Maturin

前身为 pyo3-pack

使用最小配置构建并发布带有 pyo3、cffi 和 uniffi 绑定的 crate，以及作为 Python 包的 Rust 二进制文件。它支持为 Windows、Linux、Mac 和 FreeBSD 上的 Python 3.8+ 构建 wheel，可以将它们上传到 PyPI，并提供基本的 PyPy 和 GraalPy 支持。

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使用方法

你可以从最新发布版本下载二进制文件，或者使用 pipx 安装：

pipx install maturin

[!注意]

如果你不想使用 pipx，pip install maturin 也应该可以正常工作。

有四个主要命令：

maturin new 创建一个配置了 maturin 的新 Cargo 项目。
maturin publish 将 crate 构建成 Python 包并发布到 PyPI。
maturin build 构建 wheel 并将它们存储在一个文件夹中（默认为 target/wheels），但不上传它们。可以使用 twine 或 maturin upload 上传这些 wheel。
maturin develop 构建 crate 并直接将其作为 Python 模块安装到当前虚拟环境中。请注意，虽然 maturin develop 速度更快，但它不支持在 maturin build 之后运行 pip install 所支持的所有功能。

系统会自动检测 pyo3 绑定。对于 cffi 或二进制文件，你需要传递 -b cffi 或 -b bin。 maturin 不需要额外的配置文件，也不会与现有的 setuptools-rust 或 milksnake 配置冲突。你甚至可以将其与测试工具（如 tox）集成。 test-crates 文件夹中有不同绑定的示例。

包的名称将是 Cargo 项目的名称，即 Cargo.toml 中 [package] 部分的 name 字段。模块的名称（即你在导入时使用的名称）将是 [lib] 部分的 name 值（默认为包的名称）。对于二进制文件，它就是 Cargo 生成的二进制文件的名称。

Python 打包基础

Python 包有两种格式：一种是称为 wheel 的构建形式，另一种是源代码分发（sdist），两者都是归档文件。 wheel 可以与任何 Python 版本、解释器（主要是 CPython 和 PyPy）、操作系统和硬件架构兼容（对于纯 Python wheel），也可以限制于特定平台和架构（例如使用 ctypes 或 cffi 时），或限制于特定操作系统和架构上的特定 Python 解释器和版本（例如使用 pyo3）。

当使用 pip install 安装包时，pip 会尝试找到匹配的 wheel 并安装它。如果找不到，它会下载源代码分发并为当前平台构建 wheel，这需要安装正确的编译器。安装 wheel 比安装源代码分发要快得多，因为构建 wheel 通常很慢。

当你发布可以用 pip install 安装的包时，你会将其上传到官方包存储库 PyPI。对于测试，你可以使用 Test PyPI，可以通过 pip install --index-url https://test.pypi.org/simple/ 使用。注意，要为 Linux 发布，你需要使用 manylinux Docker 容器，而要从你的仓库发布，你可以使用 PyO3/maturin-action GitHub Action。

pyo3

对于 pyo3，maturin 只能为已安装的 Python 版本构建包。在 Linux 和 Mac 上，会使用 PATH 中的所有 Python 版本。如果你没有用 -i 设置自己的解释器，会使用一种启发式方法来搜索 Python 安装。在 Windows 上，会使用 Python 启动器（Python.org 安装程序默认安装）中的所有版本和除 base 之外的所有 Conda 环境。你可以使用 list-python 子命令检查哪些版本被选中。

pyo3 会在环境变量 PYTHON_SYS_EXECUTABLE 中设置使用的 Python 解释器，可以从自定义构建脚本中使用。Maturin 可以为 PyPy 构建和上传带有 pyo3 的 wheel，尽管只在 Linux 上测试了 pypy3.7-7.3。

