Rust 与 Python——这是未来的语言吗？-Toy模板网

随着 Rust 在开发者社区中越来越受欢迎，有必要问一下，Rust 会取代 Python 吗？哪一款最适合您？而且，你应该开始学习 Rust 吗？

本文为您全面介绍 Rust 与 Python 的情况。读完本文后，您将清楚地了解 Rust 和 Python 提供的功能。此外，您知道为您的项目选择正确的编程语言。

让我们开始吧。

什么是Rust？

Rust 是一种多用途、高性能的编程语言。它是静态类型的，语法与 C++ 类似。使用 Rust，开发人员可以创建内存高效且性能优化的应用程序。

Rust 的核心思想是在程序运行之前编译所有内容。因此，它不包含运行时解决方案，因此非常适合编写关键应用程序。此外，它还提供了由其所有权模型支持的出色的并发性和内存管理规则。

描述 Rust 的最佳方式是具有类似于 C++ 的低级访问，同时具有 Python 等高级编程语言的安全性。

谁使用 Rust？

Rust 在初创公司和大公司中很受欢迎。Rust 是一种多用途编程语言，使用服务器、工具、Web 应用程序、游戏开发、数据科学等。

使用 Rust 的一些知名行业品牌包括 Coursera、Dropbox、Figma、Microsoft、Facebook 和 Discord。

每个公司根据需求使用 Rust 有所不同。例如，协作网页设计工具 Figma 使用Rust 来提升其平台的前端性能。他们完全编写了 Figma 的多人游戏同步引擎，从 TypeScript 到 Rust。

Coursera 是一个流行的在线学习平台，它使用Rust为学生提供基于网络的作业解决方案。此外，由于更好的测试和调试，Dropbox使用Rust作为其文件同步引擎，可以轻松管理复杂的数据库和并发代码。

Rust 的主要特点

Rust 是一种出色的多范式编程语言。然而，它的关键特性将其与 Python 区分开来。它提供了低级访问与高级可用性的良好组合，与 C++ 性能相匹配。其主要特点包括：

内存安全： Rust 是一种内存安全的编程语言。由于其所有权模型，它无需依赖垃圾收集器即可实现内存安全。它还具有强大的类型系统，可确保 Rust 编译器在编译时分析内存时不会发生运行时错误。
零成本抽象： Rust 不会因为部署抽象而惩罚开发人员。这意味着使用抽象时不会造成性能损失，并且代码运行时不会产生任何开销。零成本的理念有助于进行代码维护或添加新功能。
线程安全： Rust 的并发所有权模型方法包括线程安全方法。它可以防止程序在运行时遇到竞争条件。使用 Rust 的程序员可以使用 Rust 的可变选项来访问变量，然后在不需要时将其清除，从而形成线程安全的环境。

除此之外，Rust 还提供易于理解的错误消息、类型接口、模式匹配和移动语义。

什么是Python？

Python 是一种高级编程语言。它以其脚本功能和易用性而闻名。此外，它也是可视化、自动化、测试等方面的绝佳选择。

Python 是解释型的并且支持面向对象的范式。它还支持动态类型和绑定，这对于快速应用程序开发（RAD）至关重要。

谁使用Python？

Python 是一种流行的编程语言。它广泛应用于不同领域，包括金融、政府、教育和IT。Python 的用例包括 Web 开发、数据分析和机器学习、脚本编写、自动化、软件原型设计等。

Google 在其项目中使用 Python 处于领先地位。他们的创始人直言不讳地谈论 Python 如何帮助他们取得更好的成果，因为 Python 提供了更好的原型设计和易于维护。

接下来，我们有 Facebook。他们在 2016 年发布了一篇文章，展示了如何使用 Python 来编写和维护多个基础设施管理服务。其中包括 Dapper、FBOSS 和 TORconfig；每个都为 Facebook 的核心基础设施提供了独特的功能。

