Rust vs Python: de juiste taal kiezen voor je dataproject
Ontdek twee populaire talen in de datawereld: Python en Rust. We vergelijken syntax, performance, geheugenbeheer en veel meer, zodat je een weloverwogen keuze kunt maken welke taal het beste past bij de vereisten van jouw project.
De juiste programmeertaal kiezen is een belangrijke eerste stap voor data science- en data-engineeringprojecten. Er zijn meerdere talen om uit te kiezen, en het kan lastig zijn om er één te selecteren. In deze tutorial vergelijken we twee populaire talen in de datawereld: Rust en Python. We bespreken hoe ze zich tot elkaar verhouden op allerlei punten, zodat jij een weloverwogen keuze kunt maken voor je project.
Voor een gedetailleerde vergelijking van Python vs R-programmeren kun je onze aparte gids lezen.
Afbeelding gemaakt met DALL-E
Python vs Rust
Wat zijn Rust en Python?
Python is een geïnterpreteerde, high-level programmeertaal die bekendstaat om zijn eenvoud en leesbaarheid. Python is in de late jaren 80 gemaakt door Guido van Rossum en legt de nadruk op codeleesbaarheid en een eenvoudige, gemakkelijk te leren syntax. Deze eigenschappen maken het een uitstekende keuze voor zowel beginners als ervaren programmeurs.
Python ondersteunt meerdere programmeerparadigma’s, waaronder procedureel, objectgeoriënteerd en functioneel programmeren. Het heeft een enorm ecosysteem aan bibliotheken en frameworks, waardoor het veelzijdig inzetbaar is voor uiteenlopende toepassingen, van webontwikkeling en data science tot automatisering en kunstmatige intelligentie. De documentatie voor Python is uitgebreid en gemakkelijk te vinden.
Rust is een systeemprogrammeertaal ontwikkeld door Graydon Hoare, bekend om zijn focus op veiligheid, snelheid en concurrency. Het biedt geheugengebruik-veiligheid zonder garbage collection, waardoor het geschikt is voor low-level systeemprogrammering met behoud van high-level abstracties.
De syntax van Rust is beïnvloed door C en C++, maar introduceert moderne features zoals pattern matching, algebraïsche datatypen en ownership-semantiek, die helpen veelvoorkomende programmeerfouten te voorkomen, zoals null pointer-dereferencing en data races.
Beide talen worden in de datagemeenschap gebruikt, maar om verschillende redenen. Python is de standaard voor de meeste dataprofessionals, terwijl Rust vaker wordt gebruikt in situaties waar snelheid en performance maximaal moeten zijn.
Syntax en leesbaarheid
Python staat bekend om zijn rechttoe-rechtaan en leesbare syntax, wat het toegankelijk maakt voor beginners en snelle ontwikkeling mogelijk maakt. De eenvoud en leesbaarheid maken het ideaal voor projecten waar codehelderheid vooropstaat.
Python heeft ook uitgebreide bibliotheken en frameworks, waardoor je efficiënt een breed scala aan taken aankunt, van webontwikkeling tot wetenschappelijke computing.
Hier is een eenvoudig Python-programma dat π (pi) tot 5 cijfers berekent met de Gauss–Legendre-methode:
import math
defcalculate_pi():
a =1.0
b =1.0/ math.sqrt(2)
t =1.0/4.0
p =1.0for _ inrange(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)returnround(pi,5)print(calculate_pi())Mogelijk gemaakt door
Je ziet hoe eenvoudig het is om te volgen wat er in dit script gebeurt, zelfs als je Python nog niet kent. Je ziet dat er een bibliotheek wordt geïmporteerd en dat er een functie is gemaakt die pi tot 5 cijfers berekent.
Rust daarentegen geeft prioriteit aan veiligheid en performance, met een syntax die deze principes strikt afdwingt. Hoewel de syntax van Rust in eerste instantie complexer kan lijken, biedt het sterke garanties rond code-correctheid, wat het bijzonder geschikt maakt voor systeemprogrammering en andere performancekritische toepassingen.
Het unieke ownership-systeem van Rust en de door de compiler afgedwongen regels geven ontwikkelaars krachtige tools om geheugen veilig te beheren, waardoor het risico op veelvoorkomende programmeerfouten afneemt en de algehele betrouwbaarheid toeneemt.
Hier is hetzelfde eenvoudige programma dat π (pi) tot 5 cijfers berekent met Gauss–Legendre, maar nu 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 _ in0..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);}Mogelijk gemaakt door
Dit script is specifieker, maar leest wat stroever.
Een groot verschil met de Python-versie is de declaratie van variabelen.
In Python geven we een variabele simpelweg een naam en een waarde. We laten Python bepalen welk datatype het meest geschikt is voor elke variabele.
In Rust geven we expliciet het datatype (f64) op en dat de variabele muteerbaar is (mut), naast de naam en de waarde. Die specificiteit onderscheidt Rust.
Performancekenmerken
Python
Python is een geïnterpreteerde taal en vertoont doorgaans tragere performance dan gecompileerde talen zoals Rust. Dit komt door het dynamische karakter van Python, waarbij code regel voor regel door de interpreter wordt uitgevoerd, met extra overhead tot gevolg.
Je kunt dit vergelijken met iemand die een boek vertaalt terwijl hij het aan je voorleest. Het duurt langer om door het boek heen te komen, omdat elke zin eerst vertaald moet worden.
Hoewel Python uitblinkt in leesbaarheid en gebruiksgemak, kan deze performancegrens een beperkende factor zijn wanneer je project hoge rekenefficiëntie of lage latency vereist.
Rust
Rust is een gecompileerde taal, wat bijdraagt aan de superieure performance. Door code vooraf te compileren naar machinecode (de taal van computers) minimaliseert Rust de runtime en kan het effectiever optimaliseren. Terug naar ons boekvoorbeeld: dit is alsof je een exemplaar van hetzelfde boek in je moedertaal krijgt, in plaats van het tijdens het lezen realtime te vertalen.
Dit maakt Rust geschikt voor performancekritische taken, zoals systeemprogrammering, gameontwikkeling en andere applicaties waar snelheid belangrijk is.
Datatyping
Python
Een ander aspect dat de performance beïnvloedt, is het verschil in aanpak van datatyping. Python’s dynamische typing biedt flexibiliteit in variabele typen, omdat typen tijdens runtime worden afgeleid. Dit maakt coderen in Python makkelijker, omdat je één ding minder handmatig hoeft te definiëren.
Maar die flexibiliteit kost performance, door de noodzaak van typechecks en conversies tijdens runtime. Deze dynamische typing kan soms ook problemen geven als Python een datatype kiest dat je niet verwacht. Gelukkig is dat laatste op te lossen via typeconversies, zoals int() en float().
