Rust vs Python: Memilih Bahasa yang Tepat untuk Proyek Data Anda

Memilih bahasa pemrograman yang tepat adalah langkah awal penting untuk proyek data science dan rekayasa data. Ada beberapa bahasa yang bisa dipilih, dan menentukan satu bisa jadi sulit. Dalam tutorial ini, kami akan membandingkan dua bahasa populer di ranah data, Rust dan Python. Kami akan membahas perbandingannya di berbagai topik agar Anda dapat membuat keputusan tepat tentang mana yang akan digunakan untuk proyek Anda.

Untuk perbandingan mendalam tentang Python vs R, lihat panduan terpisah kami.

Gambar dibuat menggunakan DALL-E

Python vs Rust

Apa itu Rust dan Python?

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang diinterpretasikan, dikenal karena kesederhanaan dan keterbacaannya. Diciptakan oleh Guido van Rossum pada akhir 1980-an, Python menekankan keterbacaan kode dan sintaks yang sederhana serta mudah dipelajari. Kualitas-kualitas ini menjadikannya pilihan tepat bagi pemula maupun pemrogram berpengalaman.

Python mendukung beberapa paradigma pemrograman, termasuk prosedural, berorientasi objek, dan fungsional. Ia memiliki ekosistem pustaka dan framework yang sangat luas, sehingga serbaguna untuk berbagai aplikasi, dari pengembangan web dan data science hingga otomasi dan kecerdasan buatan. Dokumentasi Python pun sangat lengkap dan mudah ditemukan.

Rust adalah bahasa pemrograman sistem yang dikembangkan oleh Graydon Hoare, dikenal karena fokusnya pada keselamatan, kecepatan, dan konkurensi. Ia menyediakan keselamatan memori tanpa garbage collection, menjadikannya cocok untuk pemrograman sistem tingkat rendah sekaligus menawarkan abstraksi tingkat tinggi.

Sintaks Rust dipengaruhi oleh C dan C++, namun memperkenalkan fitur modern seperti pattern matching, tipe data aljabar, dan semantik kepemilikan (ownership) yang membantu mencegah kesalahan pemrograman umum seperti dereferensi pointer null dan data race.

Kedua bahasa digunakan dalam komunitas data untuk alasan yang berbeda. Python adalah andalan bagi sebagian besar profesional data, sementara Rust lebih sering digunakan untuk kasus yang membutuhkan kecepatan dan performa maksimal.

Sintaks dan keterbacaan

Python dikenal dengan sintaks yang lugas dan mudah dibaca, sehingga lebih ramah bagi pemula dan memungkinkan pengembangan cepat. Kesederhanaan dan keterbacaannya menjadikannya pilihan ideal untuk proyek yang mengutamakan kejernihan kode.

Python juga memiliki pustaka dan framework yang luas, sehingga memudahkan penyelesaian beragam tugas secara efisien, dari pengembangan web hingga komputasi ilmiah.

Berikut program Python sederhana yang menghitung π (pi) hingga 5 digit menggunakan 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())Didukung oleh

Anda dapat melihat betapa mudahnya mengikuti alur skrip ini, bahkan jika Anda belum mengenal Python. Terlihat bahwa sebuah pustaka diimpor, dan sebuah fungsi dibuat untuk menghitung pi hingga 5 digit.

Sebaliknya, Rust memprioritaskan keselamatan dan performa, dengan sintaks yang dirancang untuk menegakkan prinsip-prinsip ini secara ketat. Meskipun sintaks Rust mungkin awalnya tampak lebih kompleks, ia menawarkan jaminan kuat terkait kebenaran kode, menjadikannya sangat cocok untuk pemrograman sistem dan aplikasi lain yang kritis terhadap performa.

Sistem ownership unik Rust dan aturan yang ditegakkan oleh kompiler memberi pengembang alat ampuh untuk mengelola memori secara aman, mengurangi risiko kesalahan pemrograman umum dan meningkatkan keandalan perangkat lunak secara keseluruhan.

Berikut program sederhana yang sama untuk menghitung π (pi) hingga 5 digit menggunakan Gauss-Legendre, tetapi kali ini memakai 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);
}Didukung oleh

Skrip ini lebih spesifik, meski sedikit lebih kaku untuk dibaca.

Perbedaan besar antara ini dan versi Python adalah deklarasi variabel.