Spotify 还使用 Python 为其后端服务提供支持，包括数据分析。据 Spotify 称，他们喜欢 Python 适应快速开发流程的能力。

Python 关键特性

Python 是一种流行的编程语言。使其在开发人员和学习者中如此受欢迎的主要功能包括：

类似英语的语法： Python 语法在很多方面与英语相似。它与编写伪代码相同，这对大多数学习者和工程师都有吸引力。除了学习优势之外，Python 类似英语的语法使得开发速度更快。
解释型： Python 是一种解释型语言。与编译语言相比，它使开发人员具有灵活性。此外，解释语言是真正独立于平台的。Python 作为一种解释性语言，还带来了其他好处，包括更快的原型设计和轻松的错误识别。
动态类型： Python 是动态类型的，这使得它更容易理解。解释器负责在运行时确定变量数据类型。
高级语言： Python 是一种易于使用的高级语言。
面向对象的编程语言： Python 支持面向对象的模型，使程序员可以实现继承、多态性和封装等概念。它可以帮助开发人员绘制类似于现实世界工作方式的事物，使他们能够更快、更高效地编写代码。

除了这些特性之外，Python 的其他关键特性还包括大型社区、广泛的标准库、开源、平台无关、GUI 支持等。

Rust 的优点和缺点

本节将介绍 Rust 的优点和缺点。

Rust 的优点

Rust 的内存使用率很低。这是可能的，因为 Rust 能够在不使用垃圾收集器的情况下提供出色的内存控制。
Rust 具有开箱即用的出色性能。它设法与 C++ 性能相匹配。那是因为它是为执行而设计的。此外，它还提供 LLVM 优化。其他提高系统性能的 Rust 功能包括切片、HashMap API 等。
Rust 还提供易于理解的错误消息。与其他无法做到这一点的编程语言相比，这是一个福音。编译器提供了详细的错误，以便您可以使用尽可能多的信息来处理它们。
Rust为更好的开发工作流程提供了可靠的工具链。在这里，您将获得一个能够提供包管理、文档生成和测试运行器的 Cargo 包管理器。
Rust 是静态类型的，确保在运行时不会出现类型错误。
Rust 支持跨平台开发。

Rust的缺点

Rust 的借款人检查器引入了复杂性。这要求 Rust 程序员像借用检查器一样思考并解决任何问题。
Rust 不捕获堆栈跟踪，这使得错误难以调试。然而，基于社区的工具已经提供了一种解决方法，例如使用错误链库。
Rust 是一种新的编程语言，并且仍在不断发展。它的早期阶段意味着开发人员必须部署解决方法来克服缺点，并且库仍在进行中。
Rust 的文档仍在进行中。它可能会导致许多开发人员寻找其他资源或更长的调试时间。
由于需要进行多项检查以确保代码开发无错误，Rust编译时间较慢。

Python 的优点和缺点

本节介绍 Python 的优点和缺点。

Python 的优点

Python因其类似于英语的语法而成为一种易于学习的编程语言。
Python 提供了一个广泛的库，可以更轻松、更快速地跨不同领域进行开发，包括机器学习、Web 开发、测试、自动化、抓取、可视化等。
Python 非常适合快速应用程序开发。这是由于多种因素造成的，包括动态类型、易于学习、较短的程序代码以及库的广泛可用性。
Python 是解释性的，这意味着更快的错误检查和独立于平台执行的能力等优点。
Python 是真正可移植的，并且遵循一次编写、随处运行的理念。由于Python是预编译的，因此它的Python代码可以使用特定于平台的Python虚拟机（PVM）在任何地方运行
Python 是动态类型的，不需要程序员输入变量类型。然后它的解释器在运行时确定数据类型。

