如何制作在调用开销和处理速度方面与 C-Extensions 完全相同的 Python“rust-Extension”模块？

如何解决如何制作在调用开销和处理速度方面与 C-Extensions 完全相同的 Python“rust-Extension”模块？

我发现的更接近的选项是 pyo3，但与传统的 C 扩展相比，我不清楚它是否会增加任何额外的开销。 从 here 看来，这种 C 扩展行为似乎可以通过借用对象来实现（我仍然需要详细了解这个概念）。 我的部分问题来自这样一个事实：构建过程（Python with Rust here 部分）完全由 cargo 管理，它引用了 cpython 和 pyo3。

有关增加一些开销但不是基于 Rust 的方法示例，请参阅 this comparison。

一个相关的问题是关于可移植性，因为似乎存在一种开销与可移植性的权衡。

对于那些喜欢了解具体案例的人来说，它是关于以不可预测的顺序使用数百万次的小型散列式操作。因此，无论是纯 Python 还是批处理本机方法都无济于事。此外，与纯 Python 相比，使用 C 扩展的第一次尝试已经有所收获。现在，我想在编写其余函数之前在 Rust 中实现它。