Di Python, kita cukup memberi nama dan nilai pada variabel. Kita membiarkan Python menentukan tipe data yang paling sesuai untuk setiap variabel.

Di Rust, kita secara spesifik mendeklarasikan tipe data (f64) dan bahwa variabel bersifat mutable (mut) selain nama dan nilainya. Kekhususan ini membedakan Rust.

Karakteristik performa

Python

Sebagai bahasa yang diinterpretasikan, Python umumnya menunjukkan performa lebih lambat dibanding bahasa yang dikompilasi seperti Rust. Karakteristik ini berasal dari sifat dinamis Python, di mana kode dieksekusi baris demi baris oleh interpreter, menciptakan overhead yang lebih tinggi.

Bayangkan ini seperti seseorang menerjemahkan buku sambil membacakannya kepada Anda. Akan butuh waktu lebih lama untuk menuntaskan buku tersebut karena setiap kalimat harus diterjemahkan terlebih dahulu.

Walau Python unggul dalam keterbacaan dan kemudahan penggunaan, batas performa ini bisa menjadi faktor pembatas ketika proyek Anda membutuhkan efisiensi komputasi tinggi atau latensi rendah.

Rust

Rust adalah bahasa yang dikompilasi, yang berkontribusi pada performanya yang unggul. Dengan mengompilasi kode langsung ke kode mesin (bahasa komputer) sebelum dieksekusi, Rust meminimalkan waktu runtime dan dapat mengoptimalkan performa secara lebih efektif. Mengikuti contoh buku di atas, ini seperti mendapatkan salinan buku yang sama dalam bahasa ibu Anda alih-alih menerjemahkannya secara real time saat membaca.

Hal ini membuat Rust sangat cocok untuk tugas yang kritis terhadap performa, seperti pemrograman sistem, pengembangan gim, dan aplikasi lain di mana kecepatan penting.

Pengetikan data

Python

Aspek lain yang memengaruhi performa adalah perbedaan pendekatan terhadap pengetikan data. Pengetikan dinamis Python memungkinkan fleksibilitas pada tipe variabel, karena tipe disimpulkan saat runtime. Ini memudahkan pengodean di Python karena ada satu hal lebih sedikit yang perlu Anda definisikan secara manual.

Namun fleksibilitas ini datang dengan biaya performa karena perlunya pemeriksaan dan konversi tipe saat runtime. Pengetikan dinamis ini juga kadang menimbulkan masalah jika Python memilih tipe data yang tidak Anda harapkan. Untungnya, masalah terakhir ini dapat diatasi melalui konversi tipe, seperti int() dan float().

Rust

Rust menggunakan pengetikan statis yang memerlukan deklarasi tipe eksplisit dan menegakkan keamanan tipe saat kompilasi. Ini berarti untuk setiap variabel yang Anda buat, Anda perlu mendefinisikan tipe datanya. Meskipun ini sedikit lebih banyak pekerjaan bagi pengode, pendekatan ini menghilangkan kebutuhan pemeriksaan tipe saat runtime dan memungkinkan generasi kode yang lebih efisien.

Pendekatan pengetikan statis ini tidak hanya meningkatkan keamanan kode tetapi juga berkontribusi pada keunggulan performa Rust, terutama dalam skenario di mana manajemen memori yang efisien dan optimisasi tingkat rendah bersifat krusial. Ini menjadikan Rust berguna untuk aplikasi yang sensitif terhadap performa.

Manajemen memori

Python

Python mengandalkan garbage collection untuk manajemen memori, sebuah proses yang secara otomatis membebaskan memori yang tidak lagi digunakan. Walau garbage collection menyederhanakan manajemen memori bagi kita sebagai pengode, ia dapat menimbulkan overhead performa sesekali, karena interpreter secara berkala menghentikan eksekusi program untuk mereklamasi memori.

Overhead ini mungkin tak berarti untuk banyak aplikasi, tetapi dapat menjadi terasa dalam skenario yang sensitif terhadap performa atau saat menangani dataset besar.

Bayangkan manajemen memori Python seperti layanan kebersihan di gedung perkantoran yang sibuk.

Petugas kebersihan (garbage collector) berkeliling, secara berkala memeriksa setiap kantor (ruang memori) untuk mencari barang yang tak lagi dipakai (memori tak terpakai). Saat menemukan kantor kosong, mereka segera membersihkannya untuk memberi ruang bagi penghuni baru.