Rust
Rust gebruikt statische typing, wat expliciete typedefinities vereist en typeveiligheid tijdens compilatie afdwingt. Dit betekent dat je voor elke variabele die je maakt, het datatype moet definiëren. Hoewel dit wat meer werk is voor de programmeur, elimineert het de noodzaak van typechecks op runtime en maakt het efficiëntere codegeneratie mogelijk.
Deze statische aanpak verhoogt niet alleen de codeveiligheid, maar draagt ook bij aan de performancevoordelen van Rust, vooral in scenario’s waar efficiënt geheugengebruik en low-level optimalisaties cruciaal zijn. Dit maakt Rust nuttig voor performancegevoelige applicaties.
Geheugenbeheer
Python
Python vertrouwt voor geheugenbeheer op garbage collection, een proces dat automatisch geheugen vrijmaakt dat niet meer in gebruik is. Hoewel garbage collection geheugenbeheer voor ons programmeurs vereenvoudigt, kan het incidenteel performance-overhead introduceren, omdat de interpreter het programma periodiek pauzeert om geheugen terug te winnen.
Deze overhead is voor veel toepassingen verwaarloosbaar, maar kan merkbaar worden in performancegevoelige scenario’s of bij zeer grote datasets.
Zie het geheugenbeheer van Python als een schoonmaakdienst in een druk kantoorpand.
De schoonmakers (garbage collectors) lopen rond en controleren periodiek elk kantoor (geheugenruimte) op ongebruikte items (ongebruikt geheugen). Als ze een leeg kantoor vinden, ruimen ze het op om plaats te maken voor nieuwe bewoners.
Hoewel dit systeem het gebouw netjes houdt, kunnen de sporadische pauzes door schoonmaakwerk de workflow van drukke medewerkers (program execution) verstoren, zeker tijdens piekuren (performancegevoelige scenario’s).
Rust
Rust hanteert een onderscheidend ownership-systeem dat de noodzaak van garbage collection wegneemt en toch geheugenveiligheid waarborgt. Door tijdens het compileren ownership- en borrowing-regels te volgen, garandeert Rust geheugenveiligheid zonder die performance-penalty’s op runtime.
Dankzij deze innovatieve aanpak kunnen Rust-programma’s efficiënt met geheugen omgaan en voorspelbare performance leveren, wat het zeer geschikt maakt voor applicaties waar resource-efficiëntie en performance cruciaal zijn.
Het ownership-systeem van Rust werkt minder als een schoonmaakdienst en meer als een goed georganiseerd magazijn. Elk item (geheugentoewijzing) heeft een label met een eigenaar (de variabele), en strikte regels bepalen hoe items kunnen worden geleend of overgedragen tussen eigenaren.
Deze zorgvuldige aanpak zorgt ervoor dat elk item wordt bijgehouden en correct beheerd, waardoor er geen “schoonmakers” nodig zijn die rondlopen. Het magazijn draait daardoor soepel en efficiënt, zonder onderbrekingen, ideaal voor kritieke toepassingen en grote datasets.
Ondersteuning voor concurrency
Python
Concurrency is het vermogen van een programma om meerdere taken gelijktijdig uit te voeren.
Dat is alsof er meerdere koks in een keuken werken, ieder met eigen ingrediënten en kooktaken tegelijk. Dit bespaart tijd, zeker bij grote datasets, bijvoorbeeld als je video’s frame voor frame analyseert.
Python’s ondersteuning voor concurrency wordt beperkt door de Global Interpreter Lock (GIL), een mechanisme dat voorkomt dat meerdere native threads tegelijk Python-bytecode uitvoeren.
Hoewel Python multiprocessing biedt als alternatief om parallellisme te bereiken, blijft threading beperkt door de GIL, wat performance in multithreaded applicaties kan hinderen.
Ondanks deze beperking bieden de uitgebreide bibliotheken en frameworks van Python oplossingen voor uiteenlopende concurrency-scenario’s, en kun je asynchrone programmeertechnieken inzetten om de responsiviteit van applicaties te verbeteren.
Als je geïnteresseerd bent in gelijktijdige uitvoering in Python, raad ik aan om eerst deze tutorial over de Global Interpreter Lock te lezen. Die geeft je een conceptueel begrip van de GIL in Python.
Rust
Rust biedt native ondersteuning voor concurrency en parallellisme zonder de beperkingen van Python’s GIL.
Het concurrency-model van Rust waarborgt threadveiligheid en voorkomt data races, zodat je met vertrouwen gelijktijdige code kunt schrijven. Deze native ondersteuning maakt Rust zeer geschikt voor applicaties waar parallelle uitvoering essentieel is, zoals high-performance computing of gedistribueerde systemen.
In het algemeen is Rust beter en sneller in concurrency dan Python.
Ecosysteem en bibliotheken
Het netwerk van resources, tools, bibliotheken, frameworks en communities rond een programmeertaal verbetert de programmeerervaring aanzienlijk. Ze bieden kant-en-klare oplossingen, frameworks en modules die ontwikkelprocessen stroomlijnen en veelvoorkomende problemen in diverse domeinen oplossen.
Toegang tot robuuste ecosystemen en bibliotheken stelt je in staat bestaande code te benutten, ontwikkelcycli te versnellen en je te focussen op specifieke uitdagingen in plaats van het wiel opnieuw uit te vinden. Laten we dus het ecosysteem en de bibliotheken voor Python- en Rust-programmeurs vergelijken.
Python
Het ecosysteem van Python biedt een uitgebreide collectie bibliotheken en frameworks voor uiteenlopende domeinen, zoals data-analyse, machine learning, webontwikkeling en wetenschappelijke computing.
Met bibliotheken als NumPy, Pandas, TensorFlow en Django biedt Python robuuste oplossingen voor een breed scala aan taken. Dit rijke ecosysteem maakt Python nuttig in diverse sectoren en een favoriete taal voor snelle prototyping, onderzoek en productieklare toepassingen.
Het ecosysteem van Rust groeit gestaag, maar is nog niet zo breed als dat van Python, met name op gebieden als data-analyse en machine learning.
Toch heeft Rust sterke bibliotheken zoals Tokio voor asynchrone I/O, Rocket voor webontwikkeling, Serde voor dataserialisatie en nog veel meer. De Rust-community focust op het bouwen van high-performance, betrouwbare software, wat het een aantrekkelijke keuze maakt voor projecten die zowel snelheid als veiligheid vereisen.
