http.Get(url) の呼び出し中にエラーが発生した場合、応答オブジェクトを閉じる必要がありますか?
http.Get の呼び出し時(url) を使用すると、リクエスト中にエラーが発生するシナリオが発生する可能性があります。このような場合、応答オブジェクトを閉じることが必須ですか?
答え:
一般的なプログラミング原則によれば、関数が複数の値を返す場合、 、エラーを含む場合は、最初にエラー値を検査する必要があります。エラー (err != nil) がある場合は、適切なアクションを実行し、err 値が nil の場合にのみ続行する必要があります。
http.Get() の場合は、この概念に従います。エラーが発生した場合、次のような nil 応答が返されます。
return nil, someError
したがって、次のように処理する必要があります。
res, err := http.Get(url) if err != nil { log.Printf("Error: %s\n", err) return } defer res.Body.Close() // Read/work with body
エラーが発生し、リダイレクトの失敗により非 nil 応答が返された場合でも、応答本文を閉じる必要はありません。ただし、どうしてもそうしたい場合は、次のような条件付きチェックを使用できます。
if res != nil { defer res.Body.Close() }
http.Response のドキュメントでは、応答データの有無に関係なく、Body プロパティが決して nil にならないことが保証されています。 .
以上が`http.Get()` エラーの後に HTTP 応答オブジェクトを閉じるべきでしょうか?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。

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Golangは並行性がCよりも優れていますが、Cは生の速度ではGolangよりも優れています。 1)Golangは、GoroutineとChannelを通じて効率的な並行性を達成します。これは、多数の同時タスクの処理に適しています。 2)Cコンパイラの最適化と標準ライブラリを介して、極端な最適化を必要とするアプリケーションに適したハードウェアに近い高性能を提供します。

Golangを選択する理由には、1)高い並行性パフォーマンス、2)静的タイプシステム、3)ガベージ収集メカニズム、4)豊富な標準ライブラリとエコシステムは、効率的で信頼できるソフトウェアを開発するための理想的な選択肢となります。

Golangは迅速な発展と同時シナリオに適しており、Cは極端なパフォーマンスと低レベルの制御が必要なシナリオに適しています。 1)Golangは、ごみ収集と並行機関のメカニズムを通じてパフォーマンスを向上させ、高配列Webサービス開発に適しています。 2)Cは、手動のメモリ管理とコンパイラの最適化を通じて究極のパフォーマンスを実現し、埋め込みシステム開発に適しています。

Golangは、コンピレーション時間と同時処理においてより良いパフォーマンスを発揮しますが、Cはランニング速度とメモリ管理においてより多くの利点があります。 1.Golangの編集速度は速く、迅速な発展に適しています。 2.Cは速く実行され、パフォーマンスクリティカルなアプリケーションに適しています。 3. Golangは、同時処理においてシンプルで効率的で、同時プログラミングに適しています。 4.Cマニュアルメモリ管理により、パフォーマンスが高くなりますが、開発の複雑さが向上します。

WebサービスとシステムプログラミングへのGolangのアプリケーションは、主にそのシンプルさ、効率性、並行性に反映されています。 1)Webサービスでは、Golangは、強力なHTTPライブラリと同時処理機能を介して、高性能WebアプリケーションとAPIの作成をサポートしています。 2)システムプログラミングでは、Golangはハードウェアに近い機能とC言語との互換性を使用して、オペレーティングシステムの開発と組み込みシステムに適しています。

GolangとCには、パフォーマンスの比較に独自の利点と欠点があります。1。ゴーランは、高い並行性と迅速な発展に適していますが、ごみ収集はパフォーマンスに影響を与える可能性があります。 2.Cは、パフォーマンスとハードウェア制御を高くしますが、開発の複雑さが高くなります。選択を行うときは、プロジェクトの要件とチームのスキルを包括的な方法で考慮する必要があります。

Golangは、高性能および同時プログラミングシナリオに適していますが、Pythonは迅速な開発とデータ処理に適しています。 1.Golangは、シンプルさと効率性を強調し、バックエンドサービスとマイクロサービスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習に適した簡潔な構文とリッチライブラリで知られています。


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