面向 Python 的高性能 FITS I/O，用 Rust 编写，并通过 PyO3 以普通的、可用 pip 安装的 Python 扩展模块形式暴露。它原本是作为 ESA Euclid 任务数据处理工具的试验平台而构建的，但适用于任何基于 FITS 的工作流。其中包含的 Python 包，以及你导入时使用的名称，是 euclidrust。 import euclidrust stats = euclidrust.fits_stats("tile.fits") cutout = euclidrust.extract_cutout("tile.fits", ra_deg=83.82, dec_deg=-5.39, width=50, height=50) euclidrust.export_cutout_parquet("tile.fits", 83.82, -5.39, 50, 50, "cutout.parquet") 关于本项目。这里的代码、基准测试和文档均由 Claude Code（Anthropic 的编码智能体）编写。作者决定构建什么、以什么顺序构建、如何衡量以及何时停止，并在整个过程中引导该智能体。请将此项目视为实验性项目：阅读代码，自己运行基准测试，依据数字而非作者来判断。 目录： 支持的文件类型 · Python 与 Rust 如何协同 · 安装 · 使用 · 一次处理多张图像 · NVIDIA GPU · 测试 · 运行基准测试 · 故障排除 · 动机 · 基准测试结果 · 限制 · 路线图 简短回答：二维 FITS 图像，原始或 tile 压缩（Rice / GZIP），无论图像位于主 HDU 还是扩展 HDU 中。 FITS（Flexible Image Transport System）是天文学的标准文件格式。一个 FITS 文件是一系列称为 HDU（“头/数据单元”）的块的序列：每个 HDU 有一个文本头和一段载荷，载荷可以是图像或表。euclidrust 读取图像：一个矩形像素网格（天空拼接图、探测器帧……），外加说明像素如何映射到天空（WCS）的头关键字。 图像所在的位置取决于数据产品。Euclid MER 拼接图将其图像保存在第一个 HDU（“主 HDU”）中，这也是 euclidrust 默认读取的位置。校准帧（VIS、NISP）和原始帧的主 HDU 为空，每个探测器对应一个图像扩展，名称如 DET11.SCI 或 1-1.E。对于这些文件，你用 hdu= 参数（索引或名称）选择 HDU，而 list_hdus(path) 会显示文件包含的内容。 不支持的情况。其他一切都会以 ValueError 拒绝并说明原因，而不是被错误地读取（这些情况由 tests/test_input_validation.py 覆盖）： 空像素。浮点图像中的 NaN 像素不计入 min、max 和 mean，而是计入 n_nan（无穷大是值，仍会保留）。整数图像的 BLANK 空值不被支持：这些像素会被当作普通值计数。 如果你在一个主 HDU 为空的文件上忘记指定 hdu=，错误信息会列出它找到的图像 HDU，并告诉你该传入什么，例如 [1] DET11.SCI (2040x2040, BITPIX -32) ... Pass hdu=<index or EXTNAME>。 这对 Euclid Q1 数据意味着什么。我读取了公开 Q1 发布中每个产品系列里少量文件的头（这是抽样，不是对整个存档的全面调查），并在其中四个系列的真实文件上运行了代码，与 astropy 进行对比： 我查看的 Q1 图像文件都不是 tile 压缩的，因此没有可测试的压缩 Euclid 文件。压缩图像支持是在我用 astropy/cfitsio 压缩的真实 Euclid 数据副本上验证的（见压缩图像）。 要在对文件运行任何操作之前自行检查，请列出它的 HDU： import euclidrust for hdu in euclidrust.list_hdus("file.fits"): print(hdu)

<HduInfo index=0 kind=PRIMARY shape=- bitpix=8 readable=no (no image data)>

<HduInfo index=1 name="DET11.SCI" kind=IMAGE shape=2040x2040 bitpix=-32 readable=yes>

或者用 astropy 查看头关键字： from astropy.io import fits h = fits.getheader("file.fits", 1) # 0 = 主 HDU，1 = 第一个扩展…… print("NAXIS", h["NAXIS"], "| BITPIX", h["BITPIX"]) print("CTYPE", h.get("CTYPE1"), h.get("CTYPE2")) print("linear matrix keywords:", [k for k in ("CD1_1", "CDELT1", "PC1_1", "CROTA2") if k in h]) 你需要 NAXIS 为 2、BITPIX 为上表中的某个值，并且对于 cutout，需要一个来自上述投影列表的 CTYPE 组合以及一些线性矩阵关键字（CD1_1 或 CDELT1）。 如果你是一位懂 Python 但从未接触过 Rust 的天文学家，只需理解一件事：你永远不需要自己编写或运行 Rust。你像安装 numpy 或 astropy 一样安装这个包并导入它。 PyO3 在 lib.rs 中体现为少量注解。以下是取自真实代码的完整映射： #[derive(FromPyObject)] // -> 接受 Python int 或 str enum HduSelector { Index(usize), Name(String) } #[pyfunction] // -> 一个 Python 函数 fn fits_stats(path: &str, hdu: Option<HduSelector>) -> PyResult<FitsStats> { /* ... / } #[pyclass] // -> 一个 Python 类 struct FitsStats { #[pyo3(get)] min: f64, // -> 可读属性：stats.min #[pyo3(get)] max: f64, #[pyo3(get)] mean: f64, / ... / #[pymodule] // -> import euclidrust fn euclidrust(py: Python<'>, m: &Bound<'_, PyModule>) -> PyResult<()> { m.add_function(wrap_pyfunction!(fits_stats, m)?)?; / ... */ Ok(()) 而在 Python 侧不过是这样： import euclidrust # 加载编译好的 Rust 库 s = euclidrust.fits_stats("tile.fits") # 调用 Rust 函数 print(s.min, s.max, s.mean) # 读取 Rust 结构体的字段 因此构建链是：Rust 源码 ->（由 pip 运行的 maturin）-> 编译好的库，如 euclidrust.cpython-313-x86_64-linux-gnu.so（Windows 上为 .pyd）-> 安装到你的虚拟环境 -> import euclidrust。scripts/ 中的脚本不含任何 Rust 代码和 PyO3 代码；它们只导入 euclidrust。在 Rust 中抛出的错误会以普通 ValueError 异常的形式到达 Python。

1. 前置条件 你的机器上需要三样东西： 其他一切（maturin、PyO3 和其他 Rust 库）都会在构建过程中自动下载，因此首次安装需要网络连接。 已在 Debian 13（x86_64）、Python 3.13 和 Rust 1.100 上测试，硬件为 Intel Core i7-8559U（4 核 / 8 线程），31 GiB 内存。macOS 和 Windows 尚未测试；如果你尝试了，请开一个 issue 说明情况。

（原文较长，此处译出前 6000 字，完整内容请点「打开原文」。）