Rust vs Python: scegliere il linguaggio giusto per il tuo progetto dati

Scegliere il linguaggio di programmazione giusto è un primo passo importante per i progetti di data science e data engineering. Le opzioni sono diverse e può essere difficile decidere. In questo tutorial confronteremo due linguaggi molto popolari nel mondo dei dati, Rust e Python. Tratteremo come si comportano su vari aspetti, così potrai scegliere in modo informato quale usare per il tuo progetto.

Per un confronto dettagliato tra Python e R, dai un'occhiata alla nostra guida dedicata.

Immagine creata con DALL-E

Python vs Rust

Che cosa sono Rust e Python?

Python è un linguaggio di programmazione interpretato e di alto livello, noto per la sua semplicità e leggibilità. Creato da Guido van Rossum alla fine degli anni '80, Python enfatizza la leggibilità del codice e una sintassi semplice e facile da imparare. Queste qualità lo rendono una scelta eccellente sia per i principianti sia per i programmatori esperti.

Python supporta più paradigmi di programmazione, tra cui quello procedurale, a oggetti e funzionale. Ha un vasto ecosistema di librerie e framework, che lo rendono versatile per numerose applicazioni, dallo sviluppo web e la data science fino all'automazione e all'intelligenza artificiale. La documentazione di Python è ampia e facile da trovare.

Rust è un linguaggio di programmazione di sistema sviluppato da Graydon Hoare, noto per l'attenzione a sicurezza, velocità e concorrenza. Offre sicurezza della memoria senza garbage collection, risultando adatto alla programmazione di sistema a basso livello pur offrendo astrazioni di alto livello.

La sintassi di Rust è influenzata da C e C++, ma introduce caratteristiche moderne come il pattern matching, i tipi di dato algebrici e la semantica di ownership, che aiutano a prevenire errori comuni come la dereferenziazione di puntatori nulli e le data race.

Entrambi i linguaggi sono usati nella comunità dei dati per ragioni diverse. Python è il punto di riferimento per la maggior parte dei professionisti dei dati, mentre Rust viene usato più spesso nei casi in cui bisogna massimizzare velocità e prestazioni.

Sintassi e leggibilità

Python è noto per la sua sintassi lineare e leggibile, che lo rende più accogliente per i principianti e consente uno sviluppo rapido. La sua semplicità e leggibilità lo rendono una scelta ideale per progetti in cui la chiarezza del codice è fondamentale.

Python ha anche librerie e framework estesi, che facilitano l'affrontare in modo efficiente un'ampia gamma di attività, dallo sviluppo web al calcolo scientifico.

Ecco un semplice programma Python che calcola π (pi greco) a 5 cifre usando 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())Offerto da

È facile seguire cosa succede in questo script, anche se non conosci già Python. Si vede che viene importata una libreria e viene creata una funzione che calcola il pi greco a 5 cifre.

Al contrario, Rust dà priorità a sicurezza e prestazioni, con una sintassi progettata per far rispettare questi principi in modo rigoroso. Sebbene la sintassi di Rust possa inizialmente sembrare più complessa, offre robuste garanzie sulla correttezza del codice, rendendolo particolarmente adatto alla programmazione di sistema e ad altre applicazioni critiche per le prestazioni.

Il sistema di ownership unico di Rust e le regole imposte dal compilatore forniscono strumenti potenti per gestire la memoria in modo sicuro, riducendo il rischio di errori comuni e migliorando l'affidabilità complessiva del software.

Ecco lo stesso semplice programma che calcola π (pi greco) a 5 cifre usando Gauss-Legendre, questa volta in 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);
}Offerto da

Questo script è più specifico, sebbene un po' più macchinoso da leggere.

Una grande differenza rispetto alla versione Python è la dichiarazione delle variabili.

In Python, ci limitiamo ad assegnare a una variabile un nome e un valore. Lasciamo che sia Python a decidere il tipo di dato più adatto per ciascuna variabile.

In Rust, dichiariamo esplicitamente il tipo di dato (f64) e che la variabile è mutabile (mut), oltre al suo nome e valore. Questa specificità distingue Rust.

Caratteristiche prestazionali

Python

Python, in quanto linguaggio interpretato, di solito mostra prestazioni più lente rispetto a linguaggi compilati come Rust. Questa caratteristica deriva dalla natura dinamica di Python, in cui il codice è eseguito riga per riga dall'interprete, creando un overhead maggiore.

Puoi immaginarlo come qualcuno che traduce un libro mentre te lo legge. Ci metterai più tempo a finire il libro, perché ogni frase deve essere prima tradotta.

