TL;DR:
Вкратце: используйте Rust для оптимизации кодовой базы Python за счет повышения производительности и безопасности. Обсуждались популярные библиотеки Python, написанные или частично написанные на Rust: Polars (DataFrames), TikToken (токенизатор OpenAI), River (онлайн-машинное обучение), HyperJSON (кодирование/декодирование JSON). Такие функции Rust, как безопасность памяти/потоков и абстракции с нулевой стоимостью, делают Rust идеальным выбором для высокопроизводительных библиотек.
Отказ от ответственности: в этой статье для генерации текста используется Cohere.
Краткое содержание:
Python — невероятно популярный язык программирования благодаря простоте использования, гибкости и удобочитаемости. Однако его динамическая природа и интерпретируемое выполнение могут сделать его медленнее, чем компилируемые языки со статической типизацией, такие как C и Rust. Чтобы противостоять этому, разработчики Python используют Rust, язык системного программирования, для оптимизации своей кодовой базы и повышения производительности. Rust предлагает такие функции, как безопасность памяти, безопасность потоков и абстракции с нулевой стоимостью, которые в сочетании с гибкостью и удобочитаемостью Python создают мощную комбинацию. В этой статье мы рассмотрим некоторые популярные библиотеки Python, полностью или частично написанные на Rust. Polars — невероятно быстрая библиотека для работы с данными для Python и Rust, которая полностью реализована на Rust и предоставляет API DataFrame, аналогичный библиотеке pandas. Polars разработан, чтобы обеспечить знакомый и удобный интерфейс, а также использовать преимущества функций безопасности и производительности Rust. TikToken, разработанный OpenAI, представляет собой частично реализованную библиотеку Python, которая обеспечивает быструю и эффективную токенизацию текста на естественном языке. Используя функции управления производительностью и памятью Rust, токенизаторы могут эффективно обрабатывать большие наборы данных, что делает их отличным выбором для приложений обработки естественного языка (NLP). В заключение, использование Rust для оптимизации кодовых баз Python — это эффективный способ повысить производительность и безопасность. Rust предлагает такие функции, как безопасность памяти, безопасность потоков и абстракции с нулевой стоимостью, что делает его отличным выбором для создания высокопроизводительных библиотек. Кроме того, способность Rust легко взаимодействовать с кодом C и C++ делает его идеальным кандидатом для создания библиотек Python, требующих высокой скорости выполнения и управления памятью. Примеры популярных библиотек, написанных на Rust или частично написанных на Rust, включают Polars, TikToken, River и HyperJSON. Каждая из этих библиотек предлагает различные функции и преимущества, однако все они предназначены для того, чтобы помочь разработчикам оптимизировать свою кодовую базу для повышения производительности и безопасности.
Откройте для себя полную историю, первоначально опубликованную в разделе Навстречу ИИ.
Присоединяйтесь ко мне в этом невероятном путешествии по генеративному ИИ и станьте частью революции. Стать участником или Купить мне кофе. Следите за обновлениями и идеями о генеративном ИИ, подписываясь на меня в Twitter, Linkedin или мой сайт. Ваша поддержка действительно ценится!
Рекомендации ресурсов для начала работы с генеративным ИИ:
Учебники, руководства и демонстрации по генеративному ИИ
Генеративный ИИ с Python и Tensorflow 2
Трансформеры для обработки естественного языка
