2024-09-28 –, 20F Track2
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。
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。
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。
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。
- Pythonライブラリを非ピュアPython(C, C++, Rust など)で開発する利点、メリット
- Rustで開発する方法、テスト・デバッグ方法
- Pythonライブラリのパッケージング、公開に関する基本知識
- スクリプト言語とコンパイル言語の違い
Intermediate
Language of presentation:日本語
Language of presentation material:日本語
Software Engineer @RevComm, Inc.
like: Python, AWS, CI/CD