VIBE 코딩 고성능 데이터 도구가 녹슬 었습니다

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작은 앱에서 거대한 시스템에 이르기까지 데이터로 작업하는 것은 현재 어디에나 있습니다. 그러나 데이터를 빠르고 안전하게 처리하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 그것이 녹이 들어오는 곳입니다. 녹 속도와 안전을 위해 구축 된 프로그래밍 언어입니다. 속도를 늦추거나 충돌시키지 않고 다량의 데이터를 처리 해야하는 도구를 구축하는 데 좋습니다. 이 기사에서는 Rust가 고성능 데이터 도구를 만드는 데 도움이되는 방법을 살펴 보겠습니다.

틀 “Vibe Coding”이란 무엇입니까?

분위기 코딩 자연 언어 설명을 기반으로 코드를 생성하기 위해 LLM (Large Language Model)을 사용하는 관행을 말합니다. 모든 코드 라인을 직접 입력하는 대신 AI에게 프로그램해야 할 일을 알려주고 코드를 작성합니다. VIBE 코딩은 특히 코딩에 대한 경험이 많지 않은 사람들을 위해 소프트웨어를보다 쉽고 빠르게 구축 할 수 있습니다.

바이브 코딩 프로세스에는 다음 단계가 포함됩니다.

자연어 입력: 개발자는 원하는 기능에 대한 설명을 일반 언어로 제공합니다.
AI 해석: AI는 입력을 분석하고 필요한 코드 구조 및 논리를 결정합니다.
코드 생성: AI는 해석에 따라 코드를 생성합니다.
실행: 개발자는 생성 된 코드를 실행하여 의도 한대로 작동하는지 확인합니다.
정제: 무언가가 옳지 않다면 개발자는 AI에게 무엇을 고칠 지 알려줍니다.
반복: 반복 프로세스는 원하는 소프트웨어가 달성 될 때까지 계속됩니다.

틀 데이터 도구의 녹슬는 이유는 무엇입니까?

Rust는 몇 가지 주요 장점으로 인해 데이터 도구를 구축하는 데 인기있는 선택이되었습니다.

고성능: Rust는 C 및 C ++에 필적하는 성능을 제공하고 대형 데이터 세트를 빠르게 처리합니다.
메모리 안전: Rust는 쓰레기 수집기없이 메모리를 안전하게 관리하여 버그를 줄이고 성능을 향상시킵니다.
동시성: Rust의 소유권 규칙은 데이터 경주를 방지하여 멀티 코어 프로세서에 대한 안전한 병렬 코드를 작성할 수 있습니다.
풍부한 생태계: Rust는 상자로 알려진 라이브러리의 생태계가 증가하여 강력한 크로스 플랫폼 도구를 쉽게 구축 할 수 있습니다.

틀 녹 환경 설정

시작하는 것은 간단합니다.

녹을 설치하십시오: 사용 Rustup Rust를 설치하고 업데이트하십시오
IDE 지원: 인기있는 편집자 대 코드 그리고 지능 Rust Code를 쉽게 작성할 수 있습니다
유용한 상자: 데이터 처리의 경우와 같은 상자를 고려하십시오 csv,,, serde,,, rayon그리고 tokio

이 기초를 사용하면 Rust로 데이터 도구를 구축 할 준비가되었습니다.

틀 예 1 : CSV 파서

데이터로 작업 할 때 일반적인 작업 중 하나는 CSV 파일을 읽는 것입니다. CSV 파일 스프레드 시트와 같이 데이터를 테이블 형식으로 저장합니다. Rust로 간단한 도구를 만들어 봅시다.

// 1 단계 : 종속성 추가

녹에서 우리는 사용합니다 상자 우리를 돕기 위해. 이 예에서는 프로젝트에 추가하십시오 Cargo.toml 파일:

[dependencies]
csv = "1.1"
serde = { version = "1.0", features = ["derive"] }
rayon = "1.7"

csv CSV 파일을 읽는 데 도움이됩니다
serde CSV 행을 Rust Data 유형으로 변환 할 수 있습니다
rayon 데이터를 병렬로 처리 할 수 있습니다

// 2 단계 : 레코드 구조 정의

우리는 각 행에 어떤 종류의 데이터를 보유하는지 Rust에게 알려야합니다. 예를 들어, 각 행에 ID, 이름 및 값이 있으면 다음을 작성합니다.

use serde::Deserialize;

#[derive(Debug, Deserialize)]
struct Record {
    id: u32,
    name: String,
    value: f64,
}

이것은 녹이 CSV 행을 쉽게 바꿀 수있게합니다. Record 스트러크.

