Rust vs Python : Choisir la bonne langue pour votre projet de données

Le choix du bon langage de programmation est une première étape importante pour les projets de science et d'ingénierie des données. Il existe plusieurs langues et il peut être difficile d'en choisir une. Dans ce tutoriel, nous allons comparer deux langages populaires dans le domaine des données, Rust et Python. Nous verrons comment ils se comparent sur divers sujets afin que vous puissiez choisir en toute connaissance de cause celui que vous utiliserez pour votre projet.

Pour une comparaison détaillée de la programmation Python vs R, consultez notre guide séparé.

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Python vs Rust

Que sont Rust et Python ?

Python est un langage de programmation interprété de haut niveau, connu pour sa simplicité et sa lisibilité. Créé par Guido van Rossum à la fin des années 1980, Python met l'accent sur la lisibilité du code et sur une syntaxe simple et facile à apprendre. Ces qualités en font un excellent choix pour les débutants comme pour les programmeurs expérimentés.

Python prend en charge plusieurs paradigmes de programmation, notamment la programmation procédurale, orientée objet et fonctionnelle. Il dispose d'un vaste écosystème de bibliothèques et de cadres, ce qui le rend polyvalent pour diverses applications, du développement web à la science des données, en passant par l'automatisation et l'intelligence artificielle. La documentation relative à Python est très complète et facile à trouver.

Rust est un langage de programmation systémique développé par Graydon Hoare, connu pour son souci de sécurité, de rapidité et de simultanéité. Il assure la sécurité de la mémoire sans le ramassage des ordures, ce qui le rend adapté à la programmation de systèmes de bas niveau tout en offrant des abstractions de haut niveau.

La syntaxe de Rust est influencée par le C et le C++, mais elle introduit des caractéristiques modernes telles que le filtrage, les types de données algébriques et la sémantique de la propriété, qui permettent d'éviter les erreurs de programmation courantes telles que le déréférencement du pointeur nul et les courses aux données.

Les deux langages sont utilisés dans la communauté des données pour des raisons différentes. Python est la référence pour la plupart des professionnels des données, tandis que Rust est plus souvent utilisé dans les cas où la vitesse et la performance doivent être maximisées.

Syntaxe et lisibilité

Python est connu pour sa syntaxe simple et lisible, ce qui le rend plus accueillant pour les débutants et permet un développement rapide. Sa simplicité et sa lisibilité en font un choix idéal pour les projets où la clarté du code est primordiale.

Python dispose également de nombreuses bibliothèques et frameworks, ce qui permet de s'attaquer efficacement à un large éventail de tâches, du développement web au calcul scientifique.

Voici un programme Python simple qui calcule π (pi) à 5 chiffres en utilisant le Gauss-Legendre :

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())

Vous pouvez voir à quel point il est facile de suivre ce qui se passe dans ce script, même si vous ne connaissez pas encore Python. Vous pouvez voir qu'une bibliothèque est importée et qu'une fonction est créée pour calculer pi à 5 chiffres.

En revanche, Rust donne la priorité à la sécurité et à la performance, en s'appuyant sur une syntaxe conçue pour appliquer rigoureusement ces principes. Si la syntaxe de Rust peut sembler plus complexe au premier abord, elle offre des garanties solides quant à l'exactitude du code, ce qui la rend particulièrement adaptée à la programmation de systèmes et à d'autres applications critiques en termes de performances.

Le système de propriété unique de Rust et les règles imposées par le compilateur fournissent aux développeurs des outils puissants pour gérer la mémoire en toute sécurité, réduisant ainsi le risque d'erreurs de programmation courantes et améliorant la fiabilité globale des logiciels.

Voici le même programme simple qui calcule π (pi) à 5 chiffres en utilisant le Gauss-Legendre, mais cette fois-ci en utilisant 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);
}

Ce texte est plus précis, même s'il est un peu plus compliqué à lire.

Une grande différence entre cette version et la version Python est la déclaration des variables.

En Python, nous attribuons simplement un nom et une valeur à une variable. Nous avons laissé Python décider du type de données le plus approprié pour chaque variable.

