Rust 与 Python：为您的数据项目选择合适的语言

为数据科学和数据工程项目选择合适的编程语言，是重要的第一步。可选语言不少，往往难以抉择。本文教程将对数据领域两门热门语言 Rust 和 Python 进行比较。我们将从多个角度展开，帮助您就项目用哪种语言做出明智决定。

想了解更详细的Python 与 R 的对比，请参阅我们的另一篇指南。

图片由 DALL-E 生成

Python 与 Rust

什么是 Rust 和 Python？

Python 是一种解释型的高级编程语言，以简洁和可读性著称。它由 Guido van Rossum 于 20 世纪 80 年代末创建，强调代码可读性与易学的简明语法。这些特点让 Python 同时适合初学者与有经验的开发者。

Python 支持多种编程范式，包括过程式、面向对象和函数式编程。其生态系统拥有海量库与框架，适用于从 Web 开发、数据科学到自动化与人工智能等多种应用。Python 文档也十分详尽且易于查找。

Rust 是由 Graydon Hoare 开发的系统编程语言，以注重安全、速度与并发而闻名。它在不使用垃圾回收的情况下实现内存安全，既适合底层系统编程，又提供高层抽象。

Rust 的语法受 C 和 C++ 影响，但引入了诸如模式匹配、代数数据类型与所有权语义等现代特性，可避免空指针解引用、数据竞争等常见编程错误。

两种语言在数据社区中各有所用。Python 是多数数据从业者的首选，而 Rust 常用于需要最大化速度与性能的场景。

语法与可读性

Python 以直观、可读的语法著称，更加友好易上手，并能加速开发。其简洁与可读性使其非常适合需要高度代码清晰度的项目。

Python 还拥有广泛的库与框架，便于高效应对从 Web 开发到科学计算等各种任务。

下面是一个使用高斯—勒让德算法将 π（圆周率）计算到 5 位小数的简单 Python 程序：

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())技术支持

即使您不熟悉 Python，也能轻松看懂这个脚本的逻辑：导入了一个库，并定义了一个函数来将 π 计算到 5 位小数。

相比之下，Rust 将安全与性能置于优先位置，其语法旨在严格落实这些原则。尽管 Rust 的语法起初看起来更复杂，但它对代码正确性提供了强有力的保证，特别适合系统编程及其他对性能要求很高的应用。

Rust 独特的所有权系统与编译器强制规则，为开发者提供了安全管理内存的有力工具，降低常见编程错误风险，提升软件整体可靠性。

下面用 Rust 实现相同的高斯—勒让德算法，将 π 计算到 5 位小数：

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);
}技术支持

这个脚本更为具体，但读起来略显笨重。

它与 Python 版本的一个重要区别是变量的声明方式。

在 Python 中，我们只需给变量起名并赋值，让 Python 自行决定最合适的数据类型。

在 Rust 中，我们需要显式声明数据类型（f64）以及变量是否可变（mut），再加上名称与初始值。这种明确性正是 Rust 的特色。

性能特性

Python

作为解释型语言，Python 相比 Rust 等编译型语言通常表现较慢。这源于 Python 的动态特性：代码由解释器逐行执行，从而带来更高的开销。

您可以把这想象成有人一边给您读书一边当场翻译。读完整本书会更久，因为每句话都得先翻译。

尽管 Python 在可读性与易用性方面表现出色，但当项目要求高计算效率或低延迟时，这种性能限制可能成为掣肘。

Rust

Rust 是编译型语言，这带来了更优的性能。代码在执行前被直接编译为机器码（计算机的语言），从而减少运行时开销并更有效地进行优化。沿用上面的比喻，这就像直接拿到一本您的母语版本，而不是边读边实时翻译。

这使 Rust 非常适合性能关键型任务，如系统编程、游戏开发及其他对速度要求较高的应用。

数据类型

Python

影响性能的另一个方面是它们在数据类型处理上的差异。Python 的动态类型让变量类型更灵活，类型在运行时推断。这减少了手动定义的工作量，使编码更轻松。

但这种灵活性也会带来性能成本，因为需要在运行时进行类型检查与转换。动态类型有时也会引发问题，例如 Python 选中了与您预期不符的数据类型。幸运的是，后者可通过类型转换（如 int() 和 float()）来解决。

