Python mu, Rust mu?

Python ve Rust birbirinden bu kadar farklı olamazdı. Python, dünyanın en popüler dili: kolay, esnek, her yerde. Rust ise en sevilen dil: hızlı, güvenli, hassas.

Ama ilginç kısım şu: 2026’da bunlar rakip değil. Ortak. En hızlı Python araçlarının çoğu aslında altyapıda Rust ile yazılıyor.

Bu yazı, her birini ne zaman kullanacağınızı ve ne zaman birlikte kullanacağınızı anlamanıza yardımcı olacak.

Hızlı Özet

Python Nedir?

Python, Guido van Rossum tarafından 1991’de yaratılan, üst düzey ve yorumlanan bir programlama dili. Okunabilirlik ve geliştirici üretkenliğine öncelik veriyor.

2026’da bilinmesi gerekenler:

• TIOBE, Stack Overflow ve GitHub’da #1 en popüler dil
• GIL olmadan çalışan free-threaded build’e sahip Python 3.13: performans açısından oyun değiştirici
• Yapay zeka/ML standardı: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, LangChain
• Dünya çapında 48 milyondan fazla geliştirici
• Yeni öğrenenler açısından en hızlı büyüyen dil

Rust Nedir?

Rust, güvenlik, hız ve eşzamanlılığa odaklanan bir sistem programlama dili. Mozilla tarafından yaratıldı ve ilk olarak 2015’te yayınlandı.

2026’da bilinmesi gerekenler:

• Stack Overflow’da 8 yıl üst üste #1 en sevilen dil
• Çöp toplayıcı yok: bellek derleme zamanında yönetiliyor
• Sıfır maliyetli soyutlamalar: yüksek seviyeli kod optimal makine koduna derleniyor
• Linux çekirdeği, Windows, Android ve Chromium tarafından benimsendi
• Hızla büyüyor: GitHub’da yıllık %25 büyüme

Performans Karşılaştırması

Bu, iki dil arasındaki en büyük fark.

Benchmark sonuçları

Not: NumPy/C uzantılarıyla Python, sayısal işler için farkı daraltıyor. Saf Python çarpıcı biçimde daha yavaş.

Fark neden bu kadar büyük

Python yorumlanıyor. Her satır çalışma zamanında ayrıştırılıyor, bytecode’a derleniyor ve çalıştırılıyor. Dinamik tipleme, yorumlayıcının her işlemde tipleri kontrol etmesi anlamına geliyor. GIL (Global Interpreter Lock) gerçek paralelliği sınırlıyor, ama Python 3.13 deneysel bir free-threaded mod getiriyor.

Rust, LLVM üzerinden native makine koduna derleniyor. Statik tipleme, çalışma zamanı tip kontrolü olmadığı anlamına geliyor. Çöp toplayıcı olmaması GC duraklaması olmadığı anlamına geliyor. Derleyici, derleme zamanında bellek yerleşimini bildiği için agresif biçimde optimize ediyor.

Performansın önemli olmadığı durumlar

Birçok Python kullanım senaryosunda performans önemsiz:

• Bir kez çalışan script’ler: 2 saniyelik bir script’e karşı 0,02 saniyelik bir script fark etmiyor
• G/Ç ağırlıklı işler: darboğaz CPU değil, ağ ya da veritabanı beklemesi
• Prototipleme: bu hafta bir şey gönderin, sonra optimize edin
• Veri bilimi: NumPy, Pandas ve PyTorch altyapıda C/Rust ile yazılıyor

Python ile Rust Bağlantısı

Çoğu karşılaştırma yazısının kaçırdığı bir şey var: Python ve Rust birlikte çalışıyor.

2026’da popüler birçok Python aracı Rust ile yazılıyor:

Bu, iki dünyanın en iyisi: altyapıda Rust’ın performansıyla birleşen Python’ın kullanım kolaylığı.