Sebbene Python eccella in leggibilità e facilità d'uso, questo limite di prestazioni può essere un fattore limitante quando il tuo progetto richiede elevata efficienza computazionale o bassa latenza.

Rust

Rust è un linguaggio compilato, il che contribuisce alle sue prestazioni superiori. Compilando il codice direttamente in linguaggio macchina (il linguaggio dei computer) prima dell'esecuzione, Rust minimizza il runtime e può ottimizzare le prestazioni in modo più efficace. Riprendendo l'esempio del libro, è come avere una copia dello stesso libro nella tua lingua invece di tradurlo in tempo reale mentre lo leggi.

Questo rende Rust adatto ad attività critiche per le prestazioni, come la programmazione di sistemi, lo sviluppo di videogiochi e altre applicazioni in cui la velocità è importante.

Tipizzazione dei dati

Python

Un altro aspetto che influisce sulle prestazioni è la differenza nel loro approccio alla tipizzazione. La tipizzazione dinamica di Python consente flessibilità nei tipi di variabile, poiché i tipi sono dedotti a runtime. Questo rende più facile programmare in Python, perché è una cosa in meno da definire manualmente.

Ma questa flessibilità ha un costo in termini di prestazioni, a causa della necessità di controlli e conversioni di tipo a runtime. Questa tipizzazione dinamica può anche causare talvolta problemi se Python sceglie un tipo di dato che non ti aspetti. Fortunatamente, quest'ultimo problema può essere risolto tramite conversioni di tipo, come int() e float().

Rust

Rust usa la tipizzazione statica, che richiede dichiarazioni esplicite dei tipi e applica la sicurezza dei tipi in fase di compilazione. Ciò significa che per ogni variabile che crei dovrai definirne il tipo di dato. Sebbene sia un po' più di lavoro per chi scrive il codice, elimina la necessità di controlli di tipo a runtime e consente una generazione di codice più efficiente.

Questo approccio statico non solo aumenta la sicurezza del codice, ma contribuisce anche ai vantaggi prestazionali di Rust, soprattutto negli scenari in cui la gestione efficiente della memoria e le ottimizzazioni di basso livello sono critiche. Questo rende Rust utile per applicazioni sensibili alle prestazioni.

Gestione della memoria

Python

Python si affida al garbage collection per la gestione della memoria, un processo che dealloca automaticamente la memoria non più in uso. Sebbene il garbage collection semplifichi la gestione della memoria per noi sviluppatori, può introdurre un overhead prestazionale occasionale, poiché l'interprete sospende periodicamente l'esecuzione del programma per recuperare memoria.

Questo overhead può essere trascurabile per molte applicazioni, ma diventare evidente in scenari sensibili alle prestazioni o quando si gestiscono dataset di grandi dimensioni.

Immagina la gestione della memoria di Python come un servizio di pulizia in un grande edificio per uffici.

I custodi (garbage collector) girano per gli uffici, controllando periodicamente ogni stanza (spazio di memoria) in cerca di oggetti inutilizzati (memoria non usata). Quando trovano un ufficio vuoto, lo liberano tempestivamente per fare spazio a nuovi occupanti.

Anche se questo sistema mantiene l'edificio in ordine, le pause occasionali dovute all'attività dei custodi possono interrompere il flusso di lavoro dei dipendenti più impegnati (esecuzione del programma), soprattutto nelle ore di punta (scenari sensibili alle prestazioni).

Rust

Rust impiega un sistema di ownership distintivo che elimina la necessità di garbage collection garantendo al contempo la sicurezza della memoria. Tracciando le regole di ownership e borrowing in fase di compilazione, Rust garantisce la sicurezza della memoria senza le penalità prestazionali a runtime.

Questo approccio innovativo alla gestione della memoria consente ai programmi Rust di ottenere un uso efficiente della memoria e prestazioni prevedibili, rendendolo adatto ad applicazioni in cui efficienza delle risorse e prestazioni sono fondamentali.

Il sistema di ownership di Rust funziona meno come un servizio di pulizia e più come un magazzino ben organizzato. Ogni articolo (allocazione di memoria) ha un'etichetta con indicato il proprietario (la variabile) e regole rigorose governano come gli articoli possono essere presi in prestito o trasferiti tra proprietari.

Questo approccio meticoloso assicura che ogni articolo sia tracciato e gestito correttamente, eliminando la necessità di "custodi" che girino per i locali. Di conseguenza, il magazzino funziona in modo fluido ed efficiente, senza interruzioni nelle operazioni quotidiane, rendendolo ideale per gestire applicazioni critiche e grandi dataset.

Supporto alla concorrenza

Python

La concorrenza è la capacità di un programma di eseguire più attività simultaneamente.