Walau sistem ini menjaga gedung tetap rapi, jeda sesekali akibat aktivitas kebersihan dapat mengganggu alur kerja karyawan yang sibuk (eksekusi program), terutama pada jam sibuk (skenario sensitif terhadap performa).

Rust

Rust menerapkan sistem ownership yang khas sehingga tidak membutuhkan garbage collection sekaligus memastikan keselamatan memori. Dengan melacak aturan kepemilikan dan peminjaman saat program dikompilasi, Rust menjamin keselamatan memori tanpa penalti performa runtime.

Pendekatan inovatif pada manajemen memori ini memungkinkan program Rust mencapai penggunaan memori yang efisien dan performa yang dapat diprediksi, menjadikannya sangat cocok untuk aplikasi yang menuntut efisiensi sumber daya dan performa.

Sistem ownership Rust bekerja bukan seperti layanan kebersihan, melainkan seperti gudang yang tertata rapi. Setiap item (alokasi memori) diberi label yang menunjukkan pemiliknya (variabel), dan aturan ketat mengatur bagaimana item dapat dipinjam atau dipindahkan antar pemilik.

Pendekatan yang teliti ini memastikan setiap item tercatat dan dikelola dengan baik, menghilangkan kebutuhan "petugas kebersihan" berkeliling. Alhasil, gudang beroperasi mulus dan efisien, tanpa gangguan pada operasi hariannya, menjadikannya ideal untuk menangani aplikasi kritis dan dataset besar.

Dukungan konkurensi

Python

Konkurensi adalah kemampuan sebuah program untuk menjalankan banyak tugas secara bersamaan.

Ini seperti beberapa koki bekerja di dapur, masing-masing menangani bahan dan tugas memasak yang berbeda pada saat yang sama. Ini adalah alat penghemat waktu yang berharga, terutama saat bekerja pada dataset besar, misalnya ketika Anda menganalisis video frame demi frame.

Dukungan konkurensi Python dibatasi oleh keberadaan Global Interpreter Lock (GIL), mekanisme yang mencegah beberapa thread native mengeksekusi bytecode Python secara bersamaan.

Walau Python menawarkan multiprocessing sebagai alternatif untuk mencapai paralelisme, threading tetap dibatasi oleh GIL, yang dapat menghambat performa dalam aplikasi multi-thread.

Terlepas dari batasan ini, ekosistem pustaka dan framework Python yang luas menyediakan solusi untuk berbagai skenario konkurensi, memungkinkan pengembang memanfaatkan teknik pemrograman asinkron untuk meningkatkan responsivitas aplikasi.

Jika Anda tertarik pada eksekusi konkuren di Python, saya sangat merekomendasikan membaca terlebih dahulu tutorial tentang Global Interpreter Lock ini. Ini akan memberi Anda pemahaman konseptual tentang GIL di Python.

Rust

Rust menyediakan dukungan native untuk konkurensi dan paralelisme tanpa kendala GIL seperti di Python.

Model konkurensi Rust memastikan keamanan thread dan mencegah data race, memungkinkan Anda menulis kode konkuren dengan percaya diri. Dukungan native ini menjadikan Rust sangat cocok untuk aplikasi di mana eksekusi paralel itu esensial, seperti komputasi berkinerja tinggi atau sistem terdistribusi.

Secara umum, Rust lebih baik dan lebih cepat dalam konkurensi dibanding Python.

Ekosistem dan pustaka

Jaringan sumber daya, alat, pustaka, framework, dan komunitas yang terkait dengan sebuah bahasa pemrograman sangat meningkatkan pengalaman pemrograman. Mereka menawarkan solusi siap pakai, framework, dan modul yang merampingkan proses pengembangan dan menyelesaikan masalah umum di berbagai domain.

Akses ke ekosistem dan pustaka yang tangguh memungkinkan Anda memanfaatkan kode yang sudah ada, mempercepat siklus pengembangan, dan fokus menyelesaikan tantangan spesifik alih-alih membuat ulang roda. Jadi mari bandingkan ekosistem dan pustaka yang tersedia bagi pengode Python dan Rust.

Python

Ekosistem Python menawarkan koleksi luas pustaka dan framework yang disesuaikan untuk berbagai domain, termasuk analisis data, machine learning, pengembangan web, dan komputasi ilmiah.

