Python vs Rust：我都测试过了。胜者是……

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别再追逐“最佳”语言，开始为你的项目选择合适的工具吧。经过大量的实际测试、代码实验和深入的性能统计，我发现每种语言都有其独特的优势。无论你是快速原型设计者还是高性能后端构建者，本文都会对 Python 和 Rust 进行全面的介绍，并提供详细的解释、代码片段、统计数据和资源，帮助你做出选择。

信息：

“选择编程语言并不是要选择每个人都热衷的语言，而是要将项目需求与现有工具的优势相匹配。”

——开发者洞察

1.性能：速度、内存效率和并发性

当涉及到处理数字和繁重的工作量时，性能是不容商榷的。

Rust 的性能优势

Rust 直接编译为机器码，消除了解释器开销。在我的测试中：

• CPU 密集型任务： Rust 执行繁重计算的速度比 Python快 3-5 倍。
• 内存效率：在处理超过 100 万行的数据集的基准测试中，Rust 的内存消耗约为5 MB ，而 Python 的内存消耗为15 MB。
• 并发性： Rust 的无畏并发模型利用其所有权系统实现真正的多线程，避免数据争用。然而，Python 的全局解释器锁 (GIL) 可能会阻碍并行执行。

Rust 代码示例：统计文件行数

use std::fs::File;
use std::io::{self, BufRead};
use std::path::Path;

fn count_lines_in_file(filename: &str) -> io::Result<usize> {
    let file = File::open(filename)?;
    let reader = io::BufReader::new(file);
    let line_count = reader.lines().count();
    Ok(line_count)
}

fn main() -> io::Result<()> {
    let filename = "example.txt";
    let line_count = count_lines_in_file(filename)?;
    println!("The file contains {} lines.", line_count);
    Ok(())
}

Python 代码示例：统计文件行数

def count_lines_in_file(filename):
    with open(filename, 'r') as file:
        return sum(1 for _ in file)

if __name__ == "__main__":
    filename = "example.txt"
    line_count = count_lines_in_file(filename)
    print(f"The file contains {line_count} lines.")

详细统计数据

信息：

“对于高性能应用程序（如实时系统或高吞吐量后端），Rust 提供可预测的、极快的性能和出色的内存控制。”

欲了解更多性能技巧和基准，请查看Medium 上的这篇文章。

2. 易于学习和开发者体验

Python：简单且开发速度快

Python 的语法通常被描述为“可执行伪代码”。它因其清晰简洁的特性而深受初学者的喜爱。其庞大的库生态系统（例如 Django、Flask、Pandas 和 TensorFlow）支持快速构建原型。

用于快速原型设计的 Python 代码

import math

def calculate_pi(iterations=5):
    a, b, t, p = 1.0, 1.0/math.sqrt(2), 1.0/4.0, 1.0
    for _ in range(iterations):
        a, b, t, p = (a+b)/2, math.sqrt(a*b), t - p*(a - (a+b)/2)**2, 2*p
    return (a+b)**2 / (4*t)

print(f"Calculated π: {calculate_pi()}")

Rust：一段艰难但有益的旅程

Rust 的学习曲线更陡峭，因为它迫使你从一开始就考虑内存安全。所有权、借用和生命周期等概念看似颇具挑战性，但它们可以减少运行时错误，并提高代码的健壮性。

Rust 代码说明所有权

fn main() {
    let s1 = String::from("hello");
    let s2 = s1;  // s1 is moved to s2
    // println!("{}", s1); // This would cause a compile-time error
    println!("s2: {}", s2);
}

信息：

“学习 Rust 就像学习骑带辅助轮的自行车——一开始你可能会很吃力，但一旦你掌握了技巧，你就会享受更顺畅、无碰撞的骑行。”