È come avere più chef che lavorano in cucina, ciascuno alle prese con ingredienti e compiti diversi allo stesso tempo. È uno strumento prezioso per risparmiare tempo, soprattutto quando si lavora con grandi dataset, ad esempio analizzando video fotogramma per fotogramma.

Il supporto alla concorrenza di Python è limitato dalla presenza del Global Interpreter Lock (GIL), un meccanismo che impedisce a più thread nativi di eseguire contemporaneamente il bytecode Python.

Sebbene Python offra il multiprocessing come alternativa per ottenere il parallelismo, il threading rimane limitato dal GIL, che può ostacolare le prestazioni nelle applicazioni multi-thread.

Nonostante questo limite, l'ampio ecosistema di librerie e framework di Python fornisce soluzioni per vari scenari di concorrenza, consentendo di sfruttare tecniche di programmazione asincrona per migliorare la reattività delle applicazioni.

Se ti interessa l'esecuzione concorrente in Python, ti consiglio vivamente di leggere prima questo tutorial sul Global Interpreter Lock. Ti darà una comprensione concettuale del GIL in Python.

Rust

Rust fornisce supporto nativo per concorrenza e parallelismo senza i vincoli imposti dal GIL di Python.

Il modello di concorrenza di Rust garantisce la sicurezza dei thread e previene le data race, permettendoti di scrivere codice concorrente con fiducia. Questo supporto nativo rende Rust adatto ad applicazioni in cui l'esecuzione parallela è essenziale, come l'high-performance computing o i sistemi distribuiti.

In generale, Rust è migliore e più veloce di Python nella concorrenza.

Ecosistema e librerie

La rete di risorse, strumenti, librerie, framework e comunità associata a un linguaggio di programmazione migliora notevolmente l'esperienza di sviluppo. Offre soluzioni predefinite, framework e moduli che semplificano i processi di sviluppo e risolvono problemi comuni in vari ambiti.

L'accesso a ecosistemi e librerie robusti ti consente di sfruttare codice esistente, accelerare i cicli di sviluppo e concentrarti sulla risoluzione di sfide specifiche invece di reinventare la ruota. Confrontiamo quindi ecosistema e librerie disponibili per chi programma in Python e Rust.

Python

L'ecosistema di Python offre un'ampia raccolta di librerie e framework pensati per vari domini, tra cui analisi dei dati, machine learning, sviluppo web e calcolo scientifico.

Con librerie come NumPy, Pandas, TensorFlow e Django, Python offre soluzioni solide per un'ampia gamma di attività. Questo ricco ecosistema rende Python utile in settori diversi, facendone un linguaggio di riferimento per il prototipaggio rapido, la ricerca e applicazioni di livello produttivo.

Puoi approfondire le migliori librerie Python in un articolo separato.

Rust

D'altra parte, sebbene l'ecosistema di Rust continui a crescere, non eguaglia ancora l'ampiezza di quello di Python, in particolare in ambiti come analisi dei dati e machine learning.

Tuttavia, Rust vanta librerie come Tokio per l'I/O asincrono, Rocket per lo sviluppo web, Serde per la serializzazione dei dati e molte altre. L'ecosistema di Rust favorisce una comunità focalizzata sulla creazione di software ad alte prestazioni e affidabile, rendendolo una scelta interessante per progetti che richiedono sia velocità sia sicurezza.

Tabella di confronto Python vs Rust

Per comodità, abbiamo riassunto le informazioni qui sopra in una pratica tabella di riferimento che confronta Rust e Python:

Rust vs Python: casi d'uso e applicazioni

La versatilità di Python emerge nel suo ampio spettro di applicazioni, che lo rende un favorito tra sviluppatori in diversi campi.

Per analisi e visualizzazione dei dati, Python offre potenti strumenti di analisi e visualizzazione, consentendo a analisti e ricercatori di lavorare in modo efficiente con grandi dataset.

Python offre solidi framework di machine learning e intelligenza artificiale che ti permettono di creare modelli e applicazioni sofisticati. È anche ampiamente usato per web scraping, estrazione dei dati e creazione di script per automatizzare attività ripetitive, dalla manipolazione di file all'amministrazione di sistema. Questa ampia gamma di usi di Python lo rende un ottimo punto di partenza nella maggior parte delle applicazioni di alto livello.

I punti di forza di Rust risiedono in prestazioni e sicurezza, che lo rendono più adatto alla programmazione di sistemi e ad applicazioni critiche per le prestazioni. L'attenzione alla sicurezza della memoria e alle astrazioni a costo zero lo rende una scelta eccellente per costruire sistemi di basso livello in cui prestazioni e affidabilità sono fondamentali.

