Inhaltsverzeichnis
Anwendungen des Golang-Frameworks in verschiedenen Branchen und Anwendungen
Netzwerk und Kommunikation
Fall: RPC-Server
数据处理
案例:ETL 管道
人工智能
案例:机器学习模型训练
Heim Backend-Entwicklung Golang Anwendung des Golang-Frameworks in verschiedenen Branchen und Anwendungen

Anwendung des Golang-Frameworks in verschiedenen Branchen und Anwendungen

Jun 05, 2024 pm 10:42 PM
golang 框架

Das Golang-Framework ist in verschiedenen Branchen weit verbreitet und bietet Tools für die effiziente Erstellung von Anwendungen. Im Bereich Netzwerk und Kommunikation bietet gRPC ([grpc-go](https://github.com/grpc/grpc-go)) eine effiziente RPC-Implementierung in der Datenverarbeitung; Beam ([Beam](https://github.com). /apache/beam)) unterstützt Stapelverarbeitung und Stream-Verarbeitung von ETL-Pipelines; in der künstlichen Intelligenz unterstützt TensorFlow ([TensorFlow](https://github.com/tensorflow/tensorflow)) das Training von Modellen für maschinelles Lernen.

Anwendung des Golang-Frameworks in verschiedenen Branchen und Anwendungen

Anwendungen des Golang-Frameworks in verschiedenen Branchen und Anwendungen

Golang, eine effiziente gleichzeitige Programmiersprache, die von Google entwickelt wurde, ist wegen ihrer prägnanten Syntax, hohen Leistung und umfangreichen Bibliotheken beliebt. Das Golang-Framework ist in verschiedenen Branchen weit verbreitet und bietet Entwicklern Tools zum effizienten Erstellen verschiedener Anwendungen.

Netzwerk und Kommunikation

Fall: RPC-Server

[grpc-go](https://github.com/grpc/grpc-go) Das Framework bietet eine Lösung für gRPC (Google Remote). Procedure Call) Hochleistungs-RPC-Implementierung. gRPC ist ein Open-Source-RPC-Framework auf Basis von HTTP/2, das eine effiziente und zuverlässige prozessübergreifende Kommunikation ermöglicht. grpc-go](https://github.com/grpc/grpc-go) 框架提供了用于 gRPC(Google Remote Procedure Call)的高性能 RPC 实现。gRPC 是一个基于 HTTP/2 的开放源代码 RPC 框架,它提供了高效且可靠的跨进程通信。

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "net"

    "github.com/golang/protobuf/ptypes/empty"
    "google.golang.org/grpc"

    examplepb "example.com/proto"
)

type example struct{}

func (e *example) SayHello(ctx context.Context, req *examplepb.HelloRequest) (*examplepb.HelloResponse, error) {
    return &examplepb.HelloResponse{Message: "Hello " + req.Name}, nil
}

func main() {
    lis, err := net.Listen("tcp", ":8080")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    grpcServer := grpc.NewServer()
    examplepb.RegisterExampleServer(grpcServer, &example{})
    grpcServer.Serve(lis)
}
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数据处理

案例:ETL 管道

[Beam](https://github.com/apache/beam) 框架是一个统一的数据处理平台,支持批处理和流处理工作负载。ETL(提取、转换、加载)管道是数据仓库和数据湖中的常见模式,Beam 可用来高效执行这些管道。

package main

import (
    "context"
    "fmt"

    beam "cloud.google.com/go/beam/sdks/v2"
)

func init() {
    beam.RegisterFunction(extract)
    beam.RegisterFunction(transform)
    beam.RegisterFunction(load)
}

func main() {
    // Create a Beam pipeline.
    pipeline, err := beam.NewPipeline("DirectRunner", "ETL Pipeline")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // Apply the pipeline to read from a source collection, apply a transform, and write to a sink.
    _ = pipeline.Run(context.Background())
}
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人工智能

案例:机器学习模型训练

[TensorFlow

package main

import (
    "fmt"

    tf "github.com/tensorflow/tensorflow/go/v2"
)

func main() {
    m := tf.NewModelof(
        m.AddVar("weights", tf.NewVariable(tf.Zeros(tf.NewShape([]int{1000, 784}), tf.Float32)))
    )

    // Train the model and evaluate its performance.
    // ...

    fmt.Println("Training complete!")
}
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Datenverarbeitung🎜🎜Fall: ETL-Pipeline🎜🎜[Beam](https://github.com/apache/beam) Das Framework ist eine einheitliche Datenverarbeitungsplattform, die Stapelverarbeitung und Streaming unterstützt Bewältigen Sie die Arbeitsbelastung. ETL-Pipelines (Extrahieren, Transformieren, Laden) sind ein gängiges Muster in Data Warehouses und Data Lakes, und Beam kann zur effizienten Ausführung dieser Pipelines verwendet werden. 🎜rrreee🎜Künstliche Intelligenz🎜🎜Fall: Modelltraining für maschinelles Lernen🎜🎜[TensorFlow](https://github.com/tensorflow/tensorflow) Framework ist eine führende Bibliothek für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle Entwicklung eins. TensorFlow unterstützt die effiziente Schulung und Bereitstellung von Modellen auf mehreren Plattformen, einschließlich Servern und Mobilgeräten. 🎜rrreee

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