Кодик
Начать бесплатно

Python в Data Science умирает? Почему Julia, Mojo и Rust атакуют трон короля

Умирает ли Python в Data Science? Разбираем рост Julia, Mojo и Rust в ML. Какой язык выбрать начинающему разработчику в 2024? Честное сравнение + примеры кода.

РазработкаPython

6 мин

Введение

Последние несколько лет в сообществе Data Science всё чаще звучат разговоры о том, что Python уступает позиции новым языкам программирования. Julia демонстрирует впечатляющую производительность, Mojo обещает революцию в AI-разработке, а Rust завоёвывает сердца разработчиков ML-библиотек. Пора ли начинающим разработчикам отказываться от Python и переходить на новые технологии? Давайте разберёмся.

Python сегодня: король, но с проблемами

Python остаётся безоговорочным лидером в Data Science. По данным опросов 2025 года, более 85% специалистов используют Python как основной инструмент. Экосистема языка включает мощнейшие библиотеки:

  • NumPy и Pandas для работы с данными

  • Scikit-learn для машинного обучения

  • TensorFlow и PyTorch для глубокого обучения

  • Matplotlib и Seaborn для визуализации

Но у Python есть фундаментальные проблемы:

Производительность. Python — интерпретируемый язык с динамической типизацией. Это делает его медленным для вычислительно сложных задач. Да, NumPy и Pandas используют C под капотом, но это лишь частичное решение.

GIL (Global Interpreter Lock). Ограничивает многопоточность, что критично для параллельных вычислений в больших данных.

Управление памятью. Автоматическая сборка мусора может вызывать непредсказуемые задержки в критичных системах.

Julia: скорость науки

Julia появилась в 2012 году специально для научных вычислений. Её главное преимущество — скорость, сопоставимая с C, при синтаксисе, похожем на Python.

Преимущества Julia

Производительность из коробки. JIT-компиляция (Just-In-Time) позволяет Julia выполнять код почти так же быстро, как компилируемым языкам:

# Простая функция для расчёта суммы квадратовfunction sum_of_squares(n)
    total = 0.0
    for i in 1:n
        total += i^2
    end
    return total
end

# Этот код будет работать почти так же быстро, как на C@time sum_of_squares(1_000_000)

Множественная диспетчеризация. Julia использует multiple dispatch — функции выбираются на основе типов всех аргументов, что делает код более гибким и производительным.

Встроенная параллельность. Julia изначально спроектирована для параллельных вычислений без костылей.

Недостатки Julia

  • Малая экосистема по сравнению с Python

  • Долгое время первой компиляции (time-to-first-plot problem)

  • Меньше вакансий и обучающих материалов

  • Нестабильность API в некоторых пакетах

Рост Julia

Согласно TIOBE Index, Julia стабильно входит в топ-30 языков с 2020 года. Её активно используют в научных организациях, включая NASA, и финтех-компаниях для высокочастотного трейдинга.

Mojo: Python на стероидах

Mojo — новый язык от создателей Swift и LLVM, представленный в 2023 году компанией Modular. Его цель — объединить простоту Python с производительностью C.

Что особенного в Mojo?

Совместимость с Python. Mojo задуман как супермножество Python — весь код Python должен работать в Mojo (хотя это пока в разработке).

Системное программирование. Mojo даёт прямой доступ к аппаратуре, управлению памятью и SIMD-инструкциям:

fn sum_vectors(a: DTypePointer[DType.float32], 
               b: DTypePointer[DType.float32],
               result: DTypePointer[DType.float32],
               size: Int):
    # Векторизация с помощью SIMD
    for i in range(0, size, 8):
        let vec_a = a.simd_load[8](i)
        let vec_b = b.simd_load[8](i)
        result.simd_store[8](i, vec_a + vec_b)

Невероятная скорость. В тестах Mojo показывает ускорение в 35,000 раз по сравнению с чистым Python для некоторых задач.

Проблемы Mojo

  • Очень молодой язык (менее 2 лет)

  • Закрытая разработка — пока не open source (хотя обещают)

  • Маленькое комьюнити

  • Нестабильная документация

Перспективы Mojo

Если Modular выполнит обещания, Mojo может стать настоящим прорывом. Возможность писать код с производительностью C, не покидая экосистему Python, — это мечта многих разработчиков.

Rust + ML: безопасность и скорость

Rust изначально создавался не для Data Science, но его преимущества привлекли внимание ML-сообщества:

Безопасность памяти. Компилятор Rust гарантирует отсутствие утечек памяти и гонок данных на этапе компиляции.

Производительность. Rust показывает скорость, сопоставимую с C++.

Современная экосистема. Cargo (пакетный менеджер) и богатая система типов делают разработку приятной.

ML-библиотеки на Rust

Экосистема Rust для ML активно растёт:

  • Polars — DataFrame-библиотека, которая во многих задачах быстрее Pandas в 10+ раз

  • Burn — фреймворк для глубокого обучения

  • Linfa — аналог Scikit-learn

  • ndarray — многомерные массивы как NumPy

Пример использования Polars:

use polars::prelude::*;

fn main() -> Result<()> {
    let df = CsvReader::from_path("data.csv")?
        .infer_schema(None)
        .has_header(true)
        .finish()?;
    
    // Быстрые операции с данными
    let result = df
        .lazy()
        .filter(col("age").gt(30))
        .groupby([col("country")])
        .agg([col("salary").mean()])
        .collect()?;
    
    println!("{:?}", result);
    Ok(())
}

Ограничения Rust для ML

  • Кривая обучения — Rust сложнее Python для новичков

  • Меньше готовых моделей и предобученных весов

  • Меньше специалистов знают Rust

  • Система типов может замедлять прототипирование

Так умирает ли Python?

Короткий ответ: нет.

Python не умирает, но его роль эволюционирует:

Python остаётся для:

  1. Быстрого прототипирования — ничто не сравнится с простотой написания ML-пайплайна за несколько часов

  2. Обучения — лучший язык для входа в Data Science

  3. Интеграции — огромное количество библиотек и инструментов

  4. Комьюнити — миллионы разработчиков, StackOverflow, курсы, книги

Новые языки берут своё:

  • Julia — для научных вычислений, где критична производительность

  • Mojo — для production AI-систем (в будущем)

  • Rust — для высоконагруженных систем и инструментов обработки данных

Выводы

Python в Data Science не умирает — он трансформируется. Новые языки не заменяют его, а дополняют, занимая ниши, где Python показывает слабость. Для большинства задач Python остаётся оптимальным выбором.

Ключевое правило: выбирайте инструмент под задачу, а не моду. Python, Julia, Mojo и Rust — это не конкуренты, а участники одной экосистемы, каждый со своими сильными сторонами.

Изучить Python, Julia, основы Rust и многое другое можно в Кодике — нашей образовательной платформе для начинающих разработчиков. Мы создаём понятные курсы и туториалы, которые помогут вам войти в мир программирования и Data Science.

А ещё у нас есть крутой телеграм-канал с дружеским комьюнити, где мы обсуждаем новости индустрии, делимся полезными материалами и помогаем друг другу расти как разработчикам. Присоединяйтесь, и давайте учиться вместе! 🚀

Комментарии