La velocità e la sicurezza della memoria di Rust lo rendono adatto ad attività che richiedono algoritmi ad alte prestazioni ed elaborazione dei dati, attraente per sviluppatori che affrontano compiti computazionalmente intensivi.

Il runtime minimo di Rust e il controllo di basso livello lo rendono un'opzione interessante per sistemi embedded e applicazioni IoT, dove efficienza delle risorse e affidabilità sono cruciali. Allo stesso modo, le sue funzionalità di concorrenza e le ottimizzazioni prestazionali lo rendono un'ottima scelta per backend ad alte prestazioni.

Di seguito trovi un riepilogo dei casi d'uso dei due linguaggi di programmazione:

Integrazione e interoperabilità

Dato che Python è facile da usare e Rust offre grandi prestazioni, potresti chiederti se puoi sfruttarli insieme nel tuo progetto. Buone notizie!

Python e Rust si integrano bene grazie al supporto per le foreign function interface e i binding di libreria. Queste funzionalità di interoperabilità ti permettono di sfruttare i punti di forza di entrambi i linguaggi nello stesso progetto, così da creare software efficienti e affidabili che capitalizzano le capacità uniche di ciascun linguaggio.

Per avere il meglio di entrambi i mondi, usa Rust per i componenti critici per le prestazioni, come algoritmi computazionalmente intensivi o interazioni di sistema di basso livello, e usa Python per la logica di livello più alto, come logica di business, pipeline di elaborazione dei dati o progettazione di interfacce.

Integrando strategicamente Rust e Python, puoi creare applicazioni ibride che offrono prestazioni, manutenibilità e scalabilità ottimali, adatte a un'ampia gamma di casi d'uso ed esigenze.

Un altro modo è integrare nel tuo codice Python librerie già pronte scritte in Rust. Potresti aver usato una libreria Python scritta in Rust senza nemmeno saperlo!

Per esempio, Polars è una popolare libreria DataFrame che sta guadagnando terreno nella comunità della data science negli ultimi anni. Uno dei motivi per cui Polars ha attirato così tanta attenzione è la sua capacità prestazionale. Questo perché è scritta in Rust!

Scopri di più su Polars con questa introduzione a Polars o questo confronto tra Polars e pandas.

IDE consigliati

Sebbene sia Python sia Rust possano essere usati direttamente dal terminale, molti programmatori preferiscono utilizzare un IDE. Quali IDE supportano Python e Rust?

Per lo sviluppo in Python, soprattutto per data scientist e data engineer, diversi IDE locali si distinguono per funzionalità robuste ed ecosistemi di plugin estesi.

Una scelta popolare è PyCharm, che offre potenti strumenti di analisi del codice, debug e integrazione con le principali librerie di data science. Altri IDE diffusi includono Spyder e VS Code.

Per lo sviluppo in Rust, il supporto degli IDE è in costante miglioramento, con diverse opzioni utili anche per progetti legati ai dati.

VS Code si distingue come IDE versatile ed estensibile, con forte supporto a Rust tramite plugin come Rust Analyzer e Rust Language Server.

Poiché VS Code supporta anche Python, puoi facilmente usare un unico IDE per entrambi i linguaggi! Un'altra opzione da considerare è IntelliJ IDEA con il plugin Rust, un altro IDE di JetBrains, simile a PyCharm.

Esistono anche playground online dove puoi provare il codice con un investimento minimo. Prova Kaggle per Python o il Rust Playground per Rust.

Il DataLab di DataCamp supporta anche diversi linguaggi, come Python, SQL e R. Scopri di più sul lancio e le funzionalità principali di DataLab!

Personalmente, preferisco i playground online per script rapidi e una tantum di prova del concetto. Quando voglio creare qualcosa di più permanente, tendo a preferire un IDE locale.

Rust vs Python: quale dovresti scegliere?

Alla fine, quale linguaggio di programmazione dovresti scegliere per il tuo progetto? Dipende dai requisiti del progetto, dagli obiettivi di sviluppo e dalla tua familiarità con ciascun linguaggio.

Ecco alcuni spunti per aiutarti a decidere:

Considera i requisiti del tuo progetto

Attività critiche per le prestazioni

Se il tuo progetto coinvolge attività critiche per le prestazioni come programmazione di sistemi, ottimizzazione di basso livello o backend ad alte prestazioni, Rust è probabilmente la scelta migliore grazie alla sua natura compilata, alle forti caratteristiche prestazionali e alle garanzie sulla sicurezza della memoria.

