描述
內容簡介
| 【內容特點】
✯快速上手：專為 Python 開發者打造，用熟悉思維無縫接軌 Rust ✩解鎖高效能：掌握所有權與生命週期，根除記憶體錯誤並突破 GIL ✯PyO3 實戰：從零開始教你撰寫 Rust 擴充套件，解決 Python 運算瓶頸 ✩AI 落地應用：駕馭 Candle 與 Burn 框架，實現輕量化推論與模型移植 ✯工程化思維：涵蓋模組化設計、自動化測試到效能分析的完整實踐
【本書獻給不願在效能與開發效率間妥協的你】 ✯資料科學家：受夠了 Pandas 在大數據下的龜速，想尋找更高效的運算替 代方案。 ✩資料工程師：需要建構高吞吐量、低延遲且穩健可靠的 ETL 管線，徹底告 別執行期錯誤，讓資料流動不再阻塞。 ✯ MLOps 工程師：致力於模型生產環境部署，追求在有限算力下達到極致的 推論速度。 ✩進階 Python 開發者：不滿足於語法糖，想深入理解底層運作與並行程式設 計，大幅擴張技術守備範圍。 |
作者簡介
| 顏志穎
現任外商科技公司資料工程師，專精於大規模資料處理與 MLOps 架構設計。 曾獲 iThome 鐵人賽 AI & Data 組佳作，熱衷於透過文字梳理技術脈絡。 長期沉浸於 Python 生態系，近年積極探索 Rust 在資料工程領域的實務應用，並樂於將這些「雙刀流」的實戰經驗轉化為文字，與社群共同成長。 工作之餘，是個相信吸貓能提升程式碼品質的快樂鏟屎官。 |
目錄
| ▌Part I Rust 的攀登之路
►第1 章 建立新思維：Rust 的基本功與工具鏈 1.1 踏入Rust 世界：為何它值得Pythonista 注目？ 1.2 安裝Rust 與設定開發環境 1.2.1 安裝rustup 1.2.2 驗證安裝 1.2.3 更新Rust 1.2.4 開發環境建議 1.3 Pythonista 的第一行Rust：Hello, Performance! 1.3.1 建立專案資料夾與檔案 1.3.2 編譯與執行 1.4 核心工具Cargo 1.4.1 使用Cargo 建立新專案 1.4.2 建構與執行 Cargo 專案 1.4.3 Cargo 的常用指令 1.5 告別動態型別：認識變數與原始型別 1.5.1 資料的綁定：變數、常數與可變性 1.5.2 萬物的基礎：原始型別 (Primitive Types) 1.5.3 數值的計算：基礎運算 1.6 組織程式碼：函式 (Functions) 與表達式 1.6.1 函式簽章 (Function Signature) 1.6.2 函式本體：陳述式 vs. 表達式 1.6.3 萬物皆表達式 (Almost) 1.7 揭秘 !：函式的近親，巨集 (Macros) 1.7.1 為什麼Rust 需要巨集？ 1.7.2 常用的內建巨集 1.7.3 println! 的格式化功能 1.8 做出決策：if、else 與 match 1.8.1 if、else if 與 else 1.8.2 更強大的分支：match 1.9 重複的藝術：loop、while 與 for 1.9.1 loop：無限迴圈 1.9.2 while：條件迴圈 1.9.3 for：走訪集合 巢狀迴圈與標籤 (Loop Labels) 1.10超越原始型別：三大常用集合 (Collections) 1.10.1 向量 (Vector) 1.10.2 字串 (String) 1.10.3 雜湊映射 (HashMap) 1.11專業風範：程式碼風格與文件化 1.11.1 註解 1.11.2 文件註解 1.11.3 模組與 Crate 文件 1.11.4 命名規範 (Naming Conventions) 1.12第一章的登山口：整備行囊與心態