En Rust, nous déclarons spécifiquement le type de données (f64) et que la variable est mutable (mut) en plus de son nom et de sa valeur. Cette spécificité distingue Rust.

Caractéristiques de performance

Python

Python, en tant que langage interprété, présente généralement des performances plus lentes que les langages compilés comme Rust. Cette caractéristique provient de la nature dynamique de Python, où le code est exécuté ligne par ligne par l'interpréteur, ce qui crée un surcoût plus important.

Vous pouvez imaginer cela comme si quelqu'un traduisait un livre tout en vous le lisant. Il vous faudra plus de temps pour parcourir le livre, car chaque phrase doit d'abord être traduite.

Bien que Python excelle en termes de lisibilité et de facilité d'utilisation, cette limite de performance peut être un facteur limitant lorsque votre projet nécessite une grande efficacité de calcul ou une faible latence.

Rouille

Rust est un langage compilé, ce qui contribue à ses performances supérieures. En compilant le code directement en code machine (le langage des ordinateurs) avant son exécution, Rust minimise le temps d'exécution et peut optimiser les performances de manière plus efficace. Pour reprendre l'exemple du livre, cela reviendrait à obtenir une copie du même livre dans votre langue maternelle au lieu de le traduire en temps réel au fur et à mesure que vous le lisez.

Rust est donc bien adapté aux tâches critiques en termes de performances, telles que la programmation de systèmes, le développement de jeux et d'autres applications où la vitesse est importante.

Dactylographie des données

Python

Un autre aspect influençant les performances est la différence d'approche en matière de saisie des données. Le typage dynamique de Python permet une certaine flexibilité dans les types de variables, car les types sont déduits au moment de l'exécution. Cela facilite le codage en Python puisque c'est une chose de moins à définir manuellement.

Mais cette flexibilité se fait au détriment des performances, en raison de la nécessité d'effectuer des vérifications et des conversions de type au moment de l'exécution. Ce typage dynamique peut aussi parfois causer des problèmes si Python choisit un type de données auquel vous ne vous attendez pas. Heureusement, ce dernier problème peut être résolu par des conversions de type, comme int() et float().

Rouille

Rust utilise un typage statique qui nécessite des déclarations de type explicites et renforce la sécurité des types au moment de la compilation. Cela signifie que pour chaque variable que vous créez, vous devez définir son type de données. Bien que cela représente un peu plus de travail pour le codeur, cela élimine la nécessité de vérifier les types au moment de l'exécution et permet une génération de code plus efficace.

Cette approche de typage statique améliore non seulement la sécurité du code, mais contribue également aux avantages de Rust en termes de performances, en particulier dans les scénarios où une gestion efficace de la mémoire et des optimisations de bas niveau sont essentielles. Rust est donc utile pour les applications sensibles aux performances.

Gestion de la mémoire

Python

Python s'appuie sur le garbage collection pour la gestion de la mémoire, un processus qui désalloue automatiquement la mémoire qui n'est plus utilisée. Si le ramassage des ordures simplifie la gestion de la mémoire pour les codeurs, il peut occasionnellement entraîner des surcoûts de performance, car l'interpréteur interrompt périodiquement l'exécution du programme pour récupérer de la mémoire.

Ce surcoût peut être négligeable pour de nombreuses applications, mais il peut devenir perceptible dans des scénarios sensibles aux performances ou lors du traitement de grands ensembles de données.

Imaginez la gestion de la mémoire de Python comme un service de conciergerie dans un immeuble de bureaux animé.

Les concierges (éboueurs) se déplacent et vérifient périodiquement que chaque bureau (espace mémoire) ne contient pas d'éléments inutilisés (mémoire inutilisée). Lorsqu'ils trouvent un bureau vide, ils s'empressent de le vider pour faire de la place aux nouveaux occupants.

Bien que ce système maintienne l'ordre dans le bâtiment, les pauses occasionnelles dues à l'activité de conciergerie peuvent perturber le flux de travail des employés occupés (exécution du programme), en particulier pendant les heures de pointe (scénarios sensibles en termes de performances).

