Golang est meilleur que Python en termes de performances et d'évolutivité. 1) Les caractéristiques de type compilation de Golang et le modèle de concurrence efficace le font bien fonctionner dans des scénarios de concurrence élevés. 2) Python, en tant que langue interprétée, s'exécute lentement, mais peut optimiser les performances via des outils tels que Cython.

introduction

Dans le monde de la programmation, le choix du bon langage est crucial pour le succès du projet. Aujourd'hui, nous allons explorer la comparaison des performances et de l'évolutivité entre Golang et Python. En tant que développeur principal, je connais les avantages et les inconvénients de ces deux, en particulier lorsqu'ils sont confrontés à des applications à grande échelle, ce que la langue est souvent déterminée en choisissant le sort d'un projet. Avec cet article, vous découvrirez les différences entre Golang et Python en termes de performances et d'évolutivité, faisant un choix plus intelligent pour votre prochain projet.

Examen des connaissances de base

Golang, communément appelé GO, est un langage compilé statiquement dactylographié par Google, visant à simplifier la programmation multi-thread et à améliorer l'efficacité du développement. Python est un langage à saisie dynamique et interprétée connue pour sa syntaxe concise et un puissant écosystème de bibliothèque. Les deux ont des différences significatives dans la philosophie de conception et les scénarios d'application, mais ils sont tous deux largement utilisés dans le développement de logiciels modernes.

En termes de performances, Golang est très apprécié pour ses fonctionnalités de type compilées et ses modèles de concurrence efficaces, tandis que Python montre des goulots d'étranglement de performances dans certains scénarios en raison de son typage dynamique et de son exécution interprétée. Cependant, l'écosystème de Python et le soutien communautaire lui donnent un avantage dans la science des données et l'apprentissage automatique.

Analyse du concept de base ou de la fonction

Avantages de performance de Golang

Golang est connu pour son mécanisme de collecte de déchets efficace et son modèle de concurrence de goroutine. Goroutine rend la programmation simultanée extrêmement simple et efficace, ce qui est particulièrement important lors de la gestion des demandes très concurrentes. Voici un exemple simple de la concurrence de Golang:

 package principal

importer (
    "FMT"
    "temps"
)

func dit (S String) {
    pour i: = 0; i <5; je {
        Time.Sleep (100 * time.millisecond)
        fmt.println (s)
    }
}

func main () {
    Go dit ("monde")
    dire ("bonjour")
}

Cet exemple montre comment exécuter deux fonctions simultanément à l'aide de Goroutine. Le modèle de concurrence de Golang le fait bien fonctionner lors de la gestion des demandes simultanées élevées, améliorant considérablement les performances et l'évolutivité du système.

Les défis de performance de Python

Python, en tant que langue interprétée, est relativement lent à exécuter, en particulier lorsqu'il s'agit d'un grand nombre de taches informatiques. Cependant, Python améliore les performances en introduisant des outils tels que des compilateurs JIT tels que PYPY et Cython. Voici un exemple d'utilisation de Cython pour optimiser le code Python:

 # Cython: Language_Level = 3

cdef int fibonacci (int n):
    Si n <= 1:
        Retour n
    retour fibonacci (n-1) fibonacci (n-2)

imprimer (fibonacci (30))

Cet exemple montre comment utiliser Cython pour compiler le code Python en code C, ce qui améliore considérablement la vitesse d'exécution. Cependant, l'optimisation des performances dans Python nécessite souvent des outils et des astuces supplémentaires, ce qui, dans certains cas, peut augmenter la complexité du développement.

Exemple d'utilisation

Le traitement de la concurrence élevée de Golang

Golang fonctionne bien lors de la gestion des demandes simultanées élevées, et voici un exemple d'implémentation d'un serveur HTTP simple à l'aide de Golang:

 package principal

importer (
    "FMT"
    "net / http"
)

Func Handler (w http.ResponseWriter, r * http.request) {
    fmt.fprintf (w, "Hello,% s!", R.url.path [1:])
}

func main () {
    http.handlefunc ("/", gestionnaire)
    http.ListenandServe (": 8080", nil)
}

Cet exemple montre comment Golang peut facilement gérer les demandes HTTP et implémenter un traitement de concurrence élevé via Goroutine.

Traitement des données de Python

Python a un écosystème solide dans le traitement des données et l'informatique scientifique, et voici un exemple d'utilisation de Pandas pour traiter les données:

 Importer des pandas en tant que PD

# Lire les données du fichier CSV = PD.read_csv ('data.csv')

# Effectuer des données de traitement des données ['new_column'] = data ['Column1'] data ['Column2']

# Enregistrer les données traitées.to_csv ('proced_data.csv', index = false)

Cet exemple démontre la commodité et l'efficacité de Python dans le traitement des données, en particulier lorsqu'ils traitent des données à grande échelle, Pandas fournit des outils et des fonctions puissants.