Cffi

Cffi wheel 与所有 Python 版本（包括 PyPy）兼容。如果没有安装 cffi 并且 Python 在虚拟环境中运行，maturin 会安装它，否则你必须自己安装（pip install cffi）。

maturin 使用 cbindgen 生成头文件，可以通过在项目根目录中的 cbindgen.toml 文件配置 cbindgen 来自定义。或者，你可以使用将头文件写入 $PROJECT_ROOT/target/header.h 的构建脚本。

基于头文件，maturin 生成一个导出 ffi 和 lib 对象的模块。

自定义构建脚本示例

use cbindgen;
use std::env;
use std::path::Path;

fn main() {
    let crate_dir = env::var("CARGO_MANIFEST_DIR").unwrap();
让我们创建一个 cbindgen::Builder 实例，并设置以下属性:

不包含任何头文件
使用 C 语言
使用指定的 crate 目录
生成绑定
将生成的绑定写入 target/header.h 文件

```rust
let bindings = cbindgen::Builder::new()
    .with_no_includes()
    .with_language(cbindgen::Language::C)
    .with_crate(crate_dir)
    .generate()
    .unwrap();
bindings.write_to_file(Path::new("target").join("header.h"));

uniffi

uniffi 绑定使用 uniffi-rs 从接口定义文件生成 Python ctypes 绑定。uniffi wheels 兼容所有 Python 版本,包括 pypy。

混合 Rust/Python 项目

要创建混合 Rust/Python 项目,在 Cargo.toml 旁边创建一个与模块名称（即 Cargo.toml 中的 lib.name）相同的文件夹,并在其中添加 Python 源代码:

my-project
├── Cargo.toml
├── my_project
│   ├── __init__.py
│   └── bar.py
├── pyproject.toml
├── README.md
└── src
    └── lib.rs

你可以在 pyproject.toml 中通过设置 tool.maturin.python-source 来指定不同的 Python 源目录,例如:

pyproject.toml

[tool.maturin]
python-source = "python"
module-name = "my_project._lib_name"

然后项目结构会如下所示:

my-project
├── Cargo.toml
├── python
│   └── my_project
│       ├── __init__.py
│       └── bar.py
├── pyproject.toml
├── README.md
└── src
    └── lib.rs

[!注意]

推荐使用这种结构以避免常见的 ImportError 陷阱

maturin 会将原生扩展作为模块添加到你的 Python 文件夹中。在开发时,maturin 会将原生库复制到 Python 文件夹中,对于 cffi 还会复制粘合代码。你应该将这些文件添加到 .gitignore 中。

使用 cffi 时,你可以执行 from .my_project import lib,然后使用 lib.my_native_function。使用 pyo3 时,你可以直接 from .my_project import my_native_function。

使用 pyo3 后 maturin develop 的示例布局:

my-project
├── Cargo.toml
├── my_project
│   ├── __init__.py
│   ├── bar.py
│   └── _lib_name.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so
├── README.md
└── src
    └── lib.rs

在这样做时,还要确保将代码中的模块名称设置为与 module-name 的最后一部分匹配(不包括包路径):

#[pymodule]
#[pyo3(name="_lib_name")]
fn my_lib_name(_py: Python<'_>, m: &PyModule) -> PyResult<()> {
    m.add_class::<MyPythonRustClass>()?;
    Ok(())
}

Python 元数据

maturin 支持 PEP 621,你可以在 pyproject.toml 中指定 Python 包元数据。 maturin 合并 Cargo.toml 和 pyproject.toml 中的元数据,pyproject.toml 优先于 Cargo.toml。

要指定 Python 依赖项,在 pyproject.toml 的 [project] 部分添加 dependencies 列表。这个列表等同于 setuptools 中的 install_requires:

[project]
