Rust vs Python: Escolhendo o idioma certo para seu projeto de dados

A escolha da linguagem de programação correta é uma primeira etapa importante para projetos de ciência e engenharia de dados. Há vários idiomas para você escolher, e pode ser difícil escolher um. Neste tutorial, compararemos duas linguagens populares no espaço de dados, Rust e Python. Abordaremos como eles se comparam em uma variedade de tópicos para que você possa fazer uma escolha informada sobre qual usar em seu projeto.

Para obter uma comparação detalhada da programação Python vs. R, consulte nosso guia separado.

Imagem criada usando o DALL-E

Python vs Rust

O que são Rust e Python?

Python é uma linguagem de programação interpretada e de alto nível, conhecida por sua simplicidade e legibilidade. Criado por Guido van Rossum no final da década de 1980, o Python enfatiza a legibilidade do código e uma sintaxe simples e fácil de aprender. Essas qualidades fazem dele uma ótima opção tanto para iniciantes quanto para programadores experientes.

O Python oferece suporte a vários paradigmas de programação, incluindo programação procedural, orientada a objetos e funcional. Ele tem um vasto ecossistema de bibliotecas e estruturas, o que o torna versátil para vários aplicativos, desde o desenvolvimento da Web e a ciência de dados até a automação e a inteligência artificial. A documentação do Python é extensa e fácil de encontrar.

Rust é uma linguagem de programação de sistemas desenvolvida por Graydon Hoare, conhecida por seu foco em segurança, velocidade e simultaneidade. Ele oferece segurança de memória sem coleta de lixo, o que o torna adequado para a programação de sistemas de baixo nível e, ao mesmo tempo, oferece abstrações de alto nível.

A sintaxe do Rust é influenciada pelo C e pelo C++, mas apresenta recursos modernos, como correspondência de padrões, tipos de dados algébricos e semântica de propriedade, que ajudam a evitar erros comuns de programação, como desreferenciamento de ponteiro nulo e corridas de dados.

Ambas as linguagens são usadas na comunidade de dados por diferentes motivos. Python é a opção para a maioria dos profissionais de dados, enquanto Rust é usado com mais frequência para casos em que a velocidade e o desempenho precisam ser maximizados.

Sintaxe e legibilidade

O Python é conhecido por sua sintaxe direta e legível, o que o torna mais acolhedor para iniciantes e permite um desenvolvimento rápido. Sua simplicidade e legibilidade fazem dele a escolha ideal para projetos em que a clareza do código é fundamental.

O Python também tem bibliotecas e estruturas abrangentes, o que facilita a execução eficiente de uma ampla gama de tarefas, desde o desenvolvimento da Web até a computação científica.

Aqui está um programa simples em Python que calcula π (pi) com 5 dígitos usando o 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())

Você pode ver como é fácil acompanhar o que está acontecendo nesse script, mesmo que ainda não saiba Python. Você pode ver que uma biblioteca é importada e é criada uma função que calcula o pi com 5 dígitos.

Por outro lado, o Rust prioriza a segurança e o desempenho, com uma sintaxe projetada para aplicar esses princípios rigorosamente. Embora a sintaxe do Rust possa parecer inicialmente mais complexa, ela oferece garantias robustas em relação à correção do código, o que a torna particularmente adequada para a programação de sistemas e outros aplicativos de desempenho crítico.

O sistema de propriedade exclusivo do Rust e as regras aplicadas pelo compilador oferecem aos desenvolvedores ferramentas poderosas para gerenciar a memória com segurança, reduzindo o risco de erros comuns de programação e aumentando a confiabilidade geral do software.

Aqui está o mesmo programa simples que calcula π (pi) com 5 dígitos usando o Gauss-Legendre, mas desta vez usando o 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);
}

Esse script é mais específico, embora seja um pouco mais difícil de ler.

Uma grande diferença entre essa versão e a do Python é a declaração de variáveis.

