Python 言語と Go 言語には違いがあります: 1. Python 構文はコード ブロックを示すためにインデントを使用します; Go 構文は開き括弧と閉じ括弧に基づいています; 2. Python はオブジェクト指向に基づくマルチパラダイム言語ですプログラミング; Go は並行プログラミングに基づいています。典型的な手続き型プログラミング言語です。 3. Python は動的型付け言語であり、Go は静的型付け言語です。
このチュートリアルの動作環境: Windows10 システム、GO 1.11.2&&python3、Dell G3 コンピューター。
go 言語
Go (Golang とも呼ばれる) は、Google の Robert Griesemer、Rob Pike、Ken Thompson によって開発された、静的に強く型付けされたコンパイル言語です。 Go 言語の構文は C に似ていますが、その機能には、メモリ安全性、GC (ガベージ コレクション)、構造形式、CSP スタイルの同時コンピューティングが含まれます。
Go の構文は C 言語に似ていますが、変数の宣言が異なります。 Go はガベージ コレクションをサポートしています。 Go の並列モデルは Tony Hall の Communicating Sequential Process (CSP) に基づいており、同様のモデルを採用する言語には Occam や Limbo などもありますが、チャネル送信などの Pi 演算の機能も備えています。プラグインのサポートはバージョン 1.8 でオープンされ、一部の関数を Go から動的にロードできるようになりました。
python
Python は、動的セマンティクスを備えた解釈型のオブジェクト指向の高レベル プログラミング言語で、広く使用されています。
Python は、統合された動的セマンティクスを備えたオブジェクト指向の高レベル プログラミング言語であり、主に Web およびアプリケーションの開発に使用されます。動的型付けと動的バインディングのオプションが提供されるため、迅速なアプリケーション開発の分野では非常に魅力的です。
Python はインタープリタ型言語です。つまり、Python で書かれたプログラムは実行前にコンパイルする必要がなく、小さなコードのテストが容易になり、Python で書かれたコードをプラットフォーム間で移動するのが簡単になります。
Python と Go 言語の違い
1. 構文
Python の構文では、コード ブロックを示すためにインデントが使用されます。 Go の構文は開き括弧と閉じ括弧に基づいています。
2. 例
Python は、オブジェクト指向プログラミングに基づいた、マルチパラダイムの命令型および関数型プログラミング言語です。これは、言語が特定のコンテキストで特定の動作をする場合、理想的にはすべてのコンテキストで同様に動作する必要があるという考えに基づいています。ただし、これは純粋な OOP 言語ではなく、OOP の主要原則の 1 つである強力なカプセル化をサポートしていません。
Go は同時プログラミング パラダイムに基づいた手続き型プログラミング言語であり、表面的には C と似ています。実際、Go は C の更新バージョンに似ています。
3. 同時実行性
Python には組み込みの同時実行メカニズムがありませんが、Go には組み込みの同時実行メカニズムがあります。
4. 型付け
Python は動的に型指定される言語ですが、Go は静的に型指定される言語で、実際にはコンパイル時にエラーを検出するのに役立ち、後で重大なエラーが発生します。生産量をさらに削減することができます。
5. セキュリティ
Python はコンパイルされる厳密に型指定された言語であるため、セキュリティ層が追加されます。 Go ではすべての変数に型が割り当てられているため、安全性が確保されています。ただし、エラーが発生した場合は、ユーザーがコード全体を自分で実行する必要があります。
6. メモリの管理
Go を使用すると、プログラマはメモリを大幅に管理できます。ただし、Python のメモリ管理は完全に自動化されており、Python VM によって管理されるため、プログラマがメモリ管理を担当する必要はありません。
7. ライブラリ
Go と比較して、Python ははるかに多くのライブラリを提供します。ただし、Go はまだ新しく、あまり進歩していません。
8. 速度:
Go は Python よりもはるかに高速です。
Python と Golang の比較
1. 機能:
Golang
① 静的強い型付け、コンパイル型、並行型
静的型言語ですが、動的言語のような雰囲気があります。 (静的型付け言語とは、ほとんどの隠れた問題がコンパイル中にチェックアウトできることを意味します。動的言語の感覚は、使用できるパッケージが多数あり、非常に効率的に記述できることです)
マシンコードに直接コンパイルされ、他のライブラリに依存せず、glibc のバージョンには特定の要件があり、ファイルをスローすることでデプロイメントが完了します。
言語レベルは同時実行性をサポートします。これは Go の最大の機能であり、本質的に同時実行性をサポートします。 Go は遺伝子で並行性をサポートしており、複数のコアをフルに活用して並行性を簡単に使用できます。
②ガベージコレクション機構
組み込みランタイムは動的言語の特徴の一つであるガベージコレクションをサポートしています GC(メモリガベージコレクション機構)は現状では完璧ではありませんが、十分です遭遇する可能性のあるほとんどの状況、特に Go1.1 以降の GC に対処します。
③オブジェクト指向プログラミングのサポート
インターフェイス型と実装型の概念がありますが、継承は埋め込みに置き換えられます。
④豊富な標準ライブラリ
Goには現在多くの組み込みライブラリがあり、特にネットワークライブラリは非常に強力です。
⑤組み込み C サポート
Go には、既存の豊富な C ライブラリを利用して、C コードを直接含めることもできます
Python
①インタープリタ言語
プログラムはありません実行前にコンパイルする必要があり、プログラムの実行時に変換されます。各ステートメントの実行時に、専用のインタプリタがプログラム コードを解釈します。このように、インタープリタ言語は実行されるたびに翻訳する必要があり、比較的非効率的です。
②動的データ型
オーバーロードされた演算子と汎用設計をサポートします。 (演算子のオーバーロードとは、既存の演算子を再定義し、さまざまなデータ型に適応する別の関数を与えることです。汎用設計とは、定義時に型を指定する必要がなく、クライアントが使用するときに型を指定する必要がないことを意味します。Type)
③完全なオブジェクト指向言語
# 関数、モジュール、数値、文字列はすべてオブジェクトです Python ではすべてがオブジェクトに接続されます
#継承と再利用を完全にサポート継承
④強力な標準ライブラリを備えています
Python 言語のコアには、数値、文字列、リスト、祖先、辞書、セット、ファイルなどの一般的な型と関数のみが含まれています。 Python 標準ライブラリで構成されており、システム管理、ネットワーク通信、テキスト処理、データベース インターフェイス、グラフィック システム、XML 処理などの追加機能を提供します。
⑤コミュニティは、多数のサードパーティ ライブラリを提供します。
Python コミュニティは、標準ライブラリと同様の方法で使用される多数のサードパーティ モジュールを提供します。その機能は、科学技術コンピューティング、人工知能、機械学習、Web 開発、データベース インターフェイス、グラフィックス システムをカバーします。
2. アプリケーション
Python
①ネットワークプログラミング
Webアプリケーション、Web クローラー
②データ分析と機械学習
③自動テスト
④自動運用保守
Golang
①サーバープログラミング
ログ処理、データパッケージ化、仮想マシン処理、ファイルシステム等
②分散システム、データベースエージェントなど
③ネットワークプログラミング
Webアプリケーション、APIアプリケーション、ダウンロードアプリケーションなど、現在最も広く使われている分野です。
④インメモリ データベース
たとえば、Google が開発した groupcache は couchbase の一部です。
⑥クラウド プラットフォーム
推奨学習: Golang チュートリアル
以上がPythonとGo言語の間に違いはありますか?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。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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