


Membandingkan perangkak Golang dan perangkak Python: pemilihan teknologi, perbezaan prestasi dan penilaian medan aplikasi
Perbandingan perangkak Golang dan perangkak Python: pemilihan teknologi, perbezaan prestasi dan analisis senario aplikasi
Ikhtisar:
Dengan perkembangan pesat Internet, perangkak telah menjadi alat penting untuk mendapatkan data halaman web, menganalisis data dan maklumat perlombongan. Apabila memilih alat perangkak, anda sering menghadapi soalan: Sekiranya anda memilih rangka kerja perangkak yang ditulis dalam Python atau rangka kerja perangkak yang ditulis dalam bahasa Go? Apakah persamaan dan perbezaan antara keduanya? Artikel ini akan menjalankan analisis perbandingan daripada tiga aspek: pemilihan teknologi, perbezaan prestasi dan senario aplikasi untuk membantu pembaca memilih alat perangkak yang sesuai dengan keperluan mereka dengan lebih baik.
1. Pemilihan Teknologi
- Ciri bahasa pengaturcaraan dan kos pembelajaran:
Python ialah bahasa pengaturcaraan yang ringkas dan mudah dipelajari dengan perpustakaan pihak ketiga yang kaya dan rangka kerja perangkak yang matang (seperti Scrapy); bahasa pengaturcaraan yang ringkas dan mudah dipelajari Bahasa pengaturcaraan yang ditaip secara statik dengan sintaks yang ringkas dan prestasi konkurensi yang baik. - Prestasi Concurrency:
Bahasa Go sememangnya dicirikan oleh concurrency yang tinggi Melalui goroutine dan saluran, ia boleh melaksanakan operasi serentak dengan mudah dan mengendalikan sejumlah besar permintaan rangkaian. Multi-threading Python mempunyai keberkesanan yang terhad dalam mengendalikan tugas intensif IO, dan operasi serentak perlu dilaksanakan melalui coroutine (seperti gevent) atau pelbagai proses. - Persekitaran operasi:
Jurubahasa Python mempunyai berbilang versi dan boleh dijalankan merentasi platform, dan boleh digunakan secara fleksibel pada Windows, Linux, Mac dan sistem pengendalian lain. Bahasa Go menyusun dan menjana fail boleh laku, yang berjalan terus pada sistem pengendalian dan tidak bergantung pada penterjemah.
2. Perbezaan prestasi
- Tugas intensif CPU:
Untuk tugas perangkak intensif CPU, prestasi bahasa Go jauh lebih baik daripada Python. Bahasa Go melaksanakan operasi serentak melalui goroutine, yang boleh menggunakan sepenuhnya pemproses berbilang teras. Pada masa yang sama, bahasa Go boleh mengurangkan overhed kunci secara berkesan dengan menggunakan primitif serentak peringkat rendah (seperti kunci mutex dan kunci baca-tulis di bawah pakej penyegerakan) untuk penyegerakan dan pengecualian bersama. - Tugas intensif IO:
Untuk tugas perangkak intensif IO, perbezaan prestasi antara kedua-duanya tidak jelas. Python melaksanakan sokongan untuk coroutine melalui perpustakaan seperti Greenlet dan gevent, mengelakkan overhed tambahan penukaran benang. Bahasa Go melaksanakan penukaran dan komunikasi benang ringan melalui goroutine dan saluran Berbanding dengan coroutine Python, goroutine Go mempunyai prestasi pelaksanaan yang lebih baik.
3. Analisis senario aplikasi
- Medan aplikasi:
Untuk tugas perangkak mudah dan pengumpulan data tapak web kecil, ia akan menjadi lebih mudah dan lebih pantas untuk menggunakan rangka kerja perangkak Python. Python mempunyai perpustakaan pihak ketiga yang berkuasa dan rangka kerja perangkak yang matang, yang boleh menangkap, menghuraikan dan menyimpan data dengan cepat. - Senario konkurensi tinggi:
Untuk tugas perangkak yang perlu mengendalikan sejumlah besar permintaan dan memerlukan prestasi konkurensi tinggi, rangka kerja perangkak yang ditulis dalam bahasa Go akan lebih sesuai. Melalui kerjasama goroutine dan saluran, bahasa Go boleh mencapai operasi serentak yang cekap dan mengendalikan sejumlah besar permintaan rangkaian.
Berikut ialah contoh perangkak mudah yang ditulis dalam bahasa Python dan Go untuk menunjukkan perbezaan antara keduanya.
Kod sampel Python:
import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "http://example.com" response = requests.get(url) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") for link in soup.find_all("a"): print(link.get("href"))
Go kod sampel:
package main import ( "fmt" "io/ioutil" "net/http" "strings" "golang.org/x/net/html" ) func main() { url := "http://example.com" resp, err := http.Get(url) if err != nil { fmt.Println(err) return } defer resp.Body.Close() body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body) if err != nil { fmt.Println(err) return } tokenizer := html.NewTokenizer(strings.NewReader(string(body))) for { tokenType := tokenizer.Next() switch { case tokenType == html.ErrorToken: fmt.Println("End of the document") return case tokenType == html.StartTagToken: token := tokenizer.Token() if token.Data == "a" { for _, attr := range token.Attr { if attr.Key == "href" { fmt.Println(attr.Val) } } } } } }
Kesimpulan:
Artikel ini menjalankan analisis perbandingan terperinci perangkak Golang dan perangkak Python daripada tiga aspek: pemilihan teknologi, perbezaan prestasi dan senario aplikasi. Melalui perbandingan, kami mendapati bahawa bahasa Go sesuai untuk tugas perangkak berintensif tinggi, Python sesuai untuk tugas perangkak intensif IO yang ringkas, mudah digunakan. Pembaca boleh memilih alat perangkak yang sesuai dengan mereka berdasarkan keperluan dan senario perniagaan mereka.
(Nota: Kod di atas hanyalah contoh mudah. Dalam situasi sebenar, lebih banyak pengecualian dan penyelesaian pengoptimuman mungkin perlu dikendalikan.)
Atas ialah kandungan terperinci Membandingkan perangkak Golang dan perangkak Python: pemilihan teknologi, perbezaan prestasi dan penilaian medan aplikasi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

