本文介绍了在使用 PyO3 将 Python 嵌入 Rust 项目时，如何正确配置和使用虚拟环境，以解决依赖包无法找到的问题。通过手动初始化 Python 解释器，并设置正确的 Python 前缀，确保 PyO3 使用指定的虚拟环境，从而避免 ModuleNotFoundError 错误，保证项目依赖的正确性。
在使用 PyO3 进行 Rust 和 Python 混合编程时，尤其是在 Rust 中嵌入 Python 代码的情况下，正确配置虚拟环境至关重要。默认情况下，PyO3 可能会使用全局 Python 安装，导致无法找到在虚拟环境中安装的依赖包，例如 pyarrow。本文将详细介绍如何手动初始化 Python 解释器，并指定虚拟环境路径，从而确保 PyO3 使用正确的 Python 环境。
手动初始化 Python 解释器
PyO3 默认情况下会自动初始化 Python 解释器，但为了能够使用虚拟环境，我们需要禁用此功能，并手动进行初始化。这需要移除 pyo3 依赖中的 auto-initialize feature。
首先，在 Cargo.toml 文件中，修改 pyo3 依赖：
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[dependencies]
pyo3 = { version = "0.20.0", features = [] } # 移除 auto-initialize
polars = "0.35.4"
pyo3-polars = "0.9.0"
libc = "0.2.150"然后，在 Rust 代码中，我们需要编写一个函数来手动初始化 Python 解释器，并指定虚拟环境的路径。以下是一个示例函数：
use std::mem::size_of;
use std::ptr::addr_of_mut;
use libc::wchar_t;
use pyo3::ffi::*;
fn init_pyo3_with_venv(env_dir: &str) {
unsafe {
fn check_exception(status: PyStatus, config: &mut PyConfig) {
unsafe {
if PyStatus_Exception(status) != 0 {
PyConfig_Clear(config);
if PyStatus_IsExit(status) != 0 {
std::process::exit(status.exitcode);
}
Py_ExitStatusException(status);
}
}
}
let mut config = std::mem::zeroed::();
PyConfig_InitPythonConfig(&mut config);
config.install_signal_handlers = 0;
// `wchar_t` is a mess.
let env_dir_utf16;
let env_dir_utf32;
let env_dir_ptr;
if size_of::() == size_of::() {
env_dir_utf16 = env_dir
.encode_utf16()
.chain(std::iter::once(0))
.collect::>();
env_dir_ptr = env_dir_utf16.as_ptr().cast::();
} else if size_of::() == size_of::() {
env_dir_utf32 = env_dir
.chars()
.chain(std::iter::once('\0'))
.collect::>();
env_dir_ptr = env_dir_utf32.as_ptr().cast::();
} else {
panic!("unknown encoding for `wchar_t`");
}
check_exception(
PyConfig_SetString(
addr_of_mut!(config),
addr_of_mut!(config.prefix),
env_dir_ptr,
),
&mut config,
);
check_exception(Py_InitializeFromConfig(&config), &mut config);
PyConfig_Clear(&mut config);
PyEval_SaveThread();
}
} 这个函数接受虚拟环境的目录作为参数，并使用 Python 的 C API 来初始化解释器，并将虚拟环境的路径设置为 Python 的前缀。
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在 main 函数中使用虚拟环境
在 main 函数中，我们需要先调用 init_pyo3_with_venv 函数，然后再使用 PyO3 与 Python 交互。
use polars::prelude::*;
use pyo3::{prelude::*, types::PyModule};
use pyo3_polars::PyDataFrame;
fn main() -> PyResult<()> {
// 获取当前目录，并拼接虚拟环境目录
let env_dir = std::env::current_dir()?.join(".venv");
if !env_dir.is_dir() {
panic!("请在正确的目录下运行，确保存在 .venv 目录");
}
// 初始化 Python 解释器，并指定虚拟环境路径
init_pyo3_with_venv(env_dir.to_str().unwrap());
let code = include_str!("./test.py");
Python::with_gil(|py| {
let activators = PyModule::from_code(py, code, "activators.py", "activators")?;
let df: DataFrame = df!(
"integer" => &[1, 2, 3, 4, 5],
"float" => &[4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0],
)
.unwrap();
let relu_result: PyDataFrame = activators
.getattr("test")?
.call1((PyDataFrame { 0: df },))?
.extract()?;
Ok(())
})
}请确保在运行 Rust 代码之前，已经创建了虚拟环境，并在其中安装了所需的 Python 依赖包，例如 pyarrow。
Python 代码示例
以下是一个简单的 Python 脚本示例，用于测试虚拟环境是否配置正确：
# test.py
def test(x):
import sys
print(sys.executable, sys.path, sys.prefix)
import pyarrow
# manipulate dataframe x
return x这个脚本会打印 Python 解释器的路径、模块搜索路径和前缀，以及尝试导入 pyarrow 模块。如果虚拟环境配置正确，pyarrow 应该能够成功导入。
注意事项
- 确保在运行 Rust 代码之前，已经激活了虚拟环境。
- 确保虚拟环境中安装了所有需要的 Python 依赖包。
- 虚拟环境的目录路径需要正确指定。
- libc 依赖是手动初始化 Python 解释器所必需的。
总结
通过手动初始化 Python 解释器，并指定虚拟环境路径，我们可以确保 PyO3 在 Rust 项目中正确使用虚拟环境，从而避免依赖包无法找到的问题。这种方法虽然需要一些额外的配置，但可以提高项目的可移植性和可维护性。