Dengan pustaka seperti NumPy, Pandas, TensorFlow, dan Django, Python menawarkan solusi tangguh untuk beragam tugas. Ekosistem yang kaya ini membuat Python berguna di berbagai industri, menjadikannya bahasa andalan untuk pembuatan prototipe cepat, riset, dan aplikasi tingkat produksi.

Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang pustaka Python teratas dalam artikel terpisah.

Rust

Di sisi lain, meskipun ekosistem Rust terus berkembang, cakupannya belum menandingi Python, khususnya di domain seperti analisis data dan machine learning.

Namun, Rust memiliki pustaka seperti Tokio untuk I/O asinkron, Rocket untuk pengembangan web, Serde untuk serialisasi data, dan banyak lagi. Ekosistem Rust memupuk komunitas yang berfokus pada pembangunan perangkat lunak berkinerja tinggi dan andal, menjadikannya pilihan menarik untuk proyek yang membutuhkan kecepatan dan keselamatan sekaligus.

Tabel perbandingan Python vs Rust

Agar mudah dirujuk, kami merangkum informasi di atas ke dalam tabel praktis yang menunjukkan perbandingan Rust vs Python:

Rust vs Python: Kasus Penggunaan dan Aplikasi

Fleksibilitas Python terlihat dari spektrum aplikasinya yang luas, menjadikannya favorit di kalangan pengembang di berbagai bidang.

Untuk analisis dan visualisasi data, Python menawarkan alat analisis dan visualisasi yang kuat, memungkinkan analis dan peneliti bekerja dengan dataset besar secara efisien.

Python menawarkan framework machine learning dan kecerdasan buatan yang andal yang memungkinkan Anda membangun model dan aplikasi canggih. Ia juga banyak digunakan untuk web scraping, ekstraksi data, dan pembuatan skrip untuk mengotomatiskan tugas-tugas rutin, mulai dari manipulasi berkas hingga administrasi sistem. Rentang luas kegunaan Python ini menjadikannya titik awal yang berguna di sebagian besar aplikasi tingkat tinggi.

Kekuatan Rust terletak pada performa dan keselamatannya, menjadikannya paling cocok untuk pemrograman sistem dan aplikasi yang kritis terhadap performa. Fokusnya pada keselamatan memori dan abstraksi berbiaya nol menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk membangun sistem tingkat rendah di mana performa dan keandalan adalah yang utama.

Kecepatan dan keselamatan memori Rust membuatnya cocok untuk tugas yang membutuhkan algoritme dan pemrosesan data berkinerja tinggi, menarik bagi pengembang yang menangani tugas komputasi intensif.

Runtime Rust yang minimal dan kontrol tingkat rendah menjadikannya opsi menarik untuk sistem tertanam dan aplikasi IoT, di mana efisiensi sumber daya dan keandalan sangat penting. Demikian pula, fitur konkurensi dan optimisasi performanya menjadikannya pilihan hebat untuk membangun layanan backend berkinerja tinggi.

Berikut adalah ringkasan kasus penggunaan kedua bahasa pemrograman tersebut:

Integrasi dan Interoperabilitas

Dengan kemudahan penggunaan Python dan nilai performa Rust, Anda mungkin bertanya-tanya apakah keduanya bisa dimanfaatkan bersama untuk proyek Anda. Kabar baiknya, bisa!

Python dan Rust terintegrasi dengan baik berkat dukungan foreign function interface dan library binding. Fitur interoperabilitas ini memungkinkan Anda memanfaatkan kekuatan kedua bahasa dalam proyek yang sama sehingga Anda dapat membangun sistem perangkat lunak yang efisien dan andal dengan mengkapitalisasi kemampuan unik masing-masing bahasa.

Untuk mendapatkan yang terbaik dari keduanya, fokuslah menggunakan Rust untuk komponen yang kritis terhadap performa, seperti algoritme komputasi intensif atau interaksi sistem tingkat rendah, dan gunakan Python untuk logika tingkat lebih tinggi, seperti logika bisnis, pipeline pemrosesan data, atau desain antarmuka.

Dengan mengintegrasikan Rust dan Python secara strategis, Anda dapat membuat aplikasi hibrida yang memberikan performa, kemampuan pemeliharaan, dan skalabilitas optimal, sesuai untuk berbagai kasus penggunaan dan kebutuhan.

