Go 中的類型斷言和類型開關:性能注意事項
在Go 中,類型斷言和類型開關提供了運行時類型發現機制。然而,與 C/C 中的類型成員比較等方法相比,人們對它們的表現表示擔憂。
為了評估它們的影響,進行了基準測試來比較這些方法的速度:
package main import ( "testing" ) type myint int64 type Inccer interface { inc() } func (i *myint) inc() { *i = *i + 1 } func BenchmarkIntmethod(b *testing.B) { i := new(myint) incnIntmethod(i, b.N) } func BenchmarkInterface(b *testing.B) { i := new(myint) incnInterface(i, b.N) } func BenchmarkTypeSwitch(b *testing.B) { i := new(myint) incnSwitch(i, b.N) } func BenchmarkTypeAssertion(b *testing.B) { i := new(myint) incnAssertion(i, b.N) } // Remaining helper functions...
AMD R7 2700X 機器(Go v1.12.9)上的結果表明,所有方法都有類似的結果表現:
BenchmarkIntmethod-16 2000000000 1.67 ns/op BenchmarkInterface-16 1000000000 2.03 ns/op BenchmarkTypeSwitch-16 2000000000 1.70 ns/op BenchmarkTypeAssertion-16 2000000000 1.67 ns/op
與2015 年在amd64機器上的結果相比,與直接方法呼叫或介面存取相比,使用類型開關或斷言時沒有觀察到明顯的速度下降。
整體而言,Go 中類型斷言和切換的效能已顯著提高,現在可與其他類型檢查方法相媲美。因此,您可以在程式碼中使用它們,而不必擔心嚴重的效能損失。
以上是與其他型別檢查方法相比,Go 的型別斷言和型別開關表現如何?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Golangisidealforbuildingscalablesystemsduetoitsefficiencyandconcurrency,whilePythonexcelsinquickscriptinganddataanalysisduetoitssimplicityandvastecosystem.Golang'sdesignencouragesclean,readablecodeanditsgoroutinesenableefficientconcurrentoperations,t

Golang在並發性上優於C ,而C 在原始速度上優於Golang。 1)Golang通過goroutine和channel實現高效並發,適合處理大量並發任務。 2)C 通過編譯器優化和標準庫,提供接近硬件的高性能,適合需要極致優化的應用。

選擇Golang的原因包括:1)高並發性能,2)靜態類型系統,3)垃圾回收機制,4)豐富的標準庫和生態系統,這些特性使其成為開發高效、可靠軟件的理想選擇。

Golang適合快速開發和並發場景,C 適用於需要極致性能和低級控制的場景。 1)Golang通過垃圾回收和並發機制提升性能,適合高並發Web服務開發。 2)C 通過手動內存管理和編譯器優化達到極致性能,適用於嵌入式系統開發。

Golang在編譯時間和並發處理上表現更好,而C 在運行速度和內存管理上更具優勢。 1.Golang編譯速度快,適合快速開發。 2.C 運行速度快,適合性能關鍵應用。 3.Golang並發處理簡單高效,適用於並發編程。 4.C 手動內存管理提供更高性能,但增加開發複雜度。

Golang在Web服務和系統編程中的應用主要體現在其簡潔、高效和並發性上。 1)在Web服務中,Golang通過強大的HTTP庫和並發處理能力,支持創建高性能的Web應用和API。 2)在系統編程中,Golang利用接近硬件的特性和對C語言的兼容性,適用於操作系統開發和嵌入式系統。

Golang和C 在性能對比中各有優劣:1.Golang適合高並發和快速開發,但垃圾回收可能影響性能;2.C 提供更高性能和硬件控制,但開發複雜度高。選擇時需綜合考慮項目需求和團隊技能。

Golang适合高性能和并发编程场景,Python适合快速开发和数据处理。1.Golang强调简洁和高效,适用于后端服务和微服务。2.Python以简洁语法和丰富库著称,适用于数据科学和机器学习。


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