Vergelijkingstabel Python vs Rust
Voor het gemak hebben we de informatie hierboven samengevat in een handige referentietabel met een vergelijking van Rust en Python:
Kenmerk
Python
Rust
Syntax en leesbaarheid
Rechttoe-rechtaan en leesbare syntax, toegankelijk voor beginners, ondersteunt snelle ontwikkeling. Syntax benadrukt eenvoud en begrijpelijkheid.
Syntax ontworpen om veiligheid en performance af te dwingen, aanvankelijk complexer. Biedt sterke garanties rond codecorrectheid. Syntax benadrukt specificiteit en typedefinitie.
Performancekenmerken
Geïnterpreteerde taal, vertoont doorgaans tragere performance door hogere overhead.
Gecompileerde taal, superieure performance, minimaliseert runtime en optimaliseert effectiever.
Datatyping
Dynamische typing biedt flexibiliteit maar brengt runtime typechecks en conversies met zich mee.
Statische typing vereist expliciete typedefinities, verhoogt codeveiligheid en elimineert typechecks op runtime.
Geheugenbeheer
Gebruikt garbage collection, vereenvoudigt geheugenbeheer maar introduceert soms performance-overhead.
Hanteert een ownership-systeem, maakt garbage collection overbodig en waarborgt geheugenveiligheid zonder runtime-penalty’s.
Ondersteuning voor concurrency
Beperkt door de Global Interpreter Lock (GIL), biedt multiprocessing voor parallellisme, uitgebreid ecosysteem met oplossingen voor concurrency-scenario’s.
Native ondersteuning voor concurrency en parallellisme zonder GIL-beperkingen, waarborgt threadveiligheid en voorkomt data races.
Ecosysteem en bibliotheken
Uitgebreide collectie bibliotheken en frameworks voor o.a. data-analyse, machine learning, webontwikkeling en wetenschappelijke computing.
Groeiend ecosysteem, sterk in domeinen waar performance en veiligheid vereist zijn, noemenswaardige bibliotheken voor asynchrone I/O, webontwikkeling en dataserialisatie.
Rust vs Python: use-cases en toepassingen
De veelzijdigheid van Python blijkt uit het brede spectrum aan toepassingen, waardoor het favoriet is bij ontwikkelaars in verschillende vakgebieden.
Voor data-analyse en visualisatie biedt Python krachtige analyse- en visualisatietools, zodat analisten en onderzoekers efficiënt met grote datasets kunnen werken.
Python biedt sterke frameworks voor machine learning en kunstmatige intelligentie waarmee je geavanceerde modellen en applicaties kunt bouwen. Het wordt ook veel gebruikt voor webscraping, data-extractie en het maken van scripts om routinetaken te automatiseren, van bestandsmanipulatie tot systeembeheer. Dit brede scala aan toepassingen van Python maakt het een nuttig startpunt voor de meeste, high-level toepassingen.
De kracht van Rust ligt in performance en veiligheid, waardoor het vooral geschikt is voor systeemprogrammering en performancekritische applicaties. Door de focus op geheugenveiligheid en zero-cost abstractions is het een uitstekende keuze voor low-level systemen waar performance en betrouwbaarheid vooropstaan.
De snelheid en geheugenveiligheid van Rust maken het zeer geschikt voor taken die high-performance algoritmen en dataprosessing vereisen, aantrekkelijk voor ontwikkelaars die computationeel intensieve problemen aanpakken.
De minimale runtime en low-level controle van Rust maken het een sterke optie voor embedded systems en IoT-applicaties, waar resource-efficiëntie en betrouwbaarheid cruciaal zijn. Evenzo maken de concurrency-features en performance-optimalisaties het een uitstekende keuze voor high-performance backend-services.
Hieronder staat een samenvatting van de use-cases van beide programmeertalen:
Python
Rust
Webscraping
Systeemprogrammering
Data-analyse en visualisatie
Ontwikkeling van netwerkservices
Ontwikkeling van machinelearningmodellen
Ontwikkeling voor embedded systems
Integratie en interoperabiliteit
Met het gebruiksgemak van Python en de performancewaarde van Rust vraag je je misschien af of je beide kunt combineren in hetzelfde project. Goed nieuws: dat kan!
Python en Rust integreren goed dankzij hun ondersteuning voor foreign function interfaces en library bindings. Met deze interoperabiliteitsfeatures kun je in hetzelfde project de sterke punten van beide talen benutten en zo efficiënte, betrouwbare softwaresystemen bouwen die profiteren van de unieke mogelijkheden van elke taal.
Om het beste van beide werelden te krijgen, gebruik je Rust voor performancekritische componenten, zoals computationeel intensieve algoritmen of low-level systeeminteracties, en Python voor hogere logica, zoals businesslogica, datapijplijnen of interfacedesign.
Door Rust en Python strategisch te integreren, kun je hybride applicaties maken die optimale performance, onderhoudbaarheid en schaalbaarheid leveren, passend bij uiteenlopende use-cases en vereisten.
Een andere manier is om kant-en-klare bibliotheken te integreren in je Python-code die in Rust zijn geschreven. Het kan zomaar dat je een Python-bibliotheek gebruikte die in Rust is geschreven, zonder dat je het wist!
Polars is bijvoorbeeld een populaire DataFrame-bibliotheek die de afgelopen jaren aan terrein wint in de data science-community. Eén van de redenen voor die aandacht is de performance. Dat komt doordat het in Rust is geschreven!
Hoewel je zowel Python als Rust rechtstreeks vanuit de terminal kunt gebruiken, werken veel programmeurs liever met een IDE. Welke IDE’s ondersteunen Python en Rust?
Voor Python-ontwikkeling, zeker voor data scientists en -engineers, springen een paar lokale IDE’s eruit door hun uitgebreide features en plugin-ecosystemen.
Een populaire keuze is PyCharm, met krachtige codeanalyse, debuggingtools en integratie met populaire data science-bibliotheken. Andere populaire IDE’s zijn Spyder en VS Code.
Voor Rust-ontwikkeling wordt de IDE-ondersteuning steeds beter, met meerdere opties die features bieden voor datagerelateerde projecten.
VS Code springt eruit als een veelzijdige en uitbreidbare IDE met sterke Rust-ondersteuning via plugins zoals Rust Analyzer en de Rust Language Server.
Omdat VS Code ook Python ondersteunt, kun je gemakkelijk één IDE voor beide talen gebruiken! Een ander goed alternatief is IntelliJ IDEA met de Rust-plugin, eveneens een IDE van JetBrains, vergelijkbaar met PyCharm.
Er zijn ook online playgrounds waar je met minimale investering code kunt uitproberen. Probeer Kaggle voor Python of Rust Playground voor Rust.