Python 的缺点

由于Python不是低级语言，因此它不是最快的编程语言。然而，这并不意味着它对于实际应用程序不理想，但如果您正在构建关键应用程序，那么有比 Python 更好的选择。
由于动态类型方法和解释器的使用，Python 会遇到运行时错误。这使得调试变得更加困难。
由于灵活的数据类型，Python 的内存消耗较高，这使得它不适合内存敏感的应用程序。
Python没有针对数据库访问进行优化。因此，如果您正在使用需要编写复杂查询的以数据为中心的应用程序，那么有比 Python 更适合的选择。
由于内存消耗高且 Python 移动框架的可用性有限，Python 并不是开发移动或桌面应用程序的理想选择。

Rust 与 Python 比较

在本节中，我们将仔细研究 Rust 与 Python。然后，我们将通过不同的标准对它们进行比较。如果您赶时间，请查看 Rust 与 Python 表。

	Rust	Python
人气	Rust 相对较新，因此仍在增长。根据 StackOverflow 的数据，它不如 Python 受欢迎，但却是最受欢迎的编程语言。	Python 很受欢迎，因为它易于学习和使用。然而，由于它是一种古老的语言，多年来它越来越受欢迎。
学习曲线	Rust 的学习曲线很陡峭。它源于其实现高性能、无错误应用程序的核心理念。	Python 很容易学习。它的类似英语的语法使其易于学习和实现。Python 丰富的库也有助于学习，显着降低学习曲线。
表现	Rust 是开箱即用的高性能。其一流的内存管理和以编译器为中心的错误检查使其成为编写低级代码的理想选择。	Python 提供了性能，但明显落后于 Rust。
内存管理	Rust 通过各种核心设计（包括借用和所有权模型）实现内存安全。其严格的编译器方法意味着正常和并发程序没有竞争条件。	Python 也是一种内存安全的编程语言。它被解释并使用垃圾收集器，这意味着程序员需要确保 Python 程序员不会遇到竞争条件。
安全	Rust 是高度安全的。它提供“默认安全”模式，确保程序高度安全。此外，它还为开发人员提供了安全 Rust 指南。	Python 也非常安全，但无法与 Rust 强大的安全方法相媲美。
错误处理	Rust 提供可恢复和不可恢复错误的错误处理。这要求开发人员事先处理错误，从而实现无错误的应用程序。	Python 使用异常来处理错误。
就业能力	与 Python 相比，Rust 的市场需求有限，但正在快速增长。	Python 为不同角色提供了出色的就业能力。
垃圾收集	Rust 没有垃圾收集器。	Python 使用垃圾收集器。
可扩展性	Rust 提供可扩展的架构。	Python 还提供依赖于以硬件为中心的垂直或水平选项的可扩展架构。
社区和文档	Rust 的文档仍在进行中。它还拥有一个具有增长范围的体面社区。	Python 拥有优秀的社区和一流的文档。

人气

就受欢迎程度而言，Python 是赢家。这是由于多种原因造成的，包括其易用性、在 ML/AI 领域的使用以及最明显的因素——年龄。

自 1991 年荷兰程序员 Guido van Rossum 发布第一个版本以来，Python 已有近 3 年的历史。相比之下，Rust 于 2006 年发布。直到最近，它才开始流行。

尽管 Python 的受欢迎程度超过 Rust，但这并不意味着 Rust 是失败者。

相反，在过去的连续 7 年里，Rust 一直是StackOverflow 开发者调查中最受欢迎的编程语言。然而，考虑到 Rust 的学习曲线陡峭，它可能不会像 Python 那样受欢迎。

学习曲线

Python 很容易学习和上手。它的易学性始于其类似英语的语法和动态类型方法。最重要的是，还有优秀的 Python 学习资源，让学习者更容易接触到它。

另一方面，Rust 的学习曲线很陡峭。其核心理念是提供一种创建内存安全程序的工具。为此，它引入了许多新概念，例如所有权模型。如果您是初学者，您可能会发现它更具挑战性。经验丰富的程序员必须投入时间和精力才能精通 Rust。

