选择编程语言不再仅仅考虑语法或偏好；还需要考虑性能、可扩展性、开发人员编码速度，甚至团队的云服务器费用。

如果你正在构建一个高吞吐量的服务，你应该选择 Go 来实现并发？还是选择 Python 来实现快速迭代？还是选择 Rust 来实现速度和安全性？

基准测试只能说明部分问题，但现实世界的权衡取舍则更为深刻。在本文中，我们将比较 Go、Python 和 Rust 的以下几个方面：

• 执行速度
  

• 内存使用率
  

• 开发人员生产力
  

• 生态系统和工具
  

• 薪资趋势和工作需求

在文章的最后，我们将介绍何时使用每种方法以及为什么聪明的团队会混合使用它们。

⚡ 原始表现：谁运行速度最快？

当谈到原始计算时，Rust 仍然是编程语言的速度冠军。

对于简单的斐波那契基准（AMD EPYC），以下是几个语言的表现：

• Rust：~22 毫秒
  

• Go：~39 毫秒
  

• Python：~1 330 毫秒（Markaicode）

从BenchCraft来看，对于 JSON 解析或二叉树遍历等 CPU 密集型任务，Rust 的运行速度始终比 Go 快 2 倍，比 Python 快约 60 倍。

💡 因此，你如果需要计算密集型工作负载的最大吞吐量，Rust 将胜出。

对于 I/O 密集型服务（例如，Web API、DB 查询），Go 表现良好，并且通常感觉“足够快”，同时更易于维护。

Python？它比较慢，但是……

👉 当运行时性能不是原型设计或粘合现有 ML 库之类的瓶颈时，它就会大放异彩。

🧠 内存效率

三门语言处理内存的方式，我们详细对比如下：

• Rust → 由于所有权和零成本抽象而占用空间最小（与低级代码相比，您可以获得迭代器或特征等高级功能，而无需任何额外的运行时成本）。

• Go→ 使用垃圾收集但保持较短的暂停时间（在大多数实际工作负载下<10 毫秒）。

• Python → 具有较大的内存开销（数据密集型脚本需要数百 MB），尽管 Cython、Codon 或 PyPy 等工具可以显著减少使用量（Arxiv）。

  
  

Rust 非常适合边缘计算设备、嵌入式系统和性能至关重要的微服务。Go在内存效率和开发人员易用性之间取得平衡。Python适用于中小型工作负载，但扩展 Python 通常也意味着扩展基础架构。

⏱ 开发速度 vs 运行时速度

接下来，让我们来讨论一下它们的开发时间和运行时间。

👉 Rust 会让你的应用前期速度变慢，但可以避免程序运行时崩溃。

👉 Python 可以让你快速行动，但你以后可能会在性能或云成本上付出代价。

👉 Go 处于中间位置；编写速度快，运行速度也足够快。

2025 年，三个语言的生态系统和工具

Python → 仍然主导 AI/ML（PyTorch、TensorFlow），并且仍然是顶级 GitHub 语言（份额约 30%）（Codezup）。

Go → 云原生工具（Kubernetes、Docker）的首选。1.22 版本带来了更好的泛型和优化的垃圾收集（Evrone）。

Rust → 在区块链、WASM 和系统编程方面表现强劲，具有稳定的异步特性和强大的 Web 框架，如 Actix 和 Axum（LinkedIn 技术帖子）。

因此，如果你想做一些事情，以下是具体的建议：

• 做 AI/ML？用 Python。
• 想要构建微服务和 DevOps 工具？那就行动吧。
• 创建高性能 Web 服务还是低级应用程序？用Rust。
  

💰 薪资与就业市场（2025年）

2025 年的市场前景如下：

Rust → $150K–$210K（DevOpsSchool）

Go → $140K–$200K（DevOpsSchool）

Python → $130K–$180K（DevOpsSchool）

📈需求趋势：

• Python：人工智能和自动化领域就业增长 40%（TechGig）
• Go：对云原生和微服务职位的需求很高
• Rust：软件开发的利基市场，但在系统、安全和加密方面价格较高

💡 如果你以事业为导向，Python 能为你打开最多的大门。Rust 的薪水最高（如果你找到合适的利基市场）。Go 比较安全，需求稳定。

💡 隐性成本与权衡

每一个选择都有隐性成本：

• Rust：团队入职和就绪速度较慢，但长期来看错误和中断更少。

• Go ：更容易招聘和入职，但对细粒度性能的控制较差。

• Python ：原型开发成本最低，但规模化成本高昂（运行速度较慢，导致云计算费用更高）。
  

为了团队的职业灵活性：

• Python = 广泛的技能组合（AI、Web、脚本）
• Go = 云/devops 职业轨迹
• Rust = 高利基、高价值系统工作
  

✅ 应该何时选择每个？

如果你的团队正在进行 AI/ML、数据管道、自动化或快速原型，请选择 Python 。

如果你正在构建云微服务、API、DevOps 工具或无服务器后端，请选择 Go 。

在以下情况下选择 Rust：您需要最高的性能、安全性或内存控制，考虑嵌入式系统、区块链或性能关键型服务。

💡 混合型技术堆栈在 2025 年很常见，例如用于编排的 Python + 用于热路径的 Rust，或 Go API + Rust 计算模块。

🛠 开发工具和最佳实践

基准测试→ hyperfine, wrk,locust

分析→ Rust：Clippy + cargo-profiler • Go：pprof• Python：cProfile

能做到两全其美吗？ → 进行基准测试，找到瓶颈，并有选择地用 Rust 替换速度慢的部分。

Rust → 极致速度和安全。

Go → 云友好且开发者效率高。

Python → 灵活，AI/ML 引擎强大，但速度较慢。

2025年，聪明的团队会根据任务而非趋势进行混合搭配选择。真正的问题不在于哪个最快？而在于哪个能帮助你在不牺牲未来的情况下以最快的速度交付价值？

现在轮到你来选了🚀

2025 年，你的首选技术堆栈是什么？为什么用它？

是否运行过混合架构？有不同的基准测试结果吗？请在评论区分享。我很想听听你们的看法！～

编译：场长

参考：https://dev.to/alexmercedcoder