►第2 章 Rust 風格的物件導向：Struct、Enum 與 Trait 2.1 結構體 (Struct)：定義資料的藍圖 2.1.1 經典結構體：我們的第一個自訂型別 2.1.2 建立實例的便利語法 2.1.3 結構體的其他形式 2.2 Impl ( 實作區塊)：為資料賦予行為 2.2.1 方法 (Methods)：&self 的初登場 2.2.2 關聯函式 (Associated Functions)：Rust 的「 建構子」 2.3 列舉 (Enum)：定義「多選一」的狀態 2.3.1 從簡單列舉開始 2.3.2 攜帶資料的變體：Enum 的真正力量 2.3.3 match 窮舉：絕不遺漏任何情況 2.4 Option<T>：Rust 的空值處理方案 2.4.1 None 的問題，Option 的解法 2.4.2 if let：match 的語法糖 2.5 Trait ( 特徵)：定義共通的「能力」 2.5.1 什麼是 Trait ？ 2.5.2 實作 Trait：賦予型別新能力 2.5.3 使用 Trait 實現多型：泛型 (Generics) 2.5.4 #[derive]：讓編譯器為我們工作 2.5.5 常見的標準庫 Trait：From 與 Into 2.6 第二章的路線圖：辨識地形與規劃路徑
►第3 章 無 GC 的記憶體安全：所有權系統 3.1 記憶體小學堂 3.1.1 基礎概念：記憶體的組織方式 3.1.2 中階概念：記憶體的座標系統 3.1.3 進階概念：記憶體的雙核心管理方式 3.1.4 Stack 的誕生：解決記憶體管理的兩大挑戰 3.1.5 Heap 的崛起：突破作用域與編譯期的大小限制 3.1.6 所有權問題的浮現 3.2 所有權：Rust 記憶體管理的核心原則 3.2.1 所有權的轉移：移動 (Move) vs. 複製 (Copy) 3.2.2 所有權的訪問：借用 (&) 與參考 (Reference) 3.2.3 解參考 (*)：讀取參考背後的值 3.3 駕馭所有權：常見模式與實戰場景 3.3.1 函式與資料的互動模式 3.3.2 結構體與方法的設計模式 3.3.3 錯誤診斷室：學會與編譯器對話 3.3.4 所有權問題的思維框架 3.4 所有權試煉 試煉 3-1：報告的歸檔 試煉 3-2：狀態訊息的顯示 試煉 3-3：使用者的暱稱 3.5 第三章的陡峭岩壁：攀越所有權的考驗
►第4 章 優雅的資料處理：閉包與迭代器 4.1 什麼是閉包 (Closures) ？— 捕捉環境的匿名函式 4.1.1 閉包的語法：從函式到閉包 4.1.2 捕捉環境：閉包的核心威力 4.2 閉包如何捕捉環境：所有權的三種模式 4.2.1 自動推論：不可變借用、可變借用與取得所有權 4.2.2 move 關鍵字：強迫閉包取得所有權 4.3 什麼是迭代器 (Iterator) ？處理序列的「惰性」方法 4.3.1 迭代器的「惰性」 4.3.2 迭代器的三種模式：.iter(), .iter_mut(), .into_iter() 4.4 Iterator Trait：迭代器的「契約」 4.4.1 核心方法：.next() 4.4.2 消耗配接器 (Consuming Adaptors) 4.4.3 迭代配接器 (Iterator Adaptors) 4.5 組合應用：Option 也能用函數式風格 4.5.1 心智模型：將 Option 視為「長度 0 或 1」的集合 4.5.2 常用組合器 (Combinators) 4.6 第四章的高速索道：串起流暢的資料管線
