Ниже — сжатое, но многогранное сравнение Python, Haskell и Rust по запрошенным аспектам: модель памяти, управление ресурсами, парадигмы программирования (императив/функционал/безопасная конкурентность), возможности оптимизации производительности и пригодность для трёх типов задач. Для каждой темы — ключевые отличия, плюсы/минусы и практические выводы.

1) Модель памяти и управление ресурсами

Python (обычно CPython)

Модель: управление памятью в CPython — подсчёт ссылок + циклический сборщик мусора. Большинство объектов распределяется в куче, объекты высокоуровневые (много служебных байтов).Управление ресурсами: автоматическое (GC), но есть контекстные менеджеры (with) и протоколы enter/exit для детерминированного освобождения ресурсов.Последствия: простота разработки, но большие накладные расходы на память; непредсказуемые паузы GC/поведение при большом числе объектов; GIL ограничивает параллелизм потоков для CPU-bound.

Haskell (GHC)

Модель: чисто функциональная модель с ленивыми вычислениями по умолчанию; сборка мусора в рантайме (generational GC). Большая часть данных — immutable.Управление ресурсами: GC обеспечивает сборку памяти; детерминированное освобождение ресурсов — через идиомы типа bracket, finalizers; есть библиотечные механизмы для управления ресурсами (ResourceT).Последствия: высокая абстракция, оптимизации за счёт чистоты (референциальная прозрачность), но GC и ленивость могут приводить к непредсказуемым пиками потребления/пауза́м, если не оптимизировать строгость.

Rust

Модель: владение/заимствование с проверками на этапе компиляции (borrow checker). Нет GC в рантайме — deterministic drop (RAII). Память: стек/куча явные; можно управлять безнадёжно вручную через unsafe.Управление ресурсами: первичная модель — автоматическое освобождение при выходе из области видимости (Drop). Для системных ресурсов — RAII и типизированные обёртки.Последствия: низкий overhead, предсказуемость, детерминированное освобождение, маленький runtime footprint; очень пригоден для системного программирования.

2) Парадигмы программирования

Императивная

Python: естественно императивный / ООП / процедурный. Быстро писать "обычный" код.Haskell: неимперативный в идеале; императивные эффекты выражаются через монадические конструкции (IO, ST), есть императивные структуры в контролируемых монмах.Rust: мультипарадигменный, императивный стиль — основной в системном коде; имеет богатые возможности ООП-подобного дизайна через типажи и структуры.

Функциональная

Python: поддерживает функциональный стиль (функции первого класса, map/filter/lambda), но без строгой поддержки immutability/ленивости.Haskell: "чистая" функциональная с сильной типизацией — это её ядро. Ленивость, каррирование, монады, чистые функции.Rust: функциональные элементы (immutability по умолчанию, итераторы, замыкания), но не "чистый" функциональный язык. Многие функциональные паттерны zero-cost.

Безопасная конкурентность

Python: GIL в CPython мешает CPU-параллелизму потоков; good for IO-bound via async/asyncio или multiprocessing; ограниченная защита от гонок на уровне языка.Haskell: сильные инструменты (легковесные потоки в GHC, STM — software transactional memory, параллельные стратегии). Чистота данных снижает вероятность гонок, STM/immutability облегчают безопасную конкуренцию.Rust: "fearless concurrency" — гарантия отсутствия гонок данных на этапе компиляции (Send/Sync), низкоуровневые атомики и каналы; асинхронность через async/await и executor’ы (Tokio, async-std). Требует продуманного дизайна, но даёт высокую безопасность и производительность.

3) Возможности оптимизации производительности

Python

Подход: оптимизировать через C-расширения (Cython), JIT (PyPy), нумерические библиотеки (NumPy, SciPy) — "перенести горячие участки в нативный код".Ограничения: динамическая типизация и объектная модель создают накладные расходы; масштабное ускорение часто требует изменения архитектуры или использования внешних библиотек.Когда эффективно: IO-bound сервисы, быстрый прототипинг, аналитика, ML с использованием C/Fortran бэкендов.

Haskell

Подход: AOT-компиляция GHC, оптимизации благодаря чистоте (inlining, specialization, fusion, strictness annotations). Хорош для вычислительных задач при правильной настройке strictness и RTS.Ограничения: ленивость может усложнить прогноз производительности (space leaks); tuning RTS и GC/параметров часто нужен для критичных задач.Когда эффективно: сложные алгоритмы, параллельные/потоковые вычисления, когда можно воспользоваться оптимизациями компилятора и функциональной выразительностью.

Rust

Подход: AOT (LLVM) компиляция в нативный код, zero-cost abstractions, контроль layout памяти, SIMD, ручная оптимизация без сюрпризов рантайма.Ограничения: требуется больше усилий при реализации низкоуровневых оптимизаций, unsafe блоки для максимально тонкой настройки.Когда эффективно: там, где нужна производительность уровня C/C++ с безопасностью памяти — сетевые сервисы с высокой пропускной способностью, latency-sensitive code, потоковая обработка.

