国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

目次
導(dǎo)入
基本的な知識(shí)のレビュー
コアコンセプトまたは関數(shù)分析
Golangの同時(shí)性モデルとPythonのマルチスレッド
タイプシステムとメモリ管理
パフォーマンスと実行速度
使用の例
GolangのHTTPサーバー
PythonのWebフレームワーク
一般的なエラーとデバッグのヒント
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
ベストプラクティス
ホームページ バックエンド開発 Golang Golang and Python:違いを理解する

Golang and Python:違いを理解する

Apr 18, 2025 am 12:21 AM
python golang

GolangとPythonの主な違いは、並行性モデル、タイプシステム、パフォーマンス、実行速度です。 1. Golangは、非常に同時(shí)タスクに適したCSPモデルを使用します。 Pythonは、I/O集約型タスクに適したマルチスレッドとGILに依存しています。 2。Golangは靜的なタイプで、Pythonは動(dòng)的なタイプです。 3. Golangコンパイルされた言語は、実行速度が高速であり、Python解釈言語は開発速度が高速です。

Golang and Python:違いを理解する

導(dǎo)入

プログラミングの世界の門に立つとき、プログラミング言語を選択することは、キーを選択するようなものです。 GolangとPythonの両方のキーには、獨(dú)自の魅力と用途があります。今日、私たちは、2つの深さの違いを調(diào)査して、それぞれの利點(diǎn)と適用可能なシナリオをよりよく理解できるようにしたいと考えています。この記事を通して、GolangとPythonの基本的な違いを把握できるだけでなく、実際の経験と考えを描くこともできます。

基本的な知識(shí)のレビュー

GolangはGoogleによって開発されたもので、並行したプログラミングと効率的な実行を強(qiáng)調(diào)する靜的にタイプされたコンパイルされた言語です。 Pythonは、Guido Van Rossumによって作成されたダイナミックタイプと解釈された言語であり、簡(jiǎn)潔な構(gòu)文とリッチライブラリエコロジーで有名です。

Golangでは、強(qiáng)力なタイプシステムとゴミ収集メカニズムがありますが、Pythonは「読みやすさは優(yōu)れたコード」哲學(xué)で知られており、複數(shù)のプログラミングパラダイムをサポートしています。

コアコンセプトまたは関數(shù)分析

Golangの同時(shí)性モデルとPythonのマルチスレッド

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を通じて効率的な同時(shí)プログラミングを?qū)g現(xiàn)します。これにより、Golangは高い並行タスクを扱うときにうまく機(jī)能します。

パッケージメイン

輸入 (
    「FMT」
    "時(shí)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」)
}

Pythonは、マルチスレッドおよびグローバルインタープリターロック(GILS)に依存し、I/O集約型タスクを扱うときにうまく機(jī)能しますが、CPU集約型タスクの場(chǎng)合、GILはボトルネックになる可能性があります。

スレッドをインポートします
インポート時(shí)間

defは言う:
    範(fàn)囲のIの場(chǎng)合(5):
        time.sleep(0.1)
        印刷

__name__ == "__main__"の場(chǎng)合:
    t1 = threading.thread(ターゲット= say、args =( "world"、)))
    t2 = threading.thread(ターゲット= say、args =( "hello"、)))
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

タイプシステムとメモリ管理

Golangの靜的タイプシステムは、コンパイル時(shí)に多くのエラーをキャッチできます。これは、大規(guī)模なプロジェクトにとって大きな利點(diǎn)です。同時(shí)に、Golangのゴミ収集メカニズムにはいくつかの停止がありますが、全體的なパフォーマンスは良好です。

Pythonのダイナミックタイプシステムは非常に柔軟性を提供しますが、ランタイムエラーにもつながる可能性があります。 Pythonのごみ収集メカニズムは、參照カウントと定期的なごみ収集に基づいています。これは、単純ではありますが、大規(guī)模なプロジェクトでパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

パフォーマンスと実行速度

コンパイルされた言語として、Golangは通常、実行速度でPythonよりも優(yōu)れています。 Golangのバイナリファイルは、インタープリターなしで直接実行できます。これは、展開と操作とメンテナンスにも有利です。

Pythonは実行速度の點(diǎn)でGolangほど速くはありませんが、開発速度とコードの読みやすさの點(diǎn)で大きな利點(diǎn)があります。 Pythonの解釈された機(jī)能により、開発とデバッグ中に柔軟になります。

使用の例

GolangのHTTPサーバー

GolangにはHTTPサポートが組み込まれており、シンプルなHTTPサーバーの作成は非常に直感的です。

パッケージメイン

輸入 (
    「FMT」
    「net/http」
))

funcハンドラー(w http.responsewriter、r *http.request){
    fmt.fprintf(w、 "こんにちは、私は%s!"、r.url.path [1:])
}

func main(){
    http.handlefunc( "/"、ハンドラー)
    http.listenandserve( ":8080"、nil)
}

PythonのWebフレームワーク

PythonのFlaskフレームワークは、Webアプリケーションを簡(jiǎn)単に構(gòu)築でき、コードは簡(jiǎn)潔で明確です。

フラスコ輸入フラスコから
app = flask(__name__)