Optimisation des performances et meilleures pratiques

Optimisation des performances pour Golang

à Golang, l'optimisation des performances peut être réalisée de la manière suivante:

• Optimiser l'allocation de mémoire à l'aide de Sync.Pool : Dans les scénarios de concurrence élevés, l'allocation et le recyclage fréquents de la mémoire peuvent devenir des goulots d'étranglement de performances. L'utilisation de Sync.Pool peut réutiliser efficacement la mémoire et réduire la pression de la collecte des ordures.

 var pool = sync.pool {
    Nouveau: func () interface {} {
        retourner nouveau (bytes.buffer)
    },
}

func main () {
    buf: = pool.get (). (* bytes.buffer)
    // Utilisez BUF
    Pool.put (BUF)
}

• évitez la création fréquente de goroutine : bien que la création et la destruction des goroutines soient faibles, la création de goroutine fréquente peut affecter les performances dans des scénarios de concurrence élevés. Vous pouvez utiliser la piscine Goroutine pour gérer le cycle de vie d'un goroutine.

 Type Workerpool struct {
    travailleurs chan *
}

Type Worker Struct {
    Id int
}

func newworkerpool (size int) * workerpool {
    Pool: = & Workerpool {
        Travailleurs: Make (Chan * travailleur, taille),
    }
    pour i: = 0; i <taille; je {
        Pool.Workers <- & Worker {id: i}
    }
    piscine de retour
}

func (p * workerpool) getWorker () * Worker {
    retour <-p.workers
}

func (p * workerpool) returnworker (w * worker) {
    P.Workers <- W
}

Optimisation des performances pour Python

Dans Python, l'optimisation des performances peut être réalisée de la manière suivante:

• Des calculs numériques utilisant Numpy : Numpy fournit des opérations de réseau et des fonctions mathématiques efficaces, ce qui peut améliorer considérablement les performances des calculs numériques.

 Importer Numpy comme NP

# Créez un grand tableau Arr = NP.Arange (1000000)

# Effectuer un résultat de calcul numérique = np.sum (arr)

• L'utilisation de multi-processus ou de multi-threading : le verrouillage mondial de Python (GIL) limite le parallélisme du multi-threading, mais le multi-threading peut toujours améliorer les performances dans les taches à forte intensité d'E / S. Pour les taches à forte intensité de processeur, plusieurs processus peuvent être utilisés pour contourner les limitations GIL.

 du pool d'importation multiprocesseur

Def process_data (données):
    # Données de retour des données de processus * 2

Si __Name__ == '__MAIN__':
    avec piscine (4) comme p:
        Résultat = p.map (process_data, gamme (1000000))

Informations et suggestions approfondies

Lorsque vous choisissez Golang ou Python, vous devez considérer les besoins spécifiques du projet et la pile technologique de l'équipe. Golang excelle dans les scénarios avec des exigences élevées de concurrence et de performances élevées, tandis que Python présente des avantages uniques dans le traitement des données et le prototypage rapide.

Les avantages et les inconvénients de Golang

avantage :

• Modèle de concurrence efficace, adapté aux scénarios de concurrence élevés
• Type statique, langue compilée, vitesse d'exécution rapide
• Mécanisme de collecte des ordures intégrée, gestion de la mémoire simple

Décorbanisme :

• L'écosystème est plus faible que Python
• La courbe d'apprentissage est raide, en particulier pour les développeurs qui sont habitués à des langues dynamiquement dactylographiées

Avantages et inconvénients de Python

avantage :

• Bibliothèques et cadres riches, écosystème fort
• Syntaxe concise, adaptée au développement rapide et au prototypage
• Largement utilisé dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique

Décorbanisme :

• Langue interprétée, exécution relativement lente
• Type dynamique, facile à introduire les erreurs d'exécution
• Gil limite le parallélisme des multitheads

Points de tapis et suggestions

• Golang : Lorsque vous utilisez Golang, vous devez prêter attention au nombre de Goroutines pour éviter les goroutines excessives, ce qui entra?ne des ressources système. Dans le même temps, le mécanisme de gestion des erreurs de Golang oblige les développeurs à développer de bonnes habitudes pour éviter d'ignorer les problèmes potentiels causés par les erreurs.

• Python : Lorsque vous utilisez Python, vous devez prêter attention aux goulets d'étranglement de performance, en particulier pour les taches à forte intensité de processeur. L'optimisation peut être effectuée à l'aide d'outils tels que Cython, Numpy, etc., mais cela peut augmenter la complexité du développement. De plus, les fonctionnalités dynamiques de Python sont susceptibles d'introduire des erreurs d'exécution, qui obligent les développeurs à effectuer des tests et un débogage suffisants pendant le processus de développement.

En comparant Golang et Python en termes de performances et d'évolutivité, j'espère que vous pourrez mieux comprendre les avantages et les inconvénients des deux et faire des choix plus intelligents dans votre projet. Qu'il s'agisse de choisir Golang ou Python, la clé est de faire des compromis et des décisions en fonction des besoins spécifiques du projet et de la pile technologique de l'équipe.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!