Кратко и по пунктам.
1) Безопасность памяти
- Python: автоматический сборщик (счётчик ссылок + цикл. сборка). Удобно, но динамическая типизация и C-расширения могут вносить ошибки; нет статических гарантий; утечки и циклы возможны.
- Rust: безопасность на этапе компиляции: владение/заимствование, отсутствие null/use-after-free и data races (через трейт-ограничения Send/Sync). Детрукция детерминистична (RAII). Практически исключает классы ошибок времени выполнения, связанных с памятью.
- Haskell: ленивый чистый язык с GC; исключает большинство классов UB, но возможны space leaks и непредсказуемые паузы GC; пул работ над памятью контролируется RTS, но нет тех же статических гарантий, что у Rust.
2) Управление конкурентностью
- Python: GIL в CPython ограничивает параллелизм потоков; эффективна асинхронная модель (asyncio, uvloop, FastAPI) для I/O-bound; для CPU-bound нужны multiprocessing или C-расширения.
- Rust: нативные потоки + async/await (futures) с runtime (Tokio, async-std). Нет data races благодаря типовой системе; очень эффективный и предсказуемый параллелизм.
- Haskell: лёгкие зелёные потоки (forkIO), STM (software transactional memory) для безопасной синхронизации, async/await-подобные абстракции; RTS эффективно планирует тысячи/миллионы воркеров, но управление GC влияет на задержки.
3) Производительность
- Python: значительно медленнее нативных языков для CPU-bound; для I/O-bound с асинхронной моделью и оптимизированными библиотеками — приемлемая пропускная способность. Хорош для прототипов и интеграции.
- Rust: почти С/С++ уровень производительности, низкие накладные расходы, контроль аллокаций, zero-cost абстракции → лучший выбор для low-latency и high-throughput.
- Haskell: может давать высокую производительность в реальных задачах (из‑за оптимизирующего компилятора), но поведение памяти/GC и ленивость могут давать сюрпризы; требует профилирования и тюнинга.
4) Модель управления ошибками
- Python: исключения (runtime), динамическая проверка; удобна, но ошибки часто обнаруживаются во время выполнения.
- Rust: явные Result/Option + pattern matching, оператор ? упрощает цепочки; поощряет обработку ошибок на этапе компиляции/дизайна.
- Haskell: типы вроде Maybe/Either/MonadError и исключения; сильная типизация позволяет кодировать многие инварианты в типах, но стиль функциональной обработки ошибок требует дисциплины.
5) Экосистема
- Python: огромная, зрелая экосистема для веба, ML, DevOps, очередей, баз данных. Много готовых библиотек и специалистов.
- Rust: быстро растущая экосистема для сетевых библиотек (Tokio, Hyper, Actix), системного ПО и безопасных сервисов; меньше «готовых» высокоуровневых решений, но сильные библиотеки низкого уровня.
- Haskell: качественные библиотеки, хорошие абстракции (Warp для HTTP, Conduit/Streaming), но менее обширная и менее ориентированная на корпоративные интеграции; меньше специалистов.
6) Стоимость поддержки (разработка, найм, эксплуатация)
- Python: низкий входной порог → быстрый найм и быстрая разработка; выше риск runtime-багов и производительных узких мест, которые потребуют рефакторинга/переписывания узлов.
- Rust: выше стоимость разработки и дефицит специалистов; более высокая начальная затратность, но меньше багов времени выполнения и ниже стоимость устранения ошибок в долгосрочной перспективе для критичных компонентов.
- Haskell: высокая кривая обучения и дефицит разработчиков; при наличии экспертизы код часто компактнее и безопаснее, но поддержка и интеграция могут стоить дороже.
7) Развёртывание и интероперабельность
- Python: простая упаковка, контейнеризация; динамическая природа облегчает интеграцию.
- Rust: статические бинарники, небольшие образы, легко деплоить как отдельные компоненты.
- Haskell: бинарники могут быть крупнее/сложнее в статической линковке; но возможна чистая деплой-схема.
Конкретные примерные задачi и аргументация
- Когда выбирать Python
- Быстрая разработка HTTP-API, шлюзов и оркестрации: если важна скорость разработки и широкая интеграция (библиотеки для БД, auth, ML), и нагрузка в основном I/O-bound, то Python (FastAPI/uvicorn + async) предпочтителен.
- ML-инференс / прототипы: использование существующих ML-стеков и удобство развёртывания.
Обоснование: большой экосистемный охват, скорость итераций и проще найти команду.
- Когда выбирать Rust
- Высоконагруженные прокси/балансировщики, реализация сетевых протоколов (HTTP/2, QUIC), микросервисы с требованием низкой задержки и высокой пропускной способности.
- Компоненты, где критична безопасность памяти (парсеры, обработка недоверенных данных).
Обоснование: низкие накладные расходы, отсутствие data races, контроль аллокаций и предсказуемость задержек; статические бинарники облегчают деплой.
- Когда выбирать Haskell
- Сложная бизнес-логика с большим числом инвариантов (финтех, подсистемы расчёта), где важна формальная выразительность типов и корректность.
- Сервисы с очень высокой параллельностью, где модель STM и лёгкие потоки упрощают корректную конкуррентную логику.
Обоснование: мощная типовая система и чистота кода позволяют выразить и проверить инварианты, STM упрощает согласованность при высокой конкуренции; при наличии команды с экспертизой — снижает баги логики.
Короткие рекомендации
- Нужна быстрая доставка, богатая экосистема → Python.
- Нужна максимальная производительность, безопасность памяти и предсказуемость → Rust.
- Нужна сильная типизация для сложной корректности и удобный высокоуровневый конкурентный модельный код → Haskell (при наличии экспертов).
Если нужно — могу предложить конкретную стаковую архитектуру для вашей задачи (скелет сервиса на Python/Rust/Haskell) и типовые библиотеки для реализации.