Persoonlijk gebruik ik graag online playgrounds voor snelle, eenmalige proof-of-concept-scripts. Voor iets permanents geef ik de voorkeur aan een lokale IDE.
Rust vs Python: welke moet je kiezen?
Welke programmeertaal moet je uiteindelijk kiezen voor je project? Dat hangt af van je projectvereisten, ontwikkeldoelen en je bekendheid met elke taal.
Hier zijn een paar aandachtspunten om je te helpen beslissen:
Kijk naar de vereisten van je project
Performancekritische taken
Als je project performancekritische taken omvat, zoals systeemprogrammering, low-level optimalisatie of high-performance backend-services, is Rust waarschijnlijk de betere keuze dankzij het gecompileerde karakter, de sterke performancekenmerken en de garanties voor geheugenveiligheid.
Snelle prototyping en data-analyse
Voor taken die draaien om snelle prototyping, data-analyse of machine learning blinkt Python uit met zijn eenvoudige syntax, uitgebreide bibliotheken en levendige ecosysteem. Het gebruiksgemak en de veelzijdigheid maken Python zeer geschikt voor exploratieve data-analyse, het bouwen van ML-modellen en webapplicaties, vooral als je de taal al beheerst.
Concurrency en parallellisme
Wanneer concurrency en parallellisme cruciaal zijn voor je project, maakt Rust’s native ondersteuning zonder de beperkingen van de Global Interpreter Lock (GIL) in Python het een overtuigende optie. Het ownership-model van Rust waarborgt threadveiligheid en voorkomt data races, zodat je veilig gelijktijdig kunt uitvoeren zonder performance op te offeren.
Resource-efficiëntie en veiligheid
Als je project efficiënt geheugenbeheer en sterke veiligheidswaarborgen vereist, biedt Rust’s ownership-systeem een duidelijk voordeel. Door de noodzaak van garbage collection weg te nemen en geheugenveiligheid tijdens compilatie te garanderen, minimaliseert Rust runtime-overhead en verkleint het de kans op geheugenfouten.
Leercurve
Als je de talen nog niet kent, overweeg dan de leercurve van elke taal. Rust heeft doorgaans een steilere leercurve door de nadruk op geheugenveiligheid en ownership. Als je C of C++ al kent, is de overstap naar Rust echter minder groot. Python’s eenvoud en leesbaarheid, plus de overvloed aan leermaterialen, zorgen voor een zachtere leercurve, zeker voor beginners.
Wat als ik er maar één wil leren?
Als je nieuw bent in de datawereld en een programmeertaal wilt leren om te beginnen, raad ik aan om Python te leren. De eenvoud, leesbaarheid en het uitgebreide ecosysteem maken het een uitstekend startpunt voor beginners.
De populariteit van Python in de data science- en ML-community betekent ook dat er volop leermaterialen, tutorials en ondersteuning beschikbaar zijn. Maar het is niet alleen een gemakkelijke taal om te leren; het is ook een krachtpatser qua functionaliteit, waardoor de tijd die je erin steekt een goede investering is.
Python kan ontzettend veel, en die taal eerst leren is een uitstekende keuze.
Heb je echter de tijd en interesse om dieper in systeemprogrammering, performance-optimalisatie of het bouwen van sterk concurrerende applicaties te duiken, dan kan Rust leren een waardevolle aanvulling op je skillset zijn.
De nadruk van Rust op veiligheid, performance en controle opent mogelijkheden voor projecten waar betrouwbaarheid en efficiëntie cruciaal zijn.
Kenmerk
Rust
Python
Syntax en leesbaarheid
Heeft een syntax die veiligheid en performance benadrukt, met een steilere leercurve.
Bekend om eenvoudige en leesbare syntax, vriendelijk voor beginners en bevorderlijk voor snelle ontwikkeling.
Performancekenmerken
Gecompileerde taal met hoge performance.
Geïnterpreteerde taal, doorgaans trager dan gecompileerde talen.
Geheugenbeheer
Uniek ownership-systeem dat geheugenveiligheid garandeert zonder garbage collection, met efficiënt geheugenbeheer als resultaat.
Gebruikt garbage collection voor geheugenbeheer, wat soms performance-overhead kan geven.
Ondersteuning voor concurrency
Biedt robuuste ondersteuning voor concurrency en parallellisme, veilige gelijktijdige uitvoering zonder GIL.
Beperkte ondersteuning voor concurrency door de Global Interpreter Lock, die multithreading beperkt.
Ecosysteem en bibliotheken
Hoewel groeiend, is Rust’s ecosysteem voor datataken nog niet zo volwassen als dat van Python.
Beschikt over een enorm ecosysteem aan bibliotheken en frameworks voor data-analyse, machine learning, webscraping en meer.
Waar kan ik Python en Rust leren?
Voor beginnende lerenden en enthousiastelingen die zich in Python en Rust willen verdiepen, bieden verschillende online platforms uitgebreide resources en interactieve omgevingen om te experimenteren.
Ik raad ook deze cursus software engineering in Python sterk aan. Die leert je niet alleen hoe je Python gebruikt, maar behandelt ook grondiger een aantal van de onderwerpen die we hier hebben besproken.
Als je geïnteresseerd bent in het leren van Rust, raad ik aan om direct bij de bron te beginnen: de Rust-website. Ze bieden meerdere leermethodes, waaronder een boek, cursussen, codevoorbeelden en documentatie om je Rust-reis te kickstarten. Je kunt ook vragen stellen aan de Rust-community om je leerproces te sturen.
Natuurlijk leer je het meest door te oefenen. Probeer eenvoudige scripts in een online IDE of draag bij aan open-sourceprojecten om je skills naar een hoger niveau te tillen.
Conclusie
Rust en Python hebben allebei hun sterke punten en zijn geschikt voor verschillende onderdelen van data- en ontwikkelprojecten. Python blinkt uit in snelle ontwikkeling, data-analyse en machine learning, terwijl Rust performance, veiligheid en controle biedt, ideaal voor systeemprogrammering en performancekritische applicaties. Door met beide talen te experimenteren kun je beter bepalen welke het beste past bij de vereisten en randvoorwaarden van je project.
Klaar om te beginnen met leren? Installeer Python of Rust en ga aan de slag!
Ik ben gepromoveerd en heb 13 jaar ervaring met het werken met data in een biologische onderzoeksomgeving. Ik maak software in verschillende programmeertalen, waaronder Python, MATLAB en R. Ik deel met plezier mijn liefde voor leren met de wereld.
Maak je programmeervaardigheden nog beter. Leer hoe je code kunt optimaliseren, functies en tests kunt schrijven en de beste software-engineeringtechnieken kunt gebruiken.
