## 1. まずPython側を「Rustに寄せる」：型と境界を増やす Rustの“コンパイルチェックの気持ちよさ”は、型情報と境界（責務分離）が揃うほど効いてきます。Pythonでもそれを先に作れます。 ### Pythonでやると効く3点セット * 型ヒントを「局所から」増やす いきなり全ファイルではなく、関数の入出力だけ型を付ける。 例：`def parse_user(line: str) -> User: ...` * dataclass / pydantic等でデータ構造を固定 “辞書の海”を減らすだけでRust移行が激減します。 * 例外を減らし、Resultっぽい戻りにする 例外投げっぱなしではなく、`(ok, value_or_error)`や専用エラー型で扱う癖を付ける。 > 目的：Pythonで「型」「境界」「エラーの形」を作ってからRustへ。Rustのしんどさの多くは、ここが曖昧なまま移植しようとすることから来ます。 ## 2) Rustで最初に触るべきは「所有権」ではなく「型＋エラー」 Rustの壁として所有権がよく言われますが、学習順としては逆が楽です。 ### 最初に固めると移行が滑らかになる順序 1. 型（struct/enum）：Pythonのdataclass置き換え 2. エラー処理（Result / ?）：例外文化からの脱却 3. 借用（&）とライフタイム：必要になったときだけ 4. 所有権とムーブ：パフォーマンスや安全性を意識する段階で深掘り 特に、最初は「参照を返す設計」を避けて、所有して返す（StringやVecを返す）に寄せるとライフタイム地獄を回避しやすいです。 ## 3) “小さい成功体験”を作る題材選び：I/O境界があるものが最強 Python→Rust移行で一番うまくいくのは、境界が明確で、状態が小さい部品です。 ### Rust移行に向く題材（おすすめ順） * 文字列パース／ログ整形／CSV変換 * APIレスポンスの整形（JSON→struct） * バリデーション（入力検証） * 小さめのCLIツール（引数→処理→出力） 逆に、GUIや巨大Webアプリの丸ごと移植は、早期にやると高確率で苦しくなります。 ## 4) 実務的に一番スムーズ：Python＋Rustの“ハイブリッド”から入る 「全部Rust」ではなく、重い/重要な部分だけRustにするやり方です。これが最もストレスが少ない移行パターンです。 ### 典型パターン * Pythonで：I/O、設定、オーケストレーション（速く作る） * Rustで：パース、計算、バリデーション、コアロジック（堅牢にする） こうすると、Rustのコンパイルチェックの恩恵を受けつつ、Pythonの速度感を維持できます。 ## 5) “Python脳”のままRustに行くと辛いポイントと、回避の型 移行で詰まりやすいギャップを、あらかじめ回避する設計ルールです。 ### ギャップA：可変・共有がデフォルト → Rustは制御が必要 回避策： * Rustでは「不変が基本、必要な所だけmut」 * Pythonでも「関数は引数を破壊しない」を癖にする ### ギャップB：None/例外で雑に流す → Rustは明示が必要 回避策： * Pythonでも `Optional` と `Result相当` を分ける * 「ないかも」はOptional、「失敗する」はResult（例外）に整理 ### ギャップC：動的な辞書設計 → Rustは構造体設計 回避策： * まずPythonの辞書をdataclass/pydanticへ寄せる * Rustでは `struct` と `enum` で「状態」を閉じる ## 6) 具体的な“学習ルート”案（負荷が低い順） あなたの「憧れ（コンパイルチェック）」を早めに味わいつつ、苦しみを後回しにする並びです。 1. Python：型ヒント（入出力だけ）＋dataclass化 2. Rust：`struct/enum`＋`Result/?`でCLIを1本作る 3. Rust：所有して返す設計でパース/変換系を2〜3本 4. Rust：参照（&str, &[T]）を使ってコピー削減（ここで借用に触る） 5. 必要が出たら：ライフタイム／トレイト／非同期 へ拡張 --- ## 7) ここから最短で始める「次の一歩」 今日やるなら、次のどれかが最も効果が高いです。 * Pythonの自作プロジェクトのデータ構造（辞書）を1箇所だけdataclass化 * そのデータを食う変換関数に型（引数・戻り値）を付ける * 同じ仕様をRustで“入力→変換→出力”のCLIとして再実装する（機能は小さく） ## リンク - [[「とりあえず動くPythonプログラム」から脱出するロードマップ]]