Golang et Python: comprendre les différences

Les principales différences entre Golang et Python sont les modèles de concurrence, les systèmes de type, les performances et la vitesse d'exécution. 1. Golang utilise le modèle CSP, qui convient aux tâches très simultanées; Python s'appuie sur le multi-threading et Gil, qui convient aux tâches à forte intensité d'E / S. 2. Golang est un type statique, et Python est un type dynamique. 3. Les langues compilées de Golang sont une vitesse d'exécution rapide, et les langues interprétées par Python sont une vitesse de développement rapide.

introduction

Lorsque vous vous tenez à la porte du monde de la programmation, choisir un langage de programmation, c'est comme choisir une clé. Golang et Python, les deux clés ont leur propre charme et leurs utilisations. Aujourd'hui, nous voulons explorer les différences entre les deux en profondeur pour vous aider à mieux comprendre leurs avantages respectifs et leurs scénarios applicables. Grâce à cet article, vous pourrez non seulement saisir les différences de base entre Golang et Python, mais également en tirer une expérience pratique et des pensées.

Examen des connaissances de base

Golang, développé par Google, est un langage compilé à dactylographie statiquement qui met l'accent sur la programmation simultanée et l'exécution efficace. Python est un type dynamique et un langage interprété créé par Guido van Rossum, et est célèbre pour sa syntaxe concise et son riche écologie de bibliothèque.

À Golang, vous trouverez de forts systèmes dactylographiés et des mécanismes de collecte des ordures, tandis que Python est connu pour sa philosophie de "lisibilité est un bon code", soutenant plusieurs paradigmes de programmation.

Analyse du concept de base ou de la fonction

Le modèle concurrentiel de Golang et le multi-threading de Python

Le modèle de concurrence de Golang est basé sur CSP (communication des processus séquentiels) et réalise une programmation concurrente efficace via la goroutine et le canal. Cela fait que Golang fonctionne bien lorsqu'il s'agit de tâches de concurrence élevées.

 package principal

importer (
    "FMT"
    "temps"
)

func dit (S String) {
    pour i: = 0; i <5; je {
        Time.Sleep (100 * time.millisecond)
        fmt.println (s)
    }
}

func main () {
    Go dit ("monde")
    dire ("bonjour")
}

Python s'appuie sur les verrous multithreading et les verrous des interprètes mondiaux (GILS) et fonctionne bien lorsqu'il s'agit de tâches à forte intensité d'E / S, mais pour les tâches à forte intensité de processeur, Gil peut devenir un goulot d'étranglement.

 Filation d'importation
heure d'importation

Def dit (s):
    pour I à portée (5):
        Temps.
        imprimer (s)

Si __name__ == "__main__":
    t1 = filetage.thread (cible = disons, args = ("world",))
    t2 = threading.thread (cible = dire, args = ("bonjour",))
    t1.start ()
    t2.start ()
    t1.join ()
    t2.join ()

Type Système et gestion de la mémoire

Le système de type statique de Golang peut assister à de nombreuses erreurs au moment de la compilation, ce qui est un énorme avantage pour les grands projets. Dans le même temps, bien que le mécanisme de collecte des ordures de Golang ait quelques pauses, ses performances globales sont bonnes.

Le système de type dynamique de Python offre une grande flexibilité, mais peut également conduire à des erreurs d'exécution. Le mécanisme de collecte des ordures de Python est basé sur le comptage de références et la collecte périodique des ordures, qui, bien que simple, peut entraîner des problèmes de performance dans les grands projets.

Performance et vitesse d'exécution

En tant que langue compilée, Golang est généralement meilleur que Python en vitesse d'exécution. Les fichiers binaires de Golang peuvent être exécutés directement sans interprète, ce qui est également plus avantageux dans le déploiement et le fonctionnement et la maintenance.

Bien que Python ne soit pas aussi rapide que Golang en termes de vitesse d'exécution, il présente des avantages importants en termes de vitesse de développement et de lisibilité au code. Les fonctionnalités interprétées de Python le rendent plus flexible pendant le développement et le débogage.

Exemple d'utilisation

Le serveur HTTP de Golang

Golang a une prise en charge HTTP intégrée et l'écriture d'un serveur HTTP simple est très intuitive.

 package principal

importer (
    "FMT"
    "net / http"
)

Func Handler (w http.ResponseWriter, r * http.request) {
    fmt.fprintf (w, "Salut, j'adore% s!", R.url.path [1:])
}

func main () {
    http.handlefunc ("/", gestionnaire)
    http.ListenandServe (": 8080", nil)
}

Framework Web de Python

Le framework Flask de Python peut facilement créer des applications Web, et le code est concis et clair.

 De Flask Import Flask
app = flacon (__ name__)

@ app.Route ('/')
def hello_world ():
    Retour 'Bonjour, monde!'

Si __Name__ == '__MAIN__':
    app.run (debug = true)

Erreurs courantes et conseils de débogage

Les erreurs courantes à Golang comprennent les fuites de goroutine et le blocage des canaux. L'utilisation d'outils tels que go vet et go test peut vous aider à découvrir et à résoudre ces problèmes.

Les erreurs courantes dans Python incluent les problèmes d'indentation et les erreurs de type. L'utilisation de fonctions de débogage telles que PDB et IDE peut considérablement améliorer l'efficacité du débogage.

Optimisation des performances et meilleures pratiques

L'optimisation des performances de Golang

L'optimisation des performances de Golang peut commencer par la réduction de l'allocation de mémoire, en utilisant Sync.Pool aux objets multiplexes et pour optimiser l'utilisation de goroutines.

 package principal

importer (
    "sync"
)

var pool = sync.pool {
    Nouveau: func () interface {} {
        retourner nouveau (int)
    },
}

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

Optimisation des performances de Python

L'optimisation des performances de Python peut envisager d'utiliser des outils tels que Cython et Numba pour l'accélération de code, ou l'utilisation de multi-processus au lieu du multi-lancement pour éviter l'impact du GIL.

 du pool d'importation multiprocesseur

def f (x):
    Retour x * x

Si __Name__ == '__MAIN__':
    avec piscine (5) comme P:
        print (p.map (f, [1, 2, 3]))))

Meilleures pratiques

Que ce soit Golang ou Python, il est crucial de garder le code lisible et maintenable. L'utilisation de dénomination claire, d'annotations raisonnables et de normes de codage communautaire suivantes peut considérablement améliorer l'efficacité du travail d'équipe.

Dans les projets réels, j'ai rencontré une fois un projet Golang, et le système s'est écrasé sous une concurrence élevée en raison du manque d'utilisation raisonnable de la goroutine. En optimisant l'utilisation de la goroutine et en introduisant le canal pour la communication, nous avons réussi à résoudre ce problème et la stabilité du système a été considérablement améliorée.

De même, dans un projet Python, j'ai constaté que les performances des tâches à forte intensité de CPU ont été considérablement améliorées après avoir utilisé le multi-processus au lieu du multi-threading. Cela m'a permis de comprendre à quel point il est important de choisir le bon modèle de concurrence pour avoir un impact sur les performances du projet.

En bref, Golang et Python ont leurs propres avantages et quelle langue choisir dépend des besoins de votre projet et des préférences personnelles. J'espère que cet article pourra vous fournir des informations précieuses et une expérience pratique pour vous aider à aller plus loin sur la route de la programmation.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!