今天我們來說一下 NautilusTrader 是如何 結合 Rust 和 Python 的

可以透過查看 build.py 來得到，步驟如下

1. Rust Compilation

Rust 函式庫是使用 Cargo 編譯的，具有特定的功能標誌和最佳化設定檔。

意思是：你用 Rust 寫好程式後，會透過 cargo build 編譯出 .a（靜態庫）或 .so/.dylib/.dll（動態庫）。

這一段可以參考 build.py:146-194

2. C Header Generation

支援 FFI 的 Rust crate 使用 cbindgen 產生 C 標頭，然後 Cython 將其用於 FFI 整合。

因為 Cython 無法直接使用 Rust 的函式定義，它只能識別 C 的函式簽名。所以用 cbindgen 把 Rust 的函式輸出成 .h 檔：

3. Cython Compilation

Cython 擴充功能使用 NumPy 整合進行編譯，並與 Rust 靜態函式庫連結。

這表示你在寫 Cython 的 .pyx 時可能也用到 NumPy（如資料傳遞），而最重要的是：

• Cython 會呼叫剛剛用 Rust 寫的函式（透過 C header）
• 並在 setup.py 中設定讓 Cython 連結 Rust 產生的 .a 或 .so 靜態函式庫

這一段可以參考 build.py:279-291

4. PyO3 Library Building

PyO3 共享函式庫被建置並複製到 Python 套件結構中。

如果不是用 C header + Cython 的方式，而是使用 PyO3 這種更現代的整合方式，Rust 可以直接 export 為 Python 模組（不需要 C header），也是我們在 Day 5 所講的．

這會產生一個 .so 檔案（Python 模組），並複製到你開發的 Python 專案中。

這一段可以參考 build.py:331-338

5. Final Assembly

建置的延伸會複製回原始碼樹狀結構，以進行開發和輪子封裝。

意思是：上面用 maturin build 或 setup.py build_ext 產生的 .so / .pyd 模組，會被放回原始的 Python 套件結構中，像這樣：

project/
├── my_module/
│   ├── __init__.py
│   ├── my_module.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so  <-- Rust/Cython 編譯結果

這樣 Python 就可以直接 import my_module 使用 Rust 加速過的模組了。

這一段可以參考 build.py:315-328

所以根據以上，我們知道有兩種方式

情境一：原本就有 Python + Cython 結構

Python ← Cython (.pyx) ← C header (.h) ← Rust

編譯流程：

1. Rust 用 #[no_mangle] 和 extern "C" 暴露函數
2. 用 cbindgen 產生 .h 檔（C header）
3. Cython 用 cdef extern from "my_rust.h" 宣告那些函數
4. 在 .pyx 檔中用 Cython 包裝 Rust 函數
5. 用 setuptools 編譯並連結 .so 或 .a

情境二：只有純 Python 架構

Python ← PyO3 ← Rust

編譯流程：

1. Rust 使用 PyO3 標註函數 #[pyfunction] / #[pymodule]
2. 用 maturin 或 setuptools-rust 打包成 Python 原生模組 .so
3. Python 直接 import 使用，不需要 .h 和 .pyx

所以我們自己想開發的話，應該要使用第二種方法會比較容易，明天會來說明一下，預計要開發什麼新的 crate．