Adel Nehme · 15 min
De juiste programmeertaal kiezen is een belangrijke eerste stap voor data science- en data-engineeringprojecten. Er zijn meerdere talen om uit te kiezen, en het kan lastig zijn om er één te selecteren. In deze tutorial vergelijken we twee populaire talen in de datawereld: Rust en Python. We bespreken hoe ze zich tot elkaar verhouden op allerlei punten, zodat jij een weloverwogen keuze kunt maken voor je project.
Voor een gedetailleerde vergelijking van Python vs R-programmeren kun je onze aparte gids lezen.
Afbeelding gemaakt met DALL-E
Python vs Rust
Wat zijn Rust en Python?
Python is een geïnterpreteerde, high-level programmeertaal die bekendstaat om zijn eenvoud en leesbaarheid. Python is in de late jaren 80 gemaakt door Guido van Rossum en legt de nadruk op codeleesbaarheid en een eenvoudige, gemakkelijk te leren syntax. Deze eigenschappen maken het een uitstekende keuze voor zowel beginners als ervaren programmeurs.
Python ondersteunt meerdere programmeerparadigma’s, waaronder procedureel, objectgeoriënteerd en functioneel programmeren. Het heeft een enorm ecosysteem aan bibliotheken en frameworks, waardoor het veelzijdig inzetbaar is voor uiteenlopende toepassingen, van webontwikkeling en data science tot automatisering en kunstmatige intelligentie. De documentatie voor Python is uitgebreid en gemakkelijk te vinden.
Rust is een systeemprogrammeertaal ontwikkeld door Graydon Hoare, bekend om zijn focus op veiligheid, snelheid en concurrency. Het biedt geheugengebruik-veiligheid zonder garbage collection, waardoor het geschikt is voor low-level systeemprogrammering met behoud van high-level abstracties.
De syntax van Rust is beïnvloed door C en C++, maar introduceert moderne features zoals pattern matching, algebraïsche datatypen en ownership-semantiek, die helpen veelvoorkomende programmeerfouten te voorkomen, zoals null pointer-dereferencing en data races.
Beide talen worden in de datagemeenschap gebruikt, maar om verschillende redenen. Python is de standaard voor de meeste dataprofessionals, terwijl Rust vaker wordt gebruikt in situaties waar snelheid en performance maximaal moeten zijn.
Syntax en leesbaarheid
Python staat bekend om zijn rechttoe-rechtaan en leesbare syntax, wat het toegankelijk maakt voor beginners en snelle ontwikkeling mogelijk maakt. De eenvoud en leesbaarheid maken het ideaal voor projecten waar codehelderheid vooropstaat.
Python heeft ook uitgebreide bibliotheken en frameworks, waardoor je efficiënt een breed scala aan taken aankunt, van webontwikkeling tot wetenschappelijke computing.
Hier is een eenvoudig Python-programma dat π (pi) tot 5 cijfers berekent met de Gauss–Legendre-methode:
Je ziet hoe eenvoudig het is om te volgen wat er in dit script gebeurt, zelfs als je Python nog niet kent. Je ziet dat er een bibliotheek wordt geïmporteerd en dat er een functie is gemaakt die pi tot 5 cijfers berekent.
Rust daarentegen geeft prioriteit aan veiligheid en performance, met een syntax die deze principes strikt afdwingt. Hoewel de syntax van Rust in eerste instantie complexer kan lijken, biedt het sterke garanties rond code-correctheid, wat het bijzonder geschikt maakt voor systeemprogrammering en andere performancekritische toepassingen.
Het unieke ownership-systeem van Rust en de door de compiler afgedwongen regels geven ontwikkelaars krachtige tools om geheugen veilig te beheren, waardoor het risico op veelvoorkomende programmeerfouten afneemt en de algehele betrouwbaarheid toeneemt.
Hier is hetzelfde eenvoudige programma dat π (pi) tot 5 cijfers berekent met Gauss–Legendre, maar nu in Rust:
Dit script is specifieker, maar leest wat stroever.
Een groot verschil met de Python-versie is de declaratie van variabelen.
In Python geven we een variabele simpelweg een naam en een waarde. We laten Python bepalen welk datatype het meest geschikt is voor elke variabele.
In Rust geven we expliciet het datatype (f64) op en dat de variabele muteerbaar is (mut), naast de naam en de waarde. Die specificiteit onderscheidt Rust.
Performancekenmerken
Python
Python is een geïnterpreteerde taal en vertoont doorgaans tragere performance dan gecompileerde talen zoals Rust. Dit komt door het dynamische karakter van Python, waarbij code regel voor regel door de interpreter wordt uitgevoerd, met extra overhead tot gevolg.
Je kunt dit vergelijken met iemand die een boek vertaalt terwijl hij het aan je voorleest. Het duurt langer om door het boek heen te komen, omdat elke zin eerst vertaald moet worden.
Hoewel Python uitblinkt in leesbaarheid en gebruiksgemak, kan deze performancegrens een beperkende factor zijn wanneer je project hoge rekenefficiëntie of lage latency vereist.
Rust
Rust is een gecompileerde taal, wat bijdraagt aan de superieure performance. Door code vooraf te compileren naar machinecode (de taal van computers) minimaliseert Rust de runtime en kan het effectiever optimaliseren. Terug naar ons boekvoorbeeld: dit is alsof je een exemplaar van hetzelfde boek in je moedertaal krijgt, in plaats van het tijdens het lezen realtime te vertalen.
Dit maakt Rust geschikt voor performancekritische taken, zoals systeemprogrammering, gameontwikkeling en andere applicaties waar snelheid belangrijk is.
Datatyping
Python
Een ander aspect dat de performance beïnvloedt, is het verschil in aanpak van datatyping. Python’s dynamische typing biedt flexibiliteit in variabele typen, omdat typen tijdens runtime worden afgeleid. Dit maakt coderen in Python makkelijker, omdat je één ding minder handmatig hoeft te definiëren.
Maar die flexibiliteit kost performance, door de noodzaak van typechecks en conversies tijdens runtime. Deze dynamische typing kan soms ook problemen geven als Python een datatype kiest dat je niet verwacht. Gelukkig is dat laatste op te lossen via typeconversies, zoals int() en float().
Rust
Rust gebruikt statische typing, wat expliciete typedefinities vereist en typeveiligheid tijdens compilatie afdwingt. Dit betekent dat je voor elke variabele die je maakt, het datatype moet definiëren. Hoewel dit wat meer werk is voor de programmeur, elimineert het de noodzaak van typechecks op runtime en maakt het efficiëntere codegeneratie mogelijk.
