Golang ist ideal für den Aufbau skalierbarer Systeme aufgrund seiner Effizienz und Parallelit?t, w?hrend Python aufgrund seiner Einfachheit und des riesigen ?kosystems in der schnellen Skript- und Datenanalyse auszeichnet. Golangs Design f?rdert sauberen, lesbaren Code, und seine Goroutinen erm?glichen einen effizienten gleichzeitigen Vorg?nge, obwohl es bis vor kurzem die ausführliche Fehlerbehandlung aufweist und die Generika fehlten. Pythons Lesbarkeit und Vielseitigkeit machen es für Anf?nger und Experten geeignet und dienen als Schweizer Armeemesser für verschiedene Programmieraufgaben.
Tauchen in die Welt von Golang und Python: Eine pers?nliche Reise
Seit ich meine Programmierkarriere begonnen habe, war ich fasziniert von den verschiedenen Landschaften der Programmiersprachen. Lassen Sie uns heute zwei Sprachen erkunden, die mein Herz auf unterschiedliche Weise festgehalten haben: Golang und Python. Dies ist nicht nur ein Vergleich; Es ist eine Reise durch meine Erfahrungen, die Vor- und Nachteile und die Lektionen, die ich auf dem Weg gelernt habe.
Wenn es darum geht, zwischen Golang und Python zu w?hlen, l?uft die Entscheidung oft auf das hinaus, was Sie erreichen m?chten. Golang war mit seinem Effizienz- und Parallelit?tsmodell für mich ein Spielver?nderer beim Aufbau skalierbarer Systeme. Andererseits haben Pythons Einfachheit und ein riesiges ?kosystem es zu meiner Anlaufstelle für schnelle Skript- und Datenanalysen gemacht. Aber lassen Sie uns tiefer in das Nitty-Gritt eintauchen.
Golang: Die Sprache der Effizienz
Golang oder Go wurde von Google erstellt, um die M?ngel anderer Sprachen in Bezug auf Leistung und Benutzerfreundlichkeit zu beheben. Was ich an Golang liebe, ist seine Einfachheit und Geschwindigkeit. Das Design der Sprache f?rdert das Schreiben von sauberem, lesbarem Code. Hier ist ein Ausschnitt, das Golangs Parallelit?tsmodell zeigt, das eines seiner herausragenden Merkmale ist:
Paket Main <p>importieren ( "fmt" "Zeit" )</p><p> Func Say (s String) { für i: = 0; i </p><p> func main () { Geh sage ("Welt") Sag ("Hallo") }</p>
Dieser Code zeigt, wie Golangs Goroutinen eine einfache gleichzeitige Ausführung erm?glichen. Das Sch?ne an diesem Ansatz ist, dass er leicht und effizient ist, was es perfekt macht, um Tausende von gleichzeitigen Operationen zu bew?ltigen, ohne Schwei? zu brechen.
Golang ist jedoch nicht ohne Macken. Fehlerbehandlung kann ausführlich sein, und der Mangel an Generika war bis vor kurzem ein bedeutender Schmerzpunkt für mich. Der Fokus der Sprache auf die Leistung und sein wachsendes ?kosystem macht es jedoch zu einer überzeugenden Wahl für die Systemprogrammierung.
Python: Die Sprache der Vielseitigkeit
Python hingegen ist wie ein Schweizer Armeemesser in meinem Toolkit. Seine Einfachheit und Lesbarkeit machen es für Anf?nger und Experten gleicherma?en ideal. Hier ist ein kurzes Beispiel dafür, wie Pythons Syntax komplexe Aufgaben trivial erscheinen lassen kann:
Def Fibonacci (n): Wenn n Druck (Fibonacci (10))
Diese rekursive Funktion zur Berechnung der Fibonacci -Sequenz ist nur ein Beispiel für Pythons Eleganz. Die umfangreichen Bibliotheken der Sprache, wie Numpy für Scientific Computing oder Django für die Webentwicklung, waren für mich in verschiedenen Projekten für mich ein Lebenserteil.