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

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

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



OpenSSL, sebagai perpustakaan sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam komunikasi yang selamat, menyediakan algoritma penyulitan, kunci dan fungsi pengurusan sijil. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa kelemahan keselamatan yang diketahui dalam versi sejarahnya, yang sebahagiannya sangat berbahaya. Artikel ini akan memberi tumpuan kepada kelemahan umum dan langkah -langkah tindak balas untuk OpenSSL dalam sistem Debian. Debianopenssl yang dikenal pasti: OpenSSL telah mengalami beberapa kelemahan yang serius, seperti: Kerentanan Pendarahan Jantung (CVE-2014-0160): Kelemahan ini mempengaruhi OpenSSL 1.0.1 hingga 1.0.1f dan 1.0.2 hingga 1.0.2 versi beta. Penyerang boleh menggunakan kelemahan ini untuk maklumat sensitif baca yang tidak dibenarkan di pelayan, termasuk kunci penyulitan, dll.

Artikel ini menerangkan cara menggunakan alat PPROF untuk menganalisis prestasi GO, termasuk membolehkan profil, mengumpul data, dan mengenal pasti kesesakan biasa seperti CPU dan isu memori.

Artikel ini membincangkan ujian unit menulis di GO, meliputi amalan terbaik, teknik mengejek, dan alat untuk pengurusan ujian yang cekap.

Perpustakaan yang digunakan untuk operasi nombor terapung dalam bahasa Go memperkenalkan cara memastikan ketepatannya ...

Masalah Threading Giliran di GO Crawler Colly meneroka masalah menggunakan Perpustakaan Colly Crawler dalam bahasa Go, pemaju sering menghadapi masalah dengan benang dan permintaan beratur. � ...

Laluan Pembelajaran Backend: Perjalanan Eksplorasi dari Front-End ke Back-End sebagai pemula back-end yang berubah dari pembangunan front-end, anda sudah mempunyai asas Nodejs, ...

Artikel ini membincangkan menguruskan kebergantungan modul Go melalui Go.Mod, meliputi spesifikasi, kemas kini, dan resolusi konflik. Ia menekankan amalan terbaik seperti versi semantik dan kemas kini biasa.

Artikel ini memperkenalkan pelbagai kaedah dan alat untuk memantau pangkalan data PostgreSQL di bawah sistem Debian, membantu anda memahami pemantauan prestasi pangkalan data sepenuhnya. 1. Gunakan PostgreSQL untuk membina pemantauan PostgreSQL sendiri menyediakan pelbagai pandangan untuk pemantauan aktiviti pangkalan data: PG_STAT_ACTIVITY: Memaparkan aktiviti pangkalan data dalam masa nyata, termasuk sambungan, pertanyaan, urus niaga dan maklumat lain. PG_STAT_REPLITI: Memantau status replikasi, terutamanya sesuai untuk kluster replikasi aliran. PG_STAT_DATABASE: Menyediakan statistik pangkalan data, seperti saiz pangkalan data, masa komitmen/masa rollback transaksi dan petunjuk utama lain. 2. Gunakan alat analisis log pgbadg