@app.route( &#39;/&#39;)
def hello_world():
    「こんにちは、世界!」を返します

__name__ == &#39;__main__&#39;の場(chǎng)合:
    app.run(debug = true)

一般的なエラーとデバッグのヒント

Golangの一般的なエラーには、Goroutine Leaksとチャネルブロックが含まれます。 go vet and go testなどのツールを使用すると、これらの問題を発見して修正するのに役立ちます。

Pythonの一般的なエラーには、インデントの問題とタイプエラーが含まれます。 PDBやIDEなどのデバッグ機(jī)能を使用すると、デバッグ効率を大幅に改善できます。

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のパフォーマンス最適化は、メモリの割り當(dāng)ての削減から始まり、Sync.poolを使用してオブジェクトを多重化し、ゴルチンの使用を最適化することができます。

パッケージメイン

輸入 (
    「同期」
))

var pool = sync.pool {
    new:func()interface {} {
        new(int)を返す
    }、
}

func main(){
    v:= pool.get()。(*int)
    *V = 42
    pool.put(v)
}

Pythonのパフォーマンス最適化

Pythonパフォーマンスの最適化は、Code AccelerationのためにCythonやNumbaなどのツールを使用すること、またはGILの影響を回避するためにマルチスレッドの代わりにマルチプロセスを使用することを検討できます。

マルチプロセッシングインポートプールから

def f(x):
    x*xを返します

__name__ == &#39;__main__&#39;の場(chǎng)合:
    プール(5)がp:
        印刷(p.map(f、[1、2、3])))

ベストプラクティス

GolangであろうとPythonであろうと、コードを読みやすく保守可能に保つことが重要です。明確な命名、合理的な注釈、およびコミュニティコーディングの規(guī)範(fàn)を使用すると、チームワークの効率を大幅に向上させることができます。

実際のプロジェクトでは、私はかつてGolangプロジェクトに遭遇しましたが、Goroutineの合理的な使用がないため、システムは高い並行性の下でクラッシュしました。 Goroutineの使用を最適化し、コミュニケーション用のチャネルを?qū)毪工毪长趣摔瑜?、この問題をうまく解決し、システムの安定性が大幅に改善されました。

同様に、Pythonプロジェクトでは、マルチスレッドの代わりにマルチプロセスを使用した後、CPU集約型タスクのパフォーマンスが大幅に改善されていることがわかりました。これにより、プロジェクトのパフォーマンスに影響を與えるために適切な並行性モデルを選択することがどれほど重要かを深く理解しました。

要するに、GolangとPythonには獨(dú)自の利點(diǎn)があり、選択する言語はプロジェクトのニーズと個(gè)人的な好みに依存します。この記事が、プログラミングの道をさらに進(jìn)むのに役立つ貴重な洞察と実踐的な経験を提供できることを願(yuàn)っています。

以上がGolang and Python:違いを理解するの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

このウェブサイトの聲明
この記事の內(nèi)容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰屬します。このサイトは、それに相當(dāng)する法的責(zé)任を負(fù)いません。盜作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場(chǎng)合は、admin@php.cn までご連絡(luò)ください。

ホットAIツール

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脫衣畫像を無料で

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード寫真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

寫真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡(jiǎn)単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中國(guó)語版

SublimeText3 中國(guó)語版

中國(guó)語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強(qiáng)力な PHP 統(tǒng)合開発環(huán)境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Python Seabornジョイントプロットの例 Python Seabornジョイントプロットの例 Jul 26, 2025 am 08:11 AM

Seabornのジョイントプロットを使用して、2つの変數(shù)間の関係と分布をすばやく視覚化します。 2?;镜膜噬⒉紘恧稀ns.jointplot(data = tips、x = "total_bill"、y = "tip"、dind = "scatter")によって実裝され、中心は散布図であり、ヒストグラムは上部と右側(cè)と右側(cè)に表示されます。 3.回帰線と密度情報(bào)をdind = "reg"に追加し、marminal_kwsを組み合わせてエッジプロットスタイルを設(shè)定します。 4。データ量が大きい場(chǎng)合は、「ヘックス」を使用することをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?/p>

パイソンリストへの変換の例 パイソンリストへの変換の例 Jul 26, 2025 am 08:00 AM

文字列リストは、 '' .join(words)などのJoIn()メソッドとマージして、「Helloworldfrompython」を取得できます。 2。NUMBERリストは、參加する前にMAP(STR、數(shù)字)または[STR(x)forxinNumbers]を備えた文字列に変換する必要があります。 3.任意のタイプリストは、デバッグに適したブラケットと引用符のある文字列に直接変換できます。 4。カスタム形式は、 '|' .join(f "[{item}]" foriteminitems)output "[a] | [などのjoin()と組み合わせたジェネレーター式によって実裝できます。

メモリバウンド操作のためのPythonの最適化 メモリバウンド操作のためのPythonの最適化 Jul 28, 2025 am 03:22 AM

Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsは、ヘッドゲネレーター、EfficientDataStructures、およびManagingObjectlifetimes.first、Usegeneratoratoratoratoratoratoraturatussを使用していることを確認(rèn)してください

