🚀FastAPI + Rust 高性能文本处理器

🚀 FastAPI + Rust 高性能文本处理器

一个高性能的文本处理API，完美结合了Python FastAPI的易用性和Rust扩展的极致性能，展示了如何将Python的便利性与Rust的性能优势完美融合。

项目链接：github.com/Rafa-Gu98/f…

🎯 核心特性

• 🔥 极致性能：核心算法使用Rust实现，性能提升10-100倍
• 🐍 Python简洁：基于FastAPI构建，易于理解和维护
• 🦀 Rust安全：内存安全，零成本抽象
• 📊 实时性能监控：每个请求都包含处理时间统计
• 🎨 现代架构：遵循项目结构最佳实践

🏗️ 架构设计

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   HTTP 请求     │───▶│   FastAPI       │───▶│   Rust 扩展     │
│   JSON 数据     │    │   数据验证      │    │   高性能计算    │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘
                                ▲                        │
                                │                        ▼
┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   JSON 响应     │◀───│   Python 服务   │◀───│   计算结果      │
│   性能统计      │    │   格式化结果    │    │   内存安全      │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘

🚀 核心功能

1. 📊 词频统计

• 功能：分析文本中单词出现频率
• 算法：正则匹配 + HashMap计数
• 性能：100k单词 < 50ms处理完成

2. 📧 邮箱提取

• 功能：从任意文本中提取所有邮箱地址
• 算法：高效正则模式匹配
• 准确率：标准邮箱格式识别率99.9%

3. 🧹 文本清洗

• 功能：清洁和标准化文本内容
• 特色：并行处理，多线程优化
• 应用：数据预处理，内容过滤

🛠️ 技术栈

• 后端框架：FastAPI 0.104+
• 核心语言：Python 3.8+ & Rust 1.70+
• Python-Rust绑定：PyO3
• 构建工具：Maturin
• 并行处理：Rayon (Rust)
• 数据验证：Pydantic
• 测试框架：pytest

📦 项目结构

fastapi-rust-text-processor/
├── text_processor_rust/        # Rust扩展模块
│   ├── Cargo.toml              # Rust项目配置
│   ├── pyproject.toml          # Python构建配置
│   └── src/
│       └── lib.rs              # Rust核心实现
├── app/                        # FastAPI应用
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py                 # 主应用入口
│   ├── models.py               # Pydantic数据模型
│   ├── services.py             # 业务逻辑服务
│   └── pyproject.toml          # Python构建配置
├── tests/                      # 测试文件
│   ├── conftest.py             # 测试配置和fixtures
│   ├── test_rust_extension.py  # Rust扩展单元测试
│   ├── test_services.py        # 业务逻辑测试
│   ├── test_api.py             # API端点测试
│   ├── test_performance.py     # 性能对比测试
│   └── test_integration.py     # 集成测试
├── examples/                   # 示例代码
│   ├── basic_usage.py          # 基本使用示例
│   ├── performance_demo.py     # 性能演示脚本
│   └── batch_processing.py     # 批处理示例             
├── requirements.txt            # Python依赖
├── requirements-dev.txt        # 开发依赖
├── Makefile                    # 开发命令
├── LICENSE                     # 许可证
├── README.md                   # 项目文档
└── .gitignore                  # Git忽略文件

🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.8+
• Rust 1.70+
• Git

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/Rafa-Gu98/fastapi-rust-text-processor.git
cd fastapi-rust-text-processor

2. 设置Python环境

# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
# Windows
venv\Scripts\activate
# Linux/Mac
source venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

3. 安装Rust（如果尚未安装）

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
source ~/.cargo/env

4. 构建Rust扩展

cd rust_extension
maturin develop --release
cd ..