Prototipazione rapida e analisi dei dati

Per attività che danno priorità alla prototipazione rapida, all'analisi dei dati o al machine learning, Python brilla con la sua sintassi semplice, le librerie estese e un ecosistema vivace. La facilità d'uso e la versatilità di Python lo rendono adatto per analisi esplorative, costruzione di modelli di machine learning e sviluppo di applicazioni web, specialmente se già conosci bene il linguaggio.

Concorrenza e parallelismo

Quando concorrenza e parallelismo sono cruciali per il tuo progetto, il supporto nativo di Rust alla concorrenza, senza i limiti del Global Interpreter Lock (GIL) di Python, lo rende un'opzione convincente. Il modello di ownership di Rust garantisce sicurezza dei thread e previene le data race, consentendo esecuzione concorrente sicura senza sacrificare le prestazioni.

Efficienza delle risorse e sicurezza

Se il tuo progetto richiede gestione efficiente della memoria e forti garanzie di sicurezza, il sistema di ownership di Rust offre un vantaggio rilevante. Eliminando la necessità di garbage collection e garantendo la sicurezza della memoria in compilazione, Rust minimizza l'overhead a runtime e riduce il rischio di errori legati alla memoria.

Curva di apprendimento

Se non conosci già i linguaggi, considera la curva di apprendimento associata a ciascuno. Rust di solito ha una curva più ripida a causa dell'enfasi su sicurezza della memoria e ownership. Se però conosci già C o C++, imparare Rust non sarà così traumatico. Nel frattempo, la semplicità e la leggibilità di Python, insieme all'abbondanza di risorse per l'apprendimento, possono tradursi in una curva di apprendimento più dolce, soprattutto per i principianti.

E se volessi impararne solo uno?

Se sei nuovo nel mondo dei dati e vuoi imparare un linguaggio di programmazione per iniziare, ti consiglio di imparare Python. La sua semplicità, leggibilità ed ecosistema esteso lo rendono un eccellente punto di ingresso per i principianti.

La popolarità di Python nelle comunità di data science e machine learning significa anche che risorse, tutorial e supporto sono facilmente disponibili. Ma non è solo un linguaggio facile da imparare; è anche estremamente potente, il che rende il tempo che dedichi a impararlo un buon investimento.

Python può fare moltissimo, e impararlo per primo è un'ottima scelta.

Detto ciò, se hai tempo e voglia di esplorare più a fondo la programmazione di sistemi, l'ottimizzazione delle prestazioni o la creazione di applicazioni altamente concorrenti, imparare Rust può essere un'aggiunta preziosa alle tue competenze.

L'enfasi di Rust su sicurezza, prestazioni e controllo apre opportunità per lavorare su progetti in cui affidabilità ed efficienza sono fondamentali.

Dove posso imparare Python e Rust?

Per chi desidera approfondire Python e Rust, diverse piattaforme online offrono risorse complete e ambienti interattivi per fare pratica.

DataCamp offre una varietà di corsi curati ed esercizi di coding interattivi per aiutarti a imparare Python. Dai un'occhiata al percorso Python Programming di DataCamp o a questa guida per imparare Python come un professionista.

Consiglio vivamente anche questo corso di ingegneria del software in Python, che non solo insegna a usare Python, ma tratta in modo più approfondito diversi degli argomenti discussi qui.

Se ti interessa imparare Rust, ti consiglio di imparare direttamente alla fonte: il sito di Rust. Offre diversi metodi di apprendimento, tra cui un libro, corsi, esempi di codice e documentazione per avviare il tuo percorso con Rust. Puoi anche fare domande alla community di Rust per orientare il tuo apprendimento.

Ovviamente, il miglior apprendimento viene dalla pratica. Mettiti alla prova con semplici script in un IDE online o contribuisci a progetti open source per far crescere le tue competenze.

Conclusione

Rust e Python hanno entrambi punti di forza e sono adatti a parti diverse dei progetti di dati e sviluppo. Python eccelle nello sviluppo rapido, nell'analisi dei dati e nel machine learning, mentre Rust offre prestazioni, sicurezza e controllo, rendendolo ideale per la programmazione di sistemi e applicazioni critiche per le prestazioni. Sperimentare con entrambi i linguaggi può aiutarti a prendere decisioni informate su quale usare in base ai requisiti e ai vincoli del tuo progetto.

Pronto per iniziare a imparare questi linguaggi? Installa Python o Rust e parti!

Se vuoi approfondire l'apprendimento, dai un'occhiata a Data Management Concepts o a Introduction to Data Security per migliorare le tue abilità di coding. E leggi questo articolo su Mojo, un linguaggio che punta a combinare il meglio di Python e Rust in uno solo.