Rouille

Rust utilise un système de propriété distinctif qui élimine la nécessité d'un ramassage des ordures tout en garantissant la sécurité de la mémoire. En cursusant les règles de propriété et d'emprunt lors de la compilation d'un programme, Rust garantit la sécurité de la mémoire sans ces pénalités de performance à l'exécution.

Cette approche innovante de la gestion de la mémoire permet aux programmes Rust d'utiliser efficacement la mémoire et d'obtenir des performances prévisibles, ce qui les rend bien adaptés aux applications où l'efficacité des ressources et les performances sont essentielles.

Le système de propriété de Rust fonctionne moins comme un service de conciergerie que comme un entrepôt bien organisé. Chaque élément (allocation de mémoire) est marqué d'une étiquette indiquant son propriétaire (la variable), et des règles strictes régissent la manière dont les éléments peuvent être empruntés ou transférés entre les propriétaires.

Cette approche méticuleuse permet de s'assurer que chaque objet est comptabilisé et correctement géré, ce qui élimine la nécessité de faire circuler des "concierges" dans les locaux. En conséquence, l'entrepôt fonctionne de manière fluide et efficace, sans interruption de ses activités quotidiennes, ce qui le rend idéal pour traiter des applications critiques et des ensembles de données volumineux.

Prise en charge de la simultanéité

Python

La simultanéité est la capacité d'un programme à exécuter plusieurs tâches simultanément.

C'est comme si plusieurs chefs travaillaient dans une cuisine, chacun s'occupant en même temps d'ingrédients et de tâches culinaires différents. Il s'agit d'un outil précieux qui permet de gagner du temps, en particulier lorsque vous travaillez sur de grands ensembles de données, par exemple lorsque vous analysez des vidéos image par image.

La prise en charge de la concurrence par Python est limitée par la présence du Global Interpreter Lock (GIL), un mécanisme qui empêche plusieurs threads natifs d'exécuter simultanément le bytecode Python.

Alors que Python propose le multiprocessing comme alternative pour atteindre le parallélisme, le threading reste limité par la GIL, ce qui peut entraver les performances des applications multithreadées.

Malgré cette limitation, le vaste écosystème de bibliothèques et de frameworks de Python offre des solutions pour divers scénarios de concurrence, permettant aux développeurs d'exploiter les techniques de programmation asynchrones pour améliorer la réactivité des applications.

Si vous êtes intéressé par l'exécution concurrente en Python, je vous recommande vivement de lire d'abord ce tutoriel sur le verrouillage de l'interpréteur global. Il vous permettra d'acquérir une compréhension conceptuelle de la GIL en Python.

Rouille

Rust offre un support natif pour la concurrence et le parallélisme sans les contraintes imposées par la GIL de Python.

Le modèle de concurrence de Rust garantit la sécurité des threads et empêche les courses de données, ce qui vous permet d'écrire du code concurrent en toute confiance. Cette prise en charge native de la concurrence fait de Rust un outil bien adapté aux applications où l'exécution parallèle est essentielle, telles que les systèmes de calcul à haute performance ou les systèmes distribués.

En général, Rust est meilleur et plus rapide en matière de concurrence que Python.

Ecosystème et bibliothèques

Le réseau de ressources, d'outils, de bibliothèques, de cadres et de communautés associé à un langage de programmation améliore considérablement l'expérience de la programmation. Ils proposent des solutions, des cadres et des modules prédéfinis qui rationalisent les processus de développement et résolvent des problèmes courants dans différents domaines.

L'accès à des écosystèmes et à des bibliothèques robustes vous permet d'exploiter le code existant, d'accélérer les cycles de développement et de vous concentrer sur la résolution de problèmes spécifiques plutôt que de réinventer la roue. Comparons donc l'écosystème et les bibliothèques à disposition des codeurs Python et Rust.

Python

L'écosystème de Python offre une vaste collection de bibliothèques et de frameworks adaptés à divers domaines, notamment l'analyse de données, l'apprentissage automatique, le développement web et le calcul scientifique.

