Python과 Rust를 사용해 본 경험 중 가장 기억에 남는 프로젝트는 무엇이며, 그 이유는 무엇인가요?

Python 데이터 파이프라인에서 처리 속도를 측정하기 전까지는 어디서 시간이 잡히는지 몰랐습니다. cProfile로 프로파일링해보니 I/O 대기가 전체 시간의 80% 이상을 차지했고, 멀티프로세싱으로 CPU를 병렬 활용하는 것보다 배치 처리 방식으로 바꾸는 것이 더 효과적이었습니다. 처리 건수 대비 시간을 측정해보니 최적화 전 대비 3배 이상 빨라진 것을 수치로 확인했습니다. Rust 파서 포팅에서는 컴파일러가 잡아주는 오류 수가 인상적이었습니다. C 버전에서 런타임에 발생하던 메모리 오류가 Rust에서는 컴파일 타임에 전부 잡혔고, 런타임에 발생한 메모리 오류는 0건이었습니다. borrow checker와 씨름하는 비용이 크지만, 그 비용을 내고 나면 메모리 관련 디버깅 시간이 거의 없어지는 효과가 있었습니다.

언어 선택의 효과는 개발 속도뿐 아니라 어떤 종류의 버그가 줄어드는지로 평가해야 한다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.