除此之外，Python 还拥有丰富的生态系统，您可以在其中访问框架、库和模块。此外，考虑到 Python 提供了很好的文档，它使得使用 Python 变得很容易。最后，使用 Python 编写程序的行数比使用 Rust 少。

表现

从性能角度来看，Rust 毫无疑问胜出。当代码被编译成机器代码时，它可以直接与硬件交互。Rust 的内存管理方法还意味着更好的性能，因为它在代码编译期间强制执行内存检查。

Python 速度不够快，因为它是解释型的。这意味着Python虚拟机（PVM）必须首先解释代码，然后才能与硬件交互。然而，Python 的目标从来不是速度快，而是提供更大的灵活性和易用性。

内存管理

Python 和 Rust 的目标都是内存安全。然而，Rust 过于重视内存管理，并通过其独特的所有权模型来实现它，其中变量需要借用才能使用。一旦借用期结束，Rust 的借用检查器会自动删除变量引用，确保正确的内存管理。

此外，Rust 所有权模型迫使程序员使用堆栈和堆在内存中存储值。堆提供了一种不太有组织的方式来存储值，而堆栈提供了一种更快、更有组织的方式来存储和访问值。然而，程序员可以使用堆来存储无组织的值，然后使用堆栈来存储堆指针以实现更快的访问。

另一方面，Python 也是内存安全的，但使用垃圾收集器，这可能导致运行时竞争条件。

安全

Rust 非常重视安全性，这一点从其所有权模型中可以明显看出。它还为想要构建防弹应用程序的开发人员提供了适当的Secure Rust 指南。此外，由于 Rust 是在程序运行之前编译的，因此大多数错误和安全问题都会提前突出显示。最后，Rust 团队积极修补所有安全漏洞，确保 Rust 生态系统的安全。

因此，当您开始使用 Rust 进行开发时，您将使用其默认的“默认安全”模式。它还提供了另一种称为不安全 Rust 的模式，该模式使开发人员能够更灵活地处理其代码，并让他们对应用程序的安全性负责。

Python也非常安全。然而，它确实缺乏内存和线程安全性。这意味着开发人员必须完成繁重的工作（例如内存管理）来保护他们的应用程序。

错误处理

当谈到错误处理时，Python 使用异常来处理错误。因此，开发人员可以明确提及除了已有的内置异常之外还可以工作的异常。

在 Rust 中，错误处理的工作方式有所不同。Rust 提供两种错误类别，称为可恢复错误和不可恢复错误。开发人员必须解决不可恢复的错误，因为一旦发生 Rust 就会进入恐慌宏。在这里，您可以获得如何解决问题的所有详细信息。如果出现可恢复的错误，用户必须输入正确的输入或从其一侧解决。然而，Rust 无法提供堆栈跟踪，这可能会让需要帮助的开发人员变得知识渊博。许多链工具提供了调试所需的堆栈信息。

总的来说，Rust 提供了更好的错误处理模型，保证了内存安全，提高了用户友好性，并提供了可靠性和一致性。

就业能力

大多数学习者学习编程语言是因为赚钱的前景。那么，Rust 和 Python 在赚钱方面处于什么位置呢？

在这里，Python 似乎以较大优势获胜。这是因为大多数行业参与者在其流程中更频繁地使用 Python。这就是为什么大多数 IT 公司都在寻找熟练的 Python 程序员。此外，Python 广泛的用例意味着整个行业的大量角色，包括数据分析师、机器学习专家、全栈开发人员等。

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另一方面，Rust 的市场需求有限。然而，即使它相对较新，随着越来越多的公司在其产品或服务中采用 Rust，它的需求也会增长。这意味着对 Rust 程序员的需求很好，但低于 Python 程序员。
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根据行业标准，Rust 和 Python 程序员的薪酬都足够。

