Rust vs Python: Elegir la lengua adecuada para tu proyecto de datos

Elegir el lenguaje de programación adecuado es un primer paso importante para los proyectos de ciencia e ingeniería de datos. Hay varias lenguas entre las que elegir, y puede resultar difícil escoger una. En este tutorial, compararemos dos lenguajes populares en el espacio de datos, Rust y Python. Te explicaremos cómo se comparan en diversos temas para que puedas elegir con conocimiento de causa cuál utilizar en tu proyecto.

Para una comparación detallada de la programación en Python frente a R, consulta nuestra guía aparte.

Imagen creada con DALL-E

Python vs Rust

¿Qué son Rust y Python?

Python es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel conocido por su sencillez y legibilidad. Creado por Guido van Rossum a finales de los 80, Python hace hincapié en la legibilidad del código y en una sintaxis sencilla y fácil de aprender. Estas cualidades lo convierten en una gran elección tanto para principiantes como para programadores experimentados.

Python admite múltiples paradigmas de programación, como la programación procedimental, la orientada a objetos y la funcional. Cuenta con un vasto ecosistema de bibliotecas y frameworks, lo que la hace versátil para diversas aplicaciones, desde el desarrollo web y la ciencia de datos hasta la automatización y la inteligencia artificial. La documentación de Python es extensa y fácil de encontrar.

Rust es un lenguaje de programación de sistemas desarrollado por Graydon Hoare, conocido por su enfoque en la seguridad, la velocidad y la concurrencia. Proporciona seguridad de memoria sin recolección de basura, lo que la hace adecuada para la programación de sistemas de bajo nivel, al tiempo que ofrece abstracciones de alto nivel.

La sintaxis de Rust está influida por C y C++, pero introduce características modernas como la concordancia de patrones, los tipos de datos algebraicos y la semántica de propiedad, que ayudan a evitar errores de programación comunes como la desreferenciación de punteros nulos y las carreras de datos.

Ambas lenguas se utilizan en la comunidad de datos por diferentes razones. La mayoría de los profesionales de los datos recurren a Python, mientras que Rust se utiliza más a menudo en casos en los que hay que maximizar la velocidad y el rendimiento.

Sintaxis y legibilidad

Python es conocido por su sintaxis sencilla y legible, que lo hace más acogedor para los principiantes y permite un desarrollo rápido. Su sencillez y legibilidad lo convierten en una opción ideal para proyectos en los que la claridad del código es primordial.

Python también dispone de amplias bibliotecas y marcos de trabajo, lo que facilita abordar con eficacia una amplia gama de tareas, desde el desarrollo web hasta la informática científica.

Aquí tienes un sencillo programa en Python que calcula π (pi) a 5 dígitos utilizando la Leyenda de Gauss:

import math

def calculate_pi():
    a = 1.0
    b = 1.0 / math.sqrt(2)
    t = 1.0 / 4.0
    p = 1.0

    for _ in range(5):
        a_next = (a + b) / 2.0
        b_next = math.sqrt(a * b)
        t_next = t - p * (a - a_next) ** 2
        p_next = 2.0 * p

        a = a_next
        b = b_next
        t = t_next
        p = p_next

    pi = (a + b) ** 2 / (4.0 * t)
    return round(pi, 5)

print(calculate_pi())

Puedes ver lo fácil que es seguir lo que ocurre en este script, aunque no sepas Python. Puedes ver que se importa una biblioteca y se crea una función que calcula pi con 5 dígitos.

En cambio, Rust da prioridad a la seguridad y al rendimiento, y cuenta con una sintaxis diseñada para aplicar estos principios de forma rigurosa. Aunque la sintaxis de Rust pueda parecer inicialmente más compleja, ofrece sólidas garantías en cuanto a la corrección del código, lo que la hace especialmente adecuada para la programación de sistemas y otras aplicaciones de rendimiento crítico.

El sistema de propiedad único de Rust y las reglas impuestas por el compilador proporcionan a los desarrolladores potentes herramientas para gestionar la memoria de forma segura, reduciendo el riesgo de errores comunes de programación y mejorando la fiabilidad general del software.

