


Memilih Antara Golang dan Python: Yang sesuai untuk projek anda
Apr 19, 2025 am 12:21 AMGolang sangat sesuai untuk aplikasi kritikal prestasi dan pengaturcaraan serentak, manakala Python cemerlang dalam sains data, prototaip cepat, dan fleksibiliti. 1) Untuk keperluan berprestasi tinggi, pilih Golang kerana kecekapan dan ciri-ciri bersamaan. 2) Untuk projek yang didorong oleh data, Python lebih disukai untuk ekosistem yang kaya dan kemudahan penggunaannya. 3) Dalam pembangunan web, Golang sesuai dengan pelayan berprestasi tinggi, sedangkan rangka kerja Python lebih baik untuk pembangunan penuh pesat. 4) Untuk skrip dan automasi, kesederhanaan Python menjadikannya pilihan utama.
Pengenalan
Dalam landskap bahasa pengaturcaraan yang sentiasa berkembang, memilih antara Golang dan Python untuk projek anda dapat merasa seperti berdiri di persimpangan jalan. Setiap jalan menawarkan kelebihan dan cabaran tersendiri, disesuaikan dengan keperluan dan keperluan projek yang berbeza. Artikel ini bertujuan untuk membimbing anda melalui proses membuat keputusan yang rumit, membantu anda menentukan bahasa mana yang sesuai untuk projek anda. Menjelang akhir perjalanan ini, anda akan mempunyai pemahaman yang lebih jelas tentang kekuatan dan kelemahan kedua Golang dan Python, dilengkapi dengan pengetahuan untuk membuat pilihan yang tepat.
Rekap ringkas Golang dan Python
Golang, atau Go, adalah bahasa yang ditaip secara statik yang dibangunkan oleh Google, yang direka untuk kesederhanaan dan kecekapan dalam membina aplikasi berprestasi tinggi yang berskala. Ia bersinar dalam senario yang memerlukan pengaturcaraan tahap keseragaman dan sistem. Sebaliknya, Python adalah bahasa yang ditaip secara dinamik yang dikenali untuk kebolehbacaan dan fleksibiliti. Ia adalah kegemaran di kalangan saintis data, pemaju web, dan mereka yang baru untuk pengaturcaraan kerana perpustakaan yang luas dan kemudahan penggunaannya.
Apabila menyelam ke dalam bahasa -bahasa ini, sangat penting untuk memahami falsafah asas mereka. Golang menekankan minimalism dan kecekapan, sedangkan Python mengutamakan fleksibiliti dan kemudahan penggunaan. Perbezaan asas ini menetapkan peringkat untuk pilihan yang akan anda hadapi dalam projek anda.
Menyelam jauh ke Golang dan Python
Golang: Juara Konvensyen
Tuntutan Golang untuk kemasyhuran adalah sokongan yang mantap untuk kesesuaian. Dengan goroutin dan saluran, Golang memudahkan untuk menulis program serentak yang cekap dan boleh dibaca. Berikut adalah contoh cepat untuk mempamerkan keseragaman Golang:
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 katakan ("dunia") katakan ("hello") }
Kod ini menunjukkan betapa mudahnya anda dapat menanam goroutine untuk berjalan secara serentak. Sokongan terbina dalam Golang untuk kesesuaian adalah kelebihan yang signifikan untuk projek-projek yang memerlukan pengendalian pelbagai tugas secara serentak.
Walau bagaimanapun, menaip ketat Golang dan kekurangan generik sehingga baru -baru ini mungkin menimbulkan cabaran untuk jenis pembangunan tertentu. Ketiadaan generik, misalnya, boleh membawa kepada lebih banyak kod verbose ketika bekerja dengan koleksi. Walaupun pengenalan generik dalam GO 1.18 telah mengurangkan isu ini, ia masih merupakan pertimbangan untuk projek -projek yang sangat bergantung pada pengaturcaraan generik.
Python: Maestro yang serba boleh
Kekuatan Python terletak pada kepelbagaiannya dan ekosistem perpustakaan yang luas. Sama ada anda dalam pembangunan web, analisis data, pembelajaran mesin, atau automasi, Python telah dilindungi. Berikut adalah contoh mudah penggunaan Python:
def salam (nama): kembali f "hello, {name}!" cetak (salam ("dunia"))
Kesederhanaan dan kebolehbacaan Python menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk prototaip cepat dan projek di mana kemudahan penyelenggaraan adalah penting. Perpustakaan standard yang luas dan pakej pihak ketiga, seperti Numpy untuk pengkomputeran berangka atau Django untuk pembangunan web, meningkatkan lagi rayuan Python.
Namun, menaip dinamik Python boleh membawa kepada kesilapan runtime yang mungkin ditangkap pada masa kompilasi dalam bahasa yang ditaip secara statik seperti Golang. Di samping itu, Lock Interpreter Global Python (GIL) boleh menjadi kesesakan dalam aplikasi berbilang thread yang terikat CPU, walaupun ini dapat dikurangkan dengan pengaturcaraan multiprocessing atau asynchronous.