Rust ile Python uzantıları yazmak (PyO3)

Performans kritik kodu Rust’ta yazıp Python’dan çağırabilirsiniz:

// Rust kodu (lib.rs)
use pyo3::prelude::*;

#[pyfunction]
fn find_primes(limit: u64) -> Vec<u64> {
    let mut primes = Vec::new();
    for num in 2..=limit {
        if is_prime(num) {
            primes.push(num);
        }
    }
    primes
}

fn is_prime(n: u64) -> bool {
    if n < 2 { return false; }
    let limit = (n as f64).sqrt() as u64;
    for i in 2..=limit {
        if n % i == 0 { return false; }
    }
    true
}

#[pymodule]
fn fast_math(_py: Python, m: &PyModule) -> PyResult<()> {
    m.add_function(wrap_pyfunction!(find_primes, m)?)?;
    Ok(())
}

# Python kodu
import fast_math

# Rust kodunu çağırıyor, saf Python'dan 50-100 kat daha hızlı çalışıyor
primes = fast_math.find_primes(1_000_000)
print(f"Found {len(primes)} primes")

Öğrenme Eğrisi

Python: Üretkenliğe günler içinde ulaşın

Python genelde ilk öğrenilen dil, iyi bir nedenle:

# Bir dosyayı okuyup kelimeleri say
with open("article.txt") as f:
    text = f.read()

words = text.split()
word_count = {}

for word in words:
    word = word.lower()
    word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1

top_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]

for word, count in top_words:
    print(f"{word}: {count}")

Kod neredeyse İngilizce gibi okunuyor. Tip bildirimi yok, noktalı virgül yok, süslü parantez yok. Girinti (indentation) yapıyı belirliyor.

Rust: Haftalardan aylara

Aynı görev Rust’ta ownership, borrowing, iterator ve hata yönetimini anlamayı gerektiriyor:

use std::collections::HashMap;
use std::fs;

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let text = fs::read_to_string("article.txt")?;

    let mut word_count: HashMap<String, usize> = HashMap::new();

    for word in text.split_whitespace() {
        let word = word.to_lowercase();
        *word_count.entry(word).or_insert(0) += 1;
    }

    let mut top_words: Vec<_> = word_count.iter().collect();
    top_words.sort_by(|a, b| b.1.cmp(a.1));

    for (word, count) in top_words.iter().take(10) {
        println!("{}: {}", word, count);
    }

    Ok(())
}

Daha fazla kod, daha fazla kavram, ama daha fazla güvenlik garantisi de var. ? operatörü hataları yönetiyor. Tip sistemi hataları önlüyor. Derleyici, kodu çalıştırmadan önce hataları yakalıyor.

Üretkenliğe giden süre

Ekosistem Karşılaştırması

Python’ın ekosistemi

Python, yapay zeka, veri bilimi ve web geliştirme için en büyük ekosisteme sahip:

• Yapay zeka/ML: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face, LangChain
• Veri bilimi: Pandas, NumPy, Matplotlib, Polars
• Web: Django, Flask, FastAPI
• Otomasyon: Selenium, Beautiful Soup, Scrapy
• DevOps: Ansible, Salt, Fabric
• Test: pytest, unittest
• Paket yöneticisi: pip, uv (Rust destekli)

Rust’ın ekosistemi

Rust, sistemler ve web için güçlü ve büyüyen bir ekosisteme sahip:

• Web: Actix Web, Axum, Rocket
• Async: Tokio, async-std
• Serileştirme: Serde
• CLI: Clap
• Veritabanı: SQLx, Diesel
• WebAssembly: wasm-bindgen, Trunk
• Gömülü: embedded-hal, probe-rs
• Paket yöneticisi: Cargo (sınıfının en iyisi)

Ekosistem karşılaştırma tablosu

İş Piyasası ve Maaş (2026)

İş piyasası

Maaş karşılaştırması

Python’ın 20 kat daha fazla iş ilanı var. Pozisyon bulma açısından daha güvenli kariyer seçimi.

Rust, rol başına %20-30 daha fazla ödüyor. Rust geliştiricisi arayan şirketler (AWS, Microsoft, Cloudflare, Discord) piyasanın en üstünden ödüyor. Ve Rust geliştirici arzı sınırlı.