// 3 단계 : 평행을 위해 Rayon 사용

이제 CSV 파일을 읽고 값이 100보다 큰 위치를 필터하는 함수를 작성해 봅시다.

use csv::ReaderBuilder;
use rayon::prelude::*;
use std::error::Error;

// Record struct from the previous step needs to be in scope
use serde::Deserialize;

#[derive(Debug, Deserialize, Clone)]
struct Record {
    id: u32,
    name: String,
    value: f64,
}

fn process_csv(path: &str) -> Result> {
    let mut rdr = ReaderBuilder::new()
        .has_headers(true)
        .from_path(path)?;

    // Collect records into a vector
    let records: Vec = rdr.deserialize()
        .filter_map(Result::ok)
        .collect();

    // Process records in parallel: filter where value > 100.0
    let filtered: Vec<_> = records.par_iter()
        .filter(|r| r.value > 100.0)
        .cloned()
        .collect();

    // Print filtered records
    for rec in filtered {
        println!("{:?}", rec);
    }
    Ok(())
}

fn main() {
    if let Err(err) = process_csv("data.csv") {
        eprintln!("Error processing CSV: {}", err);
    }
}

틀 예제 2 : 비동기 스트리밍 데이터 프로세서

로그, 센서 데이터 또는 재무 상태와 같은 많은 데이터 시나리오에서 프로그램을 차단하지 않고도 데이터 스트림을 비동기로 처리해야합니다. Rust ‘s Async Ecosystem을 사용하면 스트리밍 데이터 도구를 쉽게 구축 할 수 있습니다.

// 1 단계 : 비동기 종속성 추가

이 상자를 당신에게 추가하십시오 Cargo.toml 비동기 작업 및 JSON 데이터를 돕기 위해 :

[dependencies]
tokio = { version = "1", features = ["full"] }
async-stream = "0.3"
serde_json = "1.0"
tokio-stream = "0.1"
futures-core = "0.3"

tokio 작업을 실행하는 비동기 런타임입니다
async-stream 데이터 스트림을 비동기 적으로 생성하는 데 도움이됩니다
serde_json JSON 데이터를 녹 줄로 구조화합니다

// 2 단계 : 비동기 데이터 스트림 생성

다음은 JSON 이벤트를 하나씩 지연시키는 것을 시뮬레이션하는 예입니다. 우리는 정의합니다 Event 구조, 그런 다음 이러한 이벤트를 비동기 적으로 생성하는 스트림을 만듭니다.

use async_stream::stream;
use futures_core::stream::Stream;
use serde::Deserialize;
use tokio::time::{sleep, Duration};
use tokio_stream::StreamExt;

#[derive(Debug, Deserialize)]
struct Event {
    event_type: String,
    payload: String,
}

fn event_stream() -> impl Stream {
    stream! {
        for i in 1..=5 {
            let event = Event {
                event_type: "update".into(),
                payload: format!("data {}", i),
            };
            yield event;
            sleep(Duration::from_millis(500)).await;
        }
    }
}

#[tokio::main]
async fn main() {
    let mut stream = event_stream();

    while let Some(event) = stream.next().await {
        println!("Received event: {:?}", event);
        // Here you can filter, transform, or store the event
    }
}

틀 성능을 극대화하기위한 팁

도구와 같은 도구로 코드를 프로필하십시오 cargo bench 또는 perf 병목 현상을 발견합니다
깨끗하고 빠른 코드를 작성하기 위해 반복자 및 특성과 같은 제로 비용 추상화를 선호합니다.
Async I/O와 함께 사용하십시오 tokio 네트워크 또는 디스크 스트리밍을 처리 할 때
불필요한 할당 또는 클론을 피하기 위해 Rust의 소유권 모델을 앞뒤로 유지하십시오.
릴리스 모드에서 빌드 (cargo build --release) 컴파일러 최적화를 활성화합니다
특수 상자를 사용하십시오 ndarray 또는 단일 명령어, 다중 데이터 (SIMD) 라이브러리 무거운 수치 작업 부하를위한 라이브러리

틀 마무리

Vibe Coding을 사용하면 원하는 것을 설명하여 소프트웨어를 구축 할 수 있으며 AI는 아이디어를 작동 코드로 바꿉니다. 이 프로세스는 시간을 절약하고 진입 장벽을 낮 춥니 다. Rust는 데이터 도구에 적합하여 쓰레기 수집기없이 속도, 안전 및 제어를 제공합니다. 또한 Rust의 컴파일러는 일반적인 버그를 피하는 데 도움이됩니다.

데이터를 읽고 필터링하고 프로세스하는 CSV 프로세서를 구축하는 방법을 보여주었습니다. 우리는 또한 실시간 데이터를 사용하여 비동기 스트림 프로세서를 구축했습니다. tokio. AI를 사용하여 아이디어를 탐색하고 녹슬어 생명을 불어 넣으십시오. 그들은 함께 고성능 도구를 구축하는 데 도움이됩니다.

Jayita Gulati 기계 학습 애호가이자 기계 학습 모델 구축에 대한 열정으로 인해 기계 학습 애호가이자 기술 작가입니다. 그녀는 리버풀 대학교에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 취득했습니다.

출처 참조