RustyNum erstellen: eine NumPy-Alternative mit Rust und Python

Hey Dev-Community!

Ich wollte ein Nebenprojekt namens RustyNum teilen, an dem ich gearbeitet habe. Als jemand, der NumPy täglich zur Datenverarbeitung und zum wissenschaftlichen Rechnen nutzt, habe ich mich oft gefragt, wie schwierig es wäre, mit Rust und Python eine ähnliche Bibliothek von Grund auf zu erstellen. Diese Neugier löste die Entwicklung von RustyNum aus – einer leichten Alternative zu NumPy, die die leistungsstarken Funktionen von Rust nutzt.

Was ist RustyNum?

RustyNum kombiniert die Geschwindigkeit und Speichersicherheit von Rust mit der Einfachheit und Flexibilität von Python. Eines der herausragenden Features ist die Verwendung der portablen SIMD-Funktion (Single Instruction, Multiple Data) von Rust, die es RustyNum ermöglicht, Berechnungen über verschiedene CPU-Architekturen hinweg nahtlos zu optimieren. Dies bedeutet, dass Sie leistungsstarke Array-Manipulationen durchführen können, ohne das Python-Ökosystem zu verlassen. Ich wollte den Aufbau einer Bibliothek von Grund auf lernen und deshalb verwendet RustyNum keine Abhängigkeiten von Drittanbietern.

Warum RustyNum?

• Leistungssteigerung: Durch die Nutzung des tragbaren SIMD von Rust kann RustyNum leistungskritische Aufgaben effizienter erledigen als herkömmliche Python-Bibliotheken.
• Speichersicherheit: Rust sorgt für Speichersicherheit ohne Garbage Collector und reduziert so das Risiko von Speicherlecks und Segmentierungsfehlern.
• Lernerfahrung: Dieses Projekt war für mich eine fantastische Möglichkeit, tiefer in die Rust-Python-Interoperabilität einzutauchen und die Feinheiten des Aufbaus numerischer Bibliotheken zu erkunden.
• Da keine externen Abhängigkeiten verwendet werden, sind die Python-Räder im Vergleich zu Alternativen wie Numpy (>10 MByte) sehr klein (300 kByte).

Wann man RustyNum in Betracht ziehen sollte:

Wenn Sie an Datenanalysen, wissenschaftlichen Berechnungen oder kleinen maschinellen Lernprojekten arbeiten und NumPy für Ihre Anforderungen etwas zu schwer finden, ist RustyNum möglicherweise die perfekte Lösung. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie eine optimierte Leistung auf unterschiedlicher Hardware benötigen, ohne die Komplexität einer Integration mit C-basierten Bibliotheken. Beachten Sie jedoch, dass die Bibliothek noch in den Kinderschuhen steckt und derzeit nur grundlegende Funktionen von Numpy abdeckt.

Sie können RustyNum auf GitHub ausprobieren. Ich würde gerne Ihr Feedback, Ihre Vorschläge oder Beiträge hören!

Danke fürs Lesen und viel Spaß beim Codieren!

Prost,
Igor

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRustyNum erstellen: eine NumPy-Alternative mit Rust und Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!