从 Rust 说起：为什么在大多数工程里，Python 更好用

Rust 是一门几乎被“工程理性”推到极致的语言：
内存安全、并发安全、零成本抽象、强类型系统。

但恰恰因为如此，我越来越确定一件事：

在大多数工程场景下，Rust 并不是更好用的选择，Python 才是。

这不是否定 Rust，而是一次关于工程成本与收益的判断。

Rust 解决的是“低层问题”，而大多数工程并不在这里

Rust 主要解决三类问题：

内存安全
并发安全
极限性能

问题在于：

大多数工程的失败，并不是死于内存越界或数据竞争。

它们死于：

需求反复变更
业务复杂度失控
交付速度跟不上
可维护性被需求拖垮

在这些问题面前，Rust 的核心优势并不是第一优先级。

强类型 + 所有权，是在“提前支付复杂度”

Rust 的设计哲学是：

把运行期的不确定性，提前转化为编译期的确定性。

这是正确的，但它意味着一件事：

你必须在写第一行代码时，就想清楚很多本不该那么早想清楚的事。

例如：

数据结构的所有权边界
生命周期关系
抽象层级是否稳定
trait 是否会被复用

而在真实工程中：

这些边界往往一开始就是错的
架构是被需求“逼”出来的

Python 的做法恰恰相反：

允许你先写“对的逻辑”
再慢慢把它写“好”

工程效率的本质：单位思考成本产出多少价值

讨论“好用”，本质是在讨论：

单位心智成本，能产出多少有效功能。

在这一点上，Python 的优势非常直接：

语法接近伪代码
标准库覆盖面广
第三方生态极其成熟
动态语言对变更极其友好

而 Rust：

编译慢
报错信息长
类型系统强但啰嗦
对抽象的要求极高

这些都会转化为真实的开发时间成本。

Rust 的“安全”，在很多项目里是过度设计

一个现实但不太政治正确的事实是：

很多系统并不值得为“极致安全”付出那么高的前期成本。

如果：

程序生命周期只有几年
用户规模有限
性能瓶颈不在 CPU
崩溃的代价可以接受

那么：

Python 的动态特性 ≠ 不安全
而是性价比更高

工程不是追求完美，而是追求投入产出比最优。

“Python 慢”是一个被严重夸大的问题

很多人反对 Python 的第一反应是：

“Python 慢。”

但在现实中：

80% 的性能消耗在 IO
15% 在库函数（C 实现）
5% 在真正的业务逻辑

而这 5%：

可以用 C / Rust 扩展
可以用并行 / 分布式
可以局部重写

你不需要为了 5% 的问题，用 100% 的 Rust。

真正合理的工程组合是：Python + Rust，而不是 Rust 替代 Python

一个成熟的技术判断是：

Python 负责：
- 表达业务
- 编排流程
- 快速迭代
Rust 负责：
- 性能瓶颈
- 核心算法
- 安全边界

Rust 是工具，不是信仰。

为什么我认为“Python 更好用”是一个工程结论

当我说“Python 更好用”，我的意思是：

更低的心智成本
更快的交付速度
更强的适应变化能力
更高的单位产出效率

Rust 让程序更正确，
Python 让团队更高效。

写在最后：工程不是语言竞赛

Rust 是一门值得尊敬的语言，
但把 Rust 当成“默认选择”，本身就是一种工程不成熟。

如果你的问题首先是“我能不能更快交付”，
那答案往往不是 Rust。

在大多数工程里，
Python 更好用，不是因为它更强，而是因为它更合适。