Pythons dynamisches Typing und globales Dolmetscherschloss (GIL) kann jedoch für Hochleistungsanwendungen einschr?nken. Ich habe mich manchmal frustriert, wenn ich mich mit CPU-gebundenen Aufgaben befasste, in denen Golang gl?nzen würde.
Die Vor- und Nachteile: Eine pers?nliche Perspektive
Golang
Profis:
- Leistung: Golangs kompilierte Natur und effiziente Laufzeit machen es zu einem Kraftpaket für die Systemprogrammierung.
- Genauigkeit: Das Goroutine-Modell ist ein Spielver?nderer für das Schreiben von gleichzeitigen Programmen.
- Statische Typisierung: Hilft, Fehler frühzeitig zu fangen und verbessert die Wartbarkeit der Code.
Nachteile:
- Fehlerbehandlung: Kann im Vergleich zu anderen Sprachen ausführlich und weniger elegant sein.
- Lernkurve: Obwohl Golang einfacher als C ist, erfordert er immer noch das Verst?ndnis von Systemprogrammierkonzepten.
- ?kosystem: W?hrend des Wachsens ist es nicht so reif wie Pythons ?kosystem.
Python
Profis:
- Benutzerfreundlichkeit: Pythons Syntax und Lesbarkeit machen es für alle zug?nglich.
- Vielseitigkeit: Von der Webentwicklung bis zum maschinellen Lernen hat Python eine Bibliothek für fast alles.
- Gemeinschaft: Eine umfangreiche, unterstützende Gemeinschaft und umfangreiche Dokumentation.
Nachteile:
- Leistung: Der GIL kann ein Engpass für CPU-gebundene Aufgaben sein.
- Dynamisches Tippen: Kann zu Laufzeitfehlern führen, wenn sie nicht sorgf?ltig verwaltet werden.
- Abh?ngigkeitsmanagement: Kann Kopfschmerzen insbesondere in virtuellen Umgebungen sein.
Erkenntnisse und Best Practices
Auf meiner Reise mit diesen Sprachen finden Sie hier einige Erkenntnisse und Best Practices:
- W?hlen Sie das richtige Tool für den Job: Golang für Systeme und Backend Services, Python für schnelle Skript- und Datenwissenschaft.
- Verstehen Sie Ihre Leistungsbedürfnisse: Wenn Sie rohe Leistung ben?tigen, ist Golang m?glicherweise die beste Wahl. Für schnelle Entwicklung und Prototyping ist Python unschlagbar.
- Nutzen Sie das ?kosystem: Beide Sprachen haben reichhaltige ?kosysteme. Erfinden Sie das Rad nicht neu; Verwenden Sie vorhandene Bibliotheken und Frameworks.
- Fehlerbehebung: In Golang die ausführliche Fehlerbehandlung annehmen, da er zu robusteren Code führt. Verwenden Sie in Python den Typ -Hinweis, um die Risiken der dynamischen Typisierung zu mildern.
Schlussfolgerung: Das Beste aus beiden Welten umfasst
Am Ende hat mir meine Reise mit Golang und Python gelehrt, dass jede Sprache ihre St?rken und Schw?chen hat. Golangs Effizienz und Parallelit?t haben revolutioniert, wie ich die Systemprogrammierung der Systeme n?here, w?hrend die Vielseitigkeit und Benutzerfreundlichkeit von Python für schnelle L?sungen und datengesteuerte Projekte von unsch?tzbarem Wert waren. Der Schlüssel ist, die Bedürfnisse Ihres Projekts zu verstehen und die Sprache zu w?hlen, die diesen Anforderungen am besten entspricht.
Als Programmierer hat die Umarmung sowohl Golang als auch Python mein Toolkit angereichert und es mir erm?glicht, ein breiteres Spektrum an Herausforderungen anzugehen. Unabh?ngig davon, ob Sie ein Anf?nger oder ein erfahrener Entwickler sind, kann es Ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und eine bessere Software zu erstellen.