Deze statische aanpak verhoogt niet alleen de codeveiligheid, maar draagt ook bij aan de performancevoordelen van Rust, vooral in scenario’s waar efficiënt geheugengebruik en low-level optimalisaties cruciaal zijn. Dit maakt Rust nuttig voor performancegevoelige applicaties.
Geheugenbeheer
Python
Python vertrouwt voor geheugenbeheer op garbage collection, een proces dat automatisch geheugen vrijmaakt dat niet meer in gebruik is. Hoewel garbage collection geheugenbeheer voor ons programmeurs vereenvoudigt, kan het incidenteel performance-overhead introduceren, omdat de interpreter het programma periodiek pauzeert om geheugen terug te winnen.
Deze overhead is voor veel toepassingen verwaarloosbaar, maar kan merkbaar worden in performancegevoelige scenario’s of bij zeer grote datasets.
Zie het geheugenbeheer van Python als een schoonmaakdienst in een druk kantoorpand.
De schoonmakers (garbage collectors) lopen rond en controleren periodiek elk kantoor (geheugenruimte) op ongebruikte items (ongebruikt geheugen). Als ze een leeg kantoor vinden, ruimen ze het op om plaats te maken voor nieuwe bewoners.
Hoewel dit systeem het gebouw netjes houdt, kunnen de sporadische pauzes door schoonmaakwerk de workflow van drukke medewerkers (program execution) verstoren, zeker tijdens piekuren (performancegevoelige scenario’s).
Rust
Rust hanteert een onderscheidend ownership-systeem dat de noodzaak van garbage collection wegneemt en toch geheugenveiligheid waarborgt. Door tijdens het compileren ownership- en borrowing-regels te volgen, garandeert Rust geheugenveiligheid zonder die performance-penalty’s op runtime.
Dankzij deze innovatieve aanpak kunnen Rust-programma’s efficiënt met geheugen omgaan en voorspelbare performance leveren, wat het zeer geschikt maakt voor applicaties waar resource-efficiëntie en performance cruciaal zijn.
Het ownership-systeem van Rust werkt minder als een schoonmaakdienst en meer als een goed georganiseerd magazijn. Elk item (geheugentoewijzing) heeft een label met een eigenaar (de variabele), en strikte regels bepalen hoe items kunnen worden geleend of overgedragen tussen eigenaren.
Deze zorgvuldige aanpak zorgt ervoor dat elk item wordt bijgehouden en correct beheerd, waardoor er geen “schoonmakers” nodig zijn die rondlopen. Het magazijn draait daardoor soepel en efficiënt, zonder onderbrekingen, ideaal voor kritieke toepassingen en grote datasets.
Ondersteuning voor concurrency
Python
Concurrency is het vermogen van een programma om meerdere taken gelijktijdig uit te voeren.
Dat is alsof er meerdere koks in een keuken werken, ieder met eigen ingrediënten en kooktaken tegelijk. Dit bespaart tijd, zeker bij grote datasets, bijvoorbeeld als je video’s frame voor frame analyseert.
Python’s ondersteuning voor concurrency wordt beperkt door de Global Interpreter Lock (GIL), een mechanisme dat voorkomt dat meerdere native threads tegelijk Python-bytecode uitvoeren.
Hoewel Python multiprocessing biedt als alternatief om parallellisme te bereiken, blijft threading beperkt door de GIL, wat performance in multithreaded applicaties kan hinderen.
Ondanks deze beperking bieden de uitgebreide bibliotheken en frameworks van Python oplossingen voor uiteenlopende concurrency-scenario’s, en kun je asynchrone programmeertechnieken inzetten om de responsiviteit van applicaties te verbeteren.
Als je geïnteresseerd bent in gelijktijdige uitvoering in Python, raad ik aan om eerst deze tutorial over de Global Interpreter Lock te lezen. Die geeft je een conceptueel begrip van de GIL in Python.
Rust
Rust biedt native ondersteuning voor concurrency en parallellisme zonder de beperkingen van Python’s GIL.
Het concurrency-model van Rust waarborgt threadveiligheid en voorkomt data races, zodat je met vertrouwen gelijktijdige code kunt schrijven. Deze native ondersteuning maakt Rust zeer geschikt voor applicaties waar parallelle uitvoering essentieel is, zoals high-performance computing of gedistribueerde systemen.
In het algemeen is Rust beter en sneller in concurrency dan Python.
Ecosysteem en bibliotheken
Het netwerk van resources, tools, bibliotheken, frameworks en communities rond een programmeertaal verbetert de programmeerervaring aanzienlijk. Ze bieden kant-en-klare oplossingen, frameworks en modules die ontwikkelprocessen stroomlijnen en veelvoorkomende problemen in diverse domeinen oplossen.
Toegang tot robuuste ecosystemen en bibliotheken stelt je in staat bestaande code te benutten, ontwikkelcycli te versnellen en je te focussen op specifieke uitdagingen in plaats van het wiel opnieuw uit te vinden. Laten we dus het ecosysteem en de bibliotheken voor Python- en Rust-programmeurs vergelijken.
Python
Het ecosysteem van Python biedt een uitgebreide collectie bibliotheken en frameworks voor uiteenlopende domeinen, zoals data-analyse, machine learning, webontwikkeling en wetenschappelijke computing.
Met bibliotheken als NumPy, Pandas, TensorFlow en Django biedt Python robuuste oplossingen voor een breed scala aan taken. Dit rijke ecosysteem maakt Python nuttig in diverse sectoren en een favoriete taal voor snelle prototyping, onderzoek en productieklare toepassingen.
Je kunt meer lezen over de belangrijkste Python-bibliotheken in een apart artikel.
Rust
Het ecosysteem van Rust groeit gestaag, maar is nog niet zo breed als dat van Python, met name op gebieden als data-analyse en machine learning.
Toch heeft Rust sterke bibliotheken zoals Tokio voor asynchrone I/O, Rocket voor webontwikkeling, Serde voor dataserialisatie en nog veel meer. De Rust-community focust op het bouwen van high-performance, betrouwbare software, wat het een aantrekkelijke keuze maakt voor projecten die zowel snelheid als veiligheid vereisen.
Vergelijkingstabel Python vs Rust
Voor het gemak hebben we de informatie hierboven samengevat in een handige referentietabel met een vergelijking van Rust en Python:
Kenmerk
Python
Rust
Syntax en leesbaarheid
Rechttoe-rechtaan en leesbare syntax, toegankelijk voor beginners, ondersteunt snelle ontwikkeling. Syntax benadrukt eenvoud en begrijpelijkheid.