Yapay zeka faktörü

Python’ın iş piyasası, yapay zekadan büyük bir destek aldı. 2026’da:

• Yapay zeka/ML mühendisliği rolleri neredeyse her zaman Python istiyor
• LLM uygulama geliştirme Python kullanıyor (LangChain, LlamaIndex)
• Yapay zeka araştırmaları Python’da yürütülüyor
• Yapay zeka tarafından üretilen kod bile genelde Python oluyor

Yapay zeka alanında çalışmak istiyorsanız Python opsiyonel değil.

Kod Karşılaştırması: Web API

Her iki dilde de aynı basit API’yi oluşturalım.

Python (FastAPI)

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class User(BaseModel):
    name: str
    email: str

users: list[User] = [
    User(name="Alex", email="alex@example.com"),
    User(name="Sam", email="sam@example.com"),
]

@app.get("/users")
async def get_users():
    return users

@app.get("/users/{user_id}")
async def get_user(user_id: int):
    if user_id >= len(users):
        raise HTTPException(status_code=404, detail="User not found")
    return users[user_id]

@app.post("/users", status_code=201)
async def create_user(user: User):
    users.append(user)
    return user

Rust (Axum)

use axum::{
    extract::Path,
    http::StatusCode,
    routing::{get, post},
    Json, Router,
};
use serde::{Deserialize, Serialize};
use std::sync::{Arc, Mutex};

#[derive(Serialize, Deserialize, Clone)]
struct User {
    name: String,
    email: String,
}

type AppState = Arc<Mutex<Vec<User>>>;

async fn get_users(
    state: axum::extract::State<AppState>,
) -> Json<Vec<User>> {
    let users = state.lock().unwrap();
    Json(users.clone())
}

async fn get_user(
    Path(id): Path<usize>,
    state: axum::extract::State<AppState>,
) -> Result<Json<User>, StatusCode> {
    let users = state.lock().unwrap();
    users.get(id)
        .cloned()
        .map(Json)
        .ok_or(StatusCode::NOT_FOUND)
}

async fn create_user(
    state: axum::extract::State<AppState>,
    Json(user): Json<User>,
) -> (StatusCode, Json<User>) {
    state.lock().unwrap().push(user.clone());
    (StatusCode::CREATED, Json(user))
}

#[tokio::main]
async fn main() {
    let state: AppState = Arc::new(Mutex::new(vec![
        User { name: "Alex".into(), email: "alex@example.com".into() },
        User { name: "Sam".into(), email: "sam@example.com".into() },
    ]));

    let app = Router::new()
        .route("/users", get(get_users).post(create_user))
        .route("/users/:id", get(get_user))
        .with_state(state);

    let listener = tokio::net::TcpListener::bind("0.0.0.0:8080")
        .await
        .unwrap();
    axum::serve(listener, app).await.unwrap();
}

Python, aynı işlevsellik için 3 kat daha az kod gerektiriyor. FastAPI otomatik olarak OpenAPI dokümantasyonu üretiyor. Pydantic modeli, girdiyi ücretsiz doğruluyor.

Rust, aynı donanımla 37 kat daha fazla isteği kaldırıyor. Ayrıca tip hatalarını, null hatalarını ve eşzamanlılık hatalarını derleme zamanında yakalıyor.

Bu, ödünleşimi mükemmel özetliyor: Python geliştirici zamanını optimize ediyor. Rust makine zamanını optimize ediyor.

Python’ı Ne Zaman Seçmeli

1. Yapay zeka ve makine öğrenmesi: Python tek gerçekçi seçim
2. Veri bilimi ve analiz: Pandas, NumPy, Jupyter notebook’lar
3. Script yazma ve otomasyon: hızlı script’ler, cron job’lar, bağlantı kodu
4. Prototipleme: bir dile bağlanmadan önce fikirleri hızla doğrulayın
5. Web uygulamaları: Django ve FastAPI mükemmel
6. İlk programlama diliniz: başlamak için hiçbir şey daha kolay değil
7. Ekip hızı önemliyse: daha az kodla özellikleri daha hızlı gönderin

