За счёт чего ядро Pydantic v2 на Rust работает быстрее v1 и как это влияет на утилизацию памяти Python?

В Pydantic v2 валидация и сериализация выполняются pydantic-core на Rust по заранее построенной схеме. Это уменьшает накладные расходы Python, но ускорение и расход памяти зависят от модели.

Результат всё равно включает Python-объекты, а пользовательские validators могут возвращать выполнение в Python. На затраты влияют создание схем, временные объекты, структура данных и способ чтения JSON. Повторное использование TypeAdapter и подходящего пути валидации может быть важнее одной смены версии. Память измеряйте на реальной нагрузке: Rust не отменяет выделений, и RSS не обязан уменьшаться пропорционально времени обработки.

Источник: pydantic.dev, pydantic.dev.