Em Python, simplesmente atribuímos a uma variável um nome e um valor. Deixamos que o Python decidisse qual tipo de dados era mais adequado para cada variável.

No Rust, declaramos especificamente o tipo de dados (f64) e que a variável é mutável (mut), além de seu nome e valor. Essa especificidade diferencia o Rust.

Características de desempenho

Python

Python, como linguagem interpretada, normalmente apresenta desempenho mais lento em comparação com linguagens compiladas como Rust. Essa característica vem da natureza dinâmica do Python, em que o código é executado linha por linha pelo intérprete, criando uma sobrecarga maior.

Você pode imaginar isso como alguém traduzindo um livro enquanto o lê para você. Você levará mais tempo para ler o livro, pois cada frase precisa ser traduzida primeiro.

Embora o Python seja excelente em termos de legibilidade e facilidade de uso, esse limite de desempenho pode ser um fator limitante quando o seu projeto requer alta eficiência computacional ou baixa latência.

Ferrugem

Rust é uma linguagem compilada, o que contribui para seu desempenho superior. Ao compilar o código diretamente no código de máquina (a linguagem dos computadores) antes da execução, o Rust minimiza o tempo de execução e pode otimizar o desempenho com mais eficiência. Seguindo o exemplo do livro acima, seria como obter uma cópia do mesmo livro em seu idioma nativo em vez de traduzi-lo em tempo real enquanto você o lê.

Isso torna o Rust adequado para tarefas de desempenho crítico, como programação de sistemas, desenvolvimento de jogos e outros aplicativos em que a velocidade é importante.

Digitação de dados

Python

Outro aspecto que influencia o desempenho é a diferença na abordagem da digitação de dados. A tipagem dinâmica do Python permite que você tenha flexibilidade nos tipos de variáveis, pois os tipos são inferidos em tempo de execução. Isso facilita o código em Python, pois é uma coisa a menos que você precisa definir manualmente.

Mas essa flexibilidade tem um custo de desempenho devido à necessidade de verificações e conversões de tipos em tempo de execução. Essa tipagem dinâmica também pode, às vezes, causar problemas se o Python escolher um tipo de dados que você não espera. Felizmente, esse último problema pode ser resolvido por meio de conversões de tipo, como int() e float().

Ferrugem

O Rust usa tipagem estática, que exige declarações de tipo explícitas e reforça a segurança de tipo no momento da compilação. Isso significa que, para cada variável criada, você precisará definir seu tipo de dados. Embora isso dê um pouco mais de trabalho para o programador, elimina a necessidade de verificações de tipo em tempo de execução e permite uma geração de código mais eficiente.

Essa abordagem de tipagem estática não apenas aumenta a segurança do código, mas também contribui para as vantagens de desempenho do Rust, especialmente em cenários em que o gerenciamento eficiente da memória e as otimizações de baixo nível são essenciais. Isso torna o Rust útil para aplicativos sensíveis ao desempenho.

Gerenciamento de memória

Python

O Python conta com a coleta de lixo para o gerenciamento de memória, um processo que desaloca automaticamente a memória que não está mais em uso. Embora a coleta de lixo simplifique o gerenciamento de memória para nós, codificadores, ela pode introduzir uma sobrecarga de desempenho ocasional, pois o interpretador pausa periodicamente a execução do programa para recuperar a memória.

Essa sobrecarga pode ser insignificante para muitos aplicativos, mas pode se tornar perceptível em cenários sensíveis ao desempenho ou ao lidar com grandes conjuntos de dados.

Imagine o gerenciamento de memória do Python como um serviço de limpeza em um prédio de escritórios movimentado.

Os zeladores (coletores de lixo) circulam, verificando periodicamente se há itens não utilizados (memória não utilizada) em cada escritório (espaço de memória). Quando encontram um escritório vazio, eles o limpam imediatamente para abrir espaço para novos ocupantes.

