十年 Python 程序员，初次尝试 Rust：“非常优秀！” _小知识

摘要：Python/ target=_blank class=infotextkey>Python 和 Rust，都是近几年深受开发者喜爱的编程语言，那么作为一个拥有十年 Python 编程经验的开发者来说，初次尝试 Rust 会有怎样的感受呢？
链接：https://karimjedda.com/carefully-exploring-rust/
作者 | Karim Jedda
译者 | 弯月责编 | 郑丽媛
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
最近，我找到了一份新工作，公司最常用的编程语言之一是Rust 。
在此之前，我使用 Python 长达十年之久，主要是做数据工程的工作。但如今，我打算尝试一下这种新的（对我来说）编程语言。我经常在不同平台上看到各类夸赞 Rust 的文章，我想看看 Rust 是否真的不负盛名。
Rust 与 Python 有很大的不同，因此我不打算在本文中详细说明 Rust 的独特之处。作为初学者，我只希望尽快上手，希望能以最短的过渡，尽快用Rust 完成工作，同时也希望评估一下我自己的学习能力。
从某种程度上来说，我更感兴趣的是 Rust 整体的使用体验，而不是具体的功能列表。

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设置开发环境
设置开发环境非常简单，只需参照 Rust 网站提供的示例，在终端中运行一个命令就可以了。
当你认为一切都已安装并配置妥当，此时如果想验证 Rust 是否已正确安装，只需在空目录中创建一个空项目：

cargonew tutorial cdtutorial cargorun接下来，在文本编辑器中打开该文件夹。如果你是新手，我推荐 VSCode，因为其中的一些扩展很有帮助，关于如何使用这些扩展的指南也很容易入手。我推荐 rust-analyzer 作为 VSCode 的唯一扩展。
输出与调试
如果想了解程序是如何运行的，首先要做的就是通过命令行来了解程序在干什么，以及完成了什么。

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此外，你还可以使用常规调试器。在 M1 上，我推荐在 Visual Studio Code 中使用 LLDB，它不仅工作良好，通常还要比在输出结果中打印日志更为方便。

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到这里为止，Rust 与 Python 其实都非常相似，只不过所有命令都是通过 cargo run 运行的，而不是调用特定文件，如 python3 somefile.py 。
另外，你也可以先运行 cargo build，然后运行 target/debug/tutorial 中的文件，得到的结果是相同的。接下来，如果将生成的文件复制到另一个位置或另一台类似的机器上，也可以正常工作，且无需安装任何与 Rust 相关的东西。
错误处理
不得不承认，编程中总会遇到一些意外，能够以可预测的方式处理这些意外非常重要。编程中的一大挑战就是很难考虑到程序中所有可能出现的错误，因为只要写代码就可能会出错。

“每个人都知道调试比编写程序要难一倍。所以，如果你在代码编写代码时就用尽了聪明才智，又如何调试呢？”
—— Brian W. Kernighan

在 Python 中，通常我们通过 try/except 方法来抛异常，并完成错误处理。我们运行一段代码，如果出错，则通过条件来捕捉异常，如果所有条件都不匹配，则将其放入一个通用的异常中。异常有各种不同的类别，Python 允许你在包中调用不存在的函数，并在运行时产生异常，但在 Rust 中这样做甚至无法通过编译——Rust 不允许在运行时出现任何奇怪的错误，从而消除了一大类不太容易预测的错误。
下面通过一个例子来说明 Rust 的这种方法，同时我会用 Python 的术语进行解释。

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在上面的代码中，我们创建了一个自定义的异常，在 do_something 函数中抛出，而 main 函数会检查该异常。上面的代码跟 try/exept 基本上一样，只不过多了一些样板代码（这些样板代码是必须的，但以我现在的水平有点难以理解）。
你也许会说“肯定有更好的办法”，特别是如果你有很多 Python 经验的话，的确如此，我们将不得不使用包。。
使用外部包
与其他行业相比，编程的最大优势就是可以使用别人构建的东西。如果你计划在程序中进行错误处理，那么有一个很好用的包 thiserror 。Rust 的包管理器是 cargo 。
Rust 中的包叫做 crate 。安装方法为编辑目录下的 Cargo.toml 文件。在本例中，我们在 [dependencies] 后面添加 thiserror = "1.0" 就可以了。