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Pythonはずっと私がデータクローリングに使う第一選択のツールでした。しかし最近Rustを試してみたところ、大規模なクロールシーンではその利点があまりにも明らかだと気づきました。



株式データのスクレイピングについて言えば、数百から数千のリクエストを同時に処理する必要があるとき、Rustの並行性とメモリ管理の性能は圧倒的です。Pythonは書くのが速いですが、この規模になると苦労し始めます。

Pythonがダメだと言っているのではなく、ツールは適切なシーンを選ぶ必要がある。小さなプロジェクト?Pythonで十分。膨大なデータ処理に拡張する?Rustこそがそのプレッシャーに耐えられる奴だ。
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WenMoon42vip
· 15時間前
数千の並行リクエストにPythonは本当に耐えられない...去年も落とし穴にはまったので、Rustに変更したら爽快感がすごい。
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MEVVictimAlliancevip
· 15時間前
本当に、Rustでビッグデータを処理して初めて次元削減攻撃が何を意味するかがわかる。
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FlatTaxvip
· 15時間前
ハハ、またRustのパフォーマンスに魅了されたおじさんが現れた。私は2回見ただけで、その後の物語がわかる。
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JustAnotherWalletvip
· 15時間前
ハ、ついに誰かが言い出した。Pythonが大規模なクローリングで短所があることは早くから見抜いていたが、今ではRustを使う人たちが先行している。 --- Rustの学習曲線は急だが、一度理解すると本当に良い。私も2ヶ月前にPythonとRustの間で悩んでいたが、結局はRustを学ぶことにした。 --- 正直なところ、Pythonのファストフード的開発は強みだが、海量データを本格的に扱う瞬間にはその本質が露呈することを深く実感した。 --- 圧倒するという言葉は本当に当てはまる。私のクローラーはPythonからRustに移行した後、コストが半分以上ドロップし、効率が直接月へ。 --- ただし、Rustの学習コストは確かに恐ろしいので、小規模チームはまずPythonでやりくりする方が良いだろう、特に特に大規模なプロジェクトでない限り。 --- 内味がある。並行性能に関してはRustには本当に対抗相手がいない。以前、PythonのGILに苦しめられたことがある。 --- この論点は良いが、具体的なビジネスシーンによる。実際には、いくつかのクローリングプロジェクトはそれほど極端な性能を必要としないので、Pythonで十分だ。
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