Embora esse sistema mantenha o edifício arrumado, as pausas ocasionais devido à atividade de limpeza podem interromper o fluxo de trabalho de funcionários ocupados (execução de programas), especialmente durante os horários de pico (cenários sensíveis ao desempenho).

Ferrugem

O Rust emprega um sistema de propriedade distinto que elimina a necessidade de coleta de lixo e garante a segurança da memória. Ao rastrear a propriedade e as regras de empréstimo quando um programa é compilado, o Rust garante a segurança da memória sem essas penalidades de desempenho em tempo de execução.

Essa abordagem inovadora do gerenciamento de memória permite que os programas Rust obtenham um uso eficiente da memória e um desempenho previsível, o que o torna adequado para aplicativos em que a eficiência de recursos e o desempenho são essenciais.

O sistema de propriedade da Rust funciona menos como um serviço de limpeza e mais como um depósito bem organizado. Cada item (alocação de memória) é marcado com um rótulo que indica seu proprietário (a variável), e regras rígidas determinam como os itens podem ser emprestados ou transferidos entre os proprietários.

Essa abordagem meticulosa garante que todos os itens sejam contabilizados e gerenciados adequadamente, eliminando a necessidade de "zeladores" nas instalações. Como resultado, o depósito opera de forma suave e eficiente, sem interrupções em suas operações diárias, o que o torna ideal para lidar com aplicativos críticos e grandes conjuntos de dados.

Suporte à simultaneidade

Python

A simultaneidade é a capacidade de um programa de executar várias tarefas simultaneamente.

É como ter vários chefs trabalhando em uma cozinha, cada um lidando com diferentes ingredientes e tarefas de cozimento ao mesmo tempo. Essa é uma ferramenta valiosa para economizar tempo, especialmente quando se trabalha com grandes conjuntos de dados, por exemplo, quando você está analisando vídeos quadro a quadro.

O suporte à simultaneidade do Python é limitado pela presença do Global Interpreter Lock (GIL), um mecanismo que impede que vários threads nativos executem o bytecode do Python simultaneamente.

Embora o Python ofereça o multiprocessamento como uma alternativa para obter paralelismo, o threading continua restrito pelo GIL, o que pode prejudicar o desempenho de aplicativos com vários threads.

Apesar dessa limitação, o extenso ecossistema de bibliotecas e estruturas do Python fornece soluções para vários cenários de simultaneidade, permitindo que os desenvolvedores aproveitem as técnicas de programação assíncrona para melhorar a capacidade de resposta dos aplicativos.

Se você estiver interessado na execução simultânea em Python, recomendo que leia primeiro este tutorial sobre o Global Interpreter Lock. Isso dará a você uma compreensão conceitual do GIL em Python.

Ferrugem

O Rust oferece suporte nativo à concorrência e ao paralelismo sem as restrições impostas pelo GIL do Python.

O modelo de simultaneidade do Rust garante a segurança dos threads e evita corridas de dados, permitindo que você escreva código simultâneo com confiança. Esse suporte nativo à concorrência torna o Rust adequado para aplicativos em que a execução paralela é essencial, como computação de alto desempenho ou sistemas distribuídos.

Em geral, o Rust é melhor e mais rápido em concorrência do que o Python.

Ecossistema e bibliotecas

A rede de recursos, ferramentas, bibliotecas, estruturas e comunidades associadas a uma linguagem de programação aprimora muito a experiência de programação. Eles oferecem soluções, estruturas e módulos pré-construídos que simplificam os processos de desenvolvimento e resolvem problemas comuns em vários domínios.

O acesso a ecossistemas e bibliotecas robustos permite que você aproveite o código existente, acelere os ciclos de desenvolvimento e se concentre na solução de desafios específicos em vez de reinventar a roda. Então, vamos comparar o ecossistema e as bibliotecas disponíveis para os programadores do Python e do Rust.

Python

O ecossistema do Python oferece uma extensa coleção de bibliotecas e estruturas adaptadas a vários domínios, incluindo análise de dados, machine learning, desenvolvimento da Web e computação científica.