►第5 章 穩健的程式碼：Result 與 Panic 5.1 兩類錯誤：不可復原 vs. 可復原 5.1.1 不可復原的錯誤：panic! 5.1.2 可復原的錯誤：Result<T, E> 5.2 panic!：當一切都已無可挽回 5.2.1 拆解 (Unwind) vs. 中止 (Abort) 5.2.2 追蹤 panic! 的根源：Backtrace 5.3 Result：明確處理「可能」的失敗 5.3.1 Result 的本質：一個列舉 5.3.2 處理 Result 的基本功：match 5.4 告別巢狀match：Result 的組合器 5.4.1 使用 .unwrap_or_else 簡化 match 5.4.2 快速原型開發：.unwrap() 與 .expect() 5.5 錯誤傳播 (Propagating)：? 運算子 5.5.1 傳統的錯誤傳播 ( 手動 match 與 return) 5.5.2 現代的錯誤傳播：? 的魔力 5.5.3 讓 main 函式回傳 Result 5.6 建立自己的錯誤型別 5.6.1 建構子 (Constructor) 最佳實踐 5.6.2 使用 enum 窮舉錯誤 5.6.3 讓 enum 成為「真正」的錯誤 5.6.4 終極捷徑：thiserror & anyhow Crate 5.7 第五章的風險管理：應對濃霧與突發坍方
►第6 章 擴展程式規模：模組化與測試 6.1 程式碼的「三層架構」：Packages, Crates, 與 Modules 6.1.1 Package ( 套件)：Cargo 的專案單位 6.1.2 Crate：編譯的最小單位 6.1.3 Module ( 模組)：Crate 內部的組織單位 6.2 定義模組：mod 關鍵字與檔案系統 6.2.1 內嵌模組：最直接的封裝 6.2.2 拆分到檔案 (External File Modules) 6.3 控制可見性：pub 關鍵字與私有性 6.3.1 預設私有 6.3.2 pub 關鍵字：打開對外的那扇窗 6.3.3 pub struct vs. pub enum：一個微妙的陷阱 6.3.4 pub(crate)：內部的「公開」 6.4 將項目引入作用域：use 關鍵字 6.4.1 建立捷徑 6.4.2 絕對路徑 vs. 相對路徑 6.4.3 路徑管理：as 與 pub use 6.5 撰寫與組織測試 6.5.1 測試的組織：內部實作 vs. 公開 API 6.5.2 撰寫基本測試：#[test] 與驗證 6.5.3 測試特殊情況：panic 與 Result 6.6 執行測試：cargo test 的選項 6.6.1 執行特定測試 6.6.2 控制測試執行 6.6.3 忽略測試：#[ignore] 6.6.4 cargo-nextest：更強大的測試執行器 6.7 第六章的前進營地：建立營區與設立檢查點
►第7 章 參考的有效期限：生命週期 7.1 為何需要生命週期？一切的起點：迷途參考 7.1.1 一個無法編譯的程式：迷途參考的誕生 7.1.2 拆解問題：作用域 (Scope) vs. 生命週期 (Lifetime) 7.2 泛型生命週期：當編譯器需要我們幫忙 7.2.1 函式簽章：連結輸入與輸出的生命週期 7.2.2 在資料結構中保存參考 7.2.3 impl 區塊：為帶有生命週期的型別實作方法 7.3 喘口氣：生命週期省略規則(Lifetime Elision Rules) 7.4 特殊生命週期：'static 7.5 集大成：泛型、Trait 與生命週期 7.6 第七章的補給線：精算參考的安全期限
►第8 章 無懼的並行：執行緒、共享與同步 8.1 建立執行緒：thread::spawn 8.1.1 thread::spawn 與 JoinHandle 8.1.2 move 關鍵字：執行緒的所有權 8.2 執行緒通訊 (1)：訊息傳遞 (Message Passing) 8.2.1 mpsc 通道 8.2.2 crossbeam-channel 與 MPMC 通道 8.3 智慧指標：為共享狀態做準備 8.3.1 Box<T>：單一所有權的 Heap 指標 8.3.2 Rc<T>：單一執行緒的多重所有權 8.3.3 內部可變性：Cell<T> 與 Copy 型別 8.3.4 內部可變性：RefCell<T> 與執行時借用 8.3.5 經典組合：Rc<RefCell<T>> 8.3.6 Arc<T>：執行緒安全的多重所有權 8.4 執行緒通訊 (2)：共享狀態 Mutex<T> 8.4.1 Mutex<T> ( 互斥鎖) 8.4.2 經典組合：Arc<Mutex<T>> 8.5 Rust 的終極保證：Send 與 Sync 8.5.1 Send Trait：允許「所有權」跨執行緒轉移 8.5.2 Sync Trait：允許「參考」跨執行緒共享 8.6 第八章的同步攻頂：從單人攀登到團隊協作