Cara lain adalah mengintegrasikan pustaka siap pakai yang ditulis dalam Rust ke dalam kode Python Anda. Bisa jadi Anda pernah menggunakan pustaka Python yang ditulis dalam Rust tanpa Anda sadari!

Sebagai contoh, Polars adalah pustaka DataFrame populer yang kian mendapat perhatian di komunitas data science dalam beberapa tahun terakhir. Salah satu alasan Polars begitu disorot adalah kemampuannya dalam hal performa. Ini karena ia ditulis dalam Rust!

Pelajari lebih lanjut tentang Polars melalui pengenalan Polars ini atau perbandingan antara Polars dan pandas ini.

IDE yang disarankan

Meski Python dan Rust bisa digunakan langsung dari terminal, banyak pemrogram lebih suka menggunakan IDE. Jadi, IDE mana yang mendukung Python dan Rust?

Untuk pengembangan Python, khususnya bagi data scientist dan engineer, beberapa IDE lokal menonjol berkat fiturnya yang kuat dan ekosistem plugin yang luas.

Salah satu pilihan populer adalah PyCharm, yang menawarkan analisis kode yang andal, alat debugging, dan integrasi dengan pustaka data science populer. IDE populer lainnya termasuk Spyder dan VS Code.

Untuk pengembangan Rust, dukungan IDE terus meningkat, dengan beberapa opsi yang menawarkan fitur untuk proyek terkait data.

VS Code menonjol sebagai IDE yang serbaguna dan mudah diperluas dengan dukungan kuat untuk Rust melalui plugin seperti Rust Analyzer dan Rust Language Server.

Karena VS Code juga mendukung Python, Anda bisa dengan mudah menggunakan satu IDE untuk kedua bahasa! Opsi lain yang layak dipertimbangkan adalah IntelliJ IDEA dengan plugin Rust, IDE lain dari JetBrains yang mirip dengan PyCharm.

Ada juga playground daring tempat Anda dapat mencoba kode dengan investasi minimal. Coba Kaggle untuk Python atau Rust Playground untuk Rust.

DataLab dari DataCamp juga mendukung beberapa bahasa, seperti Python, SQL, dan R. Pelajari lebih lanjut tentang peluncuran dan fitur utama DataLab!

Secara pribadi, saya lebih suka menggunakan playground daring untuk skrip cepat sekali jadi sebagai bukti konsep. Saat ingin membuat sesuatu yang lebih permanen, saya cenderung memilih IDE lokal.

Rust vs Python: Mana yang Harus Anda Pilih?

Jadi, pada akhirnya, bahasa pemrograman mana yang harus Anda pilih untuk proyek Anda? Jawabannya bergantung pada kebutuhan proyek, tujuan pengembangan, dan tingkat keakraban Anda dengan masing-masing bahasa.

Berikut beberapa hal yang dapat membantu Anda memutuskan:

Pertimbangkan kebutuhan proyek Anda

Tugas yang kritis terhadap performa

Jika proyek Anda melibatkan tugas yang kritis terhadap performa seperti pemrograman sistem, optimisasi tingkat rendah, atau layanan backend berkinerja tinggi, Rust kemungkinan merupakan pilihan yang lebih baik karena sifatnya yang dikompilasi, karakteristik performa yang kuat, dan jaminan keselamatan memori.

Prototipe cepat dan analisis data

Untuk tugas yang memprioritaskan pembuatan prototipe cepat, analisis data, atau machine learning, Python unggul dengan sintaks yang sederhana, pustaka yang luas, dan ekosistem yang dinamis. Kemudahan penggunaan dan fleksibilitas Python menjadikannya cocok untuk eksplorasi data, membangun model machine learning, dan mengembangkan aplikasi web, terutama jika Anda sudah mahir bahasanya.

Konkurensi dan paralelisme

Ketika konkurensi dan paralelisme sangat penting bagi proyek Anda, dukungan native Rust untuk konkurensi tanpa batasan Global Interpreter Lock (GIL) pada Python menjadikannya opsi yang menarik. Model ownership Rust memastikan keamanan thread dan mencegah data race, memungkinkan eksekusi konkuren yang aman tanpa mengorbankan performa.