Com bibliotecas como NumPy, Pandas, TensorFlow e Django, o Python oferece soluções robustas para uma ampla gama de tarefas. Esse rico ecossistema faz com que o Python seja útil em diversos setores, tornando-o uma linguagem de referência para prototipagem rápida, pesquisa e aplicativos de nível de produção.

Você pode saber mais sobre as principais bibliotecas Python em um artigo separado.

Ferrugem

Por outro lado, embora o ecossistema do Rust continue a crescer, ele ainda não rivaliza com a amplitude do Python, especialmente em domínios como análise de dados e machine learning.

No entanto, o Rust possui bibliotecas como Tokio para E/S assíncrona, Rocket para desenvolvimento da Web, Serde para serialização de dados e muitas outras. O ecossistema Rust promove uma comunidade focada na criação de software confiável e de alto desempenho, o que o torna uma opção atraente para projetos que exigem velocidade e segurança.

Tabela de comparação entre Python e Rust

Para facilitar a referência, compilamos as informações acima em uma tabela de referência útil, mostrando uma comparação entre Rust e Python:

Rust vs Python: Casos de uso e aplicativos

A versatilidade do Python se reflete em seu amplo espectro de aplicações, o que faz dele o favorito entre os desenvolvedores de vários campos.

Para análise e visualização de dados, o Python oferece ferramentas poderosas de análise e visualização, permitindo que analistas e pesquisadores trabalhem com grandes conjuntos de dados de forma eficiente.

O Python oferece estruturas robustas de machine learning e inteligência artificial que permitem que você crie modelos e aplicativos sofisticados. Ele também é amplamente usado para raspagem da Web, extração de dados e criação de scripts para automatizar tarefas rotineiras, desde a manipulação de arquivos até a administração do sistema. Essa ampla gama de usos do Python faz dele um ponto de partida útil para a maioria dos aplicativos de alto nível.

Os pontos fortes do Rust estão no desempenho e na segurança, o que o torna mais adequado para programação de sistemas e aplicativos de desempenho crítico. Seu foco na segurança da memória e nas abstrações de custo zero o torna uma excelente opção para a criação de sistemas de baixo nível em que o desempenho e a confiabilidade são fundamentais.

A velocidade e a segurança da memória do Rust o tornam adequado para tarefas que exigem algoritmos de alto desempenho e processamento de dados, atraindo os desenvolvedores que lidam com tarefas computacionalmente intensivas.

O tempo de execução mínimo e o controle de baixo nível do Rust o tornam uma opção atraente para sistemas incorporados e aplicativos de IoT, em que a eficiência e a confiabilidade dos recursos são cruciais. Da mesma forma, seus recursos de concorrência e otimizações de desempenho o tornam uma ótima opção para a criação de serviços de back-end de alto desempenho.

A seguir, você encontrará um resumo dos casos de uso das duas linguagens de programação:

Integração e interoperabilidade

Com a facilidade de uso do Python e o valor de desempenho do Rust, você pode se perguntar se pode aproveitar os dois juntos para o seu projeto. Bem, você está com sorte!

Python e Rust se integram bem com seu suporte a interfaces de funções estrangeiras e associações de bibliotecas. Esses recursos de interoperabilidade permitem que você aproveite os pontos fortes de ambas as linguagens no mesmo projeto, para que possa criar sistemas de software eficientes e confiáveis que capitalizem os recursos exclusivos de cada linguagem.

Para obter o melhor dos dois mundos, concentre-se em usar o Rust para componentes críticos de desempenho, como algoritmos com uso intensivo de computação ou interações de sistema de baixo nível, e use Python para lógica de nível superior, como lógica de negócios, pipelines de processamento de dados ou design de interface.

Ao integrar estrategicamente o Rust e o Python, você pode criar aplicativos híbridos que oferecem desempenho, capacidade de manutenção e escalabilidade ideais, atendendo a uma ampla gama de casos de uso e requisitos.