Aquí tienes el mismo programa sencillo que calcula π (pi) a 5 dígitos utilizando el Gauss-Legendre, pero esta vez utilizando Rust:

fn main() {
    let mut a: f64 = 1.0;
    let mut b: f64 = 1.0 / 2.0_f64.sqrt();
    let mut t: f64 = 1.0 / 4.0;
    let mut p: f64 = 1.0;

    for _ in 0..5 {
        let a_next = (a + b) / 2.0;
        let b_next = (a * b).sqrt();
        let t_next = t - p * (a - a_next).powi(2);
        let p_next = 2.0 * p;

        a = a_next;
        b = b_next;
        t = t_next;
        p = p_next;
    }

    let pi = (a + b).powi(2) / (4.0 * t);
    println!("{:.5}", pi);
}

Este guión es más específico, aunque un poco más engorroso de leer.

Una gran diferencia entre esta versión y la de Python es la declaración de variables.

En Python, simplemente asignamos a una variable un nombre y un valor. Dejamos que Python decidiera qué tipo de datos era el más adecuado para cada variable.

En Rust, declaramos específicamente el tipo de datos (f64) y que la variable es mutable (mut), además de su nombre y valor. Esta especificidad distingue a Rust.

Características de funcionamiento

Python

Python, como lenguaje interpretado, suele mostrar un rendimiento más lento en comparación con lenguajes compilados como Rust. Esta característica proviene de la naturaleza dinámica de Python, en la que el intérprete ejecuta el código línea a línea, lo que genera una mayor sobrecarga.

Puedes imaginártelo como si alguien tradujera un libro mientras te lo lee. Tardarás más en leer el libro, porque primero hay que traducir cada frase.

Aunque Python destaca por su legibilidad y facilidad de uso, este límite de rendimiento puede ser un factor limitante cuando tu proyecto requiere una gran eficiencia computacional o una baja latencia.

Óxido

Rust es un lenguaje compilado, lo que contribuye a su rendimiento superior. Al compilar el código directamente a código máquina (el lenguaje de los ordenadores) antes de la ejecución, Rust minimiza el tiempo de ejecución y puede optimizar el rendimiento con mayor eficacia. Siguiendo con nuestro ejemplo del libro anterior, esto sería como conseguir una copia del mismo libro en tu lengua materna en lugar de traducirlo en tiempo real mientras lo lees.

Esto hace que Rust sea muy adecuado para tareas en las que el rendimiento es fundamental, como la programación de sistemas, el desarrollo de juegos y otras aplicaciones en las que la velocidad es importante.

Tipificación de datos

Python

Otro aspecto que influye en el rendimiento es la diferencia en su enfoque de la tipificación de datos. La tipificación dinámica de Python permite flexibilidad en los tipos de variables, ya que los tipos se deducen en tiempo de ejecución. Esto facilita la codificación en Python, ya que es una cosa menos que tienes que definir manualmente.

Pero esta flexibilidad se produce a costa del rendimiento, debido a la necesidad de comprobaciones y conversiones de tipos en tiempo de ejecución. Esta tipificación dinámica también puede causar a veces problemas si Python elige un tipo de dato que no esperas. Afortunadamente, este último problema puede resolverse mediante conversiones de tipo, como int() y float().

Óxido

Rust utiliza tipado estático, que requiere declaraciones explícitas de tipos y refuerza la seguridad de tipos en tiempo de compilación. Esto significa que para cada variable que crees, tendrás que definir su tipo de datos. Aunque esto supone un poco más de trabajo para el programador, elimina la necesidad de comprobaciones de tipo en tiempo de ejecución y permite una generación de código más eficiente.

Este enfoque de tipado estático no sólo mejora la seguridad del código, sino que también contribuye a las ventajas de rendimiento de Rust, sobre todo en situaciones en las que la gestión eficaz de la memoria y las optimizaciones de bajo nivel son fundamentales. Esto hace que Rust sea útil para aplicaciones sensibles al rendimiento.

Gestión de la memoria

Python

Python se basa en la recolección de basura para la gestión de la memoria, un proceso que desasigna automáticamente la memoria que ya no está en uso. Aunque la recogida de basura nos simplifica la gestión de la memoria a los programadores, puede introducir ocasionalmente una sobrecarga de rendimiento, ya que el intérprete detiene periódicamente la ejecución del programa para recuperar memoria.