▌Part II 實戰應用！從 Python 擴充到 AI框架的完整旅程
►第9 章 PyO3：打造高效能的 Python 擴充套件 9.1 動機剖析：Python 為何需要 Rust 的力量？ 9.1.1 優異的編譯器與開發工具 9.1.2 透過程序式巨集，弭平語言隔閡 9.1.3 為沒有 GIL 的未來做好準備 9.2 環境設置：打造現代化的 PyO3 開發流程 9.2.1 準備兩端的語言環境 9.2.2 安裝建置工具 maturin 9.2.3 建立 PyO3 專案 9.2.4 第一次接觸：手動編譯與測試 9.2.5 建立自動化測試流程 9.2.6 深入探索：專案結構與核心設定檔 9.3 思維轉換：從 Python 物件到 Rust 型別 9.4 定義 Python 的入口：打造可 import 的模組 9.4.1 基礎作法：以函式作為模組入口 9.4.2 組織巢狀結構：子模組 (Submodule) 9.4.3 更簡潔的選擇：用 mod 區塊宣告模組 9.5 打造工具：將 Rust 函式化為 Python 函式 9.5.1 微調 Python 介面：#[pyo3] 屬性 9.5.2 打造靈活的參數介面 9.5.3 從Python 到 Rust：FromPyObject 特徵 9.5.4 全域直譯器鎖 (GIL) 與安全的物件操作 9.5.5 從 Rust 到 Python：IntoPyObject 特徵 9.5.6 PyO3 的智慧指標體系：Py<T>、Bound<T> 與 Borrowed<T> 9.5.7 錯誤處理：當 Result 遇上 Exception 9.5.8 核心觀念回顧 9.6 塑造物件：將 Rust 自訂型別化為 Python 類別 9.6.1 第一步：用 #[pyclass] 勾勒藍圖輪廓 9.6.2 千變萬化的 Enum：從狀態標籤到複合容器 9.6.3 安全通關：進入 Python 世界的三個前提 9.6.4 第二步：用 #[pymethods] 加裝操作功能 9.6.5 物件的誕生：定義建構子 9.6.6 開放內部資料：欄位的存取與修改 9.6.7 工具箱與工廠：無需實例也能呼叫的方法 9.6.8 跨越語言的繼承：讓 Rust 結構體也能開枝散葉 9.6.9 行為的覆寫：在子類別中與父類別互動 9.6.10 #[pyclass] 旅程小結 9.7 跨越 GIL 的限制：Rust 的並行處理與 Free-threaded Python 9.7.1 並行處理的兩種途徑：處理程序與執行緒 9.7.2 Python 的現狀：在 GIL 下的權衡取捨 9.7.3 打造 Rust 並行引擎：釋放多核心的潛能 9.7.4 釋放 GIL 的安全前提 9.7.5 精準的 GIL 管理：最小化鎖定時間 9.7.6 在 Rust 執行緒間共享 Python 物件 9.7.7 擁抱 Free-threaded Python 的未來 9.8 從 GIL 到無懼並行：為何 Python 更需要 Rust ？
