Python vs Rust: Ngôn ngữ nào tốt hơn?

Thay vì chạy theo ngôn ngữ "tốt nhất", hãy chọn công cụ phù hợp với dự án của bạn. Sau nhiều thử nghiệm thực tế, các thí nghiệm mã hóa và phân tích sâu về hiệu suất, tôi nhận ra rằng mỗi ngôn ngữ đều có thế mạnh riêng.

Dù bạn là người chuyên tạo nguyên mẫu nhanh hay đang xây dựng một hệ thống backend hiệu suất cao, đây là bài đánh giá chi tiết về Python và Rust, kèm theo giải thích, mã nguồn, thống kê và tài nguyên giúp bạn đưa ra quyết định đúng đắn.

1. Hiệu suất: Tốc độ, hiệu quả bộ nhớ và xử lý đồng thời

Khi xử lý khối lượng công việc lớn hoặc tính toán phức tạp, hiệu suất là yếu tố quan trọng hàng đầu.

Rust có lợi thế về hiệu suất

Rust biên dịch trực tiếp xuống mã máy, loại bỏ hoàn toàn chi phí từ trình thông dịch. Trong các thử nghiệm của tôi:

• Nhiệm vụ sử dụng CPU cao: Rust thực hiện các phép tính nặng nhanh hơn Python từ 3-5 lần.
• Hiệu quả bộ nhớ: Khi xử lý bộ dữ liệu trên 1 triệu dòng, Rust chỉ tiêu tốn 5 MB bộ nhớ so với 15 MB của Python.
• Xử lý đồng thời (Concurrency): Mô hình quyền sở hữu (ownership) của Rust cho phép chạy đa luồng thực sự mà không gặp lỗi dữ liệu. Trong khi đó, Global Interpreter Lock (GIL) của Python có thể cản trở quá trình chạy song song.

Ví dụ về mã Rust: Đếm các dòng tệp

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(())
}

Ví dụ về mã Python: Đếm số dòng tệp

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.")

Thống kê chi tiết

2. Dễ học và trải nghiệm lập trình

Python: Đơn giản và phát triển nhanh

Cú pháp của Python thường được ví như "mã giả có thể thực thi", rất rõ ràng và ngắn gọn. Đây là ngôn ngữ lý tưởng cho người mới bắt đầu. Ngoài ra, Python có hệ sinh thái thư viện khổng lồ như Django, Flask, Pandas, TensorFlow, giúp bạn tạo nguyên mẫu nhanh chóng.

Mã Python để tạo mẫu nhanh

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: Khó hơn nhưng xứng đáng

Rust có đường cong học tập dốc hơn vì bắt buộc bạn phải suy nghĩ về quản lý bộ nhớ ngay từ đầu. Các khái niệm như quyền sở hữu (ownership), mượn dữ liệu (borrowing), vòng đời dữ liệu (lifetimes) có thể gây khó khăn ban đầu, nhưng chúng giúp giảm thiểu lỗi trong thời gian chạy và tạo ra mã nguồn ổn định hơn.

Mã Rust minh họa quyền sở hữu

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);
}

3. Quản lý bộ nhớ & tính an toàn: Tính năng tuyệt vời của Rust

Rust loại bỏ bộ thu gom rác (garbage collector) bằng cách thực thi các kiểm tra nghiêm ngặt trong thời gian biên dịch (compile-time). Điều này mang lại:

• Không có chi phí trong thời gian chạy: Không có gián đoạn do thu gom rác.
• An toàn khi biên dịch: Các lỗi như trỏ tới vùng nhớ không hợp lệ (dangling pointers) hoặc xung đột dữ liệu (data races) được phát hiện sớm.
• Hiệu suất có thể dự đoán được: Quản lý tài nguyên hiệu quả cho các ứng dụng quan trọng.

4. Trường hợp sử dụng: Chọn công cụ phù hợp

Phát triển Backend

• Python: Lý tưởng cho phát triển web và nguyên mẫu nhanh. Các framework như Django, Flask giúp bạn xây dựng ứng dụng nhanh chóng.
• Rust: Xuất sắc trong việc tạo backend hiệu suất cao, có thể mở rộng và tối ưu tài nguyên hệ thống.

Ví dụ về Backend: Simple Web Server trong Rust (Sử dụng 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
}

Công cụ dòng lệnh (CLI) và tiện ích

Rust: Tạo ra các tệp nhị phân nhỏ gọn, hiệu suất cao và chạy trên nhiều nền tảng mà không cần phụ thuộc vào thư viện bên ngoài.

Machine Learning & khoa học dữ liệu

• Python: Thống trị lĩnh vực này nhờ các thư viện như NumPy, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow. Đây là tiêu chuẩn công nghiệp cho phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình AI.
• Rust: Đang mở rộng trong xử lý dữ liệu hiệu suất cao. Các thư viện như Polars (DataFrame nhanh) và pyo3 (tích hợp Rust với PyTorch) đang dần phổ biến.

Rust với PyO3: Gọi hàm Rust từ Python

// 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(())
}

Sau đó, bạn có thể xây dựng một mô-đun mở rộng Python từ mã Rust này.

5. Kết luận: Chọn cái gì phù hợp nhất với bạn?

Không có lựa chọn tốt nhất cho tất cả các trường hợp:

• Rust là vô địch trong các ứng dụng hiệu suất cao, nhạy cảm với bộ nhớ và yêu cầu tính an toàn, đồng thời.
• Python là lựa chọn lý tưởng cho phát triển nhanh, khoa học dữ liệu và các dự án hưởng lợi từ hệ sinh thái rộng lớn.

Hành động ngay:

• Bạn mới học lập trình hoặc cần tạo nguyên mẫu nhanh? Hãy thử Python và tận dụng các thư viện phong phú để khởi động dự án của bạn.
• Bạn đang làm việc với các dự án yêu cầu hiệu suất cao? Hãy đầu tư vào Rust — dù khó hơn lúc đầu, nhưng nó sẽ giúp bạn có mã nguồn mạnh mẽ và tối ưu hơn.

Cách tiếp cận thông minh? Hãy kết hợp cả hai! Nhiều lập trình viên hiện đại sử dụng Rust để tối ưu hiệu suất trong các dự án Python, mang lại sự cân bằng giữa tốc độ phát triển và tính hiệu quả.

Cảm ơn các bạn đã theo dõi!