Construire RustyNum : une alternative à NumPy avec Rust et Python

Salut la communauté des développeurs !

Je voulais partager un projet parallèle sur lequel je travaille appelé RustyNum. En tant que personne utilisant NumPy quotidiennement pour le traitement de données et le calcul scientifique, je me suis souvent demandé à quel point il serait difficile de créer une bibliothèque similaire à partir de zéro en utilisant Rust et Python. Cette curiosité a déclenché le développement de RustyNum, une alternative légère à NumPy qui exploite les puissantes fonctionnalités de Rust.

Qu’est-ce que RustyNum ?

RustyNum combine la vitesse et la sécurité de la mémoire de Rust avec la simplicité et la flexibilité de Python. L'une des fonctionnalités les plus remarquables est qu'il utilise la fonctionnalité portable SIMD (Single Instruction, Multiple Data) de Rust, qui permet à RustyNum d'optimiser les calculs sur différentes architectures de processeur de manière transparente. Cela signifie que vous pouvez réaliser des manipulations de tableaux hautes performances sans quitter l'écosystème Python. Je voulais apprendre à créer une bibliothèque à partir de zéro et, par conséquent, RustyNum n'utilise aucune dépendance tierce.

Pourquoi RustyNum ?

• Augmentation des performances : en utilisant le SIMD portable de Rust, RustyNum peut gérer les tâches critiques en termes de performances plus efficacement que les bibliothèques Python traditionnelles.
• Sécurité de la mémoire : Rust assure la sécurité de la mémoire sans garbage collector, réduisant ainsi le risque de fuites de mémoire et d'erreurs de segmentation.
• Expérience d'apprentissage : ce projet a été pour moi un moyen fantastique de plonger plus profondément dans l'interopérabilité Rust-Python et d'explorer les subtilités de la création de bibliothèques numériques.
• Étant donné qu'aucune dépendance externe n'est utilisée, les roues Python sont très petites (300 Ko) par rapport à des alternatives telles que Numpy (> 10 Mo).

Quand envisager RustyNum :

Si vous travaillez sur des projets d'analyse de données, de calcul scientifique ou d'apprentissage automatique à petite échelle et que vous trouvez NumPy un peu lourd pour vos besoins, RustyNum pourrait être la solution idéale. C’est particulièrement utile lorsque vous avez besoin de performances optimisées sur divers matériels sans la complexité de l’intégration avec des bibliothèques basées sur C. Cependant, sachez que la bibliothèque en est à ses débuts et ne couvre que les opérations de base de Numpy à ce jour.

Vous pouvez consulter RustyNum sur GitHub. J’aimerais entendre vos commentaires, suggestions ou contributions !

Merci d'avoir lu et bon codage !

Bravo,
Igor

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