


Welche Programmiersprachen werden häufig von Golang-Entwicklern verwendet?
Golang ist eine von Google entwickelte Open-Source-Programmiersprache, die häufig in der Back-End-Dienstentwicklung, Cloud Computing, Netzwerkprogrammierung und anderen Bereichen eingesetzt wird. Als statisch typisierte Sprache verfügt Golang über ein effizientes Parallelitätsmodell und eine leistungsstarke Standardbibliothek und wird daher von Entwicklern bevorzugt. In der tatsächlichen Entwicklung müssen Golang-Entwickler jedoch normalerweise andere Programmiersprachen für die Projektentwicklung kombinieren, um den Anforderungen verschiedener Szenarien gerecht zu werden.
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Python
Python ist eine objektorientierte Programmiersprache, die für ihre Einfachheit, Klarheit und leichte Erlernbarkeit bekannt ist. In der Golang-Entwicklung wird Python häufig für Arbeiten in den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und anderen Bereichen verwendet. Das Folgende ist ein einfaches Python-Skriptbeispiel, das das Vorkommen jedes Wortes in einem Textabschnitt zählt:
text = "Hello world, hello Python, hello Golang" words = text.split() word_count = {} for word in words: if word in word_count: word_count[word] += 1 else: word_count[word] = 1 print(word_count)
- JavaScript
JavaScript ist eine Skriptsprache, die häufig in der Front-End-Entwicklung verwendet wird und zum Erstellen von Webseiten verwendet werden kann Interaktion und dynamische Effekte. Bei der Golang-Entwicklung wird JavaScript normalerweise zum Schreiben einiger Front-End-Seiten oder zur Kommunikation mit dem Back-End über Ajax verwendet. Hier ist ein einfaches JavaScript-Codebeispiel zum Senden einer GET-Anfrage zum Abrufen von Daten:
var xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open('GET', 'https://api.example.com/data', true); xhr.onreadystatechange = function() { if (xhr.readyState == 4 && xhr.status == 200) { var data = JSON.parse(xhr.responseText); console.log(data); } }; xhr.send();
- SQL
SQL (Structured Query Language) ist eine standardisierte Sprache für Datenbankverwaltungssysteme, die zum Abfragen und Verwalten von Datenbankdaten verwendet werden kann . In der Golang-Entwicklung wird SQL häufig zum Betrieb von Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL usw. verwendet. Hier ist ein einfaches SQL-Abfragebeispiel, um Benutzerinformationen aus der Datenbank abzurufen:
SELECT * FROM users WHERE age > 18;
- Shell-Skript
Shell-Skript ist eine Skriptsprache, die zum schnellen Ausführen von Systembefehlen und Stapelverarbeitungsaufgaben verwendet wird. In der Golang-Entwicklung müssen Sie manchmal Shell-Skripte verwenden, um Dienste zu starten, Caches zu löschen und andere Vorgänge durchzuführen. Das Folgende ist ein einfaches Beispiel für ein Shell-Skript zum automatischen Sichern von Daten:
#!/bin/bash mkdir -p /backup cp -r /data /backup/data_$(date +"%Y%m%d")
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass zu den von Golang-Entwicklern häufig verwendeten Programmiersprachen Python, JavaScript, SQL und Shell-Skripte usw. gehören. Durch die Kombination verschiedener Programmiersprachen werden Sie können die Projektentwicklung flexibler durchführen und die Entwicklungseffizienz und Projektqualität verbessern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche Programmiersprachen werden häufig von Golang-Entwicklern verwendet?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Golang eignet sich für eine schnelle Entwicklung und gleichzeitige Programmierung, während C für Projekte, die eine extreme Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, besser geeignet sind. 1) Golangs Parallelitätsmodell vereinfacht die Parallelitätsprogrammierung durch Goroutine und Kanal. 2) Die Vorlagenprogrammierung von C bietet generische Code und Leistungsoptimierung. 3) Golangs Müllsammlung ist bequem, kann jedoch die Leistung beeinflussen. Die Speicherverwaltung von C ist komplex, aber die Kontrolle ist in Ordnung.

PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Golang und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile bei Leistungswettbewerben: 1) Golang ist für eine hohe Parallelität und schnelle Entwicklung geeignet, und 2) C bietet eine höhere Leistung und eine feinkörnige Kontrolle. Die Auswahl sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.