Esta sobrecarga puede ser insignificante para muchas aplicaciones, pero puede llegar a ser notable en escenarios sensibles al rendimiento o cuando se manejan grandes conjuntos de datos.

Imagina la gestión de la memoria de Python como un servicio de conserjería en un bullicioso edificio de oficinas.

Los conserjes (recolectores de basura) deambulan de un lado a otro, comprobando periódicamente cada oficina (espacio de memoria) en busca de elementos no utilizados (memoria no utilizada). Cuando encuentran una oficina vacía, la desalojan rápidamente para dejar espacio a nuevos ocupantes.

Aunque este sistema mantiene el edificio ordenado, las pausas ocasionales debidas a la actividad de los conserjes pueden interrumpir el flujo de trabajo de los empleados ocupados (ejecución del programa), especialmente durante las horas punta (escenarios sensibles al rendimiento).

Óxido

Rust emplea un sistema de propiedad distintivo que elimina la necesidad de la recogida de basura al tiempo que garantiza la seguridad de la memoria. Al seguir las reglas de propiedad y préstamo cuando se compila un programa, Rust garantiza la seguridad de la memoria sin esas penalizaciones de rendimiento en tiempo de ejecución.

Este enfoque innovador de la gestión de la memoria permite a los programas Rust conseguir un uso eficiente de la memoria y un rendimiento predecible, lo que lo hace muy adecuado para aplicaciones en las que la eficiencia de los recursos y el rendimiento son fundamentales.

El sistema de propiedad de Rust funciona menos como un servicio de limpieza y más como un almacén bien organizado. Cada elemento (asignación de memoria) se etiqueta con una etiqueta que indica su propietario (la variable), y existen normas estrictas que regulan cómo se pueden tomar prestados o transferir elementos entre propietarios.

Este meticuloso enfoque garantiza que cada objeto se contabiliza y gestiona adecuadamente, eliminando la necesidad de que los "conserjes" deambulen por las instalaciones. Como resultado, el almacén funciona con fluidez y eficacia, sin interrupciones en sus operaciones diarias, lo que lo hace ideal para manejar aplicaciones críticas y grandes conjuntos de datos.

Soporte de concurrencia

Python

La concurrencia es la capacidad de un programa para ejecutar varias tareas simultáneamente.

Es como tener varios chefs trabajando en una cocina, cada uno manejando ingredientes y tareas de cocción diferentes al mismo tiempo. Se trata de una valiosa herramienta que ahorra tiempo, especialmente cuando trabajas con grandes conjuntos de datos, por ejemplo cuando analizas vídeos fotograma a fotograma.

El soporte de concurrencia de Python está limitado por la presencia del Bloqueo Global del Intérprete (GIL), un mecanismo que impide que varios hilos nativos ejecuten el código de bytes de Python simultáneamente.

Aunque Python ofrece el multiprocesamiento como alternativa para conseguir paralelismo, el roscado sigue estando restringido por la GIL, lo que puede dificultar el rendimiento en aplicaciones multihilo.

A pesar de esta limitación, el amplio ecosistema de bibliotecas y frameworks de Python proporciona soluciones para diversos escenarios de concurrencia, lo que permite a los desarrolladores aprovechar las técnicas de programación asíncrona para mejorar la capacidad de respuesta de las aplicaciones.

Si te interesa la ejecución concurrente en Python, te recomiendo encarecidamente que primero leas este tutorial sobre el Bloqueo Global del Intérprete. Te dará una comprensión conceptual del GIL en Python.

Óxido

Rust proporciona soporte nativo para la concurrencia y el paralelismo sin las restricciones impuestas por el GIL de Python.

El modelo de concurrencia de Rust garantiza la seguridad de los hilos y evita las carreras de datos, permitiéndote escribir código concurrente con confianza. Esta compatibilidad nativa con la concurrencia hace que Rust sea muy adecuado para aplicaciones en las que la ejecución paralela es esencial, como la informática de alto rendimiento o los sistemas distribuidos.

En general, Rust es mejor y más rápido en concurrencia que Python.

Ecosistema y bibliotecas

La red de recursos, herramientas, bibliotecas, marcos de trabajo y comunidades asociadas a un lenguaje de programación mejoran enormemente la experiencia de programar. Ofrecen soluciones, marcos y módulos preconstruidos que agilizan los procesos de desarrollo y resuelven problemas comunes a diversos ámbitos.

