golang フレームワークはどのような分野で広く使用されていますか?

Go フレームワークは次の分野で広く使用されています: Web 開発 (Gin、Echo、Revel)、マイクロサービス (gRPC、Kit、Go Micro)、クラウド ネイティブ (Kubernetes、Cloud Foundry、Docker)、機械学習 (Go Learn、TensorFlow)ライト、ケラス）。

Go フレームワークはさまざまな分野で広く使用されています

Go は強力な同時実行プログラミング言語であり、そのフレームワークは次の分野で広く使用されています:

Web 開発

• Gin:デバッグミドルウェアとエレガントなエラー処理を提供するエレガントで高速な Web フレームワーク。
• エコー: パフォーマンスと使いやすさに重点を置いた、Gin からインスピレーションを得た軽量フレームワーク。
• レベル: RESTful Web サービスと CRUD アプリケーションを構築するためのフルスタック フレームワーク。

マイクロサービス

• gRPC: マイクロサービスを構築して接続するための分散システム フレームワーク。
• キット: 再利用可能なコンポーネントを構築するための軽量ツールキットで、マイクロサービス アーキテクチャに最適です。
• Go Micro: サービス検出、負荷分散、およびメッセージング機能を提供するクロスプラットフォームのマイクロサービス フレームワーク。

Cloud Native

• Kubernetes: コンテナ オーケストレーション システムである Go フレームワークは、Kubernetes の機能を拡張し、カスタム コントローラーとオペレーターを構築するために使用されます。
• Cloud Foundry: Go フレームワークを使用してビルド パッケージ、ランタイム、デプロイ パイプラインを構築するサービスとしてのプラットフォーム (PaaS) プロバイダー。
• Docker: コンテナ エンジンである Go フレームワークは、Docker イメージの構築、コンテナの管理、サービスのオーケストレーションに使用されます。

機械学習

• Go Learn: さまざまなアルゴリズムとモデルが含まれる機械学習用のライブラリ。
• TensorFlow Lite: Google によって開発されたオープンソースの機械学習推論エンジンである Go フレームワークは、TensorFlow モデルを組み込みデバイスにデプロイするために使用されます。
• Keras: 高レベルのニューラル ネットワーク API、ニューラル ネットワーク モデルを構築およびトレーニングするための Go フレームワーク。

サンプルデモ

Gin フレームワークを使用して単純な HTTP サーバーを作成します:

package main

import (
    "github.com/gin-gonic/gin"
)

func main() {
    r := gin.Default()
    r.GET("/", func(c *gin.Context) {
        c.JSON(200, gin.H{
            "message": "Hello, Go!",
        })
    })
    r.Run()
}

このサーバーを実行するには、go run main.go。访问 http://localhost:8080 を実行して応答を確認します。

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