GAE での最適化のための言語の混合: Python と Go を組み合わせることができますか?
Python は、そのシンプルさと読みやすさで知られ、人気のある言語です。 Google App Engine (GAE) 開発の選択肢。ただし、Python は最速の言語ではないため、一部のユーザーは GAE が最適化の可能性を制限しているのではないかと疑問に思うかもしれません。
GAE で Go を使用する
Google の Go 言語は急速に人気が高まっており、将来的にはさらに高速化されることが予想されます。このため、同じ GAE アプリケーション内で Python と Go を組み合わせてパフォーマンスを向上できるかどうかという疑問が生じています。
GAE での Python と Go の混合
残念ながら、複数の言語を使用しています。同じ GAE バージョン内では実行できません。アプリの各バージョンでは、単一のランタイム言語のみを使用できます。
代替アプローチ
この制限にもかかわらず、コードを最適化しパフォーマンスを向上させる代替方法があります。
- 個別のバージョン: アプリの 2 つの異なるバージョンを作成します。1 つは Python で書かれ、もう 1 つは Go で書かれます。その後、データストアまたはリクエストを介して情報を渡すことができます。
- マイクロサービス: アプリケーションをより小さなサービスに分割し、異なる言語で実行します。これにより、柔軟性が高まり、各サービスを個別に最適化できるようになります。
- プロファイリングとベンチマーク: パフォーマンスのボトルネックを特定し、重要なセクションをより高速な言語で書き直します。このアプローチは、Python と Go のコードの両方に使用できます。
結論として、同じ GAE バージョンで Python と Go を混合することはできませんが、最適化を達成してパフォーマンスを向上させる代替方法があります。 GAE 環境
以上がGoogle App Engine での最適化に Python と Go を併用できますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Goの「文字列」パッケージは、文字列操作を効率的かつシンプルにするための豊富な機能を提供します。 1)文字列を使用して()サブストリングを確認します。 2)Strings.split()を使用してデータを解析できますが、パフォーマンスの問題を回避するには注意して使用する必要があります。 3)文字列join()は文字列のフォーマットに適していますが、小さなデータセットの場合、ループ=はより効率的です。 4)大きな文字列の場合、文字列を使用して文字列を構築する方が効率的です。

GOは、文字列操作に「文字列」パッケージを使用します。 1)文字列を使用して、関数を調整して文字列をスプライスします。 2)文字列を使用して、コンテイン関数を使用してサブストリングを見つけます。 3)文字列を使用して、文字列を交換します。これらの機能は効率的で使いやすく、さまざまな文字列処理タスクに適しています。

byteSpackageIngoisESSENTINEFOREFFICTIENTBYTESLICEMANIPULATION、functionslikeContains、andReplaceforseding andmodyifiedbinarydata.itenhancesperformance andCodereadability、make dakeatavitaltoolfor forhandlingbingbinarydata、networkprotocols、andfilei

GOは、バイナリエンコードとデコードに「エンコード/バイナリ」パッケージを使用します。 1)このパッケージは、binary.writeとbinary.read関数を作成して、データを書き込み、読み取ります。 2)正しいエンディアン(BigendianやLittleendianなど)の選択に注意してください。 3)データのアラインメントとエラー処理も重要です。データの正確性とパフォーマンスを確保します。

Encoding/binaryPackageIngoiseffictevectiveforptimizingdueToitssuportforendiannessandannessandAhandling.toenhanceperformance:1)usebinary.native.nativedianfornatiannesstoavoidbyteswapping.2)batchedandandandwriteTerationtoredutei/ober

GOのBYTESパッケージは、主にバイトスライスを効率的に処理するために使用されます。 1)bytes.bufferを使用すると、弦のスプライシングを効率的に実行して、不必要なメモリの割り当てを避けます。 2)バイト機能を使用して、バイトスライスをすばやく比較します。 3)bytes.index、bytes.split、bytes.replaceall関数は、バイトスライスの検索と操作に使用できますが、パフォーマンスの問題に注意する必要があります。

バイトパッケージは、バイトスライスを効率的に処理するためのさまざまな機能を提供します。 1)bytes.containsを使用して、バイトシーケンスを確認します。 2)bytes.splitを使用してバイトスライスを分割します。 3)バイトシーケンスバイトを交換します。 4)bytes.joinを使用して、複数のバイトスライスを接続します。 5)bytes.bufferを使用してデータを作成します。 6)エラー処理とデータ検証のためのBYTES.MAPの組み合わせ。


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