Rust

Rust 使用静态类型，需要显式声明类型，并在编译时强制类型安全。这意味着每个变量都需要定义其数据类型。虽然对编码者来说工作量稍大，但它消除了运行时类型检查的需要，并能更高效地生成代码。

这种静态类型方法不仅提升代码安全性，也为 Rust 的性能优势做出贡献，尤其适用于需要高效内存管理和底层优化的场景，使 Rust 在性能敏感型应用中大显身手。

内存管理

Python

Python 依赖垃圾回收进行内存管理，即自动释放不再使用的内存。虽然垃圾回收简化了开发者的内存管理工作，但解释器会周期性暂停程序以回收内存，带来一定的性能开销。

对许多应用而言，这一开销可以忽略不计，但在性能敏感场景或处理大型数据集时，可能会变得明显。

可以把 Python 的内存管理想象成一栋繁忙写字楼里的保洁服务。

保洁人员（垃圾回收器）四处巡查，定期检查各个办公室（内存空间）是否有闲置物品（未使用内存）。一旦发现空置办公室，便及时清理，为新住客腾出空间。

这种机制保持了大楼整洁，但保洁活动带来的短暂停顿，可能在高峰时段（性能敏感场景）影响忙碌员工（程序执行）的工作流程。

Rust

Rust 采用独特的所有权系统，在确保内存安全的同时无需垃圾回收。通过在编译阶段跟踪所有权与借用规则，Rust 在没有运行时性能损耗的情况下保障内存安全。

这种创新的内存管理方式让 Rust 程序实现高效的内存使用与可预测的性能，非常适合资源效率与性能至关重要的应用。

Rust 的所有权系统更像一个组织有序的仓库。每件物品（内存分配）都有标明其所有者（变量）的标签，并有严格规则管理物品在所有者之间的借用或转移。

这种严密的方法确保每件物品都有据可依、妥善管理，无需“保洁员”四处巡逻。由此，仓库运转顺畅高效，不会对日常操作造成干扰，特别适合处理关键应用与大型数据集。

并发支持

Python

并发是指程序能同时执行多个任务的能力。

这就像有多位厨师在同一间厨房，各自同时处理不同的食材与烹饪任务。这是一种宝贵的省时工具，特别是在处理大型数据集时，例如逐帧分析视频。

Python 的并发支持受全局解释器锁（GIL）限制，该机制阻止多个本地线程同时执行 Python 字节码。

虽然 Python 提供多进程以实现并行，但多线程仍受 GIL 限制，在多线程应用中可能影响性能。

尽管存在该限制，Python 广阔的库与框架生态为多种并发场景提供了解决方案，开发者可以利用异步编程技术提升应用的响应性。

如果您对 Python 的并发执行感兴趣，强烈建议先阅读这篇关于全局解释器锁的教程，可帮助您从概念上理解 Python 中的 GIL。

Rust

Rust 原生支持并发与并行，不受 Python GIL 的限制。

Rust 的并发模型确保线程安全并防止数据竞争，让您可以更放心地编写并发代码。这种原生支持使 Rust 非常适合需要并行执行的应用，如高性能计算或分布式系统。

总体而言，Rust 在并发方面通常比 Python 更好也更快。

生态与库

与某种编程语言相关的资源、工具、库、框架与社区网络，会极大提升编程体验。它们提供现成的解决方案、框架与模块，简化开发流程，解决各领域的常见问题。

健壮的生态与库让您能复用现有代码，加快开发周期，把精力聚焦在具体挑战上，而非重复造轮子。下面就来比较 Python 与 Rust 的生态与库。

Python

Python 的生态极其丰富，拥有面向数据分析、机器学习、Web 开发与科学计算等领域的大量库与框架。

借助NumPy、Pandas、TensorFlow 与 Django 等库，Python 能为广泛任务提供稳健方案。庞大的生态使 Python 可用于各行各业，成为快速原型、研究与生产级应用的首选语言。

