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

Jadual Kandungan
Pengenalan
Semak pengetahuan asas
Konsep teras atau analisis fungsi
Model Konvensyen Golang
Pelaksanaan Python Menaip dan Tafsiran Dinamik
Contoh penggunaan
Antara muka dan struktur Golang
Kelas python dan warisan
Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik
Pengoptimuman prestasi Golang
Pengoptimuman Prestasi Python
Meringkaskan
Rumah pembangunan bahagian belakang Golang Golang vs Python: Perbezaan dan Persamaan Utama

Golang vs Python: Perbezaan dan Persamaan Utama

Apr 17, 2025 am 12:15 AM
python golang

Golang dan Python masing -masing mempunyai kelebihan mereka sendiri: Golang sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan serentak, manakala Python sesuai untuk sains data dan pembangunan web. Golang terkenal dengan model keserasiannya dan prestasi yang cekap, sementara Python terkenal dengan sintaks ringkas dan ekosistem perpustakaan yang kaya.

Golang vs Python: Perbezaan dan Persamaan Utama

Pengenalan

Dalam dunia pengaturcaraan, memilih bahasa pengaturcaraan yang betul adalah sama pentingnya dengan memilih alat yang tepat. Hari ini kita akan membincangkan perbezaan dan persamaan antara dua alat yang berkuasa Golang dan Python. Sama ada anda pemula atau pemaju yang berpengalaman, memahami ciri -ciri kedua -dua bahasa boleh membantu anda membuat pilihan yang lebih bijak. Melalui artikel ini, anda akan mendapat pemahaman yang mendalam tentang ciri-ciri teras Golang dan Python, senario aplikasi, dan prestasi mereka dalam pembangunan sebenar.

Semak pengetahuan asas

Golang, yang dibangunkan oleh Google, adalah bahasa yang disusun secara statik, yang direka untuk memudahkan pengaturcaraan serentak. Falsafah reka bentuknya menekankan kesederhanaan dan kecekapan, dan sesuai untuk membina perkhidmatan rangkaian prestasi tinggi dan alat sistem. Python adalah jenis yang dinamik dan bahasa yang ditafsirkan, yang terkenal dengan sintaks ringkas dan ekosistem perpustakaan yang kaya, dan digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi.

Konsep teras atau analisis fungsi

Model Konvensyen Golang

Model kesesuaian Golang adalah berdasarkan CSP (menyampaikan proses berurutan) dan dilaksanakan melalui goroutine dan saluran. Goroutine adalah benang ringan yang dapat dengan mudah memulakan ribuan goroutin, sementara saluran digunakan untuk komunikasi antara goroutin.

 Pakej utama

import (
    "FMT"
    "Masa"
)

func berkata (S String) {
    untuk i: = 0; i <5; Saya {
        time.sleep (100 * time.millisecond)
        fmt.println (s)
    }
}

func main () {
    pergi berkata ("dunia")
    katakan ("hello")
}

Contoh ini menunjukkan cara menggunakan Goroutine untuk melaksanakan dua fungsi serentak. Model kesesuaian Golang membuat program serentak yang cekap menulis mudah, tetapi harus diperhatikan bahawa penggunaan goroutine yang berlebihan dapat menyebabkan kebocoran ingatan dan masalah prestasi.

Pelaksanaan Python Menaip dan Tafsiran Dinamik

Penaipan dinamik Python bermakna bahawa jenis pembolehubah boleh diubah pada masa runtime, yang menjadikan kod menulis lebih fleksibel, tetapi juga boleh membuat kesilapan jenis sukar untuk dikesan pada masa penyusunan. Tafsiran pelaksanaan Python menjadikan pembangunan dan penyahpepijatan lebih mudah, tetapi kecekapan pelaksanaan dapat dikurangkan berbanding dengan bahasa yang disusun.

 def salam (nama):
    kembali f "hello, {name}!"

cetak (salam ("Alice"))

Fungsi python mudah ini menunjukkan kemudahan menaip dinamik, tetapi harus diperhatikan bahawa dalam projek -projek besar, menaip dinamik dapat menyebabkan kesilapan mengesan kesilapan.

Contoh penggunaan

Antara muka dan struktur Golang

Antaramuka dan struktur Golang adalah teras pengaturcaraan berorientasikan objek. Antara muka mentakrifkan satu set kaedah, dan struktur dapat melaksanakan kaedah ini, dengan itu melaksanakan polimorfisme.