Python Pandas Meltの例 Python Pandas Meltの例 Jul 27, 2025 am 02:48 AM

pandas.melt()は、幅広い形式データを長(zhǎng)い形式に変換するために使用されます。答えは、ID_VARSを識(shí)別列を保持し、value_varsを溶かしてvar_nameおよびvalue_nameを選択する列を選択して、新しい列名を定義することです。列は1.id_vars = 'name'を意味します。 4.Value_Name = 'スコア'元の値の新しい列名を設(shè)定し、最後に名前、件名、スコアを含む3つの列を生成します。

Python Djangoが例を形成します Python Djangoが例を形成します Jul 27, 2025 am 02:50 AM

まず、名前、メールボックス、メッセージフィールドを含む連絡(luò)先フォームを定義します。 2。ビューでは、フォームの送信はPOSTリクエストを?qū)彇摔工毪长趣摔瑜陝I理され、検証が渡された後、Cleaned_Dataが取得され、応答が返されます。 3。テンプレートでは、{{form.as_p}}を使用してフィールドをレンダリングし、{%csrf_token%}を追加してCSRF攻撃を防ぎます。 4. contact_viewビューにポイント /連絡(luò)先 /にURLルーティングを構(gòu)成します。 Modelformを使用してモデルを直接関連付けてデータストレージを?qū)g現(xiàn)します。 Djangoformsは、データ検証、HTMLレンダリング、エラープロンプトの統(tǒng)合処理を?qū)g裝します。これは、安全な形式機(jī)能の迅速な発展に適しています。

PythonはSQL Server Pyodbcの例に接続します PythonはSQL Server Pyodbcの例に接続します Jul 30, 2025 am 02:53 AM

Pyodbcのインストール:Pipinstallpyodbcコマンドを使用してライブラリをインストールします。 2.接続sqlserver:pyodbc.connect()メソッドを介して、ドライバー、サーバー、データベース、uid/pwdまたはtrusted_connectionを含む接続文字列を使用し、それぞれSQL認(rèn)証またはWindows認(rèn)証をサポートします。 3.インストールされているドライバーを確認(rèn)します:pyodbc.drivers()を?qū)g行し、「sqlserver」を含むドライバー名をフィルタリングして、「sqlserverのodbcdriver17」などの正しいドライバー名が使用されるようにします。 4.接続文字列の重要なパラメーター

Python Biopythonを使用したバイオインフォマティクス Python Biopythonを使用したバイオインフォマティクス Jul 27, 2025 am 02:33 AM

Biopythonは、バイオインフォマティクスの生物學(xué)的データを処理するための重要なPythonライブラリであり、開発効率を向上させるための豊富な機(jī)能を提供します。インストール方法は簡(jiǎn)単です。PipinstallBiopythonを使用してインストールを完了できます。 Bioモジュールをインポートした後、FASTAファイルなどの一般的なシーケンス形式をすばやく解析できます。 SEQオブジェクトは、DNA、RNA、および反転相補(bǔ)性やタンパク質(zhì)配列への翻訳などのタンパク質(zhì)配列の操作をサポートしています。 Bio.entrezを介して、NCBIデータベースにアクセスしてGenBankデータを取得できますが、メールアドレスを設(shè)定する必要があります。さらに、BioPythonは、構(gòu)造解析タスクに適したペアワイズシーケンスアライメントとPDBファイルの解析をサポートしています。

暗號(hào)通貨の統(tǒng)計(jì)的裁定とは何ですか?統(tǒng)計(jì)的な裁定はどのように機(jī)能しますか? 暗號(hào)通貨の統(tǒng)計(jì)的裁定とは何ですか?統(tǒng)計(jì)的な裁定はどのように機(jī)能しますか? Jul 30, 2025 pm 09:12 PM

統(tǒng)計(jì)アービトラージの紹介統(tǒng)計(jì)的arbitrageは、數(shù)學(xué)モデルに基づいて金融市場(chǎng)で価格の不一致を捉える取引方法です。その核となる哲學(xué)は、平均回帰に由來する、つまり、資産価格は短期的には長(zhǎng)期的な傾向から逸脫する可能性がありますが、最終的には歴史的平均に戻ります。トレーダーは統(tǒng)計(jì)的方法を使用して、資産間の相関を分析し、通常は同期して変更されるポートフォリオを探す。これらの資産の価格関係が異常に逸脫すると、裁定取引の機(jī)會(huì)が生じます。暗號(hào)通貨市場(chǎng)では、主に市場(chǎng)自體の非効率性と劇的な変動(dòng)のために、統(tǒng)計(jì)的な裁定が特に一般的です。従來の金融市場(chǎng)とは異なり、暗號(hào)通貨は24時(shí)間體制で動(dòng)作し、その価格はニュース速報(bào)、ソーシャルメディアの感情、テクノロジーのアップグレードに非常に敏感です。この一定の価格の変動(dòng)は、頻繁に価格設(shè)定バイアスを作成し、仲裁人を提供します

See all articles