Rustを活用したPythonライブラリの開発 PyCon JP 2024

Python以外の言語で実装された機能（モジュール、クラス、関数）をPythonのライブラリとして使用することが可能です。
有名なものでは Numpy / Pandas は高速化のために主にC言語をベースに実装されています。

最近ではC/C++以外にもRust言語の活用が注目されています。
本セッションでは、Rust を利用してPythonライブラリを開発する利点や手順などを解説します。
また実際にRustが使用されているライブラリの実例を紹介します。

もちろんPyConはPython開発者のためのカンファレンスなので、Rustのことに偏りすぎないような内容を心掛けます。

イントロダクション: C/C++ や Rust などのコンパイル言語でPythonライブラリを開発するメリット、内部的な仕組みを紹介します。
開発方法
テスト、デバッグ
デプロイ、配布
実際の活用例: 最近コア実装をRustで実装したことで話題になったpydantic v2 (pydantic-core) の中身について触れ、実際のメジャーなライブラリがどのように開発されているのかを紹介します。

この題材を選んだ理由やきっかけ –

Rust言語が注目されはじめてから数年が経ち、Rust製のツールが使い勝手の良さ、パフォーマンス面から高く評価されています。
最近になってPythonでも実際の活用事例が目立つようになってきて、やはり高いパフォーマンスであると言われています。

パフォーマンス（≒高速性）は多くのPython開発者の関心事であると思います（私もその一人です）。
Rustを活用できるPython開発者が増えればPythonの可能性を広げることにも寄与すると考え、このテーマを選びました。

オーディエンスが持って帰れる具体的な知識やノウハウ –

オーディエンスに求める前提知識 –

オーディエンスの経験レベル –

Intermediate

発表の言語 –

日本語

発表資料の言語 –

日本語