Debian如何使用Rust进行数据分析

在 Debian 上使用 Rust 进行数据分析

一 环境准备

• 安装 Rust 工具链（推荐）：使用 rustup 安装，获取最新稳定版 rustc 与 cargo，无需 root。
  • 安装命令：curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
  • 使环境变量生效：source $HOME/.cargo/env
  • 验证版本：rustc --version、cargo --version
  • 可选镜像（提升国内下载速度）：
    • rustup 镜像：
      • export RUSTUP_DIST_SERVER=https://mirrors.ustc.edu.cn/rust-static
      • export RUSTUP_UPDATE_ROOT=https://mirrors.ustc.edu.cn/rust-static/rustup
    • crates.io 索引镜像（写入 $HOME/.cargo/config）：
      • USTC：[source.crates-io] registry = "https://github.com/rust-lang/crates.io-index" [source.ustc] registry = "git://mirrors.ustc.edu.cn/crates.io-index"
      • rsproxy：[source.crates-io] replace-with = 'rsproxy' [source.rsproxy] registry = "https://rsproxy.cn/crates.io-index" [registries.rsproxy] index = "https://rsproxy.cn/crates.io-index" [net] git-fetch-with-cli = true
• 系统依赖（可选，便于后续扩展与调试）：sudo apt update & & sudo apt install -y build-essential gdb。

二 常用数据分析库与场景

• 数据处理与 DataFrame：Polars（高性能、表达式 API、与 Apache Arrow 生态兼容）
• 查询与引擎：DataFusion（SQL/DataFrame 查询、可嵌入）
• 序列化：Serde（CSV/JSON/Parquet 等数据 I/O）
• 数值计算：ndarray（多维数组）、nalgebra（线性代数）
• 统计：statrs（常见分布与统计函数）
• 可视化：Plotters（纯 Rust 绘图，生成 PNG/SVG 等）

三 快速上手示例 读取 CSV 并计算均值

• 创建项目：cargo new rust-data-demo & & cd rust-data-demo
• 编辑 Cargo.toml（按需精简/扩展）：

  [package]
  name = "rust-data-demo"
  version = "0.1.0"
  edition = "2021"
  
  [dependencies]
  polars = "0.37"
  

• 准备数据（data.csv）：

  name,age,salary
  Alice,25,52000
  Bob,30,64000
  Charlie,35,80000
  

• src/main.rs：

  use polars::prelude::*;
      
  use std::error::Error;
      
  
  fn main() ->
       Result<
      (), Box<
      dyn Error>
      >
   {
      
      // 读取 CSV
      let df = CsvReader::from_path("data.csv")?
          .has_header(true)
          .finish()?;
      
  
      // 计算平均年龄与平均薪资
      let mean_age: f64 = df.column("age")?.f64()?.mean()?;
      
      let mean_salary: f64 = df.column("salary")?.f64()?.mean()?;
  
  
      println!("Mean age: {
  :.2}
      ", mean_age);
  
      println!("Mean salary: {
  :.2}
      ", mean_salary);
  
  
      Ok(())
  }
  
  

• 运行：cargo run --release（–release 提升性能）。

四 进阶 性能分析与结果可视化

• 微基准测试（Criterion.rs）：
  • 安装系统依赖：sudo apt-get install -y gnuplot
  • Cargo.toml 添加：

    [dev-dependencies]
    criterion = {
     version = "0.5", features = ["html_reports"] }
    
    
    [[bench]]
    name = "benchmarks"
    harness = false
    

  • 示例基准（benches/benchmarks.rs）：

    use criterion::{
    criterion_group, criterion_main, Criterion, black_box}
        ;
        
    
    fn sum_slow(x: &
        [f64]) ->
     f64 {
        
        let mut s = 0.0;
        
        for &
    v in x {
         s += v;
     }
    
        s
    }
        
    
    fn sum_fast(x: &
        [f64]) ->
     f64 {
    
        x.iter().sum()
    }
        
    
    fn bench_sums(c: &
    mut Criterion) {
        
        let data: Vec<
        f64>
         = (0..10_000).map(|i| i as f64).collect();
        
        c.bench_function("sum slow", |b| b.iter(|| sum_slow(black_box(&
        data))));
        
        c.bench_function("sum fast", |b| b.iter(|| sum_fast(black_box(&
        data))));
    
    }
        
    
    criterion_group!(benches, bench_sums);
        
    criterion_main!(benches);
        
    

  • 运行：cargo bench（生成 HTML 报告，便于对比不同实现）
• 可视化（Plotters，生成 PNG/SVG）：
  • Cargo.toml 添加：plotters = "0.3"
  • 示例（src/main.rs 追加）：

    use plotters::prelude::*;
        
    
    fn plot_histogram(data: &
        [f64], path: &
        str) ->
         Result<
        (), Box<
        dyn std::error::Error>
        >
     {
        
        let root = BitMapBackend::new(path, (640, 480)).into_drawing_area();
        
        root.fill(&
        WHITE)?;
        
        let max = data.iter().cloned().fold(f64::MIN, f64::max);
        
        let min = data.iter().cloned().fold(f64::MAX, f64::min);
        
        let mut chart = ChartBuilder::on(&
        root)
            .caption("Age Histogram", ("sans-serif", 20))
            .margin(10)
            .x_label_area_size(40)
            .y_label_area_size(40)
            .build_cartesian_2d((min..max).step(5.0), 0..(data.len() as u32 / 3 + 1))?;
        
        chart.configure_mesh().draw()?;
        
        chart.draw_series(
            Histogram::vertical(&
        chart)
                .style(BLUE.filled())
                .data(data.iter().map(|&
        x| (x, 1))),
        )?;
    
        Ok(())
    }
        
    
    // 在 main 末尾调用：
    // plot_histogram(&
        [25.0, 30.0, 35.0], "age_hist.png")?;
        
    

  • 运行：cargo run --release 生成图像文件。

五 工程化与部署

• 打包为 Debian 包（.deb）：
  • 安装打包工具：cargo install cargo-deb
  • 在项目根目录构建：cargo deb（产物位于 target/debian/*.deb）
  • 安装与修复依赖：sudo dpkg -i target/debian/*.deb，若依赖缺失执行 sudo apt-get install -f
  • 需要保留调试符号：cargo deb --separate-debug-symbols
• 交叉编译与发布（可选）：
  • 添加目标：rustup target add x86_64-unknown-linux-gnu（或如 armv7-unknown-linux-gnueabihf 等）
  • 交叉构建：cargo build --release --target x86_64-unknown-linux-gnu。

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