El acceso a sólidos ecosistemas y bibliotecas te permite aprovechar el código existente, acelerar los ciclos de desarrollo y centrarte en resolver retos específicos en lugar de reinventar la rueda. Así que comparemos el ecosistema y las bibliotecas disponibles para los programadores de Python y Rust.

Python

El ecosistema de Python ofrece una amplia colección de bibliotecas y marcos de trabajo adaptados a diversos dominios, como el análisis de datos, el aprendizaje automático, el desarrollo web y la informática científica.

Con bibliotecas como NumPy, Pandas, TensorFlow y Django, Python ofrece soluciones sólidas para una amplia gama de tareas. Este rico ecosistema hace que Python sea útil en diversos sectores, lo que lo convierte en un lenguaje de referencia para la creación rápida de prototipos, la investigación y las aplicaciones de producción.

Puedes obtener más información sobre las principales bibliotecas de Python en otro artículo.

Óxido

Por otra parte, aunque el ecosistema de Rust sigue creciendo, aún no rivaliza con la amplitud de Python, sobre todo en ámbitos como el análisis de datos y el aprendizaje automático.

Sin embargo, Rust cuenta con bibliotecas como Tokio para la E/S asíncrona, Rocket para el desarrollo web, Serde para la serialización de datos y muchas más. El ecosistema Rust fomenta una comunidad centrada en construir software fiable y de alto rendimiento, lo que lo convierte en una opción convincente para proyectos que requieren tanto velocidad como seguridad.

Tabla comparativa Python vs Rust

Para facilitar la consulta, hemos recopilado la información anterior en una práctica tabla de referencia, que muestra una comparación entre Rust y Python:

Rust vs Python: Casos prácticos y aplicaciones

La versatilidad de Python brilla por su amplio espectro de aplicaciones, lo que lo convierte en el favorito de los desarrolladores de diversos campos.

Para el análisis y la visualización de datos, Python ofrece potentes herramientas de análisis y visualización, que permiten a los analistas e investigadores trabajar con grandes conjuntos de datos de forma eficaz.

Python ofrece sólidos marcos de aprendizaje automático e inteligencia artificial que te permiten construir modelos y aplicaciones sofisticados. También se utiliza mucho para el web scraping, la extracción de datos y la creación de scripts para automatizar tareas mundanas, que van desde la manipulación de archivos a la administración de sistemas. Esta amplia gama de usos de Python lo convierte en un punto de partida útil en la mayoría de las aplicaciones de alto nivel.

Los puntos fuertes de Rust residen en su rendimiento y seguridad, por lo que es el más adecuado para la programación de sistemas y las aplicaciones de rendimiento crítico. Su enfoque en la seguridad de la memoria y las abstracciones de coste cero lo convierten en una opción excelente para construir sistemas de bajo nivel en los que el rendimiento y la fiabilidad son primordiales.

La velocidad y la seguridad de memoria de Rust lo hacen muy adecuado para tareas que requieren algoritmos de alto rendimiento y procesamiento de datos, lo que resulta atractivo para los desarrolladores que se enfrentan a tareas de cálculo intensivo.

El tiempo de ejecución mínimo y el control de bajo nivel de Rust lo convierten en una opción convincente para sistemas integrados y aplicaciones IoT, donde la eficiencia de recursos y la fiabilidad son cruciales. Del mismo modo, sus características de concurrencia y optimizaciones de rendimiento lo convierten en una gran opción para construir servicios backend de alto rendimiento.

A continuación se resumen los casos de uso de los dos lenguajes de programación:

Integración e interoperabilidad

Con la facilidad de uso de Python y el valor de rendimiento de Rust, quizá te preguntes si puedes aprovechar los dos juntos para tu proyecto. ¡Pues estás de suerte!

Python y Rust se integran bien gracias a su compatibilidad con interfaces de funciones ajenas y enlaces de bibliotecas. Estas funciones de interoperabilidad te permiten aprovechar los puntos fuertes de ambos lenguajes en el mismo proyecto, de modo que puedas construir sistemas de software eficientes y fiables que aprovechen las capacidades únicas de cada lenguaje.

