在前两篇文章里，我分享了自己在项目中使用 pandas 做数据清洗、以及如何将通用清洗流程与业务规则解耦的一些实践。
后台有不少读者的反馈和追问，其中一个问题让我印象很深：
这些数据，除了 pandas 之外，还有没有更合适的处理方式？
正是这个问题，促使我对数据源和整体处理链路做了一次更深入的调研，也最终让我做出了一个不算激进、但很坚定的决定：
👉 用 Rust + polars，重写这个数据分析服务
重新审视：我们到底在做什么？
先抛开技术选型，回到本质。
这个服务的核心职责其实非常明确：
- 从多个数据源读取数据
- 做一系列 结构化清洗 + 规则处理
- 高并发运行在服务端
- 稳定、可控、可扩展
它不是一个数据科学实验环境，而是一个：
长期运行的数据分析 / 数据处理服务
当我从这个角度重新审视时，pandas 的一些“隐性问题”就开始变得明显了。
pandas 很好，但它并不是为“服务端”而生的
这不是对 pandas 的否定，而是场景不匹配。
在实际工程中，我遇到的几个现实问题是：
1️⃣ 并发模型受限
- pandas 基于 Python
- 多线程受 GIL 影响
- 协程虽然稳定，但本质还是单进程事件循环
👉 对于 CPU + IO 混合型数据处理服务，天花板是存在的。
2️⃣ 性能依赖“使用方式正确”
- 一旦不小心写出
apply + Python lambda
- 性能就会断崖式下降
- 很多问题在 code review 阶段并不明显
👉 对团队协作并不友好。
3️⃣ 服务级稳定性成本高
- Python 进程一旦崩，整体服务就重启
- 底层库线程安全问题很难彻底兜住
- 在“长期运行服务”场景下，风险始终存在
调研后的一个关键发现：polars
在继续调研数据源和替代方案时，我重点看了 polars。
一开始只是“了解一下”，但越看越觉得它非常契合这个场景。
为什么是 polars？
几个非常直接的理由：
✅ 天然为性能而生
- Rust 实现
- 基于 Apache Arrow
- 多线程并行是默认能力
- 无 GIL、无解释器瓶颈
✅ API 层面接近 pandas，但更“工程化”
- DataFrame / LazyFrame
- 表达式风格，避免隐式 Python 回调
- 很多操作在编译期就能发现问题
👉 限制自由度，换来可控性和性能
✅ 对服务端非常友好
- 内存可控
- panic 可定位
- 线程模型清晰
- 非常适合被嵌入到长期运行的服务中
那为什么不直接用 Python + polars？
这是一个非常合理的问题。
答案其实很简单：
当核心计算已经不在 Python 里了，那为什么还要把 Python 留在最外层？
在我的这个场景中：
- Web 服务需要稳定
- 数据处理是核心逻辑
- 并发和资源控制很重要
既然如此：
- polars 已经是 Rust
- Tokio 生态成熟
- 数据处理 + 服务端，用一门语言反而更简单
Rust 并不是“重”，而是“确定性”
很多人一听到 Rust，第一反应是：
太重了吧？开发成本会不会很高？
但在这个项目里，我的真实感受恰恰相反：
- 类型系统让数据结构更清晰
- 编译期约束减少了线上不确定性
- 并发模型比 Python 更直观
- panic ≠ silent failure
👉 写代码的时候更慢一点
👉 但上线之后，心里非常踏实
整体架构的变化
从逻辑上看，其实并没有变复杂：
数据源
↓
polars 数据处理
↓
业务规则层
↓
结果输出 / 落库
变化的是：
- pandas → polars
- Python runtime → Rust runtime
- 协程兜底 → 编译期 + 运行期双保险
这并不是“银弹”，而是一次匹配场景的选择
最后强调一句：
- 如果你是做探索式分析、一次性脚本
👉 pandas 依然是最佳选择
- 如果你是在做长期运行的数据处理服务
👉 polars + Rust 非常值得认真考虑
技术选型从来不是“谁更高级”，而是：
谁更适合当前的问题
写在最后
这次从 pandas → polars → Rust 的演进，并不是一开始就规划好的，
而是在真实工程问题、读者反馈和调研中，一步步推导出来的结果。
这个过程中的思考和权衡，也让我对大数据服务的工程化有了更深的理解。你是否有过类似的技术栈迁移经历？欢迎在云栈社区分享你的见解。 | 
发表于 前天 20:43
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