4) Применимость к задачам

Быстрая разработка веб‑сервисов

Python: лучшая в большинстве случаев — огромный экосистемный стек (Django, Flask, FastAPI), простота, огромное количество библиотек, быстрый цикл разработки. Отлично для MVP и средних сервисов; для высоких нагрузок — масштабирование через горизонтальное шардирование, асинхронные фреймворки, нативные расширения.Haskell: возможно, но кривая обучения выше; фреймворки (Servant, Yesod, Scotty) дают сильную типовую гарантию API и безопасность, но меньше готовых библиотек и меньше разработчиков. Хорош для проектов, где важна корректность и формальная верификация.Rust: зрелые и производительные веб-фреймворки (Actix, Rocket, Axum) — код получается быстрым и безопасным, но разработка медленнее из-за строгой типизации и borrow checker. Отличный выбор, когда важна производительность и безопасность в продакшене, но время на разработку выше.

Системы реального времени

Python: не подходит для жесткого реального времени (GC-паузы, интерпретатор, GIL). Может использоваться для прототипирования или верхних слоёв, но не для критичных временных пет.Haskell: общая модель с GC и runtime делает Haskell неподходящим для hard real-time. Теоретически можно добиваться bounded latency в очень ограниченных сценариях и с RT-RTS/специальными настройками, но это нетривиально.Rust: лучший выбор. Rust позволяет писать no_std для MCU, детерминированное управление памятью (без GC), малый runtime, прямой контроль над аллокациями, удобные bindings к RTOS. Подходит как для soft real-time (на хосте), так и для embedded/hard real-time при правильном проектировании.

Безопасное низкоуровневое ПО (драйверы, ОС, крипто, встраиваемое)

Python: практически не подходит для реального низкоуровневого ПО (исключение — скрипты, шеллы, прототипы).Haskell: редко используется для драйверов/основных системных компонентов из‑за большого рантайма и GC; возможна интеграция через FFI, но не стандартное решение.Rust: оптимальный выбор сегодня — безопасность памяти на уровне компилятора, контроль над ABI и layout, возможность «опустить» safety через unsafe блоки локально. Уже используется в ядрах, драйверах, криптографии и пр.

5) Tooling, экосистема и производительность разработчика

Python

Очень развитая экосистема пакетов (PyPI), быстрый цикл разработки, множество фреймворков и инструментов. Легко найти разработчиков.Минус — слабая статическая типизация (медленно меняется с mypy/typing), отладка динамических ошибок.

Haskell

Сильные абстракции, мощный type system; стек инструментов (cabal/stack/packaging) развит, но экосистема меньше. Требует опытных инженеров.Плюс — высокая выразительность и гарантия корректности многих классов ошибок на этапе компиляции.

Rust

Cargo + crates.io — отличный опыт управления зависимостями и сборки. Сообщество активно. Кривая обучения выше, но tooling и документация на хорошем уровне.Производительность разработки со временем растёт, но первые итерации медленнее, чем в Python.

6) Риски и предостережения

Python: масштабируемость CPU-bound ограничена GIL; большой memory overhead; зависимости C-расширений добавляют сложности к развертыванию.Haskell: ленивость может приводить к «space leaks» и неожиданным пикам памяти; меньшая база разработчиков/пакетов.Rust: строгие правила владения на старте замедляют разработку; unsafe код — источник ошибок, но локализуется; иногда сложнее выразить высокоуровневые паттерны быстро.

7) Итоговые рекомендации (кратко)

Для максимально быстрого прототипирования и разработки веб‑сервисов: Python (особенно для MVP, стартапов, аналитики). Для production‑кода с высокими требованиями к throughput можно сочетать Python API + Rust/C++ критичные компоненты.Для real‑time и embedded/систем с жёсткими временными ограничениями: Rust (no_std, RTOS интеграция). Haskell/Python — не лучший выбор.Для безопасного низкоуровневого ПО (драйверы, OS, крипто): Rust — первый выбор. Haskell теоретически может применяться в некоторых безопасных вычислениях и протоколах, но не для драйверов/ядра.Для кода, где важны формальная корректность, богатая функциональная абстракция и сильная типовая безопасность (бизнес‑логика с высокими требованиями к доказуемости): Haskell очень силён, если команда готова к кривой обучения.

Если хотите, могу:

привести конкретные примеры архитектур (например, как организовать высоконагруженный веб‑сервис на Rust vs Python);дать рекомендации по сочетанию языков (где держать критичные участки в Rust, а остальное в Python);показать нюансы настройки GHC RTS для производительности Haskell.