Syntax ontworpen om veiligheid en performance af te dwingen, aanvankelijk complexer. Biedt sterke garanties rond codecorrectheid. Syntax benadrukt specificiteit en typedefinitie.
Performancekenmerken
Geïnterpreteerde taal, vertoont doorgaans tragere performance door hogere overhead.
Gecompileerde taal, superieure performance, minimaliseert runtime en optimaliseert effectiever.
Datatyping
Dynamische typing biedt flexibiliteit maar brengt runtime typechecks en conversies met zich mee.
Statische typing vereist expliciete typedefinities, verhoogt codeveiligheid en elimineert typechecks op runtime.
Geheugenbeheer
Gebruikt garbage collection, vereenvoudigt geheugenbeheer maar introduceert soms performance-overhead.
Hanteert een ownership-systeem, maakt garbage collection overbodig en waarborgt geheugenveiligheid zonder runtime-penalty’s.
Ondersteuning voor concurrency
Beperkt door de Global Interpreter Lock (GIL), biedt multiprocessing voor parallellisme, uitgebreid ecosysteem met oplossingen voor concurrency-scenario’s.
Native ondersteuning voor concurrency en parallellisme zonder GIL-beperkingen, waarborgt threadveiligheid en voorkomt data races.
Ecosysteem en bibliotheken
Uitgebreide collectie bibliotheken en frameworks voor o.a. data-analyse, machine learning, webontwikkeling en wetenschappelijke computing.
Groeiend ecosysteem, sterk in domeinen waar performance en veiligheid vereist zijn, noemenswaardige bibliotheken voor asynchrone I/O, webontwikkeling en dataserialisatie.
Rust vs Python: use-cases en toepassingen
De veelzijdigheid van Python blijkt uit het brede spectrum aan toepassingen, waardoor het favoriet is bij ontwikkelaars in verschillende vakgebieden.
Voor data-analyse en visualisatie biedt Python krachtige analyse- en visualisatietools, zodat analisten en onderzoekers efficiënt met grote datasets kunnen werken.
Python biedt sterke frameworks voor machine learning en kunstmatige intelligentie waarmee je geavanceerde modellen en applicaties kunt bouwen. Het wordt ook veel gebruikt voor webscraping, data-extractie en het maken van scripts om routinetaken te automatiseren, van bestandsmanipulatie tot systeembeheer. Dit brede scala aan toepassingen van Python maakt het een nuttig startpunt voor de meeste, high-level toepassingen.
De kracht van Rust ligt in performance en veiligheid, waardoor het vooral geschikt is voor systeemprogrammering en performancekritische applicaties. Door de focus op geheugenveiligheid en zero-cost abstractions is het een uitstekende keuze voor low-level systemen waar performance en betrouwbaarheid vooropstaan.
De snelheid en geheugenveiligheid van Rust maken het zeer geschikt voor taken die high-performance algoritmen en dataprosessing vereisen, aantrekkelijk voor ontwikkelaars die computationeel intensieve problemen aanpakken.
De minimale runtime en low-level controle van Rust maken het een sterke optie voor embedded systems en IoT-applicaties, waar resource-efficiëntie en betrouwbaarheid cruciaal zijn. Evenzo maken de concurrency-features en performance-optimalisaties het een uitstekende keuze voor high-performance backend-services.
Hieronder staat een samenvatting van de use-cases van beide programmeertalen:
Python
Rust
Webscraping
Systeemprogrammering
Data-analyse en visualisatie
Ontwikkeling van netwerkservices
Ontwikkeling van machinelearningmodellen
Ontwikkeling voor embedded systems
Integratie en interoperabiliteit
Met het gebruiksgemak van Python en de performancewaarde van Rust vraag je je misschien af of je beide kunt combineren in hetzelfde project. Goed nieuws: dat kan!
Python en Rust integreren goed dankzij hun ondersteuning voor foreign function interfaces en library bindings. Met deze interoperabiliteitsfeatures kun je in hetzelfde project de sterke punten van beide talen benutten en zo efficiënte, betrouwbare softwaresystemen bouwen die profiteren van de unieke mogelijkheden van elke taal.
Om het beste van beide werelden te krijgen, gebruik je Rust voor performancekritische componenten, zoals computationeel intensieve algoritmen of low-level systeeminteracties, en Python voor hogere logica, zoals businesslogica, datapijplijnen of interfacedesign.
Door Rust en Python strategisch te integreren, kun je hybride applicaties maken die optimale performance, onderhoudbaarheid en schaalbaarheid leveren, passend bij uiteenlopende use-cases en vereisten.
Een andere manier is om kant-en-klare bibliotheken te integreren in je Python-code die in Rust zijn geschreven. Het kan zomaar dat je een Python-bibliotheek gebruikte die in Rust is geschreven, zonder dat je het wist!
Polars is bijvoorbeeld een populaire DataFrame-bibliotheek die de afgelopen jaren aan terrein wint in de data science-community. Eén van de redenen voor die aandacht is de performance. Dat komt doordat het in Rust is geschreven!
Leer meer over Polars met deze introductietutorial over Polars of deze vergelijking tussen Polars en pandas.
Voorkeurs-IDE’s
Hoewel je zowel Python als Rust rechtstreeks vanuit de terminal kunt gebruiken, werken veel programmeurs liever met een IDE. Welke IDE’s ondersteunen Python en Rust?
Voor Python-ontwikkeling, zeker voor data scientists en -engineers, springen een paar lokale IDE’s eruit door hun uitgebreide features en plugin-ecosystemen.
Een populaire keuze is PyCharm, met krachtige codeanalyse, debuggingtools en integratie met populaire data science-bibliotheken. Andere populaire IDE’s zijn Spyder en VS Code.
Voor Rust-ontwikkeling wordt de IDE-ondersteuning steeds beter, met meerdere opties die features bieden voor datagerelateerde projecten.
VS Code springt eruit als een veelzijdige en uitbreidbare IDE met sterke Rust-ondersteuning via plugins zoals Rust Analyzer en de Rust Language Server.
Omdat VS Code ook Python ondersteunt, kun je gemakkelijk één IDE voor beide talen gebruiken! Een ander goed alternatief is IntelliJ IDEA met de Rust-plugin, eveneens een IDE van JetBrains, vergelijkbaar met PyCharm.
Er zijn ook online playgrounds waar je met minimale investering code kunt uitproberen. Probeer Kaggle voor Python of Rust Playground voor Rust.
DataCamp’s DataLab ondersteunt ook meerdere talen, zoals Python, SQL en R. Lees meer over de lancering en belangrijkste features van DataLab!