Outra maneira é integrar bibliotecas pré-fabricadas ao seu código Python que foram escritas em Rust. Você pode ter usado uma biblioteca Python que foi escrita em Rust e nem sabia disso!

Por exemplo, a Polars é uma biblioteca DataFrame popular que vem ganhando força na comunidade de ciência de dados nos últimos anos. Um dos motivos pelos quais a Polars atraiu tanta atenção é sua capacidade de desempenho. Isso ocorre porque ele foi escrito em Rust!

Saiba mais sobre os polares com este tutorial de introdução aos polares ou com esta comparação entre polares e pandas.

IDEs preferidos

Embora tanto o Python quanto o Rust possam ser usados diretamente no terminal, muitos programadores preferem usar um IDE. Então, quais IDEs oferecem suporte a Python e Rust?

Quando se trata de desenvolvimento em Python, especialmente para cientistas de dados e engenheiros, vários IDEs locais se destacam por seus recursos robustos e extensos ecossistemas de plug-ins.

Uma opção popular é o PyCharm, que oferece análise de código avançada, ferramentas de depuração e integração com bibliotecas populares de ciência de dados. Outros IDEs populares incluem o Spyder e o VS Code.

Para o desenvolvimento do Rust, o suporte ao IDE tem melhorado constantemente, com várias opções que oferecem recursos para projetos relacionados a dados.

O VS Code se destaca como um IDE versátil e extensível com forte suporte ao Rust por meio de plug-ins como o Rust Analyzer e o Rust Language Server.

Como o VS Code também suporta Python, você poderia facilmente usar um IDE para ambas as linguagens! Outra opção que vale a pena considerar é o IntelliJ IDEA com o plug-in Rust, que é outro IDE da JetBrains, semelhante ao Pycharm.

Há também playgrounds on-line nos quais você pode testar códigos com um investimento mínimo. Experimente o Kaggle para Python ou o Rust Playground para Rust.

O DataLab da DataCamp também oferece suporte a várias linguagens, como Python, SQL e R. Você pode usar o DataLab para criar um ambiente de trabalho mais seguro. Saiba mais sobre o lançamento e os principais recursos do DataLab!

Pessoalmente, prefiro usar playgrounds on-line para scripts rápidos, únicos e de prova de conceito. Quando quero criar algo mais permanente, costumo preferir um IDE local.

Rust vs Python: Qual você deve escolher?

Então, no final das contas, qual linguagem de programação você deve escolher para o seu projeto? Bem, a resposta depende dos requisitos do projeto, das metas de desenvolvimento e da familiaridade que você tem com cada linguagem.

Aqui estão algumas coisas para ajudar você a decidir:

Considere os requisitos do seu projeto

Tarefas críticas para o desempenho

Se o seu projeto envolve tarefas críticas para o desempenho, como programação de sistemas, otimização de baixo nível ou serviços de back-end de alto desempenho, o Rust provavelmente é a melhor opção devido à sua natureza compilada, características de desempenho sólidas e garantias de segurança de memória.

Prototipagem rápida e análise de dados

Para tarefas que priorizam a prototipagem rápida, a análise de dados ou o machine learning, o Python se destaca com sua sintaxe simples, bibliotecas extensas e ecossistema vibrante. A facilidade de uso e a versatilidade do Python o tornam adequado para a análise exploratória de dados, a criação de modelos de machine learning e o desenvolvimento de aplicativos da Web, principalmente se você já tiver um bom conhecimento da linguagem.

Concorrência e paralelismo

Quando a simultaneidade e o paralelismo são cruciais para o seu projeto, o suporte nativo do Rust para simultaneidade sem as limitações do Global Interpreter Lock (GIL) do Python o torna uma opção atraente. O modelo de propriedade do Rust garante a segurança do thread e evita corridas de dados, permitindo a execução simultânea segura sem sacrificar o desempenho.