您可在另一篇文章中了解顶级 Python 库。

Rust

另一方面，尽管 Rust 的生态持续增长，但在数据分析、机器学习等领域的广度尚不及 Python。

不过，Rust 也拥有诸如用于异步 I/O 的 Tokio、用于 Web 开发的 Rocket、用于数据序列化的 Serde 等库。Rust 生态聚焦于构建高性能、可靠的软件，对于既要速度又要安全的项目而言具有很强的吸引力。

Python 与 Rust 对比表

为便于参考，我们将上述信息整理成一张便捷对照表，对 Rust 与 Python 进行比较：

Rust 与 Python：使用场景与应用

Python 的多面性体现在其广泛的应用领域，使其深受各类开发者青睐。

在数据分析与可视化方面，Python 提供强大的分析与可视化工具，让分析师与研究人员高效处理大型数据集。

Python 具备强大的机器学习与人工智能框架，助您构建复杂模型与应用。它也被广泛用于网络爬取、数据提取与各种自动化脚本的编写，涵盖从文件处理到系统管理等日常任务。如此广泛的Python 用途，使其在多数高层应用中都是理想的起点。

Rust 的优势在于性能与安全，因此最适合系统编程与性能关键型应用。其对内存安全与零成本抽象的关注，使其成为构建低层系统的优秀选择，在这里性能与可靠性至关重要。

Rust 的速度与内存安全，使其非常适合需要高性能算法与数据处理的任务，对从事计算密集型工作的开发者颇具吸引力。

Rust 的精简运行时与底层控制能力，使其在嵌入式系统与物联网应用中颇具竞争力，这些场景对资源效率与可靠性要求很高。同样，其并发特性与性能优化也让它非常适合构建高性能后端服务。

以下是两种编程语言使用场景的简要总结：

集成与互操作性

鉴于 Python 的易用性与 Rust 的性能优势，您或许会想，能否在项目中将二者结合？答案是：当然可以！

Python 与 Rust 都支持外部函数接口与语言绑定。这些互操作特性让您能够在同一项目中发挥两种语言的优势，构建高效、可靠的软件系统，充分利用各自的独特能力。

想同时取长补短，可以将 Rust 用于性能关键组件，如计算密集型算法或底层系统交互；而将 Python 用于更高层的逻辑，如业务逻辑、数据处理流水线或界面设计。

通过有策略地整合 Rust 与 Python，您可以创建在性能、可维护性与可扩展性上表现出色的混合应用，满足各种用例与需求。

另一种方式是将由 Rust 编写的现成库集成进您的 Python 代码。您或许已经用过由 Rust 编写的 Python 库而不自知！

例如，Polars 是近年来在数据科学社区颇受欢迎的 DataFrame 库。Polars 备受关注的原因之一在于其出色的性能，这正是因为它由 Rust 编写！

通过这篇Polars 入门教程或这篇Polars 与 pandas 的对比了解更多。

首选 IDE

尽管 Python 与 Rust 都可直接在终端中使用，许多程序员更喜欢使用集成开发环境（IDE）。那么，哪些 IDE 支持 Python 与 Rust？

在 Python 开发方面，尤其是数据科学家与工程师常用的本地 IDE 中，有几款因其强大的功能与丰富的插件生态而脱颖而出。

一款颇受欢迎的选择是PyCharm，它提供强大的代码分析、调试工具，并能与常用数据科学库集成。其他常见 IDE 包括Spyder 和 VS Code。

对于 Rust 开发，IDE 支持也在稳步提升，有多种选项适合与数据相关的项目。

VS Code 以通用与可扩展性著称，通过 Rust Analyzer 与 Rust Language Server 等插件对 Rust 提供强力支持。

由于 VS Code 也支持 Python，您可以用同一款 IDE 同时开发两种语言！另一个可考虑的选择是搭配 Rust 插件的 IntelliJ IDEA，这是 JetBrains 的另一款 IDE，与 PyCharm 类似。

