Golang und Python: Verständnis der Unterschiede

Die Hauptunterschiede zwischen Golang und Python sind Parallelitätsmodelle, Typsysteme, Leistung und Ausführungsgeschwindigkeit. 1. Golang verwendet das CSP -Modell, das für stark gleichzeitige Aufgaben geeignet ist. Python verlässt sich auf Multi-Threading und Gil, was für I/O-intensive Aufgaben geeignet ist. 2. Golang ist ein statischer Typ und Python ist ein dynamischer Typ. 3.. Golang kompilierte Sprachen sind eine schnelle Ausführungsgeschwindigkeit, und Python -interpretierte Sprachen sind schnelle Entwicklungsgeschwindigkeit.

Einführung

Wenn Sie am Tor der Programmierwelt stehen, ist die Auswahl einer Programmiersprache wie die Auswahl eines Schlüssels. Golang und Python, beide Schlüssel haben ihren eigenen Charme und ihre Verwendung. Heute möchten wir die Unterschiede zwischen den beiden Tiefen untersuchen, um die jeweiligen Vorteile und anwendbaren Szenarien besser zu verstehen. In diesem Artikel können Sie nicht nur die grundlegenden Unterschiede zwischen Golang und Python erfassen, sondern auch einige praktische Erfahrungen und Gedanken daraus ziehen.

Überprüfung des Grundwissens

Golang, entwickelt von Google, ist eine statisch getippte, kompilierte Sprache, die die gleichzeitige Programmierung und die effiziente Ausführung hervorhebt. Python ist eine dynamische und interpretierte Sprache, die von Guido van Rossum erstellt wurde, und ist berühmt für seine prägnante Syntax und die reichhaltige Bibliotheksökologie.

In Golang finden Sie starke Mechanismen für typisierte Systeme und Müllsammlungen, während Python für seine Philosophie "Lesbarkeit ist guter Code" bekannt ist und mehrere Programmierparadigmen unterstützt.

Kernkonzept oder Funktionsanalyse

Golangs Parallelitätsmodell und Pythons Multi-Threading

Golangs Parallelitätsmodell basiert auf CSP (kommunizierende sequentielle Prozesse) und realisiert eine effiziente gleichzeitige Programmierung über Goroutine und Kanal. Dadurch wird Golang bei der Umstellung mit hohen Parallelitätsaufgaben gut abschneidet.

 Paket Main

importieren (
    "fmt"
    "Zeit"
)

Func sagt (s String) {
    für i: = 0; i <5; ich {
        time.sleep (100 * time.millisecond)
        fmt.println (s)
    }
}

func main () {
    Go sagt ("Welt")
    Sag ("Hallo")
}

Python verlässt sich auf Multithreading und globale Interpreter-Schlösser (GILS) und funktioniert bei der Umsetzung von I/O-intensiven Aufgaben gut, aber für CPU-intensive Aufgaben kann Gil ein Engpass werden.

 Threading importieren
Importzeit

Def sagt (s):
    für i in Reichweite (5):
        time.sleep (0.1)
        Druck (en)

Wenn __name__ == "__main__":
    t1 = threading.thread (target = say, args = ("welt",))
    t2 = threading.thread (target = say, args = ("hello",))
    t1.start ()
    t2.Start ()
    t1.join ()
    t2.join ()

Geben Sie System- und Speicherverwaltung ein

Das statische System von Golang kann in der Kompilierungszeit viele Fehler aufnehmen, was für große Projekte ein großer Vorteil ist. Gleichzeitig ist der Golangs Müllsammlung Mechanismus einige Pausen, aber seine Gesamtleistung ist gut.

Das dynamische Typ von Python bietet eine große Flexibilität, kann aber auch zu Laufzeitfehlern führen. Pythons Müllsammlung Mechanismus basiert auf der Referenzzählung und der regelmäßigen Müllsammlung, die zwar einfach Leistungsprobleme in großen Projekten verursachen kann.

Leistung und Ausführungsgeschwindigkeit

Als kompilierte Sprache ist Golang in der Ausführungsgeschwindigkeit normalerweise besser als Python. Die Binärdateien von Golang können direkt ohne Dolmetscher ausgeführt werden, was auch bei der Bereitstellung, dem Betrieb und der Wartung vorteilhafter ist.