Avec des bibliothèques comme NumPy, Pandas, TensorFlow et Django, Python offre des solutions robustes pour un large éventail de tâches. Ce riche écosystème rend Python utile dans divers secteurs, ce qui en fait un langage de choix pour le prototypage rapide, la recherche et les applications de production.

Vous pouvez en savoir plus sur les principales bibliothèques Python dans un autre article.

Rouille

En revanche, si l'écosystème de Rust continue de se développer, il ne rivalise pas encore avec l'ampleur de Python, notamment dans des domaines tels que l'analyse de données et l'apprentissage automatique.

Cependant, Rust dispose de bibliothèques telles que Tokio pour les E/S asynchrones, Rocket pour le développement web, Serde pour la sérialisation des données, et bien d'autres encore. L'écosystème Rust favorise l'émergence d'une communauté axée sur la création de logiciels fiables et performants, ce qui en fait un choix incontournable pour les projets exigeant à la fois rapidité et sécurité.

Tableau de comparaison entre Python et Rust

Pour vous faciliter la tâche, nous avons rassemblé les informations ci-dessus dans un tableau de référence pratique, qui présente une comparaison entre Rust et Python :

Rust vs Python : Cas d'utilisation et applications

La polyvalence de Python brille par son large spectre d'applications, ce qui en fait un favori des développeurs dans divers domaines.

Pour l'analyse et la visualisation des données, Python offre de puissants outils d'analyse et de visualisation, permettant aux analystes et aux chercheurs de travailler efficacement avec de grands ensembles de données.

Python offre de solides cadres d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle qui vous permettent de construire des modèles et des applications sophistiqués. Il est également largement utilisé pour le web scraping, l'extraction de données et la création de scripts pour automatiser des tâches banales, allant de la manipulation de fichiers à l'administration de systèmes. Ce large éventail d'utilisations de Python en fait un point de départ utile dans la plupart des applications de haut niveau.

Les points forts de Rust résident dans ses performances et sa sécurité, ce qui le rend particulièrement adapté à la programmation de systèmes et aux applications dont les performances sont critiques. L'accent mis sur la sécurité de la mémoire et les abstractions à coût nul en font un excellent choix pour la construction de systèmes de bas niveau où les performances et la fiabilité sont primordiales.

La vitesse et la sécurité de la mémoire de Rust le rendent bien adapté aux tâches nécessitant des algorithmes et des traitements de données de haute performance, ce qui intéresse les développeurs s'attaquant à des tâches intensives en termes de calcul.

Le temps d'exécution minimal et le contrôle de bas niveau de Rust en font une option convaincante pour les systèmes embarqués et les applications IoT, où l'efficacité des ressources et la fiabilité sont cruciales. De même, ses fonctionnalités de concurrence et ses optimisations de performances en font une option de choix pour la création de services backend très performants.

Vous trouverez ci-dessous un résumé des cas d'utilisation des deux langages de programmation :

Intégration et interopérabilité

Avec la facilité d'utilisation de Python et la valeur de performance de Rust, vous pouvez vous demander si vous pouvez tirer parti des deux ensemble pour votre projet. Vous avez de la chance !

Python et Rust s'intègrent bien grâce à leur prise en charge des interfaces de fonctions étrangères et des liaisons de bibliothèques. Ces fonctions d'interopérabilité vous permettent de tirer parti des atouts des deux langages dans le cadre d'un même projet, afin de créer des systèmes logiciels efficaces et fiables qui tirent parti des capacités uniques de chaque langage.

Pour obtenir le meilleur des deux mondes, concentrez-vous sur l'utilisation de Rust pour les composants critiques en termes de performances, tels que les algorithmes à forte intensité de calcul ou les interactions système de bas niveau, et utilisez Python pour la logique de plus haut niveau, telle que la logique métier, les pipelines de traitement de données ou la conception d'interfaces.

En intégrant stratégiquement Rust et Python, vous pouvez créer des applications hybrides qui offrent des performances, une maintenabilité et une évolutivité optimales, répondant à un large éventail de cas d'utilisation et d'exigences.

