Golang contre Python: les avantages et les inconvénients
Apr 21, 2025 am 12:17 AMGolang est idéal pour construire des systèmes évolutifs en raison de son efficacité et de sa concurrence, tandis que Python excelle dans les scripts rapides et l'analyse des données en raison de sa simplicité et de son vaste écosystème. La conception de Golang encourage le code propre et lisible et ses Goroutines permettent des opérations concurrentes efficaces, bien qu'elle ait une gestion des erreurs verbeuse et manquait de génériques jusqu'à récemment. La lisibilité et la polyvalence de Python le rendent adapté aux débutants et aux experts, servant de couteau à armée suisse pour diverses taches de programmation.
Plonger dans le monde de Golang et Python: un voyage personnel
Depuis que j'ai commencé ma carrière de programmation, je suis fasciné par les divers paysages des langages de programmation. Aujourd'hui, explorons deux langues qui ont capturé mon c?ur de différentes manières: Golang et Python. Ce n'est pas seulement une comparaison; C'est un voyage à travers mes expériences, les avantages et les inconvénients et les le?ons que j'ai apprises en cours de route.
Quand il s'agit de choisir entre Golang et Python, la décision se résume souvent à ce que vous essayez de réaliser. Golang, avec son modèle d'efficacité et de concurrence, a changé la donne pour moi dans la construction de systèmes évolutifs. D'un autre c?té, la simplicité de Python et l'écosystème vaste en ont fait mon choix pour les scripts rapides et l'analyse des données. Mais plongeons plus profondément dans le Nitty-Gritty.
Golang: le langage de l'efficacité
Golang, ou GO, a été créé par Google pour répondre aux lacunes d'autres langues en termes de performances et de facilité d'utilisation. Ce que j'aime chez Golang, c'est sa simplicité et sa vitesse. La conception de la langue encourage l'écriture de code propre et lisible. Voici un extrait qui présente le modèle de concurrence de Golang, qui est l'une de ses caractéristiques remarquables:
package principal <p>importer ( "FMT" "temps" )</p><p> func say (s String) { pour i: = 0; i </p><p> func main () { Allez dire ("monde") dire ("bonjour") }</p>
Ce code montre comment les Goroutines de Golang permettent une exécution simultanée facile. La beauté de cette approche est qu'elle est légère et efficace, ce qui le rend parfait pour gérer des milliers d'opérations simultanées sans transpirer.
Cependant, Golang n'est pas sans ses bizarreries. La gestion des erreurs peut être verbeuse et le manque de génériques jusqu'à récemment était un point de douleur important pour moi. Mais l'accent mis par le langage sur les performances et son écosystème croissant en font un choix convaincant pour la programmation des systèmes.
Python: la langue de la polyvalence
Python, en revanche, est comme un couteau suisse dans ma bo?te à outils. Sa simplicité et sa lisibilité le rendent idéal pour les débutants et les experts. Voici un exemple rapide de la fa?on dont la syntaxe de Python peut rendre les taches complexes qui semblent triviales:
def fibonacci (n): Si n imprimer (fibonacci (10))
Cette fonction récursive pour calculer la séquence Fibonacci n'est qu'un exemple de l'élégance de Python. Les vastes bibliothèques de la langue, comme Numpy pour l'informatique scientifique ou Django pour le développement Web, ont été des sauveteurs pour moi dans divers projets.
Pourtant, le typage dynamique de Python et le verrouillage mondial des interprètes (GIL) peuvent limiter les applications haute performance. Je me suis parfois retrouvé frustré en traitant des taches liées au processeur, où Golang brillait.
Les avantages et les inconvénients: une perspective personnelle
Golang
Avantages:
- Performances: la nature compilée de Golang et le temps d'exécution efficace en font une puissance pour la programmation des systèmes.
- Concurrence: le modèle Goroutine change la donne pour la rédaction de programmes simultanés.
- Typage statique: aide à capter les erreurs t?t et améliore la maintenabilité du code.
Inconvénients:
- Gestion des erreurs: peut être verbeux et moins élégant par rapport aux autres langues.
- Courbe d'apprentissage: Bien que plus simple que C, Golang nécessite toujours une compréhension des concepts de programmation des systèmes.
- écosystème: En croissance, il n'est pas aussi mature que l'écosystème de Python.
Python
Avantages:
- Facilité d'utilisation: la syntaxe et la lisibilité de Python le rendent accessible à tous.
- Polvalerie: Du développement Web à l'apprentissage automatique, Python a une bibliothèque pour presque tout.
- Communauté: une vaste communauté de soutien et une documentation approfondie.
Inconvénients:
- Performance: Le GIL peut être un goulot d'étranglement pour les taches liées au processeur.
- Typage dynamique: peut entra?ner des erreurs d'exécution si elle n'est pas gérée avec soin.
- Gestion des dépendances: peut être un mal de tête, en particulier avec des environnements virtuels.
Le?ons apprises et meilleures pratiques
De mon voyage avec ces langues, voici quelques idées et meilleures pratiques:
- Choisissez le bon outil pour le travail: Golang pour les systèmes et les services backend, Python pour les scripts rapides et la science des données.
- Comprenez vos besoins de performances: si vous avez besoin de performances brutes, Golang pourrait être votre meilleur pari. Pour le développement rapide et le prototypage, Python est imbattable.
- Tirez parti de l'écosystème: les deux langues ont de riches écosystèmes. Ne réinventez pas la roue; Utilisez des bibliothèques et des cadres existants.
- Gestion des erreurs: Dans Golang, adoptez la gestion des erreurs verbeues car elle conduit à un code plus robuste. Dans Python, utilisez des conseils de type pour atténuer les risques de typage dynamique.
Conclusion: embrasser le meilleur des deux mondes
En fin de compte, mon voyage avec Golang et Python m'a appris que chaque langue a ses forces et ses faiblesses. L'efficacité et la concurrence de Golang ont révolutionné la fa?on dont j'aborde la programmation des systèmes, tandis que la polyvalence et la facilité d'utilisation de Python ont été inestimables pour les solutions rapides et les projets basés sur les données. La clé est de comprendre les besoins de votre projet et de choisir la langue qui correspond le mieux à ces exigences.
En tant que programmeur, embrassant Golang et Python ont enrichi ma bo?te à outils et m'ont permis de relever un éventail plus large de défis. Que vous soyez un débutant ou un développeur expérimenté, comprendre les avantages et les inconvénients de ces langues peut vous aider à prendre des décisions éclairées et à créer de meilleurs logiciels.
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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

