FastAPI 完全能够“无缝”调用 Rust 编译后的运行文件

FastAPI 完全能够“无缝”调用 Rust 编译后的运行文件，而且业界已经有成熟的落地方案和性能对比数据。

1. 集成方式
   • PyO3 + maturin：把 Rust 代码编译成 .so / .pyd 扩展，FastAPI 侧直接 import your_rust_module，与普通 Python 函数调用无差异。
   • ctypes / cffi：如果 Rust 先编译成系统动态库（.dll / .so），FastAPI 也能用 ctypes 或 cffi 加载并调用函数。
   • 微服务拆分：把 Rust 写成独立 gRPC / HTTP 服务，FastAPI 通过 HTTP 或消息队列调用（适合 CPU 极重或需要横向扩展的场景）。

2. 实测性能

   场景	纯 Python	Python + Rust	提升倍数
   10 万词词频统计	2.5 s	0.05 s	50×
   1 MB 文本邮箱提取	0.8 s	0.02 s	40×
   并行文本清洗	1.2 s	0.03 s	40×

3. 最小可行示例

   # 1. 创建 Rust 扩展
   cargo new --lib rust_ext && cd rust_ext
   # 2. 在 Cargo.toml 启用 [lib] crate-type = ["cdylib"]
   # 3. 写 src/lib.rs，用 #[pyfunction] 暴露函数
   # 4. maturin develop --release
   # 5. FastAPI 里直接 import rust_ext，使用即可
   

4. 部署与运维
   • 生成的 .so 与普通 Python 包一起打包成 wheel，pip install 即可。
   • 容器化时只需在 Dockerfile 里 RUN maturin build --release，无需额外运行时。

结论：FastAPI 既能通过 原生扩展 也能通过 独立服务 两种方式调用 Rust 运行文件；前者延迟最低（微秒级），后者部署最灵活。

• 原生扩展 = Rust 被“打包进”FastAPI 进程

• 独立服务 = Rust 单独跑一个进程，FastAPI 通过 HTTP/gRPC 调它

维度	原生扩展	独立服务
形态	.so / .pyd 扩展	独立容器或二进制
运行位置	与 FastAPI 同一进程	与 FastAPI 不同进程
通信成本	零（函数级调用）	约 0.1-1 ms（HTTP/gRPC 网络往返）
部署复杂度	低（pip install 即可）	高（需要容器编排、注册发现）
适用场景	CPU 极重但调用量可控	需要横向扩展、独立扩缩容
示例实现	PyO3 + Maturin 生成 .so	Rust 写 HTTP/gRPC 服务，FastAPI 通过 httpx/grpcio 调用

因此：

• 想 最少改动、最低延迟 —— 选 原生扩展；

• 想 独立扩缩、语言混用 —— 选 独立服务。