Un autre moyen consiste à intégrer dans votre code Python des bibliothèques préfabriquées écrites en Rust. Vous avez peut-être utilisé une bibliothèque Python écrite en Rust sans le savoir !

Par exemple, Polars est une bibliothèque DataFrame populaire qui a gagné en traction dans la communauté de la science des données au cours des dernières années. L'une des raisons pour lesquelles Polars a attiré tant d'attention est sa capacité de performance. C'est parce qu'il est écrit en rouille !

Apprenez-en plus sur les polars avec ce tutoriel d'introduction aux polars ou cette comparaison entre les polars et les pandas.

IDE préférés

Bien que Python et Rust puissent être utilisés directement à partir du terminal, de nombreux programmeurs préfèrent utiliser un IDE. Quels sont donc les IDE qui prennent en charge Python et Rust ?

Lorsqu'il s'agit de développement Python, en particulier pour les data scientists et les ingénieurs, plusieurs IDE locaux se distinguent par leurs fonctionnalités robustes et leurs écosystèmes de plugins étendus.

Un choix populaire est PyCharm, qui offre de puissants outils d'analyse de code et de débogage, ainsi qu'une intégration avec les bibliothèques de science des données les plus populaires. Parmi les autres IDE populaires, citons Spyder et VS Code.

Pour le développement de Rust, la prise en charge de l'IDE s'est constamment améliorée, plusieurs options offrant des fonctionnalités pour les projets liés aux données.

VS Code est un IDE polyvalent et extensible qui prend fortement en charge le langage Rust grâce à des plugins tels que Rust Analyzer et Rust Language Server.

Puisque VS Code prend également en charge Python, vous pouvez facilement utiliser un seul IDE pour les deux langages ! Une autre option à considérer est IntelliJ IDEA avec le plugin Rust, qui est un autre IDE de JetBrains, similaire à Pycharm.

Il existe également des terrains de jeu en ligne où vous pouvez tester le code avec un investissement minimal. Essayez Kaggle pour Python ou Rust Playground pour Rust.

Le DataLab de DataCamp prend également en charge plusieurs langages, tels que Python, SQL et R. En savoir plus sur le lancement de DataLab et ses principales fonctionnalités !

Personnellement, je préfère utiliser les terrains de jeu en ligne pour des scripts rapides et ponctuels. Lorsque je souhaite créer quelque chose de plus permanent, j'ai tendance à préférer un IDE local.

Rust vs Python : Lequel choisir ?

En fin de compte, quel langage de programmation devriez-vous choisir pour votre projet ? La réponse dépend des exigences de votre projet, de vos objectifs de développement et de votre familiarité avec chaque langue.

Voici quelques éléments pour vous aider à prendre votre décision :

Tenez compte des exigences de votre projet

Tâches critiques pour les performances

Si votre projet implique des tâches critiques en termes de performances, telles que la programmation de systèmes, l'optimisation de bas niveau ou des services backend de haute performance, Rust est probablement le meilleur choix en raison de sa nature compilée, de ses fortes caractéristiques de performance et de ses garanties de sécurité de la mémoire.

Prototypage rapide et analyse des données

Pour les tâches qui donnent la priorité au prototypage rapide, à l'analyse de données ou à l'apprentissage automatique, Python brille par sa syntaxe simple, ses bibliothèques étendues et son écosystème dynamique. La facilité d'utilisation et la polyvalence de Python en font un outil bien adapté à l'analyse exploratoire des données, à la construction de modèles d'apprentissage automatique et au développement d'applications web, en particulier si vous maîtrisez déjà bien le langage.

Concurrence et parallélisme

Lorsque la concurrence et le parallélisme sont cruciaux pour votre projet, la prise en charge native de la concurrence par Rust, sans les limitations du verrouillage global de l'interpréteur (GIL) de Python, en fait une option convaincante. Le modèle de propriété de Rust garantit la sécurité des threads et empêche les courses de données, ce qui permet une exécution concurrente sûre sans sacrifier les performances.

Efficacité et sécurité des ressources

Si votre projet exige une gestion efficace de la mémoire et de solides garanties de sécurité, le système de propriété de Rust offre un avantage indéniable. En éliminant la nécessité du garbage collection et en garantissant la sécurité de la mémoire au moment de la compilation, Rust minimise les frais généraux d'exécution et réduit le risque d'erreurs liées à la mémoire.