Memilih Fit yang Betul: Senario Praktikal
Semasa memutuskan antara Golang dan Python, pertimbangkan keperluan khusus projek anda:
Aplikasi Prestasi-Kritikal : Jika projek anda menuntut prestasi tinggi dan kesesuaian yang cekap, Golang mungkin pertaruhan terbaik anda. Sifat yang disusun dan ciri-ciri konkurensi terbina dalam menjadikannya sesuai untuk pengaturcaraan sistem dan microservices.
Sains Data dan Pembelajaran Mesin : Ekosistem kaya Python, termasuk perpustakaan seperti Tensorflow dan Scikit-belajar, menjadikannya bahasa untuk projek yang didorong oleh data. Kemudahan penggunaannya juga menjadikannya sempurna untuk prototaip pesat dan pembangunan berulang.
Pembangunan Web : Kedua -dua bahasa boleh digunakan untuk pembangunan web, tetapi pilihan bergantung kepada keperluan khusus anda. Golang cemerlang dalam membina pelayan web berprestasi tinggi dan API, manakala rangka kerja Python seperti Django dan Flask sangat baik untuk pembangunan penuh dengan tumpuan kepada perkembangan pesat.
Skrip dan Automasi : Kesederhanaan Python dan perpustakaan yang luas menjadikannya kegemaran untuk tugas skrip dan automasi. Jika anda perlu mengautomasikan aliran kerja atau melakukan pemprosesan data cepat, Python adalah cara untuk pergi.
Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik
Pengoptimuman Golang
Di Golang, mengoptimumkan untuk prestasi sering melibatkan memanfaatkan model konvensyennya. Berikut adalah contoh mengoptimumkan pelayan web mudah menggunakan keserasian:
Pakej utama import ( "FMT" "Net/http" "Sync" ) var counter int var mutex sync.mutex func main () { http.handlefunc ("/", func (w http.responseWriter, r *http.request) { mutex.lock () kaunter mutex.unlock () fmt.fprintf (w, "kaunter: %d", kaunter) }) http.listenandserve (": 8080", nil) }
Contoh ini menunjukkan cara menggunakan mutex untuk meningkatkan kaunter bersama dalam persekitaran serentak. Memahami dan memohon corak keserasian sedemikian dapat meningkatkan prestasi aplikasi Golang.
Pengoptimuman Python
Di Python, pengoptimuman prestasi sering melibatkan memanfaatkan perpustakaan dan memahami batasan bahasa. Berikut adalah contoh mengoptimumkan fungsi mudah menggunakan numpy:
import numpy sebagai np def slow_sum (nombor): Jumlah = 0 untuk nombor nombor: Jumlah = Num Pulangan Jumlah def fast_sum (nombor): kembali NP.SUM (nombor) # Contoh penggunaan nombor = senarai (julat (1000000)) cetak (slow_sum (nombor)) # lebih perlahan cetak (fast_sum (nombor)) # lebih cepat
Contoh ini menunjukkan bagaimana menggunakan Numpy dapat mempercepatkan operasi pada dataset yang besar. Memahami kapan dan bagaimana menggunakan perpustakaan tersebut adalah kunci untuk mengoptimumkan kod python.
Perangkap biasa dan tip debugging
Perangkap Golang
Keadaan kaum : Model kesesuaian Golang boleh membawa kepada keadaan kaum jika tidak diuruskan dengan betul. Sentiasa gunakan primitif penyegerakan seperti mutexes atau saluran untuk mencegah kaum data.
Pengendalian ralat : Pengendalian ralat Golang boleh menjadi lebih baik. Mengguna pakai corak seperti pembungkus ralat dan menggunakan pakej
errors
boleh membantu menguruskan kesilapan dengan lebih berkesan.
Perangkap Python
Kesesakan prestasi : Ketahui Python's Gil dan kesannya terhadap aplikasi berbilang threaded. Gunakan pengaturcaraan multiprocessing atau asynchronous untuk tugas-tugas terikat CPU.
Kebocoran memori : Koleksi sampah Python kadang -kadang boleh membawa kepada kebocoran ingatan, terutamanya dengan rujukan bulat. Alat seperti
gc
danobjgraph
dapat membantu mengenal pasti dan menyelesaikan isu -isu ini.
Kesimpulan
Memilih antara Golang dan Python akhirnya bergantung kepada keperluan khusus projek anda dan kepakaran pasukan anda. Golang cemerlang dalam aplikasi kritikal prestasi dan pengaturcaraan serentak, sementara Python bersinar dalam sains data, prototaip cepat, dan fleksibiliti. Dengan memahami kekuatan dan kelemahan setiap bahasa, anda boleh membuat keputusan yang tepat yang sejajar dengan matlamat projek anda dan keupayaan pasukan anda. Ingat, alat yang tepat untuk pekerjaan itu dapat membuat semua perbezaan dalam kejayaan projek anda.
Atas ialah kandungan terperinci Memilih Antara Golang dan Python: Yang sesuai untuk projek anda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