Rust’ı Ne Zaman Seçmeli

1. Performans kritik sistemler: veritabanları, arama motorları, oyun motorları
2. Sistem programlama: işletim sistemleri, sürücüler, ağ protokolleri
3. CLI araçları: hızlı başlangıç, tek binary, mükemmel kullanıcı deneyimi
4. WebAssembly: Rust en iyi Wasm araçlarına sahip
5. Gömülü sistemler: runtime yok, GC yok, öngörülebilir performans
6. Altyapı araçları: bir sonraki Docker, bir sonraki Terraform
7. Doğruluğun önemli olduğu yerler: finansal sistemler, güvenlik kritik kod

İkisini Birlikte Kullanmak

2026’da giderek yaygınlaşan seçim bu:

1. Rust hot path’li Python uygulaması: uygulamayı Python’da yazın, darboğazları PyO3 ile Rust’ta optimize edin
2. Python scripting’li Rust CLI: çekirdek araç Rust’ta, eklentiler Python’da
3. Veri pipeline’ı: orkestrasyon için Python, dönüşüm için Rust
4. ML model sunumu: Python’da eğitin, daha düşük gecikme için Rust’ta sunun

Türkiye’den Bakınca: Yapay Zeka Eğitim Patlaması

Türkiye’de son birkaç yılda veri bilimi ve yapay zeka odaklı bootcamp, sertifika programı ve üniversite yan dal seçeneklerinin sayısı hızla arttı. Bu programların neredeyse tamamı Python öğretiyor, çünkü sektördeki talep de PyTorch, TensorFlow ve LangChain etrafında şekilleniyor. Bu, Türkiye’deki yeni mezun ve kariyer değiştiren geliştiricilerin büyük çoğunluğunun ilk (ve çoğu zaman tek) sistem dili deneyiminin Python olduğu anlamına geliyor.

Rust tarafında böyle bir eğitim altyapısı neredeyse hiç yok. Türkçe kaynak, kurs ya da bootcamp sayısı son derece sınırlı; Rust öğrenmek isteyen bir Türk geliştirici, neredeyse tamamen İngilizce dokümantasyona, resmi Rust kitabına ve uluslararası topluluk kaynaklarına bağımlı kalıyor. Bu, Rust’ı öğrenmeyi daha zor yapmıyor ama giriş engelini yükseltiyor: kendi başınıza motive olmanız ve İngilizce teknik metin okumaya rahat olmanız gerekiyor.

Pratik sonuç: Türkiye’de yapay zeka kariyerine yöneliyorsanız Python’ı öğrenmek için gereken yerel kaynak bolluğundan faydalanın, bu alanda kaynak sıkıntısı çekmezsiniz. Rust’a ilgi duyuyorsanız yerel bir eğitim ekosistemi beklemeyin, doğrudan İngilizce kaynaklara yönelin ve küçük, gerçek projelerle pratik yapın.

Son Değerlendirme

İlk dilinizi seçiyorsanız: Python öğrenin. En çok kapıyı açıyor: yapay zeka, web, veri bilimi, otomasyon. Rust’ı her zaman sonra öğrenebilirsiniz.

Maksimum performans istiyorsanız: Rust’ı seçin. Ana akımda (daha az güvenlikle C hariç) hiçbir şey daha hızlı değil.

Yapay zeka uygulamaları geliştiriyorsanız: Python. Tüm yapay zeka ekosistemi Python’da yaşıyor.

Altyapı araçları inşa ediyorsanız: Rust. Geliştirici araçlarının yeni nesli Rust ile yazılıyor.

Seviye atlamak isteyen bir Python geliştiricisiyseniz: Rust öğrenin. Bellek, performans ve sistem programlama hakkında size çok şey öğretiyor. Ve PyO3 ile Python kodunuzu hızlandırmak için kullanabilirsiniz.

Özetle: Python ve Rust düşman değil, programlamadaki en iyi ikili. Üretkenlik için Python, performans için Rust. İkisini de bilen geliştiriciler, 2026 ve sonrasında en değerli olacak.

İlgili Yazılar

• Rust mu, Go mu? 2026 Karşılaştırması
• Kotlin mu, Java mı? 2026 Karşılaştırması
• 2026’nin En İyi Yapay Zeka Kodlama Araçları