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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Der Weg zum Zugang zu verschachtelten JSON -Objekten in Python besteht darin, zuerst die Struktur zu kl?ren und dann Schicht für Schicht zu indexieren. Best?tigen Sie zun?chst die hierarchische Beziehung von JSON, wie ein W?rterbuch verschachtelter W?rterbuch oder Liste; Verwenden Sie dann W?rterbuchschlüssel und Listenindex, um auf Ebene für Schicht zuzugreifen, z. B. Daten "Details" ["Zip"], um die ZIP -Codierung zu erhalten, Daten "Details" [0], um das erste Hobby zu erhalten. Um KeyError und IndexError zu vermeiden, kann der Standardwert durch die Methode .get () festgelegt werden, oder die Kapselungsfunktion Safe_get kann verwendet werden, um einen sicheren Zugriff zu erzielen. Für komplexe Strukturen suchen Sie rekursiv oder verwenden Sie Bibliotheken von Drittanbietern wie JMespath.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.

Die asynchrone Programmierung erleichtert Python mit Async und wartet auf Schlüsselw?rter. Es erm?glicht das Schreiben von nicht blockierenden Code, um mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erledigen, insbesondere für I/O-intensive Operationen. Asyncdef definiert eine Coroutine, die übernommen und wiederhergestellt werden kann, w?hrend darauf warten, dass die Aufgabe abgeschlossen wird, ohne das gesamte Programm zu blockieren. Das Ausführen von asynchronem Code erfordert eine Ereignisschleife. Es wird empfohlen, mit asyncio.run () zu beginnen. Asyncio.gather () ist verfügbar, wenn mehrere Coroutinen gleichzeitig ausgeführt werden. Zu den gemeinsamen Mustern geh?rt das Erhalten mehrerer URL -Daten gleichzeitig, Lesen und Schreiben von Dateien und Verarbeitung von Netzwerkdiensten. Zu den Notizen geh?ren: Verwenden Sie Bibliotheken, die asynchron unterstützen, wie z. B. AIOHTTP; CPU-intensive Aufgaben sind nicht für Asynchron geeignet. Vermeiden Sie gemischt

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Fügen Sie Python's für Loop Timeout Control hinzu. 1. Sie k?nnen die Startzeit mit dem Zeitmodul aufzeichnen und beurteilen, ob es in jeder Iteration zeitlich abgestimmt ist und die Pause aus der Schleife springt. 2. Für Wahlklassenaufgaben k?nnen Sie die while -Schleife verwenden, um das zeitliche Urteil zu entsprechen, und den Schlaf hinzufügen, um die CPU -Fülle zu vermeiden. 3. Fortgeschrittene Methoden k?nnen das Gewinde oder Signal in Betracht ziehen, um eine genauere Kontrolle zu erzielen, aber die Komplexit?t ist hoch und es wird nicht empfohlen, dass Anf?nger die Auswahl haben. Zusammenfassende wichtige Punkte: Manuelles Zeit Urteilsverm?gen ist die grundlegende L?sung, die für zeitlich begrenzte Wartungsklassenaufgaben besser geeignet ist, der Schlaf unverzichtbar ist und fortgeschrittene Methoden für bestimmte Szenarien geeignet sind.

In Python sind keine vorübergehenden Variablen erforderlich, um zwei Variablen auszutauschen. Die h?ufigste Methode besteht darin, mit Tupeln auszupacken: a, b = b, a. Diese Methode bewertet zun?chst den rechten Ausdruck, um ein Tupel (B, A) zu erzeugen, und packt ihn dann an die linke Variable aus, die für alle Datentypen geeignet ist. Darüber hinaus k?nnen arithmetische Operationen (Zugabe, Subtraktion, Multiplikation und Aufteilung) zum Austausch numerischer Variablen verwendet werden, jedoch nur Zahlen und führen zu schwimmenden Punktproblemen oder überlaufrisiken; Es kann auch zum Austausch von Ganzzahlen verwendet werden, die durch drei XOR -Operationen implementiert werden k?nnen, aber eine schlechte Lesbarkeit aufweist und normalerweise nicht empfohlen wird. Zusammenfassend ist das Tupelpacking die einfachste, universelle und empfohlene Art.