La fa?on d'accéder aux objets JSON imbriqués dans Python est de clarifier d'abord la structure, puis d'indexer la couche par couche. Tout d'abord, confirmez la relation hiérarchique de JSON, comme un dictionnaire ou une liste imbriquée du dictionnaire; Utilisez ensuite les clés du dictionnaire et la liste d'index pour accéder à la couche par couche, telles que les données "détails" ["zip"] pour obtenir le codage zip, les données "Détails" [0] pour obtenir le premier passe-temps; Pour éviter KeyError et IndexError, la valeur par défaut peut être définie par la méthode .get (), ou la fonction d'encapsulation Safe_get peut être utilisée pour obtenir un accès sécurisé; Pour des structures complexes, recherchez ou utilisez des bibliothèques tierces telles que JMESPath pour gérer.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.

La programmation asynchrone est facilitée en Python avec Async et attend des mots clés. Il permet à l'écriture de code non bloquant de gérer plusieurs taches simultanément, en particulier pour les opérations à forte intensité d'E / S. AsyncDef définit une coroutine qui peut être interrompue et restaurée, alors que vous attendez pour attendre que la tache se termine sans bloquer l'ensemble du programme. L'exécution du code asynchrone nécessite une boucle d'événement. Il est recommandé de commencer par asyncio.run (). Asyncio.gather () est disponible lors de l'exécution de plusieurs coroutines simultanément. Les modèles communs incluent l'obtention de plusieurs données URL en même temps, la lecture et la rédaction de fichiers et le traitement des services réseau. Les notes incluent: utiliser des bibliothèques qui prennent en charge de manière asynchrone, comme AIOHTTP; Les taches à forte intensité de CPU ne conviennent pas aux asynchrones; éviter mélangé

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Ajoutez un contr?le de délai d'expiration à Python pour Loop. 1. Vous pouvez enregistrer l'heure de début avec le module Time, et juger s'il est chronométré dans chaque itération et utiliser la pause pour sauter de la boucle; 2. Pour les taches de classement des classements, vous pouvez utiliser la boucle while pour faire correspondre le jugement du temps et ajouter le sommeil pour éviter la plénitude du processeur; 3. Les méthodes avancées peuvent considérer le filetage ou le signal pour obtenir un contr?le plus précis, mais la complexité est élevée, et il n'est pas recommandé aux débutants de choisir; Résumé Points clés: le jugement de temps manuel est la solution de base, tandis que les taches de classe d'attente limitées dans le temps sont indispensables et les méthodes avancées conviennent à des scénarios spécifiques.

Dans Python, la méthode de traverser les tuples avec des boucles pour les boucles comprend directement itérer les éléments, obtenir des indices et des éléments en même temps, et le traitement des tuples imbriqués. 1. Utilisez la boucle pour accéder directement à chaque élément de séquence sans gérer l'index; 2. Utilisez EnuMerate () pour obtenir l'index et la valeur en même temps. L'indice par défaut est 0 et le paramètre de démarrage peut également être spécifié; 3. Les tuples imbriqués peuvent être déballés dans la boucle, mais il est nécessaire de s'assurer que la structure des sous-tables est cohérente, sinon une erreur de déballage sera augmentée; De plus, le tuple est immuable et le contenu ne peut pas être modifié dans la boucle. Les valeurs indésirables peuvent être ignorées par \ _. Il est recommandé de vérifier si le tuple est vide avant de traverser pour éviter les erreurs.