►第10 章 Hugging Face Candle：點亮輕量化推論的極速火花 10.1 返璞歸真：從 Tensor 開始的 MNIST 訓練生活 10.1.1 打好地基：專案初始化與模組規劃 10.1.2 從雲端到記憶體：建構 MnistDataset 10.1.3 手刻線性層：理解 Candle 的參數管理哲學 10.1.4 建立漸進式重構工作台 10.1.5 使用 candle_nn::loss::cross_entropy 重構：從手動計算到最佳踐 10.1.6 使用 candle_nn::{Linear, Module} 重構：從手刻結構到慣用模式 10.1.7 使用 candle_nn::optim 重構：從手動更新到自動化迭代 10.1.8 整合與升級：使用 Batcher 打造現代化訓練迴圈 10.1.9 實戰演練：打造 LeNet-5 卷積神經網路 10.1.10 啟用硬體加速：釋放 GPU 的力量 10.1.11 打造流暢的資料管線：apply 鏈式呼叫 10.1.12 模型的保存與載入：延續訓練成果 10.1.13 打完收工：從手刻到框架的修煉之路 10.2 站在巨人的肩膀上：移植 PyTorch 模型 10.2.1 攤開巨人的藍圖：從 DistilBERT 開始 10.2.2 搭建施工鷹架：專案結構與模組規劃 10.2.3 萬丈高樓平地起：實作基礎元件庫 nn.rs 10.2.4 按圖施工：對應 transformers 原始碼 10.2.5 訂定施工規格：實作模型設定檔 config.rs 10.2.6 破土動工：實作輸入嵌入層 embeddings.rs 10.2.7 賦予專注力：實作多頭自注意力機制 attention.rs 10.2.8 打造標準樓層：實作單層 Transformer layer.rs 10.2.9 堆疊樓層成塔：實作 Transformer 編碼器 encoder.rs 10.2.10 從思緒到語言：實作 MLM 預測頭部 head.rs 10.2.11 竣工收尾：組裝完整 DistilBERT 模型 distilbert.rs 10.2.12 驗收成果：在 main.rs 中執行推論 10.3 燭光遍照：從單點模型到完整生態系
►第11 章 Burn：燃起 AI 研究與工程的熊熊烈焰 11.1 研製第一艘火箭：用 MNIST 演練從設計到升空的完整流程 11.1.1 發射台整備：專案初始化與架構藍圖 11.1.2 認識箭體材質：Burn 張量的特性與操作 11.1.3 打造燃料輸送帶：定義 Dataset 與 Dataloader 11.1.4 組裝箭體與酬載：定義 Burn 的模型結構 (Module 與 Config) 11.1.5 倒數計時與點火：實作訓練迴圈與 Learner 11.1.6 第二節推進：理解 Backend 並切換至 GPU 加速 11.1.7 封存航行日誌：模型的儲存 11.1.8 來自天際的應答：載入模型並驗證推論成果 11.1.9 章節總結：第一艘火箭的誕生 11.2 停靠太空站：匯入跨框架模型 (ONNX & Safetensors) 11.2.1 選擇你的對接口：架構生成 vs. 權重裝填 11.2.2 航線 A：ONNX - 自動化模型生成 11.2.3 航線 B：Safetensors - 手動對接與權重裝填 11.2.4 排除對接故障：處理框架不匹配問題 11.2.5 總結：擴展你的 Burn 艦隊 11.3 從火花到烈焰：Burn 與 Candle 的設計哲學，航向 AI 的無垠宇宙
►第12 章 效能分析工具箱：讓 Rust 跑得更快 12.1 效能的度量衡：使用 cargo bench 建立基準 12.1.1 建立我們的第一個 Benchmark 12.2 找出效能熱點：兩大視覺化利器 12.2.1 火焰圖 (Flamegraph) 的基本概念 12.2.2 如何閱讀火焰圖？ 12.2.3 利器一號：經典 cargo-flamegraph 12.2.4 效能分析的陷阱：採樣到的是誰？ 12.2.5 利器二號：現代 samply 12.2.6 解讀 samply 的多重視圖 12.3 記憶體：隱形的效能殺手 12.3.1 記憶體配置的成本 (Allocation Cost) 12.3.2 跨平台的 Rust Heap 分析器：Dhat 12.3.3 Dhat 之外：平台原生分析工具 12.3.4 超越演算法：CPU 快取的影響 12.4 效能思維：從量測到效能調校的完整循環