Obwohl Python in Bezug auf die Ausführungsgeschwindigkeit nicht so schnell wie Golang ist, hat es erhebliche Vorteile hinsichtlich der Entwicklungsgeschwindigkeit und der Code -Lesbarkeit. Pythons interpretierte Funktionen machen es während der Entwicklung und des Debuggens flexibler.

Beispiel für die Nutzung

Golangs HTTP -Server

Golang verfügt über integrierte HTTP-Unterstützung, und das Schreiben eines einfachen HTTP-Servers ist sehr intuitiv.

 Paket Main

importieren (
    "fmt"
    "net/http"
)

Func Handler (W http.Responsewriter, r *http.request) {
    fmt.fprintf (W, "Hallo, ich liebe %s!", R.Url.Path [1:])
}

func main () {
    http.handlefunc ("/", Handler)
    http.listenandserve (": 8080", nil)
}

Pythons Web Framework

Das Flask -Framework von Python kann problemlos Webanwendungen erstellen, und der Code ist präzise und klar.

 aus Flask -Importkolben
app = Flask (__ Name__)

@App.Route ('/')
def hello_world ():
    Kehre 'Hallo, Welt!'

Wenn __name__ == '__main__':
    app.run (debug = true)

Häufige Fehler und Debugging -Tipps

Häufige Fehler in Golang sind Goroutine -Lecks und Kanalblockierung. Durch die Verwendung von Tools wie go vet und go test können Sie diese Probleme entdecken und beheben.

Häufige Fehler in Python umfassen Einstiegsprobleme und Typfehler. Die Verwendung von Debugging -Funktionen wie PDB und IDE kann die Debugging -Effizienz erheblich verbessern.

Leistungsoptimierung und Best Practices

Golangs Leistungsoptimierung

Die Leistungsoptimierung von Golang kann die Reduzierung der Speicherzuweisung, die Verwendung von Sync.pool zu Multiplex -Objekten und die Optimierung der Verwendung von Goroutinen beginnen.

 Paket Main

importieren (
    "Synchronisation"
)

var pool = sync.pool {
    Neu: func () Schnittstelle {} {
        Neue (int) zurückgeben
    },
}

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

Leistungsoptimierung von Python

Die Python-Leistungsoptimierung kann in Betracht gezogen werden, um Tools wie Cython und Numba für die Codebeschleunigung oder die Verwendung von Multi-Process anstelle von Multi-Threading zu verwenden, um die Auswirkungen von GIL zu vermeiden.

 vom Multiprocessing -Importpool

def f (x):
    Rückgabe x*x

Wenn __name__ == '__main__':
    mit Pool (5) als P:
        print (p.map (f, [1, 2, 3])))

Best Practices

Egal, ob es sich um Golang oder Python handelt, es ist entscheidend, den Code lesbar und wartbar zu halten. Mit klarem Namen, angemessenen Anmerkungen und der Befolgung von Community -Codierungsnormen kann die Effizienz der Teamarbeit erheblich verbessern.

In den tatsächlichen Projekten habe ich einst auf ein Golang -Projekt gestoßen, und das System stürzte aufgrund des mangelnden angemessenen Gebrauchs von Goroutine unter hoher Parallelität ab. Durch die Optimierung der Verwendung von Goroutine und der Einführung von Kanal für die Kommunikation haben wir dieses Problem erfolgreich gelöst, und die Stabilität des Systems wurde stark verbessert.

In ähnlicher Weise stellte ich in einem Python-Projekt fest, dass die Leistung von CPU-intensiven Aufgaben nach Verwendung von Multi-Process anstelle von Multi-Threading erheblich verbessert wurde. Dies ließ mich zutiefst verstehen, wie wichtig es ist, das richtige Parallelitätsmodell auszuwählen, um sich auf die Projektleistung auswirken.

Kurz gesagt, Golang und Python haben ihre eigenen Vorteile und welche Sprache zu wählen, hängt von Ihren Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen einige wertvolle Erkenntnisse und praktische Erfahrungen bieten, damit Sie weiter auf dem Weg der Programmierung gehen können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGolang und Python: Verständnis der Unterschiede. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!