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目次
導(dǎo)入
基本的な知識のレビュー
コアコンセプトまたは関數(shù)分析
Golangの同時性モデル
Pythonの動的タイピングと解釈の実行
使用の例
Golangのインターフェースと構(gòu)造
Pythonクラスと継承
パフォーマンスの最適化とベストプラクティス
Golangのパフォーマンス最適化
Pythonのパフォーマンス最適化
要約します
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Golang vs. Python:重要な違??いと類似點

Apr 17, 2025 am 12:15 AM
python golang

GolangとPythonにはそれぞれ獨自の利點があります。Golangは高性能と同時プログラミングに適していますが、PythonはデータサイエンスとWeb開発に適しています。 Golangは同時性モデルと効率的なパフォーマンスで知られていますが、Pythonは簡潔な構(gòu)文とリッチライブラリエコシステムで知られています。

Golang vs. Python:重要な違??いと類似點

導(dǎo)入

プログラミングの世界では、適切なプログラミング言語を選択することは、適切なツールを選択するのと同じくらい重要です。今日は、GolangとPythonの2つの強力なツールの違いと類似點について説明します。あなたが初心者であろうと経験豊富な開発者であろうと、両方の言語の特性を理解することは、より賢い選択をするのに役立ちます。この記事を通じて、GolangとPythonのコア機能、アプリケーションシナリオ、および実際の開発におけるパフォーマンスを深く理解することができます。

基本的な知識のレビュー

Goolangが開発したGolangは、同時プログラミングを簡素化するように設(shè)計された靜的に型付けられたコンパイルされた言語です。その設(shè)計哲學(xué)は、シンプルさと効率性を強調(diào)しており、高性能ネットワークサービスとシステムツールの構(gòu)築に適しています。 Pythonは、その簡潔な構(gòu)文とリッチライブラリエコシステムで知られている動的なタイプと解釈言語であり、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。

コアコンセプトまたは関數(shù)分析

Golangの同時性モデル

Golangの並行性モデルはCSP(連続プロセスの通信)に基づいており、GoroutineおよびChannelを通じて実裝されています。ゴルチンは、數(shù)千のゴルチンを簡単に開始できる軽量のスレッドであり、チャネルはゴルチン間の通信に使用されます。

パッケージメイン

輸入 (
    「FMT」
    "時間"
))

funcは言う(s string){
    i:= 0; I <5;私 {
        time.sleep(100 * time.millisecond)
        fmt.println(s)
    }
}

func main(){
    ゴー(「世界」)
    Say(「こんにちは」)
}

この例は、Goroutineを使用して2つの機能を同時に実行する方法を示しています。 Golangの同時性モデルは、効率的な同時プログラムを簡単に書くことができますが、Goroutineを過度に使用するとメモリリークやパフォーマンスの問題につながる可能性があることに注意する必要があります。

Pythonの動的タイピングと解釈の実行

Pythonの動的タイピングとは、実行時に変數(shù)の種類を変更できることを意味します。これにより、コードの書き込みがより柔軟になりますが、コンパイル時にタイプエラーを検出するのが難しくなることがあります。 Pythonの実行の解釈により、開発とデバッグのより便利になりますが、コンパイルされた言語と比較して実行効率を低下させる場合があります。

 def Greet(名前):
    f "hello、{name}!"

印刷(Greet( "Alice"))

この単純なPython関數(shù)は、動的なタイピングの利便性を示していますが、大規(guī)模なプロジェクトでは、動的なタイピングがエラーを追跡するのが難しい可能性があることに注意する必要があります。

使用の例

Golangのインターフェースと構(gòu)造

Golangのインターフェイスと構(gòu)造は、オブジェクト指向プログラミングの中核です。インターフェイスは一連のメソッドを定義し、構(gòu)造はこれらのメソッドを?qū)g裝し、それにより多型を?qū)g裝できます。

パッケージメイン

「FMT」をインポートする

型シェイプインターフェイス{
    領(lǐng)域()float64
}

タイプ長方形struct {
    幅、高さフロート64
}

func(r rectangle)領(lǐng)域()float64 {
    R.Width * R.Heightを返します
}

func main(){
    r:= rectangle {width:10、height:5}
    fmt.println( "長方形の領(lǐng)域:"、r.area())
}

この例は、インターフェイスと構(gòu)造を使用して多型を?qū)g裝する方法を示しています。 Golangのインターフェイスは非常に柔軟ですが、インターフェイスを過度に使用するとコードの複雑さが増加する可能性があることに注意する必要があります。

Pythonクラスと継承

Pythonのクラスと継承は、強力なオブジェクト指向のプログラミング機能を提供します。継承を通じて、サブクラスは親クラスの方法をオーバーライドして、多型を?qū)g裝できます。

クラス動物:
    def speak(self):
        合格

クラスドッグ(動物):
    def speak(self):
        「ウーフ!」を返します

クラス貓(動物):
    def speak(self):
        「Meow!」を返します

dog = dog()
cat = cat()

print(dog.speak())#出力:woof!
print(cat.speak())#出力:meow!