name = "my-project"
dependencies = ["flask~=1.1.0", "toml==0.10.0"]

Pip 允许添加所谓的控制台脚本,这些是执行程序中某些函数的 shell 命令。你可以在 [project.scripts] 部分添加控制台脚本。键是脚本名称,值是 some.module.path:class.function 格式的函数路径,其中 class 部分是可选的。该函数不带参数调用。示例:

[project.scripts]
get_42 = "my_project:DummyClass.get_42"

你还可以在 pyproject.toml 的 project.classifiers 下指定 trove 分类:

[project]
name = "my-project"
classifiers = ["Programming Language :: Python"]

源代码分发

maturin 支持通过 pyproject.toml 构建。要使用它,在 Cargo.toml 旁边创建一个 pyproject.toml,内容如下:

[build-system]
requires = ["maturin>=1.0,<2.0"]
build-backend = "maturin"

如果存在带有 [build-system] 条目的 pyproject.toml,当指定 --sdist 时,maturin 可以构建包的源代码分发。源代码分发将包含与 cargo package 相同的文件。要仅构建源代码分发,传递不带任何值的 --interpreter。

然后你可以使用 pip install . 安装你的包。使用 pip install . -v 可以看到 cargo 和 maturin 的输出。

你可以在 [tool.maturin] 下使用 compatibility、skip-auditwheel、bindings、strip 和常见的 Cargo 构建选项(如 features),就像直接运行 maturin 一样。对于 cffi 和 bin 项目,bindings 键是必需的,因为这些无法自动检测。目前,所有构建都是在发布模式下进行的(详见此讨论)。

对于使用 cffi 绑定的非 manylinux 构建,你可以使用以下配置:

[build-system]
requires = ["maturin>=1.0,<2.0"]
build-backend = "maturin"

[tool.maturin]
bindings = "cffi"
compatibility = "linux"

为了向后兼容旧版本的 maturin,manylinux 选项也被接受作为 compatibility 的别名。

要在 sdist 中包含任意文件以供编译使用,请将 include 指定为 path glob 数组,并将 format 设置为 sdist:

[tool.maturin]
include = [{ path = "path/**/*", format = "sdist" }]

maturin sdist 命令用于仅构建源代码分发,作为 pypa/pip#6041 的解决方法。

Manylinux 和 auditwheel

出于可移植性考虑，Linux 上的原生 Python 模块只能动态链接少数几个基本上到处都安装的库，因此称为 manylinux。 PyPA 提供了特殊的 Docker 镜像和一个名为 auditwheel 的工具，以确保符合 manylinux 规则。如果你想在 Linux PyPI 上发布广泛可用的 wheel 包，你需要使用 manylinux Docker 镜像。

自 1.64 版本起，Rust 编译器至少需要 glibc 2.17，所以你至少需要使用 manylinux2014。对于发布，我们建议使用 manylinux 标志强制使用与镜像相同的 manylinux 版本，例如，如果你在 quay.io/pypa/manylinux2014_x86_64 中构建，请使用 --manylinux 2014。如果你设置了 manylinux: 2014，PyO3/maturin-action GitHub Action 已经会处理这个问题。

maturin 包含 auditwheel 的重新实现，会自动检查生成的库并为 wheel 包赋予适当的平台标签。如果你的系统 glibc 太新或者你链接了其他共享库，它会分配 linux 标签。你也可以手动禁用这些检查，直接使用 --manylinux off 来使用原生 Linux 目标。

为了完全符合 manylinux 标准，你需要在 CentOS Docker 容器中编译。pyo3/maturin 镜像基于 manylinux2014 镜像，并将参数传递给 maturin 二进制文件。你可以这样使用它：

docker run --rm -v $(pwd):/io ghcr.io/pyo3/maturin build --release  # 或其他 maturin 参数

请注意，这个镜像非常基础，只包含 Python、maturin 和稳定版 Rust。如果你需要其他工具，可以在 manylinux 容器内运行命令。参见 konstin/complex-manylinux-maturin-docker 了解一个小型教育示例，或 nanoporetech/fast-ctc-decode 了解实际应用设置。

当为 musl 目标编译时，maturin 本身符合 manylinux 标准。