Persoonlijk gebruik ik graag online playgrounds voor snelle, eenmalige proof-of-concept-scripts. Voor iets permanents geef ik de voorkeur aan een lokale IDE.
Rust vs Python: welke moet je kiezen?
Welke programmeertaal moet je uiteindelijk kiezen voor je project? Dat hangt af van je projectvereisten, ontwikkeldoelen en je bekendheid met elke taal.
Hier zijn een paar aandachtspunten om je te helpen beslissen:
Kijk naar de vereisten van je project
Performancekritische taken
Als je project performancekritische taken omvat, zoals systeemprogrammering, low-level optimalisatie of high-performance backend-services, is Rust waarschijnlijk de betere keuze dankzij het gecompileerde karakter, de sterke performancekenmerken en de garanties voor geheugenveiligheid.
Snelle prototyping en data-analyse
Voor taken die draaien om snelle prototyping, data-analyse of machine learning blinkt Python uit met zijn eenvoudige syntax, uitgebreide bibliotheken en levendige ecosysteem. Het gebruiksgemak en de veelzijdigheid maken Python zeer geschikt voor exploratieve data-analyse, het bouwen van ML-modellen en webapplicaties, vooral als je de taal al beheerst.
Concurrency en parallellisme
Wanneer concurrency en parallellisme cruciaal zijn voor je project, maakt Rust’s native ondersteuning zonder de beperkingen van de Global Interpreter Lock (GIL) in Python het een overtuigende optie. Het ownership-model van Rust waarborgt threadveiligheid en voorkomt data races, zodat je veilig gelijktijdig kunt uitvoeren zonder performance op te offeren.
Resource-efficiëntie en veiligheid
Als je project efficiënt geheugenbeheer en sterke veiligheidswaarborgen vereist, biedt Rust’s ownership-systeem een duidelijk voordeel. Door de noodzaak van garbage collection weg te nemen en geheugenveiligheid tijdens compilatie te garanderen, minimaliseert Rust runtime-overhead en verkleint het de kans op geheugenfouten.
Leercurve
Als je de talen nog niet kent, overweeg dan de leercurve van elke taal. Rust heeft doorgaans een steilere leercurve door de nadruk op geheugenveiligheid en ownership. Als je C of C++ al kent, is de overstap naar Rust echter minder groot. Python’s eenvoud en leesbaarheid, plus de overvloed aan leermaterialen, zorgen voor een zachtere leercurve, zeker voor beginners.
Wat als ik er maar één wil leren?
Als je nieuw bent in de datawereld en een programmeertaal wilt leren om te beginnen, raad ik aan om Python te leren. De eenvoud, leesbaarheid en het uitgebreide ecosysteem maken het een uitstekend startpunt voor beginners.
De populariteit van Python in de data science- en ML-community betekent ook dat er volop leermaterialen, tutorials en ondersteuning beschikbaar zijn. Maar het is niet alleen een gemakkelijke taal om te leren; het is ook een krachtpatser qua functionaliteit, waardoor de tijd die je erin steekt een goede investering is.
Python kan ontzettend veel, en die taal eerst leren is een uitstekende keuze.
Heb je echter de tijd en interesse om dieper in systeemprogrammering, performance-optimalisatie of het bouwen van sterk concurrerende applicaties te duiken, dan kan Rust leren een waardevolle aanvulling op je skillset zijn.
De nadruk van Rust op veiligheid, performance en controle opent mogelijkheden voor projecten waar betrouwbaarheid en efficiëntie cruciaal zijn.
Kenmerk
Rust
Python
Syntax en leesbaarheid
Heeft een syntax die veiligheid en performance benadrukt, met een steilere leercurve.
Bekend om eenvoudige en leesbare syntax, vriendelijk voor beginners en bevorderlijk voor snelle ontwikkeling.
Performancekenmerken
Gecompileerde taal met hoge performance.
Geïnterpreteerde taal, doorgaans trager dan gecompileerde talen.
Geheugenbeheer
Uniek ownership-systeem dat geheugenveiligheid garandeert zonder garbage collection, met efficiënt geheugenbeheer als resultaat.
Gebruikt garbage collection voor geheugenbeheer, wat soms performance-overhead kan geven.
Ondersteuning voor concurrency
Biedt robuuste ondersteuning voor concurrency en parallellisme, veilige gelijktijdige uitvoering zonder GIL.
Beperkte ondersteuning voor concurrency door de Global Interpreter Lock, die multithreading beperkt.
Ecosysteem en bibliotheken
Hoewel groeiend, is Rust’s ecosysteem voor datataken nog niet zo volwassen als dat van Python.
Beschikt over een enorm ecosysteem aan bibliotheken en frameworks voor data-analyse, machine learning, webscraping en meer.
Waar kan ik Python en Rust leren?
Voor beginnende lerenden en enthousiastelingen die zich in Python en Rust willen verdiepen, bieden verschillende online platforms uitgebreide resources en interactieve omgevingen om te experimenteren.
DataCamp biedt een verscheidenheid aan samengestelde cursussen en interactieve codeeropdrachten om je te helpen Python te leren. Bekijk het Python Programming-track van DataCamp of deze gids om Python als een pro te leren.
Ik raad ook deze cursus software engineering in Python sterk aan. Die leert je niet alleen hoe je Python gebruikt, maar behandelt ook grondiger een aantal van de onderwerpen die we hier hebben besproken.
Als je geïnteresseerd bent in het leren van Rust, raad ik aan om direct bij de bron te beginnen: de Rust-website. Ze bieden meerdere leermethodes, waaronder een boek, cursussen, codevoorbeelden en documentatie om je Rust-reis te kickstarten. Je kunt ook vragen stellen aan de Rust-community om je leerproces te sturen.
Natuurlijk leer je het meest door te oefenen. Probeer eenvoudige scripts in een online IDE of draag bij aan open-sourceprojecten om je skills naar een hoger niveau te tillen.
Conclusie
Rust en Python hebben allebei hun sterke punten en zijn geschikt voor verschillende onderdelen van data- en ontwikkelprojecten. Python blinkt uit in snelle ontwikkeling, data-analyse en machine learning, terwijl Rust performance, veiligheid en controle biedt, ideaal voor systeemprogrammering en performancekritische applicaties. Door met beide talen te experimenteren kun je beter bepalen welke het beste past bij de vereisten en randvoorwaarden van je project.
Klaar om te beginnen met leren? Installeer Python of Rust en ga aan de slag!
Wil je je kennis verder uitbouwen? Bekijk Data Management Concepts of Introduction to Data Security om je codeerskills te verbeteren. En bekijk dit artikel over Mojo, een taal die het beste van Python en Rust wil combineren.