Rust與Python：為什么Rust可以取代Python
我將介紹以下內容：
- 什么是Rust?
- 什么是Python?
- 何時使用Rust
- 何時使用Python
- 為什么Rust可以取代Python
什么是Rust?
Rust是一種多范式語言，使開發人員能夠構建可靠且高效的軟件。Rust注重安全和性能，類似于C和C++，速度快，內存效率高，沒有垃圾收集。它可以與其他語言集成，也可以在嵌入式系統上運行。
Rust擁有優秀的文檔、友好的編譯器和有用的錯誤信息，以及先進的工具，包括集成的包管理器、構建工具、智能多編輯器支持、自動完成和類型檢查、自動格式化等。
Rust是由Mozilla Research的Graydon Hoare在2010年推出的。雖然與Python相比，Rust是一門年輕的語言，但它的社區卻在穩步發展。事實上，在Stack Overflow的 "2020開發者調查 "中，86%的受訪者將Rust評為2020年他們最喜歡的編程語言。
乍一看，Rust被靜態化和強類型化可能看起來很極端。正如你所看到的，從長遠來看，這有助于防止意外的代碼行為。
什么是Python?
Python是一種編程語言，旨在幫助開發人員更高效地工作，更有效地集成系統。和 Rust 一樣，Python 也是多范式的，并且被設計成可擴展的。如果速度是最重要的，你可以使用低級別的 API 調用，比如 CPython。
Python的歷史可以追溯到1991年Guido van Rossum推出的Python，它以代碼的可讀性、消除分號和大括號而聞名。
除了它的可擴展性，Python 是一種解釋型語言，這使得它比大多數編譯型語言慢。正如你所預料的那樣，Python的成熟度很高，它有一個龐大的庫的生態系統和一個龐大的專業社區。
何時使用Rust
Rust被應用于系統開發、操作系統、企業系統、微控制器應用、嵌入式系統、文件系統、瀏覽器組件、虛擬現實的仿真引擎等。
當性能很重要的時候，Rust是一種常用的語言，因為它能很好地處理大量數據。它可以處理CPU密集型的操作，如執行算法，這就是為什么Rust比Python更適合系統開發的原因。
Rust 保證了內存的安全性，讓你可以控制線程行為和線程之間的資源分配方式。這使你能夠構建復雜的系統，這使Rust比Python更有優勢。
總而言之，你應在以下情況下使用Rust：
- 你的項目需要高性能
- 你正在構建復雜的系統
- 你重視內存安全而不是簡單性
何時使用PythonPython可以用于許多應用領域，從Web開發，到數據科學和分析，到AI和機器學習，再到軟件開發。
Python被廣泛用于機器學習，數據科學和AI，因為它是：
- 簡單易寫
- 靈活的
- 包含大量面向數據的軟件包和庫
- 由出色的工具和庫生態系統支持
在以下情況下，你應該使用Python：
- 你需要一種靈活的語言來支持Web開發，數據科學和分析以及機器學習和AI
- 你重視可讀性和簡單性
- 你需要一種對初學者友好的語言
- 與性能相比，你更喜歡語法簡單和開發速度
為什么Rust可以取代Python
考慮到Rust的迅速普及和廣泛的用例，它似乎幾乎不可避免地會在不久的將來超越Python，以下是一些原因。
性能
Rust超越Python的一個主要原因是性能。因為Rust是直接編譯成機器代碼的，所以在你的代碼和計算機之間沒有虛擬機或解釋器。
與Python相比，另一個關鍵優勢是Rust的線程和內存管理。雖然Rust不像Python那樣有垃圾回收功能，但Rust中的編譯器會強制檢查無效的內存引用泄漏和其他危險或不規則行為。
編譯語言通常比解釋語言要快。但是，使Rust處于不同水平的是，它幾乎與C和C ++一樣快，但是沒有開銷。
讓我們看一個用Python編寫的O(log n)程序的示例，并使用迭代方法計算完成任務所需的時間：
- import random
- import datetime
- def binary_searcher(search_key, arr):
- low = 0
- high = len(arr)-1
- while low <= high:
- mid = int(low + (high-low)//2)
- if search_key == arr[mid]:
- return True
- if search_key < arr[mid]:
- high = mid-1
- elif search_key > arr[mid]:
- low = mid+1
- return False
輸出：
- > python -m binny.py
- It took 8.6μs to search
現在，讓我們來看一下使用迭代方法用Rust編寫的定時O(log n)程序：
- >use rand::thread_rng;
- use std::time::Instant;
- use floating_duration::TimeFormat;
- fn binary_searcher(search_key: i32, vec: &mut Vec<i32>) -> bool {
- let mut low: usize = 0;
- let mut high: usize = vec.len()-1;
- let mut _mid: usize = 0;
- while low <= high {
- _mid = low + (high-low)/2;
- if search_key == vec[_mid] {
- return true;
- }
- if search_key < vec[_mid] {
- high = _mid - 1;
- } else if search_key > vec[_mid] {
- low = _mid + 1;
- }
- }
- return false;
- }
- fn main() {
- let mut _rng = thread_rng();
- let mut int_vec = Vec::new();
