> List[Polygon]:close_polygons = []forpolyinpolygon_subset:ifnp.linalg.norm(poly.center - point) < max...
我们需要三个 crate 来实现我们的函数: # 针对 Rust 原生数组操作 ndarray = "0.15" # 面向数组的`norm`函数 ndarray-linalg = "0.16" # 访问 numpy 基于`ndarray`创建的对象 numpy = "0.18" 首先,将不透明的通用对象point: PyObject转换为我们可以使用的对象。
PyO3是一个强大的 Rust crate,用于实现Rust 和 Python之间的无缝集成。它允许开发者在以下几个方面受益: 编写Python 扩展模块: 使用Rust 创建原生的 Python 扩展模块,利用 Rust 的速度和安全性来加速 Python 应用程序。 从Rust 运行和交互 Python 代码: ...
Numpy：提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组（矩阵）处理的库。