你可能已经在天天使用 Rust 了：uv、ruff、polars 的背后都是它，pydantic v2 用 Rust 重写校验核心后快了 17 倍。更值得关注的是，CPython 官方的 Rust for CPython 工作组已确认以 Python 3.16 为目标，计划以 "zlib-rs" 实验性重写 zlib 模块，相关 PEP 预计于今夏提交社区讨论 —— 如果落地，你的每一次 "pip install" 解压都会因此变快。Rust 不是 Python 的对手，而是它的伙伴：Python 负责编排，Rust 负责速度与安全。
本次闪电演讲基于我作为 Python 开发者自学 Rust 的真实经历，在 10 分钟内分享三件事：
1. 为什么值得学：即使永远不写生产级 Rust，所有权、显式错误处理、穷尽匹配这些思维习惯也会迁移回来，让你写出更严谨的 Python（在 free-threading 时代，这种并发安全直觉尤为珍贵）
2. 落地实战：用 PyO3 + maturin 把一个真实的 CPU 密集热点函数改写为 Rust 扩展 —— Python 侧只改一行 import，测试原样通过，附前后性能与内存实测对比，以及"哪些代码值得改、哪些不值得"的决策清单；
3. 一个月路线图：从 EAFP 到 LBYL 的思维转换难点在哪里、如何跨过借用检查器这道坑，以及基于微软开源课程《Rust for Python Programmers》与官方 Rust Book 的四周学习计划。
听众不需要任何 Rust 基础。你将带走一份可立即上手的学习路线、一套热点函数迁移的操作步骤，以及一个判断"该不该用 Rust"的决策框架。