- let max_num = 1000000;
- for num in 1..max_num {
- int_vec.push(num as i32);
- }
- let start = Instant::now();
- let _result = binary_searcher(384723, &mut int_vec);
- println!("It took: {} to search", TimeFormat(start.elapsed()));
- }
輸出
- > cargo run
- Finished dev [unoptimized + debuginfo] target(s) in 0.04s
- Running target\debug\algo_rusty.exe
- It took: 4.6μs to search
在沒有任何優化技術的情況下，Rust和Python在同一臺機器上執行類似的操作分別需要4.6微秒和8.6微秒。這意味著Python花費的時間幾乎是Rust的兩倍。
內存管理
Python 和大多數現代編程語言一樣，被設計成內存安全的。然而Rust在內存安全方面卻讓Python望塵莫及，即使沒有垃圾回收。
Rust采用了一種獨特的方式來確保內存安全，其中涉及所有權系統和借用檢查器(borrow checker)。Rust的借用檢查器確保引用和指針不會超過它們所指向的數據。
錯誤檢查與診斷
Python和其他語言一樣，提供了錯誤檢查和日志機制。但是在讓開發者知道出了什么問題的時候，Rust和Python之間有一些對比。
舉一個Python變量錯誤的典型例子：
- apple = 15
- print('The available apples are:', apple)
Python輸出：
- Traceback (most recent call last):
- File "binny.py", line 2, in <module>
- print('The available apples are:', aple)
- NameError: name 'aple' is not defined
Rust中的類似示例：
- fn main() {
- let apple = 15;
- println!("The available apples are:", apple);
- }
Rust輸出：
- println!("The available apples are:", aple);
- ^^^^ help: a local variable with a similar name exists: `apple`
在這里，Rust推薦了可能的變量，這些變量可能是你想輸入的。Python只會拋出錯誤，而不會給出如何修復的建議。
舉個例子：
- fn main() {
- let grass = 13;
- grass += 1;
- }
此代碼引發錯誤，因為默認情況下Rust中的變量是不可變的。除非它具有關鍵字 ou’'t，否則無法更改。
錯誤：
- let grass = 13;
- | -----
- | |
- | first assignment to `grass`
- | help: make this binding mutable: `mut grass`
修正錯誤：
- fn main() {
- let mut _grass: i32 = 13;
- _grass += 1;
- }
如你所見，現在它不會引發任何錯誤。除此之外，Rust不允許不同的數據類型相互操作，除非將它們轉換為相同的類型。
因此，維護Rust代碼庫通常很容易。除非指定，否則Rust不允許更改。Python確實允許這種性質的更改。
與大多數編譯語言相比，Rust因其速度快、內存安全有保證、超強的可靠性、一致性和用戶友好性而備受青睞。在編程中，我們已經到了速度開始變得毫不費力的地步。
隨著技術的發展，它變得越來越快，試圖在更短的時間內做更多的事情，而不需要那么多的權衡。Rust幫助實現了這一點，同時又不妨礙開發者的工作。當技術試圖推動可以實現的邊界時，它也會考慮系統的安全性和可靠性，這是Rust背后的主要思想。
并行運算
除了速度外，Python在并行計算方面也有局限性。
Python使用全局解釋器鎖(GIL)，它鼓勵只有一個線程同時執行，以提高單線程的性能。這個過程是一個阻礙，因為它意味著你不能使用多個CPU核進行密集計算。
社區如前所述，Stack Overflow的“ 2020開發人員調查”中有86%的受訪者將Rust稱為2020年最喜歡的編程語言。
同樣，“ 2020 HackerRank開發人員技能報告”的受訪者將Rust列為他們計劃下一步學習的十大編程語言：
相比之下，2019年的調查將Rust排在列表的底部，這表明Rust開發人員社區正在迅速增長。
正如這些數據所示，Rust正在成為主流開發者社區的一部分。許多大公司都在使用Rust，一些開發者甚至用它來構建其他編程語言使用的庫。著名的Rust用戶包括Mozilla、Dropbox、Atlassian、npm和Cloudflare等等。
Amazon Web Service還對Lambda，EC2和S3中的性能敏感組件采用了Rust。在2019年，AWS宣布贊助Rust項目，此后為Rust提供了AWS開發工具包。
公司正越來越多地用更高效的編程語言(如Rust)取代速度較慢的編程語言。沒有其他語言能像Rust一樣在簡單和速度之間做出平衡。
總結
Rust已經發展成為一種常用的編程語言，其采用率也因此而增加。雖然Python在機器學習/數據科學社區中占有穩固的地位，但Rust很可能在未來被用作Python庫的更有效后端。
Rust具有取代Python的巨大潛力。在目前的趨勢下，作為應用、性能和速度方面的首選編程語言，Rust不僅僅是一種編程語言，更是一種思維方式。
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