要获取更详细的 Rust 学习资源，请访问Rust官方书籍并探索Rust 用户论坛上的社区讨论。

3. 内存管理与安全：Rust 的杀手级特性

Rust 通过其所有权模型强制执行严格的编译时检查，从而消除了对垃圾收集器的需求。这导致：

• 零运行时开销：无需暂停垃圾收集。
• 编译时安全：以及早发现诸如悬垂指​​针或数据竞争之类的错误。
• 可预测的性能：关键应用程序的高效资源管理。

信息：

“Rust 的所有权和借用规则确保您的应用程序不仅速度快，而且还能避免许多常见的编程陷阱。”

Python 的垃圾收集器简化了开发，但可能会带来延迟——在高性能或实时应用程序中尤其明显。

4. 用例：将工具与任务匹配

后端开发

• Python：非常适合 Web 开发和快速原型设计。Django 和 Flask 等框架可让您快速构建强大的 Web 应用程序。
• Rust：擅长构建高性能、可扩展的后端和微服务，其中对系统资源的控制至关重要。

后端示例：Rust 中的简单 Web 服务器（使用 Actix-web）

use actix_web::{get, App, HttpServer, Responder};

#[get("/")]
async fn index() -> impl Responder {
    "Hello, Rust-powered backend!"
}

#[actix_web::main]
async fn main() -> std::io::Result<()> {
    HttpServer::new(|| App::new().service(index))
        .bind("127.0.0.1:8080")?
        .run()
        .await
}

CLI 工具和实用程序

Rust 能够编译成小而高效的二进制文件，这使其非常适合需要在多个平台上运行而无需额外依赖的命令行工具。

机器学习与数据科学

• Python：凭借 NumPy、Pandas、Scikit-Learn 和 TensorFlow 等库占据主导地位。它是数据分析和模型原型设计的行业标准。
• Rust：在性能关键型组件和数据处理流水线方面取得进展。例如，Polars（一个快速 DataFrame 库）等库以及与 PyTorch 等框架的集成（使用pyo3）就是例子。

Rust 与 PyO3：从 Python 调用 Rust 函数

// Rust: lib.rs
use pyo3::prelude::*;
#[pyfunction]
fn add(a: f64, b: f64) -> PyResult<f64> {
    Ok(a + b)
}

#[pymodule]
fn mymodule(py: Python, m: &PyModule) -> PyResult<()> {
    m.add_function(wrap_pyfunction!(add, m)?)?;
    Ok(())
}

然后，您可以从此 Rust 代码构建 Python 扩展模块。

5. 其他资源和工具

有关更详细的讨论、基准和代码示例，请查看以下资源：

• Rust 编程语言官方网站
• Python 官方文档
• Rust 书
• 现实世界中的 Rust 与 Python 性能洞察
• Python 开发人员资源 - 由 0x3d.site 制作，为 Python 开发人员精心策划的中心，提供基本工具、文章和热门讨论。
  • 📚开发者资源
  • 📝文章
  • 🚀热门仓库
  • ❓ StackOverflow 趋势
  • 🔥热门讨论

信息：

“将python.0x3d.site加入书签，满足您所有的 Python 开发需求——从资源和热门讨论到精选文章和工具。”

6. 结论：选择适合自己的

没有一种万能的解决方案：

• 对于性能关键、内存敏感且安全性和并发性至关重要的应用程序来说，Rust是无与伦比的。
• Python仍然是快速开发、数据科学以及受益于庞大生态系统和易用性的项目的理想选择。

采取行动：

• 编程新手或需要快速原型设计？不妨尝试一下 Python，利用其丰富的库快速启动你的项目。
• 正在从事性能密集型项目？投资学习 Rust——更陡峭的学习曲线会带来可靠性和速度方面的回报。

这两种语言都有着光明的前景，并且将它们结合使用（例如，在 Python 项目中将 Rust 集成为性能关键型组件）是许多有远见的开发人员所采用的策略。

祝您编码愉快，并祝您的项目运行快速且无错误！

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