还有一些在线 playground，可以用极低门槛试写代码。Python 可试试 Kaggle，Rust 可试 Rust Playground。

DataCamp 的 DataLab 也支持多种语言，如 Python、SQL 与 R。了解 DataLab 的发布与核心功能

我个人更倾向于用在线 playground 快速编写一次性的概念验证脚本；而当我想做更长期的项目时，会更偏好本地 IDE。

Rust 与 Python：该如何选择？

归根结底，项目该选哪种语言？这取决于项目需求、开发目标以及您对各语言的熟悉程度。

以下几点可帮助您决策：

考虑项目需求

性能关键型任务

若项目涉及系统编程、底层优化或高性能后端服务等性能关键型任务，Rust 通常更合适，因为其编译特性、强劲的性能表现与内存安全保障。

快速原型与数据分析

若需求侧重于快速原型、数据分析或机器学习，Python 以其简洁语法、丰富库与活跃生态更胜一筹。Python 的易用性与多面性使其非常适合探索性数据分析、构建机器学习模型与开发 Web 应用，尤其当您已较为熟悉该语言时。

并发与并行

当并发与并行对项目至关重要时，Rust 在不受 Python 全局解释器锁（GIL）限制的情况下提供原生并发支持，是很有吸引力的选项。Rust 的所有权模型确保线程安全并防止数据竞争，可在不牺牲性能的前提下实现安全的并发执行。

资源效率与安全

若项目需要高效的内存管理与强安全保障，Rust 的所有权系统具备明显优势。通过在编译期确保内存安全并免除垃圾回收，Rust 可最大限度降低运行时开销，减少内存相关错误风险。

学习曲线

如果您尚不了解这两门语言，请考虑各自的学习曲线。Rust 因强调内存安全与所有权，学习曲线通常更陡；但若您已掌握 C 或 C++，学习 Rust 就不会太突兀。与此同时，Python 的简洁与可读性，以及丰富的学习资源，往往意味着更平缓的学习曲线，尤其适合初学者。

如果我只想学一门呢？

如果您刚进入数据领域，想先学一门语言，我建议学习 Python。它的简洁、可读与庞大生态，让其成为初学者的绝佳入门选择。

Python 在数据科学与机器学习社区的流行，也意味着学习资源、教程与支持十分充足。它不只是易学，还是一门功能强大的语言，您投入的学习时间将物超所值。

Python 能做的事情很多，先学它是非常明智的选择。

不过，如果您有时间与兴趣深入系统编程、性能优化，或构建高并发应用，学习 Rust 也会是您技能栈的有益补充。

Rust 对安全、性能与可控性的强调，会为您打开在可靠性与效率至关重要的项目中的机会。

我可以在哪里学习 Python 和 Rust？

对于想要深入学习 Python 与 Rust 的学习者与爱好者，网上有多种平台提供系统资源与可交互的试验环境。

DataCamp 提供多条精心策划的课程与交互式编程练习，帮助您学习 Python。查看 DataCamp 的Python 编程学习路径或这篇像专家一样学习 Python 的指南。

我也强烈推荐这门Python 软件工程课程，它不仅教您如何使用 Python，还更全面地涵盖了本文提及的多个主题。

如果您对学习 Rust 感兴趣，我建议直接从官方开始：Rust 官网。他们提供多种学习方式，包括图书、课程、代码示例与文档，帮助您快速上手 Rust。您也可以向Rust 社区提问，获得学习指引。

当然，最好的学习来自实践。可在在线 IDE 中尝试编写简单脚本，或参与开源项目以提升技能。

结语

Rust 与 Python 各有所长，适用于数据与开发项目的不同环节。Python 擅长快速开发、数据分析与机器学习；Rust 则在性能、安全与可控性方面出众，适合系统编程与性能关键型应用。尝试两种语言，有助于您根据项目需求与约束做出更明智的技术选择。

准备开始学习这些语言了吗？安装Python 或 Rust，动手实践吧！

如果您希望进一步学习，欢迎查看数据管理概念或数据安全入门以提升编程技能。另请阅读这篇关于Mojo 的文章，这门语言试图将 Python 与 Rust 的优点融于一体。