未來我們將看到更多以Python作為前端（提高編程效率）並以Rust作為後端（為了性能）的庫。
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https://baincapitalventures.com/insight/why-more-python-developers-are-using-rust-for-building-libraries/
Python
Rust正在取代C成為高性能Python軟件包的“後端”工作語言。原因是什麼呢？
首先，我們來看看動機問題，Python編寫起來很方便，但運行速度慢。Python的速度實在太慢了，以至於你無法使用純Python編寫高性能庫，尤其是無法編寫數據處理庫。然而，Python是機器學習和數據工程的主導語言。因此，如果你想為數據工程師、機器學習工程師等編寫庫，就會遇到以下問題：
- 你需要使用Python編寫API，但是你不能使用Python完成高性能的數據處理工作。
這意味著，如果你想編寫庫就必須：
- 學習使用C編程，或祈禱有人學習使用C編程，並編寫一個庫，而你可以依賴這些庫來實現底層的操作。
熟悉C語言的人可能會問，這有什麼不好嗎？也許大多數庫的作者都可以將數值計算外包給NumPy或SciPy。而在確實需要時，他們也可以學一點C。
然而，情況並不是那麼理想。盡管將一些任務外包給NumPy、SciPy等庫確實很方便，但我們不得不向量化每個函數，而且還不能使用for循環寫代碼，這很痛苦。擔心某些操作會被全局解釋器鎖（GIL）阻塞也很令人頭疼，還有其他各種問題。並非你想做的一切都能輕松地找到現有庫。
那麼，還有一種辦法，為什麼不從頭開始用C編寫庫，並加上一些Python綁定呢？問題在於，如果你有Python背景，那麼使用C編程對你來說會顯得非常底層，學習這種語言需要花費一些功夫。空指針解引用、緩沖區溢出、內存泄漏……這些都是使用C語言時可能遇到的陷阱，這些對於一開始就學Python程序員來說都是陌生的。
如果有更好的辦法；如果有一種語言速度和內存效率與C語言相當，但不需要手動內存管理或垃圾回收；如果這種語言擁有出色的Python工具支持和一個蓬勃發展的開發者社區，那該多好啊。
Rust
Rust的速度很快，且內存管理高效。因此，並行和並發編程更加容易。Rust具有出色的工具和友好的編譯器，擁有一個龐大而活躍的開發者社區。Rust可以讓程序加快運行速度，跳得更高，而且還能在學習中交到更多朋友。
最重要的是，對於Python開發者來說，學習Rust比學習C更容易。
“第一層”體驗更好，因為新手更容易使用Rust編寫“安全”代碼。學習曲線更平滑，可以隨著時間的推移逐漸掌握更高級的語言特性。
因此，在過去的幾年裡，我們看到一些以Python作為前端的高性能庫選擇Rust作為後端。例如：
- Polars
這是一個用於處理數據框的、快速、高度並行、內存高效的庫。olars的作者Ritchie Vink考慮了幾種不同的語言，最終選擇了Rust。以下是Ritchie認為Rust具有的優勢。
“我認為，數據工程/科學將繼續由連接低級編譯二進制文件的高級語言主導。該主機語言的多線程和性能並不重要，因為這些工作將傳遞給下遊的工具。
因此，我們會選擇C、C 、Rust、Zig或Fortran。
Zig還很年輕，但它可能會成為新的C。
在我看來，Rust已做好準備成為新的C 。
在這些語言中，Rust具有最好的工具支持（也許將來Zig也可以）……
借用檢查器能夠保證內存的安全使用和安全的並發。加上出色的工具（crates.io、pyo3），使其成為構建低級工具的最佳語言。
由於默認是安全的，新手也可以輕松地構建工具並逐步學習。如今就是這種情況，許多Python用戶在編寫Rust，不僅可以順利完成工作，而且性能提升也很滿意。
簡而言之，我認為Rust具有最佳正確性保證，並且是一種現代系統語言。”
- Lance
這是一款高性能、低成本的矢量數據庫。創始人Chang She和Lei Xu最初使用C 編寫了代碼庫，後來決定切換到Rust，盡管他們擁有豐富的C開發經驗。Chang做這個決定的理由如下：
“對我們來說，從C 切換到Rust的決定主要是因為我們可以更有效率地工作，不會失去性能，而且不用再處理CMake。我們基本上是從零開始學習Rust，在學習的同時，Lei和我在大約三周的時間裡用Rust重新編寫了Lance（替換了大約四個月的C 代碼）。此外，每次發佈使用Rust編寫的新功能時，我們更有信心，不用擔心在執行每個其他命令時引發段錯誤。”
Rust不僅適用於數據處理，而且也可作為許多其他具有高性能要求的Python軟件包的後端。
- Ruff
Ruff是一個用Rust編寫的、速度非常快的Python代碼檢查工具。以下是Ruff的創作者和Astral創始人Charlie Marsh闡述的關於在Python生態系統中使用Rust取得成功的原因。
“作為系統編程的新手，Rust提高了我構建軟件的能力。作為一門語言，Rust會讓你（或者說是強迫你）關註編寫高性能代碼的重要細節：何處以及何時分配內存，如何在內存中佈置數據等等。高級語言會保護你免受這些細節的困擾，雖然背後的理由很充分，但對於某些類別的軟件來說，它們是構建軟件的核心。Rust能夠在不犧牲抽象的情況下，在這些較低級別上操作。”
然而，我相信Rust的許多成功來自於它的工具（Cargo）以及語言和生態系統本身的易用性。我的大部分職業生涯使用的都是Python、TypeScript和Java，Ruff是我首次嘗試從頭開始使用Rust構建的產品。Rust並不是一門易學的語言，但根據我的經驗，難度主要來自於學習新概念和新思維方式，而不是與構建問題或一些莫名其妙的錯誤做鬥爭。對於我來說，使用Rust可以進行系統編程，因此我很看好Rust作為Python和其他高級語言的補充。”
- Pydantic
這是一個面向開發者的Python驗證庫。Pydantic團隊使用Rust編寫了第二版，並看到性能提升了20倍，即使對於簡單的模型也是如此。除了性能之外，Rust還有其他的優點。Pydantic的創始人Samuel Colvin提到了其中一些：
“關於Rust的另一點是，不僅速度很快，而且使用Rust編寫和維護的代碼通常更容易。特別是，Rust會強制捕獲和處理每一個可能的錯誤，而Python（以及TypeScript）的類型系統會忽略這些錯誤，因此我可以調用 'foobar()'，而根本不知道在什麼情況下可能引發什麼異常。基本上，我必須通過反復試驗來找出可能會失敗的地方。”
Python與Rust的結合
我們認為，未來我們將看到更多以Python作為前端（提高編程效率）並以Rust作為後端（為了性能）的庫。總的來看，如今的Python開發者在構建高性能庫方面有更好、更順暢的途徑。