为什么科学家都开始用Rust编程了？

虽然学习曲线很陡，但是Rust兼具速度和安全性。

Rust是2006年由Graydon Hoare在加利福尼亚州浏览器公司Mozilla工作的时候作为小项目开发的。Rust混合了C++这类语言的性能、友好的语法、对代码安全性的关注和一套精心设计的工具用以简化开发流程。Mozilla的Firefox中有一部分就是用Rust写的。据报道微软也使用Rust重写了Windows操作系统中的一部分。每年一度的Stack Overflow开发者调查已经连续五年将Rust列为“最受喜爱的”编程语言。代码共享网站GitHub说，Rust是该平台2019年增长第二快的语言，比去年增长了235%。

科学家们同样看向了Rust。例如，Köster用它写了一个叫做Varlociraptor的应用。该应用能将数百万的基因序列与几十亿种基因碱基比对，以找出基因突变。“数据量极大，”他说，“所以比对必须尽可能地快。”但是，Rust的强大是有代价的：学习曲线很陡。

“上手之前是得花些时间。”宾夕法尼亚州咨询公司Integer 32的创办者，也是Rust核心团队成员的Carol Nichols说。“但是它让我能够做一些此前无法做到的事。我认为这些时间花得值。”

分析科学数据的工作流程通常会使用Python、R和Matlab这样的语言。这类语言会逐行解释代码并执行。该模式在探索数据的时候很有用，但是速度不会快。

C和C++很快，但是没有“安全护栏”。斯德哥尔摩的Rust程序员（他们管自己叫Rustacean），Ashley Hauck说。例如，没什么能阻止C和C++的程序员访问已经释放回系统的内存，或是把同一块内存释放两次。最好的情况下，这样做会让程序崩溃，但也有可能返回无意义的数据或是产生安全漏洞。根据微软的研究，他们公司每年修补的安全漏洞中有70%都和内存安全有关。

Rust的模型所使用的规则将每一片内存都分配给了一个单一的所有者，并限制了谁能访问它。违反规则的代码根本不会有机会崩溃——它根本就无法编译。“他们的内存管理系统是基于这个生命周期概念的，允许编译器可以在编译的时候追踪内存何时分配，何时释放，由谁持有，谁能访问，”Rob Patro说。他是马里兰大学的一位计算生物学家。“有一整类正确性问题都可以通过语言的设计方法避免。”

这套理念还会帮助保证并行计算——使用多个处理器同时进行计算的软件——可以安全执行。例如，可以避免多个线程同时访问同一份数据的可能性。

结果是，这种语言更易于维护和调试，但是学习起来就更难了。“其他任何一种主流语言都没有这些概念，而它们是理解Rust编程方式的核心。”Nichols说。在都柏林圣三一大学研究地理数据可视化的Stephan Hügel估计，他花费了两三个月把一个将地理空间坐标转化进另一个参照系的Python算法改写成了Rust，执行速度快了4倍。加利福尼亚州的一个化学信息学软件公司Metamolecular的创办者Richard Apodaca说他为熟练使用Rust花了六个月。

为了弥补这一问题，Rust的开发者花功夫改进了用户体验，在加利福尼亚州的Rust开发者工具团队的主管Manish Goregaokar说。例如，编译器会返回特别有信息量的错误信息，甚至会将出错的代码高亮出来，并建议如何修正。“如果你的语言想要引入新的概念，那最好用起来方便一些。”Goregaokar解释道。

Rust社区还提供了详尽的文档和在线帮助，其中包括一本大受欢迎的在线详解“Book”和一份介绍如何解决常见问题的“Cookbook”。Rust工具链——程序员用来将代码转化成程序的工具——很受用户好评（见下文“大家一起氧化吧”）。“Rust的工具和架构真的很棒。”Patro说。相较于C程序员需要面对的很多种编译器和辅助应用，Rust程序员只需要一个叫做Cargo的工具就可以编译Rust代码、运行测试、自动生成文档、将代码上传到代码库中，等等。它还会自动下载并安装第三方软件包。Cargo的一个插件Clippy可以标亮常见错误和“不怎么规范”的Rust代码，Patro评价这一特性是“绝对棒”。

流行的开发环境中也有Rust的插件，例如微软的Visual Studio Code和JetBrains的IntelliJ。还有一个在线的Rust Playground，允许实时在线实验Rust代码。住在悉尼的David Lattimore在Jupyter计算笔记本里面创建了一个Rust的内核，以及一个类似于Python的交互式环境REPL。

Rust程序员的另外一大助力是它的第三方软件包（Rust管它叫“crate”）生态系统，目前已经有了5万多个（见下文“Rust越来越火”）。软件包封装了例如生物信息学（Kösterd的Rust-Bio）、地理科学（Geo-Rust项目）、数学（nalgebra）等学科的算法。不过，Nichols说，“要是你想要的库没有Rust版本，那就是Rust的大劣势了。”当然，程序员有时候还是可以使用Rust的“外部函数接口”来搭一座桥。

来源：http://www.modulecounts.com

不论编程流程如何，不可否认的一点是Rust非常快。五月，马萨诸塞州Dana-Farber癌症研究所的生物信息学家Heng Li用一个计算生物学的任务测试了多种编程语言，其中需要读取570万条基因记录。Rust超越了C语言获得了第一名。“如果我们想要写一段高性能的并行计算程序，还需要速度快、占用内存少，Rust是理想的选择。”Li说。

加利福尼亚大学戴维斯分校的生物信息学家Luiz Irber使用Rust重写（用Rust界的俚语说叫“氧化”）了一个叫做Sourmash的工具——它可以进行基因搜索和分类——以让代码易于维护，使用现代的编程特性，并能在网页上使用，他说。

在团队成员Avi Srivastava从用Rust开发开源工具的加利福尼亚州生物技术公司10x Genomics实习归来之后，Patro的团队就由研究生Hirak Sarker带领，使用Rust写了一个叫做Terminus的基因表达分析工具。“Rust的美妙之处在于，它让调试非常简单，因为内存管理好太多太多了。”现在在纽约基因组中心工作的Srivastava说。

对很多Rust程序员来说，这里的“人性化”也很吸引人。LGBT+社群的成员Hauck说Rust的用户群下了功夫欢迎她。这个社群，她说，“一直以来尽力成为具有包容性的社群——例如，非常理解多元化会产生什么影响；非常理解如何编写并执行行为规范。”

“我之所以还在用Rust，这可能是很重要的原因之一。”Hauck说，“Rust的社群实在太棒了。”

原文以Why scientists are turning to Rust标题发表在 2020年12月1日的《自然》的技术特写版块上

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