Courbe d'apprentissage

Si vous ne connaissez pas encore les langues, pensez à la courbe d'apprentissage associée à chacune d'entre elles. La courbe d'apprentissage de Rust est généralement plus raide en raison de l'accent mis sur la sécurité et la propriété de la mémoire. Si vous connaissez déjà le C ou le C++, l'apprentissage de Rust ne sera pas aussi déstabilisant. En revanche, la simplicité et la lisibilité de Python, ainsi que les abondantes ressources d'apprentissage disponibles, peuvent se traduire par une courbe d'apprentissage plus douce, en particulier pour les débutants.

Et si je ne veux en apprendre qu'un seul ?

Si vous êtes nouveau dans l'espace des données et que vous cherchez à apprendre un langage de programmation pour démarrer, je vous recommande d 'apprendre Python. Sa simplicité, sa lisibilité et son écosystème étendu en font un excellent point d'entrée pour les débutants.

La popularité de Python dans les communautés de la science des données et de l'apprentissage automatique signifie également que d'abondantes ressources d'apprentissage, des tutoriels et de l'assistance sont facilement disponibles. Mais il ne s'agit pas seulement d'un langage facile à apprendre ; c'est aussi un concentré de fonctionnalités, ce qui fait du temps que vous consacrez à son apprentissage un bon investissement.

Python permet de faire beaucoup de choses, et apprendre ce langage en premier est un excellent choix.

Cependant, si vous avez le temps et l'envie d'approfondir la programmation de systèmes, l'optimisation des performances ou la création d'applications hautement concurrentes, l'apprentissage de Rust peut être un complément précieux à votre ensemble de compétences.

L'accent mis par Rust sur la sécurité, la performance et le contrôle offre des opportunités de travailler sur des projets où la fiabilité et l'efficacité sont primordiales.

Où puis-je apprendre Python et Rust ?

Pour les apprenants en herbe et les passionnés qui cherchent à se plonger dans Python et Rust, diverses plateformes en ligne proposent des ressources complètes et des environnements interactifs pour l'expérimentation.

DataCamp propose une variété de cours curatifs et d'exercices de codage interactifs pour vous aider à apprendre Python. Consultez le cursus de programmation Python de DataCamp ou ce guide pour apprendre Python comme un pro.

Je vous recommande également vivement ce cours de génie logiciel en Python, qui non seulement vous apprend à utiliser Python, mais couvre également de manière plus approfondie plusieurs des sujets que nous avons abordés ici.

Si vous souhaitez apprendre Rust, je vous recommande d'apprendre directement à la source : le site web de Rust. Ils proposent plusieurs méthodes d'apprentissage, y compris un livre, des cours, des exemples de code et de la documentation pour vous aider à démarrer votre voyage en Rust. Vous pouvez également poser des questions à la communauté Rust pour guider votre apprentissage.

Bien entendu, c'est en pratiquant que l'on apprend le mieux. Essayez de créer des scripts simples dans un IDE en ligne ou contribuez à des projets open source pour améliorer vos compétences.

Conclusion

Rust et Python ont tous deux leurs points forts et conviennent à différentes parties des données et des projets de développement. Python excelle dans le développement rapide, l'analyse de données et l'apprentissage automatique, tandis que Rust offre performance, sécurité et contrôle, ce qui le rend idéal pour la programmation de systèmes et les applications critiques en termes de performances. L'expérimentation des deux langages peut vous aider à prendre des décisions éclairées sur le choix à faire en fonction des exigences et des contraintes de votre projet.

Prêt à commencer l'apprentissage de ces langues ? Installez Python ou Rust et commencez !

Si vous souhaitez approfondir votre apprentissage, consultez les cours Concepts de gestion des données ou Introduction à la sécurité des données pour améliorer vos compétences en matière de codage. Et consultez cet article sur Mojo, un langage qui cherche à combiner le meilleur de Python et de Rust en un seul langage.