この例は、Pythonクラスと相続財産がどのように多型を?qū)g現(xiàn)するかを示しています。 Pythonのクラスシステムは非常に柔軟ですが、継承を過度に使用すると、コードの維持が難しくなる可能性があることに注意する必要があります。

パフォーマンスの最適化とベストプラクティス

Golangのパフォーマンス最適化

Golangのパフォーマンスの最適化は、主に並行性とメモリ管理に焦點を當てています。 GoroutineとChannelを合理的に使用することにより、プログラムの並行性パフォーマンスを大幅に改善できます。同時に、Golangのゴミ収集メカニズムは効率的ですが、大規(guī)模なプロジェクトではメモリリークが依然として必要です。

パッケージメイン

輸入 (
    「FMT」
    「同期」
))

func worker(id int、wg *sync.waitgroup){
    wg.done()を延期する
    fmt.printf( "worker%d start \ n"、id)
    //作業(yè)fmt.printfをシミュレートする( "Worker%d done \ n"、id)
}

func main(){
    var wg sync.waitgroup
    i:= 1; i <= 5;私 {
        wg.add(1)
        労働者(私、&wg)に行く
    }
    wg.wait()
}

この例は、sync.waitgroupを使用してゴルチンを管理する方法を示しており、プログラムを終了する前にすべてのゴルチンが完了するようにします。 Golangの同時プログラミングは強力ですが、Goroutineの過度の使用がパフォーマンスのボトルネックにつながる可能性があることに注意する必要があります。

Pythonのパフォーマンス最適化

Pythonのパフォーマンス最適化は、主にアルゴリズムとデータ構(gòu)造の選択に焦點を當てています。 Pythonは解釈された言語であり、実行効率が比較的低いため、適切なアルゴリズムとデータ構(gòu)造を選択することが特に重要です。さらに、PythonのGIL(グローバルインタープリターロック)は、マルチスレッドのパフォーマンスを制限する可能性があるため、高い並行性が必要な場合、マルチプロセスまたは非同期プログラミングを考慮することができます。

インポート時間
マルチプロセッシングインポートプールから

def Worker(num):
    num * numを返します

__name__ == "__main__"の場合:
    數(shù)字=範囲(1000000)
    start = time.time()
    プール()としてプール:
        results = pool.map(worker、numbers)
    end = time.time()
    print(f "time toke:{end -start}秒")

この例は、Pythonプログラムの並行性パフォーマンスを改善するために複數(shù)のプロセスを使用する方法を示しています。 PythonのマルチプロセスプログラミングはGILをバイパスする可能性がありますが、プロセス間のコミュニケーションと管理がコードの複雑さを高める可能性があることに注意する必要があります。

要約します

GolangとPythonには獨自の利點があり、選択する言語はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 Golangは、効率的なネットワークサービスとシステムツールの構(gòu)築に適した、高性能と並行性機能で知られています。 Pythonは、データサイエンスやWeb開発などの分野で広く使用されている簡潔な構(gòu)文とリッチライブラリエコシステムで知られています。選択した言語に関係なく、重要な機能とベストプラクティスを理解して、効率的で保守可能なコードを作成することです。

以上がGolang vs. Python:重要な違??いと類似點の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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DEFは、複雑な機能に適しており、複數(shù)の行、文書文字列、ネストをサポートしています。 Lambdaは、単純な匿名関數(shù)に適しており、関數(shù)がパラメーターによって渡されるシナリオでよく使用されます。 defを選択する狀況:①関數(shù)本文には複數(shù)の線があります。 ②ドキュメントの説明が必要です。 ③複數(shù)の場所と呼ばれました。 lambdaを選択するとき:①1回限りの使用。 ②名前やドキュメントは必要ありません。 ③単純なロジック。 Lambda遅延結(jié)合変數(shù)は、エラーをスローし、デフォルトのパラメーター、発電機、または非同期をサポートしない場合があることに注意してください。実際のアプリケーションでは、ニーズに応じて柔軟に選択し、明確さを優(yōu)先します。

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PythonでネストされたJSONオブジェクトにアクセスする方法は、最初に構(gòu)造を明確にし、次にレイヤーごとにインデックスを作成することです。まず、辭書ネストされた辭書やリストなど、JSONの階層関係を確認します。次に、辭書キーとリストインデックスを使用してレイヤーごとにアクセスし、データ「詳細」["zip"]などのレイヤーごとにアクセスして、zipエンコードを取得し、データの詳細[0]を取得して最初の趣味を取得します。 keyerrorとindexerrorを回避するために、デフォルト値は.get()メソッドで設(shè)定できます。または、capsulation function safe_getを使用して安全なアクセスを?qū)g現(xiàn)できます。複雑な構(gòu)造の場合、jmespathなどのサードパーティライブラリを再帰的に検索または使用して処理します。

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Pythonのループでは、継続ステートメントを使用して、現(xiàn)在のループでいくつかの操作をスキップし、次のループを入力します。プログラムが継続して実行されると、現(xiàn)在のループがすぐに終了し、後続のコードがスキップされ、次のループが開始されます。たとえば、數(shù)値範囲を通過するときに特定の値を除外したり、データのクリーニング時に無効なエントリをスキップしたり、事前に條件を満たさない狀況をスキップしてメインロジックをより明確にするなどのシナリオ。 1.特定の値をスキップする:たとえば、リストを通過するときに処理する必要のないアイテムを除外します。 2。データのクリーニング:外部データを読み取るときの例外または無効なデータをスキップします。 3。條件付き判斷予約注文:コードの読みやすさを改善するために、事前に非ターゲットデータをフィルタリングします。メモは次のとおりです。続行は現(xiàn)在のループ層のみに影響し、

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はい、PythonとPandasを使用してHTMLテーブルを解析できます。まず、pandas.read_html()関數(shù)を使用してテーブルを抽出します。テーブルは、Webページまたは文字列のHTML要素をデータフレームリストに解析できます。次に、テーブルにクリア列のタイトルがない場合、ヘッダーパラメーターを指定するか、.columns屬性を手動で設(shè)定することで修正できます。複雑なページの場合、リクエストライブラリを組み合わせてHTMLコンテンツを取得したり、BeautifulSoupを使用して特定のテーブルを見つけたりできます。 JavaScriptのレンダリング、エンコードの問題、マルチテーブル認識などの一般的な落とし穴に注意してください。

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