 Pakej utama

Import "FMT"

jenis antara muka bentuk {
    Kawasan () float64
}

Taipkan struktur segi empat tepat {
    lebar, ketinggian float64
}

Kawasan Func (R Rectangle) () Float64 {
    kembali r.width * r.height
}

func main () {
    R: = Rectangle {width: 10, ketinggian: 5}
    fmt.println ("Kawasan segi empat tepat:", r.area ())
}

Contoh ini menunjukkan cara melaksanakan polimorfisme menggunakan antara muka dan struktur. Antara muka Golang sangat fleksibel, tetapi perlu diperhatikan bahawa penggunaan antara muka yang berlebihan boleh menyebabkan peningkatan kerumitan kod.

Kelas python dan warisan

Kelas dan warisan Python menyediakan keupayaan pengaturcaraan berorientasikan objek yang kuat. Melalui warisan, subkelas boleh mengatasi kaedah kelas induk untuk melaksanakan polimorfisme.

 Haiwan Kelas:
    def bercakap (diri):
        lulus

anjing kelas (haiwan):
    def bercakap (diri):
        Kembali "Woof!"

Kucing Kelas (Haiwan):
    def bercakap (diri):
        Kembali "Meow!"

anjing = anjing ()
kucing = kucing ()

cetak (dog.speak ()) # output: woof!
cetak (cat.speak ()) # output: meow!

Contoh ini menunjukkan bagaimana kelas python dan warisan melaksanakan polimorfisme. Sistem kelas Python sangat fleksibel, tetapi perlu diperhatikan bahawa penggunaan warisan yang berlebihan boleh membuat kod sukar untuk dikekalkan.

Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik

Pengoptimuman prestasi Golang

Pengoptimuman prestasi Golang terutamanya memberi tumpuan kepada pengurusan keseragaman dan memori. Dengan menggunakan goroutine dan saluran secara rasional, prestasi konkurensi program dapat ditingkatkan dengan ketara. Pada masa yang sama, walaupun mekanisme pengumpulan sampah Golang adalah cekap, kebocoran memori masih diperlukan dalam projek besar.

 Pakej utama

import (
    "FMT"
    "Sync"
)

Pekerja Func (ID int, wg *sync.waitGroup) {
    menangguhkan wg.done ()
    fmt.printf ("Pekerja %D Bermula \ n", ID)
    // simulasi kerja fmt.printf ("pekerja %d selesai \ n", id)
}

func main () {
    var wg sync.waitgroup
    untuk i: = 1; i <= 5; Saya {
        wg.add (1)
        Pergi Pekerja (i, & wg)
    }
    wg.wait ()
}

Contoh ini menunjukkan cara menggunakan Sync.WaitGroup untuk menguruskan goroutin, memastikan semua goroutine selesai sebelum menamatkan program. Walaupun pengaturcaraan serentak Golang berkuasa, perlu diperhatikan bahawa penggunaan goroutine yang berlebihan boleh menyebabkan kemunculan prestasi.

Pengoptimuman Prestasi Python

Pengoptimuman prestasi Python terutamanya memberi tumpuan kepada pemilihan algoritma dan struktur data. Oleh kerana Python adalah bahasa yang ditafsirkan dan mempunyai kecekapan pelaksanaan yang agak rendah, sangat penting untuk memilih algoritma dan struktur data yang betul. Di samping itu, Python's GIL (Global Interpreter Lock) mungkin mengehadkan prestasi pelbagai threading, jadi apabila kesesuaian tinggi diperlukan, pengaturcaraan multi-proses atau asynchronous boleh dipertimbangkan.

 masa import
dari kolam import multiprocessing

pekerja def (num):
    kembali num * num

jika __name__ == "__main__":
    Nombor = julat (1000000)
    mula = time.time ()
    dengan kolam () sebagai kolam:
        hasil = pool.map (pekerja, nombor)
    akhir = time.time ()
    cetak (f "masa diambil: {end - start} saat")

Contoh ini menunjukkan cara menggunakan pelbagai proses untuk meningkatkan prestasi konvensional program Python. Walaupun pengaturcaraan multi-proses Python dapat memintas GIL, harus diperhatikan bahawa komunikasi dan pengurusan antara proses dapat meningkatkan kerumitan kod.