Eficiência e segurança de recursos

Se o seu projeto exige um gerenciamento eficiente da memória e fortes garantias de segurança, o sistema de propriedade do Rust oferece uma vantagem convincente. Ao eliminar a necessidade de coleta de lixo e garantir a segurança da memória no momento da compilação, o Rust minimiza a sobrecarga do tempo de execução e reduz o risco de erros relacionados à memória.

Curva de aprendizado

Se você ainda não conhece os idiomas, considere a curva de aprendizado associada a cada um deles. O Rust geralmente tem uma curva de aprendizado mais acentuada devido à sua ênfase na segurança e na propriedade da memória. No entanto, se você já conhece C ou C++, aprender Rust não será tão perturbador. Enquanto isso, a simplicidade e a legibilidade do Python, bem como os abundantes recursos de aprendizado disponíveis, podem significar uma curva de aprendizado mais suave, especialmente para iniciantes.

E se eu quiser aprender apenas um?

Se você é novo no espaço de dados e está procurando aprender uma linguagem de programação para começar, recomendo aprender Python. Sua simplicidade, facilidade de leitura e amplo ecossistema fazem dele um excelente ponto de entrada para iniciantes.

A popularidade do Python nas comunidades de ciência de dados e machine learning também significa que há muitos recursos de aprendizado, tutoriais e suporte prontamente disponíveis. Mas não se trata apenas de uma linguagem fácil de aprender; ela também é uma potência de funcionalidade, o que faz com que o tempo que você gasta aprendendo seja um bom investimento.

Há muitas coisas que o Python pode fazer, e aprender essa linguagem primeiro é uma excelente escolha.

No entanto, se você tiver tempo e disposição para se aprofundar na programação de sistemas, na otimização do desempenho ou na criação de aplicativos altamente simultâneos, aprender Rust pode ser uma adição valiosa ao seu conjunto de habilidades.

A ênfase da Rust em segurança, desempenho e controle abre oportunidades para trabalhar em projetos em que a confiabilidade e a eficiência são fundamentais.

Onde você pode aprender Python e Rust?

Para aspirantes a alunos e entusiastas que desejam se aprofundar em Python e Rust, uma variedade de plataformas on-line oferece recursos abrangentes e ambientes interativos para experimentação.

O DataCamp oferece uma variedade de cursos com curadoria e exercícios interativos de codificação para ajudar você a aprender Python. Confira o programa de programação em Python da DataCamp ou este guia para você aprender Python como um profissional.

Também recomendo muito este curso de engenharia de software em Python, que não só ensina você a usar Python, mas também aborda mais detalhadamente vários dos tópicos que discutimos aqui.

Se você estiver interessado em aprender Rust, recomendo que aprenda diretamente da fonte: o site do Rust. Eles oferecem vários métodos de aprendizado, incluindo um livro, cursos, exemplos de código e documentação para ajudar você a iniciar sua jornada no Rust. Você também pode fazer perguntas à comunidade Rust para ajudar a orientar seu aprendizado.

É claro que o melhor aprendizado vem da prática. Experimente usar scripts simples em um IDE on-line ou contribua com projetos de código aberto para aprimorar suas habilidades.

Conclusão

Tanto o Rust quanto o Python têm seus pontos fortes e são adequados para diferentes partes dos dados e projetos de desenvolvimento. O Python é excelente em desenvolvimento rápido, análise de dados e machine learning, enquanto o Rust oferece desempenho, segurança e controle, o que o torna ideal para programação de sistemas e aplicativos de desempenho crítico. Experimentar as duas linguagens pode ajudar você a tomar decisões informadas sobre qual usar com base nos requisitos e restrições do seu projeto.

Você está pronto para começar a aprender esses idiomas? Instale o Python ou o Rust e comece a usar!

Se você deseja aprofundar seu aprendizado, confira Conceitos de gerenciamento de dados ou Introdução à segurança de dados para aprimorar suas habilidades de codificação. E confira este artigo sobre Mojo, uma linguagem que busca combinar o melhor de Python e Rust em uma única linguagem.