Python und Go sind beide leistungsstarke High-Level-Programmiersprachen zum Schreiben von Webanwendungen. Gibt es Unterschiede zwischen ihnen? Der folgende Artikel führt Sie in die Sprachen Python und Go ein, vergleicht Python und Go kurz und erklärt Ihnen die Unterschiede zwischen Python und Go. Ich hoffe, er wird Ihnen hilfreich sein.
Was ist Python?
Python ist eine leistungsstarke Programmiersprache auf hoher Ebene, die hauptsächlich für wissenschaftliche und technische Berechnungen verwendet wird. Es handelt sich um eine effiziente Sprache, elegant und pragmatisch, einfach und leistungsstark, die sich für die Programmierung durch Anfänger und Profis gleichermaßen eignet.
Python unterstützt mehrere Programmierparadigmen und präsentiert eine große Standardbibliothek, einschließlich objektorientierter, imperativer, funktionaler und prozeduraler.
Was ist Go?
Go ist eine von Google entwickelte Allzweck-Programmiersprache. Sie übernimmt viele gute Ideen aus vielen anderen Sprachen und vermeidet gleichzeitig Funktionen, die zu Komplexität und unzuverlässigem Code führen.
Go unterstützt mehrere Paradigmen wie prozedurale, funktionale und Parallelität. Seine Syntax ist traditionell von der C-Sprache abgeleitet, wurde jedoch erheblich geändert, um Funktionen wie Einfachheit und Sicherheit zu verbessern.
Was ist der Unterschied zwischen Python und Go?
1. Beispiel
Python ist eine multiparadigmatische, imperative und funktionale Programmiersprache, die auf objektorientierter Programmierung basiert. Es folgt der Idee, dass eine Sprache, wenn sie sich in bestimmten Kontexten auf eine bestimmte Weise verhält, idealerweise in allen Kontexten ähnlich funktionieren sollte. Es handelt sich jedoch nicht um eine reine OOP-Sprache und sie unterstützt keine starke Kapselung, die eines der Hauptprinzipien von OOP ist.
Go ist eine prozedurale Programmiersprache, die auf dem Paradigma der gleichzeitigen Programmierung basiert und oberflächliche Ähnlichkeiten mit C aufweist. Tatsächlich ähnelt Go eher einer aktualisierten Version von C.
2. Typisierung
Python ist eine dynamisch typisierte Sprache, während Go eine statisch typisierte Sprache ist, die tatsächlich dabei hilft, Fehler beim Kompilieren zu erkennen, die später zu schwerwiegenden Fehlern führen können in der Produktion können weiter reduziert werden.
3. Parallelität
Python bietet keinen integrierten Parallelitätsmechanismus, während Go über einen integrierten Parallelitätsmechanismus verfügt.
4. Sicherheit
Python ist eine stark typisierte Sprache, die kompiliert wird und somit eine Sicherheitsebene hinzufügt. Go hat jeder Variablen einen Typ zugewiesen und bietet daher Sicherheit. Sollten jedoch Fehler auftreten, müssen Benutzer den gesamten Code selbst ausführen.
5. Geschwindigkeit:
Go ist viel schneller als Python.
6. Verwendung
Python wird eher in Webanwendungen verwendet und eignet sich sehr gut zur Lösung datenwissenschaftlicher Probleme. Bei Go geht es eher um Systemprogrammierung, d. h. Go ist eher eine Systemsprache.
7. Speicher verwalten
Mit Go können Programmierer den Speicher weitgehend verwalten. Allerdings ist die Speicherverwaltung in Python vollständig automatisiert und wird von der Python-VM verwaltet; es ist nicht möglich, dass der Programmierer für die Speicherverwaltung verantwortlich ist.
8. Bibliotheken
Im Vergleich zu Go ist die Anzahl der von Python bereitgestellten Bibliotheken viel größer. Allerdings ist Go noch neu und hat noch keine großen Fortschritte gemacht.
9. Syntax
Pythons Syntax verwendet Einrückungen, um Codeblöcke anzuzeigen. Die Syntax von Go basiert auf öffnenden und schließenden Klammern.
10. Detaillierungsgrad
Um die gleiche Funktionalität zu erhalten, muss Golang-Code normalerweise mit mehr Zeichen geschrieben werden als Python-Code.
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Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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