Para obtener lo mejor de ambos mundos, céntrate en utilizar Rust para los componentes críticos para el rendimiento, como los algoritmos de cálculo intensivo o las interacciones de bajo nivel del sistema, y utiliza Python para la lógica de alto nivel, como la lógica empresarial, los conductos de procesamiento de datos o el diseño de interfaces.

Integrando estratégicamente Rust y Python, puedes crear aplicaciones híbridas que ofrezcan un rendimiento, un mantenimiento y una escalabilidad óptimos, atendiendo a una amplia gama de casos de uso y requisitos.

Otra forma es integrar en tu código Python bibliotecas prefabricadas que estén escritas en Rust. ¡Puede que hayas utilizado una biblioteca Python escrita en Rust y ni siquiera lo sepas!

Por ejemplo, Polars es una popular biblioteca DataFrame que ha ido ganando adeptos en la comunidad de la ciencia de datos en los últimos años. Una de las razones por las que Polars ha acaparado tanta atención es su capacidad de rendimiento. ¡Esto se debe a que está escrito en Rust!

Aprende más sobre los polares con este tutorial de introducción a los polares o esta comparación entre polares y pandas.

IDEs preferidos

Aunque tanto Python como Rust pueden utilizarse directamente desde el terminal, muchos programadores prefieren utilizar un IDE. Entonces, ¿qué IDEs soportan Python y Rust?

Cuando se trata del desarrollo en Python, especialmente para científicos de datos e ingenieros, varios IDE locales destacan por sus sólidas funciones y amplios ecosistemas de plugins.

Una opción popular es PyCharm, que ofrece un potente análisis de código, herramientas de depuración e integración con bibliotecas populares de ciencia de datos. Otros IDE populares son Spyder y VS Code.

Para el desarrollo de Rust, el soporte de IDE ha ido mejorando constantemente, con varias opciones que ofrecen funciones para proyectos relacionados con datos.

VS Code destaca por ser un IDE versátil y extensible con un fuerte soporte para Rust a través de plugins como Rust Analyzer y Rust Language Server.

Como VS Code también es compatible con Python, ¡podrías utilizar fácilmente un IDE para ambos lenguajes! Otra opción que merece la pena considerar es IntelliJ IDEA con el plugin Rust, que es otro IDE de JetBrains', similar a Pycharm.

También hay zonas de juegos en línea donde puedes probar código con una inversión mínima. Prueba Kaggle para Python o Rust Playground para Rust.

El DataLab de DataCamp también admite varios lenguajes, como Python, SQL y R. Más información sobre el lanzamiento de DataLab y sus principales características.

Personalmente, prefiero utilizar los patios de recreo en línea para scripts rápidos, puntuales y de prueba de concepto. Cuando quiero crear algo más permanente, suelo preferir un IDE local.

Rust vs Python: ¿Cuál debes elegir?

Así que, a fin de cuentas, ¿qué lenguaje de programación debes elegir para tu proyecto? Bueno, la respuesta depende de los requisitos de tu proyecto, de tus objetivos de desarrollo y de tu familiaridad con cada lenguaje.

Aquí tienes algunas cosas que te ayudarán a decidir:

Considera los requisitos de tu proyecto

Tareas críticas para el rendimiento

Si tu proyecto implica tareas críticas para el rendimiento, como la programación de sistemas, la optimización de bajo nivel o los servicios backend de alto rendimiento, Rust es probablemente la mejor opción debido a su naturaleza compilada, sus fuertes características de rendimiento y sus garantías de seguridad de memoria.

Creación rápida de prototipos y análisis de datos

Para las tareas que priorizan la creación rápida de prototipos, el análisis de datos o el aprendizaje automático, Python brilla por su sintaxis sencilla, sus amplias bibliotecas y su vibrante ecosistema. La facilidad de uso y la versatilidad de Python lo hacen muy adecuado para el análisis exploratorio de datos, la creación de modelos de aprendizaje automático y el desarrollo de aplicaciones web, sobre todo si ya estás familiarizado con el lenguaje.

Concurrencia y paralelismo

Cuando la concurrencia y el paralelismo son cruciales para tu proyecto, el soporte nativo de Rust para la concurrencia sin las limitaciones del Bloqueo Global del Intérprete (GIL) de Python lo convierte en una opción convincente. El modelo de propiedad de Rust garantiza la seguridad de los hilos y evita las carreras de datos, permitiendo una ejecución concurrente segura sin sacrificar el rendimiento.

