Коротко про типы и семантику каждого языка (ключевое для выбора средств и подходов)

JavaScript: динамическая, «слабая» типизация — много неявного приведения (coercion), простая модель объектов и прототипов, однонитевой event-loop (в Node — worker threads/cluster для многопоточности). Быстрая разработка, но легко ошибиться из‑за неявных приведений и отсутствия компиляции/контракта.Python: динамическая, «сильная» типизация — нет неожиданных автоматических приведений между несовместимыми типами, но проверка типов только во время выполнения (есть type hints для статической проверки). GIL ограничивает CPU‑параллелизм в одном процессе, зато отличная экосистема для парсинга и быстрой разработки.Rust: статическая типизация, система владения (ownership/borrowing), отсутствие сборщика мусора, «fearless concurrency» — компилятор гарантирует отсутствие data-races и многих ошибок времени выполнения, при необходимости есть unsafe для низкоуровневого доступа.Haskell: статическая типизация, чисто функциональная, ленивое вычисление, сильная система типов (алгебраические типы, классы типов). Чистота кода и мощные абстракции, GHC поддерживает лёгкие потоки (green threads), STM и многопоточность, но ленивость требует осторожности со свопами/утечками памяти.

Теперь — по задачам: парсинг пользовательского ввода, конкурентность, низкоуровневый доступ к памяти — какие языки и механизмы я бы выбрал и почему.

1) Парсинг пользовательского ввода (CLI/Web/JSON/текст)

Быстрая разработка, валидация схем, прототипы:
Выбор: Python (или TypeScript/JavaScript для браузера).Почему: мощная стандартная библиотека (re, json, argparse), зрелые библиотеки валидации/сериализации — pydantic (валидация/парсинг в модели с аннотациями типов), marshmallow, click/argparse для CLI. TypeScript даёт статическую проверку контрактов для фронта/Node.Требуется безопасность, однозначное поведение, высокая производительность:
Выбор: Rust.Почему: Serde для JSON/форматов + nom/peg/combined parser combinators для бинарного/строкового парсинга; строгая статическая валидация через типы; предсказуемая производительность; парсеры без runtime‑allocs возможны.Если нужна формальная корректность/мощные парсер-комбинаторы:
Выбор: Haskell.Почему: Parsec/Attoparsec и сильная типизация/ADT позволяют выразить грамматику и получать гарантии о корректности разбора; леньность иногда помогает (построение потоковых парсеров), но требует внимания к space leaks.JavaScript (чистый) — подходит для простого JSON-парсинга и фронтенда, но из‑за слабой типизации лучше использовать TypeScript + схемы (AJV) для валидации входа.

Резюме по парсингу: для быстрой разработки/экспресс‑валидации — Python (или TypeScript на фронте); для безопасного и высокопроизводительного парсинга — Rust; для декларативных/комбинаторных парсеров с мощной абстракцией — Haskell.

2) Работа с конкурентностью (I/O‑bound и CPU‑bound)

Высокая нагрузка I/O (много соединений, легкие задачи):
Node.js/JavaScript (async event loop) — простой модель, хорошо для веб‑серверов и I/O‑bound задач; масштабируется по количеству соединений, но одно ядро по умолчанию.Rust (async/.await + Tokio/async-std) — даёт асинхронную модель с возможностью многопоточной исполнения, низкие накладные расходы, более предсказуемая производительность.CPU‑bound и безопасность конкурентного доступа:
Rust — основной выбор. Система владения и Send/Sync типы + библиотеки (rayon для data-parallelism, crossbeam для каналов, tokio/mio для async) позволяют писать параллельный код без data races и с высокой скоростью.Сложные параллельные абстракции, требующие транзакционной памяти или лёгких потоков:
Haskell — GHC поддерживает тысячи лёгких потоков, STM (software transactional memory) отлично подходит для сложной синхронизации и обеспечивания согласованности; чистота и иммутабельность облегчают рассуждения о побочных эффектах.Быстрая реализация I/O concurrency на Python:
Python (asyncio) — хорош для I/O‑bound задач, простая модель async/await; но GIL ограничивает CPU‑параллелизм в одном процессе, для CPU нужно multiprocessing либо нативные расширения.JavaScript/Node — если архитектура ориентирована на однопоточную обработку с асинхронным вводом-выводом; для многопроцессного масштаба можно использовать кластер/worker_threads.

Резюме по конкурентности: для безопасного параллелизма и высокой производительности — Rust; для сложных высокоуровневых моделей синхронизации — Haskell (STM); для простого масштабирования I/O — Node.js/async; для быстрого прототипирования I/O — Python asyncio, но учесть GIL.

3) Низкоуровневый доступ к памяти (встраивание, манипуляция байтами, драйверы)

Выбор по умолчанию: Rust.
Почему: Rust даёт контроль над выделением памяти, нулевые накладные расходы абстракции, возможность безопасно управлять владением; при необходимости unsafe — доступ к сырым указателям; FFI с C удобен; predictable destructors (RAII) и отсутствие GC делают Rust отличным для системного программирования и драйверов.Классика: C/C++ (упомяну для полноты) — прямой контроль, но отсутствие современных статических гарантий безопасности.Haskell — возможно, но неудобно как основной инструмент для низкоуровневых задач:
Механизмы: ForeignPtr, Storable, Ptr, ByteString, mutable arrays в ST/IO; есть примеры низкоуровневого кода, но ленивость/GC и управление памятью делают Haskell менее подходящим для некоторых real‑time/embedded задач.Python/JavaScript — не предназначены для низкоуровневого доступа:
Механизмы: Python — memoryview, struct, ctypes, cffi, numpy; чтобы получить реальный низкоуровневый контроль и скорость — писать расширение на C/Rust. JS — ArrayBuffer/TypedArray, Node Buffer, и нативные аддоны через N-API.Прочее: на платформах со встроенным GC (Python, JS, Haskell) у вас есть лишняя сложность: непредсказуемые паузы GC, финализаторы не детерминированы, ленивость Haskell может отложить аллокации и осложнить локальный контроль.

Резюме по памяти: для низкоуровневых и системных задач — Rust (или C/C++ в традиционной экосистеме). Haskell можно использовать, но с оговорками; Python/JS — через нативные расширения.

Короткие практические рекомендации

Если задача — быстрый парсинг и валидация входа (бакенд/CLI) с минимальными затратами времени: Python + pydantic/argparse (или TypeScript + AJV для фронта).Если нужна безопасность, производительность и низкоуровневый контроль (парсинг больших потоков, парсинг бинарных протоколов, многопоточная обработка): Rust + Serde/nom + Tokio/Rayon.Если важны чистота, мощные абстракции и корректность параллельных алгоритмов (STM, сложная синхронизация): Haskell + Parsec/Attoparsec + STM.Для событийно‑ориентированного I/O‑серверного кода с большим количеством соединений и быстрого цикла разработки: Node.js/TypeScript (учитывая, что TypeScript решает проблемы слабой типизации JS).

Если хотите, могу:

привести конкретный пример парсера для JSON/формата на каждом из языков (Python/JS/Rust/Haskell),или подобрать набор библиотек/пример архитектуры для вашей конкретной задачи (CLI/веб/потоковое чтение/драйвер).