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 untuk mengakses objek JSON bersarang di Python adalah untuk menjelaskan struktur dan kemudian lapisan indeks dengan lapisan. Pertama, sahkan hubungan hierarki JSON, seperti kamus kamus bersarang atau senarai; Kemudian gunakan kunci kamus dan indeks senarai untuk mengakses lapisan mengikut lapisan, seperti data "butiran" ["zip"] untuk mendapatkan pengekodan zip, data "butiran" [0] untuk mendapatkan hobi pertama; Untuk mengelakkan keyError dan indexError, nilai lalai boleh ditetapkan oleh kaedah .get (), atau fungsi enkapsulasi Safe_get boleh digunakan untuk mencapai akses yang selamat; Untuk struktur yang kompleks, cari rekursif atau gunakan perpustakaan pihak ketiga seperti JMespath untuk mengendalikan.

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.

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.

Pengaturcaraan asynchronous dibuat lebih mudah dalam python dengan async dan menunggu kata kunci. Ia membolehkan menulis kod tidak menyekat untuk mengendalikan pelbagai tugas serentak, terutamanya untuk operasi I/O-intensif. AsyncDef mentakrifkan coroutine yang boleh dijeda dan dipulihkan, sementara menunggu untuk menunggu tugas selesai tanpa menyekat keseluruhan program. Running Asynchronous Code memerlukan gelung acara. Adalah disyorkan untuk memulakan dengan asyncio.run (). Asyncio.gather () boleh didapati apabila melaksanakan pelbagai coroutine secara serentak. Corak umum termasuk mendapatkan data URL berganda pada masa yang sama, membaca dan menulis fail, dan pemprosesan perkhidmatan rangkaian. Nota termasuk: menggunakan perpustakaan yang menyokong secara tidak segerak, seperti AIOHTTP; Tugas intensif CPU tidak sesuai untuk asynchronous; Elakkan bercampur

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.

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.

Di Python, tidak ada keperluan untuk pembolehubah sementara untuk menukar dua pembolehubah. Kaedah yang paling biasa adalah untuk membongkar tuples: a, b = b, a. Kaedah ini mula -mula menilai ungkapan yang betul untuk menghasilkan tuple (b, a), dan kemudian membongkarnya ke pembolehubah kiri, yang sesuai untuk semua jenis data. Di samping itu, operasi aritmetik (tambahan, penolakan, pendaraban dan pembahagian) boleh digunakan untuk bertukar -tukar pembolehubah berangka, tetapi hanya nombor dan boleh memperkenalkan masalah titik terapung atau risiko limpahan; Ia juga boleh digunakan untuk bertukar bilangan bulat, yang boleh dilaksanakan melalui tiga operasi XOR, tetapi mempunyai kebolehbacaan yang lemah dan biasanya tidak disyorkan. Ringkasnya, tuple membongkar adalah cara yang paling mudah, sejagat dan disyorkan.