垃圾回收

Python 依靠垃圾回收来释放内存。然而，Rust 不使用垃圾收集器，因为它在编译时而不是运行时处理内存。

可扩展性

关于核心设计，Rust 凭借适当的内存管理、错误处理以及直接与硬件交互的能力，提供了更具可扩展性的架构。然而，Python 也可用于构建可扩展的解决方案，主要是因为可用的垂直或水平扩展选项。

社区和文档

Python拥有丰富的生态系统和庞大的社区。它还提供了优秀的文档，几乎涵盖了其编程语言的各个方面。因此，如果您使用 Python 进行开发，您将立即在官方文档、视频或社区中找到帮助。

Rust 在社区和文档方面做得相当不错。事实上，它是新的，意味着社区规模较小，需要处理的资源较少。然而，它的文档每年都在变得强大，并提供了 Rust 所提供功能的全面展望。

你应该学哪一门？

在 Python 和 Rust 之间进行选择需要付出努力。两者都是优秀的编程语言。然而，您可能会发现每个都有其优点和缺点。Rust 的主要目标是为开发人员提供创建无错误、高性能应用程序和服务的工具。它的内存管理是无与伦比的，但由于其严格的开发规则，团队可能需要更长的时间才能交付原型和最终产品。

简而言之，如果满足以下条件，您应该学习 Rust：

您需要以并发为核心的解决方案。
您希望扩展您的应用程序以满足用户的需求。
您想要通过访问逻辑和函数语法来进行低级编程。
您希望您的代码易于维护，因为 Rust 的旧代码与新版本兼容。
您希望从市场上 Rust 的高需求中受益。

另一方面，Python 擅长原型设计。因此，学习很容易，团队可以比 Rust 或任何其他编程语言更快地开始使用 Python。此外，众所周知，Python 的现代功能（例如函数式编程、面向对象的支持和抽象）有助于开发。最重要的是，Python 易于维护。

如果满足以下条件，你应该学习 Python：

您想要开展一个数据科学项目并从其可扩展的可视化选项中受益。
您想要创建易于开发和维护的 Web 应用程序。
您希望成为一名炙手可热的 Python 开发人员。
您想要进行网页抓取或数据提取。

如果您对编程完全陌生，最好从 Python 开始，然后转向 Rust。对于经验丰富的程序员来说，Rust 会感觉更强大。但是，在学习任何这些编程语言之前，您应该考虑未来的目标。

简而言之，永远记住 Python 和 Rust 是编程语言工具。

它们是您创建所需输出的一种方式。因此，选择一个可以帮助您实现目标的工具。

什么时候使用它？

在上一节中，我们讨论了应该学习哪一个。然而，它并不能指导您，因为您仍然需要弄清楚何时使用 Rust 或 Python。那么我们就在本节来解决这个问题。

何时使用 Rust？

Rust 的低级性能、零成本抽象和出色的内存管理使其非常适合以下用途：

对操作系统或微控制器应用程序进行编程，就像您可以利用 Rust 进行低级编程的能力连接到硬件一样。
对于需要重写替换软件部件编程的项目来说，Rust 也是一个很好的选择。Rust 提供了一个优秀的外部函数接口，以便您可以为这些部分编写性能更好的代码。
如果您使用嵌入式系统，则可以充分利用 Rust，因为它可以直接访问底层硬件，包括 CPU、内存和存储。

这些并不是所有用例。为了更好地了解 Rust 解决问题的能力，您可以了解 Figma 或 Coursera 等公司如何解决其专有的特定于平台的问题。

什么时候使用Python？

Python 是一种通用编程语言，适合各种用例。这些包括：

Python 是 Web 开发的绝佳选择。它拥有一个充满活力的 Web 生态系统，您可以在其中使用 Django 和 Flask 等 Python 框架来创建您的 Web 应用程序。
Python 在数据分析和可视化方面非常有效。它拥有丰富的可视化库和框架。
Python 也是一种流行的机器学习和人工智能选择。它提供了用于执行机器学习和人工智能项目的专用工具和库。