딥 복사 슬라이스의 간결성과 성능
Go에서 슬라이스 작업을 할 때 복사본 변경 사항이 제대로 작동하도록 슬라이스를 딥 복사해야 할 수도 있습니다. 원본 슬라이스에는 영향을 주지 않습니다. 이 기사에서는 이를 달성하기 위한 두 가지 간결하고 효과적인 방법을 살펴봅니다.
확립된 기술 중 하나는 추가 기능을 사용하는 것입니다.
copy := append([]T{}, orig...)
그러나 내장된 복사본을 사용하는 대체 방법은 함수가 등장했습니다:
cpy := make([]T, len(orig)) copy(cpy, orig)
복사 함수에 대한 문서에는 소스 슬라이스의 요소를 대상 슬라이스로 복사하고 필요한 경우 겹치도록 명시되어 있습니다. 복사된 요소 수를 반환하며, 이는 두 슬라이스의 길이로 제한됩니다.
참고: 두 방법 모두 슬라이스의 값만 복사합니다. 슬라이스에 포인터 또는 포인터 필드가 있는 구조체가 포함된 경우 이러한 포인터는 원래 슬라이스와 동일한 값을 계속 가리킵니다.
벤치마크 결과:
평가하려면 이러한 방법의 성능에 대한 벤치마크가 수행되었습니다.
BenchmarkCopy 100000 24724 ns/op BenchmarkAppend 100000 24967 ns/op
보시다시피 두 접근 방식 모두 매우 유사합니다.
어셈블리 분석:
각 메소드에 대해 생성된 어셈블리를 조사한 결과 둘 다 런타임.growslice 또는 Runtime.makeslice를 호출하는 것으로 나타났습니다. 새 슬라이스에는 0 채우기가 필요합니다.
위 내용은 Go에서 슬라이스를 딥 카피하는 가장 간결하고 효율적인 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Golang과 Python의 주요 차이점은 동시성 모델, 유형 시스템, 성능 및 실행 속도입니다. 1. Golang은 동시 작업에 적합한 CSP 모델을 사용합니다. Python은 I/O 집약적 인 작업에 적합한 멀티 스레딩 및 Gil에 의존합니다. 2. Golang은 정적 유형이며 Python은 동적 유형입니다. 3. Golang 컴파일 된 언어 실행 속도는 빠르며 파이썬 해석 언어 개발은 빠릅니다.

Golang은 일반적으로 C보다 느리지 만 Golang은 동시 프로그래밍 및 개발 효율에 더 많은 장점이 있습니다. 1) Golang의 쓰레기 수집 및 동시성 모델은 높은 동시 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) C는 수동 메모리 관리 및 하드웨어 최적화를 통해 더 높은 성능을 얻지 만 개발 복잡성이 높습니다.

Golang은 클라우드 컴퓨팅 및 DevOps에서 널리 사용되며 장점은 단순성, 효율성 및 동시 프로그래밍 기능에 있습니다. 1) 클라우드 컴퓨팅에서 Golang은 Goroutine 및 채널 메커니즘을 통해 동시 요청을 효율적으로 처리합니다. 2) DevOps에서 Golang의 빠른 편집 및 크로스 플랫폼 기능이 자동화 도구의 첫 번째 선택입니다.

Golang과 C는 각각 성능 효율성에서 고유 한 장점을 가지고 있습니다. 1) Golang은 Goroutine 및 Garbage Collection을 통해 효율성을 향상 시키지만 일시 중지 시간을 도입 할 수 있습니다. 2) C는 수동 메모리 관리 및 최적화를 통해 고성능을 인식하지만 개발자는 메모리 누출 및 기타 문제를 처리해야합니다. 선택할 때는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 고려해야합니다.

Golang은 높은 동시성 작업에 더 적합하지만 Python은 유연성에 더 많은 장점이 있습니다. 1. Golang은 Goroutine 및 채널을 통해 동시성을 효율적으로 처리합니다. 2. Python은 GIL의 영향을받는 스레딩 및 Asyncio에 의존하지만 여러 동시성 방법을 제공합니다. 선택은 특정 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Golang과 C의 성능 차이는 주로 메모리 관리, 컴파일 최적화 및 런타임 효율에 반영됩니다. 1) Golang의 쓰레기 수집 메커니즘은 편리하지만 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 2) C의 수동 메모리 관리 및 컴파일러 최적화는 재귀 컴퓨팅에서 더 효율적입니다.

선택 GOLANGFORHIGHERFERFERFORMANDCONDCURRENCY, TILDFORBECTERVICES 및 NNETWORKPRAMPHING; SELECTPYTHONFORRAPIDDEVENTURMENT, DATASCIENCE 및 MACHINEARNINGDUETOITSTINTIVENDEXTENDIVERIRIES.

Golang과 Python은 각각 고유 한 장점이 있습니다. Golang은 고성능 및 동시 프로그래밍에 적합하지만 Python은 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. Golang은 동시성 모델과 효율적인 성능으로 유명하며 Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리 생태계로 유명합니다.


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