Eficiencia y seguridad de los recursos

Si tu proyecto exige una gestión eficaz de la memoria y fuertes garantías de seguridad, el sistema de propiedad de Rust ofrece una ventaja convincente. Al eliminar la necesidad de recolección de basura y garantizar la seguridad de la memoria en tiempo de compilación, Rust minimiza la sobrecarga en tiempo de ejecución y reduce el riesgo de errores relacionados con la memoria.

Curva de aprendizaje

Si aún no conoces las lenguas, ten en cuenta la curva de aprendizaje asociada a cada una. Rust suele tener una curva de aprendizaje más pronunciada debido a su énfasis en la seguridad de la memoria y la propiedad. Sin embargo, si ya sabes C o C++, aprender Rust no te resultará tan chocante. Mientras tanto, la sencillez y legibilidad de Python, así como los abundantes recursos de aprendizaje disponibles, pueden significar una curva de aprendizaje más suave, especialmente para los principiantes.

¿Y si sólo quiero aprender uno?

Si eres nuevo en el espacio de los datos y quieres aprender un lenguaje de programación para empezar, te recomiendo que aprendas Python. Su sencillez, legibilidad y amplio ecosistema lo convierten en un excelente punto de entrada para los principiantes.

La popularidad de Python en las comunidades de la ciencia de datos y el aprendizaje automático también significa que se dispone fácilmente de abundantes recursos de aprendizaje, tutoriales y apoyo. Pero no es sólo un lenguaje fácil de aprender; también es una potente fuente de funcionalidad, lo que hace que el tiempo que dediques a aprenderlo sea una buena inversión.

Python puede hacer muchas cosas, y aprender ese lenguaje primero es una opción excelente.

Sin embargo, si tienes tiempo y ganas de profundizar en la programación de sistemas, la optimización del rendimiento o la creación de aplicaciones altamente concurrentes, aprender Rust puede ser una valiosa adición a tu conjunto de habilidades.

El énfasis de Rust en la seguridad, el rendimiento y el control abre oportunidades para trabajar en proyectos en los que la fiabilidad y la eficacia son primordiales.

¿Dónde puedo aprender Python y Rust?

Para los aspirantes y entusiastas que deseen profundizar en Python y Rust, diversas plataformas en línea ofrecen recursos completos y entornos interactivos para la experimentación.

DataCamp ofrece una variedad de cursos y ejercicios de programación interactivos para ayudarte a aprender Python. Consulta el curso de Programación en Python de DataCamp o esta guía para aprender Python como un profesional.

También recomiendo encarecidamente este curso de ingeniería de software en Python, que no sólo te enseña a utilizar Python, sino que también cubre más a fondo varios de los temas que hemos tratado aquí.

Si estás interesado en aprender Rust, te recomiendo que aprendas directamente de la fuente: el sitio web de Rust. Ofrecen varios métodos de aprendizaje, como un libro, cursos, ejemplos de código y documentación para ayudarte a iniciar tu andadura en Rust. También puedes hacer preguntas a la comunidad de Rust para orientar tu aprendizaje.

Por supuesto, el mejor aprendizaje viene de la práctica. Pon a prueba tus habilidades con scripts sencillos en un IDE online o colabora en proyectos de código abierto para mejorar tus conocimientos.

Conclusión

Tanto Rust como Python tienen sus puntos fuertes y son adecuados para diferentes partes de los datos y proyectos de desarrollo. Python destaca en el desarrollo rápido, el análisis de datos y el aprendizaje automático, mientras que Rust ofrece rendimiento, seguridad y control, lo que lo hace ideal para la programación de sistemas y las aplicaciones de rendimiento crítico. Experimentar con ambos lenguajes puede ayudarte a tomar decisiones informadas sobre cuál utilizar en función de los requisitos y limitaciones de tu proyecto.

¿Listo para empezar a aprender estas lenguas? Instala Python o Rust y ¡empieza!

Si quieres ampliar tus conocimientos, consulta Conceptos de gestión de datos o Introducción a la seguridad de datos para mejorar tus habilidades de programación. Y echa un vistazo a este artículo sobre Mojo, un lenguaje que pretende combinar lo mejor de Python y Rust en un solo lenguaje.