Quand il faut choisir un langage de programmation objet, les développeurs se retrouvent souvent face au choix épineux : Rust ou Python ? Les critères sont nombreux : performance, sécurité, facilité d’apprentissage et bien sûr, adaptabilité au projet en question. Dans cet article, nous allons tâcher de vous aider à identifier quel est le meilleur pour votre cas de figure.
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Rust et Python
Lorsque vient le moment de choisir un langage de programmation pour un projet, les développeurs doivent prendre de nombreux critères en compte.
Rust et Python sont tout deux très populaires mais ils sont drastiquement différents dans de nombreux domaines.
Il faut aussi noter que si la popularité de Rust grandit de jour en jour, c’est un outil encore jeune. Les habitudes des développeurs de tout bord seront amenées à évoluer au fur et à mesure que de nouveaux outils apparaitront.
Domaines d’application
développement web
Pour le développement web, Python est souvent le grand favori.
Avec ses frameworks Django et Flask, il est le choix de prédilection pour de nombreux développeurs pour la rapidité avec laquelle il est possible de coder.
Rust dispose lui aussi de frameworks web comme Rocket, mais c’est un outil qui, pour la majorité des applications web, est bien trop complexe et puissant.
Rust excelle tout de même dans les services backends très demandants en termes de performances.
Systèmes embarqués
Pour les systèmes embarqués, c’est Rust qui a l’avantage grâce à sa gestion très avancée de la mémoire sans avoir besoin de garbage collector. Le contrôle bas niveau qu’il offre est très apprécié.
Python, lui, a généralement besoin de beaucoup de ressources pour s’exprimer au mieux et ces environnements limités ne sont pas idéaux pour lui.
Calcul scientifique
Pour le calcul scientifique, des bibliothèques comme NumPy et pandas donnent un net avantage à Python en termes de popularité.
Rust n’est pas en reste, car sa capacité à gérer de grands volumes de données plus efficacement lui permet de convaincre petit à petit de nombreux développeurs.
Machine Learning
Python dispose de nombreuses bibliothèques pour le machine learning :
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
- Scikit-learn
- Pandas
- NumPy
- SciPy
Elles fournissent des outils complets pour de nombreuses tâches associés au pipelines ML avec le minimum de code possible.
Python fonctionne aussi très bien avec d’autres outils notamment pour le monitoring et l’interprétation des résultats de vos modèles
Rust est quant à lui toujours premier en termes de performance, surtout quand on regarde la capacité de calcul en volume et en vitesse.
Jeunesse oblige, il dispose néanmoins de beaucoup moins de bibliothèques et de modèles préentrainés que Python pour le machine learning.
De plus, si les performances sont meilleures, la vitesse d’écriture du code est plus importante dû à la complexité du langage.
Jeux vidéos
L’avantage majeur de Python pour le développement de jeux est son prototypage rapide. Python permet de créer et de tester rapidement des mécaniques de jeux et de décider de les garder (ou pas) plus rapidement.
C’est également un excellent langage pour les jeux multiplateformes
Comme pour tous les autres cas, c’est quand on compare les performances que Rust reprend la main. Le contrôle bas-niveau de Rust le rend très fort dans la génération de graphisme en temps réel, la gestion de la physique et les calculs d’intelligence artificielle.
Performance
Rust est-il plus rapide que Python ?
La réponse est oui sans aucun doute.
Avec son absence de garbage collector, Rust offre une performance bien supérieure en termes de vitesse.
Python, même interprété et avec un GIL (Global Interpreter Lock) ne peut concurrencer Rust sur des tâches gourmandes en CPU
SI vous avez des applications où chaque milliseconde est cruciale, choisissez Rust. C’est un choix parfait pour une infrastructure réseau ou un système de trading haute fréquence par exemple.
Si votre application n’a pas spécialement besoin de vitesse ou de gestion fine des ressources systèmes, vous pouvez largement choisir Python dont la facilité de développement le rendra plus adapté.
Sécurité de la mémoire
Rust dispose d’un système appelé emprunt et propriété pour garantir la sécurité de la mémoire.
Pour faire simple :
- L’emprunt permet d’utiliser des données appartenant à une autre variable sans en prendre la propriété
- La propriété est l’ensemble de règles utilisées par Rust pour gérer la mémoire
Chaque valeur en Rust possède une variable qui est son propriétaire et il ne peut y avoir qu’un seul propriétaire à la fois.
Python est quant à lui moins robuste nativement face aux erreurs de mémoire et il est plus sujet aux erreurs de runtime que Rust.
Python est cependant plus facile d’intégration avec d’autres outils qui peuvent entre-autre vous aider à gérer efficacement la mémoire.
Déploiement et intégration continue
Rust dispose de Cargo, un gestionnaire de paquets et d’intégration continue pour les gérer de manière efficace et automatisée
Cargo gère automatiquement les dépendances dont votre application a besoin. Elles sont spécifiées dans un fichier cargo.toml et sont récupérées et compilées quand nécessaire.
Pour Python, les processus CI/CD sont effectués conjointement avec d’autres outils comme Jenkins, GitLab CI/CD, Docker ou Kubernetes. Cela multiplie le nombre d’outils à apprendre, mais cela rend ces processus accessibles aux petites équipes.
Conclusion : Performance ou polyvalence
En réalité, le choix entre Rust et Python dépend surtout de vos besoins spécifiques :
- Si vous avez besoin de performance et de sécurité, prenez Rust
- Si vous avez besoin d’un outil rapide et polyvalent, choisissez Python
Le plus important est surtout de sélectionner l’outil adapté aux missions de votre équipe ainsi qu’aux compétences spécifiques de vos collaborateurs.