Efisiensi sumber daya dan keselamatan

Jika proyek Anda menuntut manajemen memori yang efisien dan jaminan keselamatan yang kuat, sistem ownership Rust menawarkan keunggulan menarik. Dengan menghilangkan kebutuhan garbage collection dan memastikan keselamatan memori saat kompilasi, Rust meminimalkan overhead runtime dan mengurangi risiko kesalahan terkait memori.

Kurva belajar

Jika Anda belum menguasai bahasanya, pertimbangkan kurva belajar masing-masing. Rust biasanya memiliki kurva belajar yang lebih curam karena penekanannya pada keselamatan memori dan ownership. Namun, jika Anda sudah mengenal C atau C++, mempelajari Rust tidak akan terlalu mengejutkan. Sementara itu, kesederhanaan dan keterbacaan Python, serta banyaknya sumber belajar yang tersedia, dapat menghadirkan kurva belajar yang lebih landai, terutama bagi pemula.

Bagaimana jika saya hanya ingin belajar satu saja?

Jika Anda baru di ranah data dan ingin mempelajari bahasa pemrograman untuk mulai melangkah, saya merekomendasikan belajar Python. Kesederhanaan, keterbacaan, dan ekosistemnya yang luas menjadikannya titik masuk yang sangat baik bagi pemula.

Popularitas Python di komunitas data science dan machine learning juga berarti sumber belajar, tutorial, dan dukungan yang melimpah tersedia dengan mudah. Bukan hanya mudah dipelajari; Python juga memiliki kemampuan yang sangat kuat, sehingga waktu yang Anda habiskan untuk mempelajarinya merupakan investasi yang baik.

Ada banyak hal yang dapat dilakukan Python, dan mempelajarinya terlebih dahulu adalah pilihan yang sangat baik.

Namun, jika Anda memiliki waktu dan minat untuk menyelami lebih dalam pemrograman sistem, optimisasi performa, atau membangun aplikasi yang sangat konkuren, mempelajari Rust bisa menjadi tambahan berharga bagi keterampilan Anda.

Penekanan Rust pada keselamatan, performa, dan kontrol membuka peluang untuk mengerjakan proyek di mana keandalan dan efisiensi adalah yang utama.

Di mana Saya Bisa Belajar Python dan Rust?

Bagi pembelajar dan penggemar yang ingin mendalami Python dan Rust, berbagai platform online menawarkan sumber daya komprehensif dan lingkungan interaktif untuk bereksperimen.

DataCamp menawarkan beragam kursus terkurasi dan latihan ngoding interaktif untuk membantu Anda belajar Python. Lihat Python Programming track dari DataCamp atau panduan untuk belajar Python seperti profesional ini.

Saya juga sangat merekomendasikan kursus rekayasa perangkat lunak di Python ini, yang tidak hanya mengajarkan cara menggunakan Python, tetapi juga membahas lebih mendalam beberapa topik yang kita diskusikan di sini.

Jika Anda tertarik belajar Rust, saya sarankan belajar langsung dari sumbernya: situs web Rust. Mereka menawarkan beberapa metode belajar, termasuk buku, kursus, contoh kode, dan dokumentasi untuk membantu Anda memulai perjalanan Rust. Anda juga dapat bertanya kepada komunitas Rust untuk membantu mengarahkan pembelajaran Anda.

Tentu, pembelajaran terbaik datang dari praktik. Cobalah membuat skrip sederhana di IDE daring atau berkontribusilah pada proyek open-source untuk meningkatkan keterampilan Anda.

Kesimpulan

Rust dan Python sama-sama memiliki kelebihan dan cocok untuk bagian yang berbeda dalam proyek data dan pengembangan. Python unggul dalam pengembangan cepat, analisis data, dan machine learning, sementara Rust menawarkan performa, keselamatan, dan kontrol, sehingga ideal untuk pemrograman sistem dan aplikasi yang kritis terhadap performa. Bereksperimen dengan kedua bahasa dapat membantu Anda membuat keputusan tepat tentang mana yang akan digunakan berdasarkan kebutuhan dan batasan proyek Anda.

Siap mulai belajar bahasa-bahasa ini? Instal Python atau Rust dan mulai sekarang!

Jika Anda ingin melanjutkan pembelajaran, lihat Data Management Concepts atau Introduction to Data Security untuk meningkatkan keterampilan ngoding Anda. Dan simak artikel tentang Mojo, bahasa yang berupaya menggabungkan keunggulan Python dan Rust dalam satu bahasa.