►附錄A ：打造高效 Rust 開發環境(VS Code 篇) A.1 必備工具鏈 rust-analyzer CodeLLDB A.2 輔助工具 Even Better TOML ErrorLens Dependi ( 前身為 Crates) A.3 風格主題 Catppuccin
►附錄B ：找回熟悉的開發節奏：設定Rust REPL 與Jupyter B.1 終端機 REPL B.1.1 evcxr_repl B.1.2 IRust B.2 Jupyter 整合 B.2.1 安裝 evcxr Jupyter Kernel B.2.2 在 Jupyter 中使用 Rust B.2.3 IRust Kernel B.3 超越 REPL：Rustacean 的工作流
|
序
| 前言
歡迎來到《從 Pythonista 到 Rustacean：資料從業者的第一本 Rust 指南》！
我是一個在資料科學領域工作多年的工程師。我的職業生涯始於Python，至今它仍然是我日常工作的主力語言。 和許多Pythonista 一樣，我曾深受效能瓶頸與記憶體壓力的困擾。大約兩年前，我為了尋找突破點而開始接觸Rust。 起初，我只是驚艷於它的執行速度；但真正觸動我的，是它在不犧牲效能的前提下，透過所有權系統提供的「記憶體安全保證」。 當我意識到編譯器能在執行前就幫我攔截掉那些在Python 中最棘手的None錯誤、資料競爭(Data Race) 或記憶體洩漏時，我體會到了一種前所未有的「安心感」。 我開始在工作中將Rust 整合進Python 工作流程。無論是將關鍵的資料處理瓶頸改用Rust 重寫，或是建構高效能的模型推論服務，Rust 都確實地解決了許多過去棘手的問題。 這份「原來程式可以寫得又快又安全」的感動，就是我撰寫這本書的初衷。 我深信Rust 與Python 的結合是資料科學的未來。這本書便是我分享這份經驗的成果，希望能幫助更多和我有過相同困擾的Pythonista，找到一條新的、通往高效能與高穩定性的路徑。
本書宗旨
首先，必須澄清一點：這本書不是要您拋棄 Python。 Python 在資料科學領域的地位是不可動搖的，其豐富的生態系統、簡潔的語法、以及龐大的社群支援，都是無可替代的優勢。我自己也是Python 的忠實使用者，並且深信它仍會是資料科學的主要語言。 那為什麼要學Rust ？因為Rust 能成為Python 最好的夥伴。 當Python 遇到效能瓶頸時，Rust 可以接手；當您需要建構高並行的資料管線時，Rust 能提供安全保證；當您想要部署輕量級的模型服務時，Rust 能提供接近C 的效能，卻不用擔心記憶體錯誤。 簡單來說，這本書要傳達的是如何在正確的時機，選擇正確的工具。 市面上不乏優秀的 Rust 入門書，但本書的定位有些許不同。 這並非一本鉅細靡遺的Rust 語法大全，而是專為Pythonista 量身打造的實戰指南，其獨特之處在於： 1.從 Pythonista 的熟悉場景出發 2.目標導向的兩階段結構 Part I：Rust 的攀登之路 ( 第 1-8 章 )。 Part II：實戰應用！ ( 第 9-12 章 )。 3.特有的「雙視角」標記系統 🐍 Pythonista 視角、🦀 Rustacean 思維 4.銜接更廣闊的 Rust 生態
準備好了嗎？
如果您已經迫不及待，那就讓我們翻到第一章，開始您的 Rust 之旅吧。 學習一門新的程式語言，本質上是在學習一種新的思考方式。 Rust 的某些概念( 尤其是所有權系統) 初期可能會帶來挑戰，這很正常。 但當您跨過這個門檻，理解了其設計背後的取捨，便會體會到它在安全與效能之間取得的巧妙平衡。 請保持耐心，專注於理解每個概念背後的「為什麼」。 讓我們開始吧。 顏志穎 |