Meringkaskan

Golang dan Python mempunyai kelebihan mereka sendiri, dan bahasa mana yang hendak dipilih bergantung pada keperluan projek anda dan keutamaan peribadi. Golang terkenal dengan keupayaan prestasi tinggi dan kesesuaiannya, sesuai untuk membina perkhidmatan rangkaian dan alat sistem yang cekap; Walaupun Python terkenal dengan sintaks ringkas dan ekosistem perpustakaan yang kaya, yang digunakan secara meluas dalam bidang seperti sains data dan pembangunan web. Terlepas dari bahasa yang anda pilih, kunci adalah untuk memahami ciri -ciri dan amalan terbaik untuk menulis kod yang cekap dan dapat dipelihara.

Atas ialah kandungan terperinci Golang vs Python: Perbezaan dan Persamaan Utama. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Cara Menguji API dengan Python Cara Menguji API dengan Python Jul 12, 2025 am 02:47 AM

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Skop pembolehubah python dalam fungsi Skop pembolehubah python dalam fungsi Jul 12, 2025 am 02:49 AM

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.

Tutorial Python Fastapi Tutorial Python Fastapi Jul 12, 2025 am 02:42 AM

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Python untuk gelung dengan tamat masa Python untuk gelung dengan tamat masa Jul 12, 2025 am 02:17 AM

Tambah kawalan tamat masa ke Python untuk gelung. 1. Anda boleh merakam masa mula dengan modul masa, dan menilai sama ada ia ditetapkan dalam setiap lelaran dan menggunakan rehat untuk melompat keluar dari gelung; 2. Untuk mengundi tugas kelas, anda boleh menggunakan gelung sementara untuk memadankan penghakiman masa, dan menambah tidur untuk mengelakkan kepenuhan CPU; 3. Kaedah lanjutan boleh mempertimbangkan threading atau isyarat untuk mencapai kawalan yang lebih tepat, tetapi kerumitannya tinggi, dan tidak disyorkan untuk pemula memilih; Ringkasan Mata Utama: Penghakiman masa manual adalah penyelesaian asas, sementara lebih sesuai untuk tugas kelas menunggu masa yang terhad, tidur sangat diperlukan, dan kaedah lanjutan sesuai untuk senario tertentu.

Bagaimana cara menghuraikan fail JSON yang besar di Python? Bagaimana cara menghuraikan fail JSON yang besar di Python? Jul 13, 2025 am 01:46 AM

Bagaimana cara mengendalikan fail JSON yang besar di Python? 1. Gunakan Perpustakaan IJSON untuk mengalir dan mengelakkan limpahan memori melalui parsing item demi item; 2. Jika dalam format Jsonlines, anda boleh membacanya dengan garis dan memprosesnya dengan json.loads (); 3. Atau memecah fail besar ke dalam kepingan kecil dan kemudian memprosesnya secara berasingan. Kaedah ini dengan berkesan menyelesaikan masalah batasan memori dan sesuai untuk senario yang berbeza.

Python untuk gelung di atas tuple Python untuk gelung di atas tuple Jul 13, 2025 am 02:55 AM

Di Python, kaedah melintasi tupel dengan gelung termasuk secara langsung melelehkan unsur -unsur, mendapatkan indeks dan elemen pada masa yang sama, dan memproses tuple bersarang. 1. Gunakan gelung untuk terus mengakses setiap elemen dalam urutan tanpa menguruskan indeks; 2. Gunakan penghitungan () untuk mendapatkan indeks dan nilai pada masa yang sama. Indeks lalai adalah 0, dan parameter permulaan juga boleh ditentukan; 3. Di samping itu, tuple tidak berubah dan kandungan tidak dapat diubah suai dalam gelung. Nilai yang tidak diingini boleh diabaikan oleh \ _. Adalah disyorkan untuk memeriksa sama ada tuple kosong sebelum melintasi untuk mengelakkan kesilapan.

Apakah argumen lalai Python dan isu potensi mereka? Apakah argumen lalai Python dan isu potensi mereka? Jul 12, 2025 am 02:39 AM

Parameter lalai Python dinilai dan nilai tetap apabila fungsi ditakrifkan, yang boleh menyebabkan masalah yang tidak dijangka. Menggunakan objek berubah -ubah seperti senarai sebagai parameter lalai akan mengekalkan pengubahsuaian, dan disyorkan untuk menggunakan tiada sebaliknya; Skop parameter lalai adalah pembolehubah persekitaran apabila ditakrifkan, dan perubahan pembolehubah berikutnya tidak akan menjejaskan nilai mereka; Elakkan bergantung pada parameter lalai untuk menyelamatkan keadaan, dan keadaan enkapsulasi kelas harus digunakan untuk memastikan konsistensi fungsi.

See all articles