5. 运行应用

uvicorn app.main:app --reload

6. 访问API

• API文档：http://localhost:8000/docs
• 健康检查：http://localhost:8000/health

📊 API端点

词频统计

POST /count-words
Content-Type: application/json

{
    "text": "Hello world! Hello again world."
}

邮箱提取

POST /extract-emails
Content-Type: application/json

{
    "text": "联系我们：admin@example.com 或 support@company.org"
}

文本清洗

POST /clean-text
Content-Type: application/json

{
    "text": "你好!!! @#$%^&*() 世界???"
}

🧪 测试

环境要求

首先，安装开发依赖：

pip install -r requirements-dev.txt

开发依赖包括：

pytest>=7.4.0
pytest-asyncio>=0.21.0
pytest-cov>=4.1.0
pytest-mock>=3.11.0
pytest-benchmark>=4.0.0
httpx>=0.24.0
psutil>=5.9.0
aiohttp>=3.8.0
coverage>=7.2.0

运行测试

基本测试命令

# 运行所有测试
pytest

# 运行特定测试文件（详细输出）
pytest tests/test_performance.py -v

# 运行测试并生成覆盖率报告（HTML格式）
pytest --cov=app --cov-report=html

# 运行性能基准测试
pytest tests/test_performance.py::TestPerformanceComparison -v -s

# 并行运行测试（需要pytest-xdist）
pytest -n auto

使用Makefile（推荐）

# 安装开发环境
make dev-install

# 运行所有测试
make test

# 仅运行性能测试
make test-performance

# 生成覆盖率报告
make test-coverage

# 清理构建产物
make clean

# 启动开发服务器
make dev

测试结构

tests/
├── conftest.py              # 测试配置和fixtures
├── test_rust_extension.py   # Rust扩展单元测试
├── test_services.py         # 业务逻辑测试
├── test_api.py             # API端点测试
├── test_performance.py      # 性能对比测试
└── test_integration.py      # 集成测试

性能测试

我们的性能测试对比Rust实现与纯Python实现：

# 运行性能对比
pytest tests/test_performance.py::TestPerformanceComparison -v -s

# 预期输出：
# Performance Comparison:
# Rust average: 0.0234s
# Python average: 0.1456s
# Speedup: 6.22x

📈 性能对比

操作	纯Python	Python+Rust	性能提升
词频统计 (10万词)	2.5s	0.05s	50倍
邮箱提取 (1MB文本)	0.8s	0.02s	40倍
文本清洗 (并行)	1.2s	0.03s	40倍

🧪 开发指南

添加新的文本处理函数

1. 在Rust中实现核心算法

#[pyfunction]
fn your_function(text: &str) -> PyResult<YourResult> {
    // 高性能实现
}

2. 在Python中添加API端点

@app.post("/your-endpoint")
async def your_endpoint(input_data: YourInput):
    return service.your_function(input_data.text)

性能优化建议

• 使用rayon进行并行处理
• 避免频繁的内存分配
• 利用Rust的零成本抽象
• 实现智能缓存机制

🤝 贡献

1. Fork本项目
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 开启Pull Request

📋 路线图

• 添加情感分析功能
• 实现文本摘要
• 添加语言检测
• 创建Docker部署
• 添加GraphQL支持
• 实现缓存层

🔒 安全

• 所有输入使用Pydantic模型验证
• Rust扩展提供内存安全
• 不使用eval()或exec()
• 所有文本处理都经过输入清洗

系统规格

• CPU：Intel Core Ultra 9 275HX
• RAM：32GB DDR5
• 操作系统：Ubuntu 22.04 LTS

🎓 学习资源

• FastAPI 文档
• Rust 程序设计语言
• PyO3 用户指南
• Maturin 文档

📝 许可证

本项目采用MIT许可证 - 详见 LICENSE 文件。

🙏 致谢

• FastAPI - 现代、快速的web框架
• PyO3 - Python-Rust绑定
• Maturin - Python扩展构建工具
• Rayon - 并行计算库

📞 联系方式

• 项目链接：github.com/Rafa-Gu98/f…
• 问题跟踪：github.com/Rafa-Gu98/f…
• 邮箱：rafagr98.dev@gmail.com

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