下面golang教程栏目给大家介绍关于GO Modules的理解和遇到的问题。
使用的go版本是1.16.5,代码编辑器是GoLang2020.3.4,是在window10上面做GO Modules测试
为何会有GOModules的出现
GOROOT是指go的安装路径,GOPATH是指go的项目路径,在没有GOModules之前用的是GOPATH,由于GOPATH存在很多问题,从而使用GOModules进行代替
GOPATH存在的问题
GOPATH模式下没有版本控制的概念,具有致命的缺陷,至少会造成以下问题的产生:
1.在执行go get的时候,你无法传达任何的版本信息的期望,也就是说你也无法知道自己当前更新的是哪一个版本,也无法通过指定来拉取自己所期望的具体版本
2.在运行 Go 应用程序的时候,你无法保证其它人与你所期望依赖的第三方库是相同的版本,也就是说在项目依赖库的管理上,你无法保证所有人的依赖版本都一致
3.你没办法处理v1,v2,v3,等等不同版本的引用问题,因为GOPATH模式下的导入路径都是一样的,都是github.com/foo/bar。
4.Go 语言官方从 Go1.11 起开始推进 Go modules(前身vgo),Go1.13 起不再推荐使用 GOPATH 的使用模式,Go modules 也渐趋稳定,因此新项目也没有必要继续使用GOPATH模式。
GOModules的出现解决了哪些问题
1.Go语言长久以来的依赖管理问题
2.“淘汰”现有的GOPATH的使用模式
3.统一社区中的其它的依赖管理工具(提供迁移功能)
GOModules和GOPATH的关系
一、设置一下项目路径
二、打开编辑器,项目根目录运行以下命令
go mod init
三、安装第三方依赖
现在可以看出GOModules和GOPATH的关系了,”go get”命令会把第三方依赖包放在GOPATH路径下,GOModules在多人开发时为了使所有人的开发版本一致,做了版本控制,确保所有人使用的依赖都是一样的版本,我的理解是GOModules是GOPATH的一种升级版本
最后注意一点,我使用的编辑器是GOLang,GOModules会出现如下问题,出现这个问题说明第三方依赖包是成功下载安装的,主要是编辑器的原因造成
以下是解决方法
以上是关于GO Modules的理解和遇到的问题的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Golangisidealforbuildingscalablesystemsduetoitsefficiencyandconcurrency,whilePythonexcelsinquickscriptinganddataanalysisduetoitssimplicityandvastecosystem.Golang'sdesignencouragesclean,readablecodeanditsgoroutinesenableefficientconcurrentoperations,t

Golang在并发性上优于C ,而C 在原始速度上优于Golang。1)Golang通过goroutine和channel实现高效并发,适合处理大量并发任务。2)C 通过编译器优化和标准库,提供接近硬件的高性能,适合需要极致优化的应用。

选择Golang的原因包括:1)高并发性能,2)静态类型系统,3)垃圾回收机制,4)丰富的标准库和生态系统,这些特性使其成为开发高效、可靠软件的理想选择。

Golang适合快速开发和并发场景,C 适用于需要极致性能和低级控制的场景。1)Golang通过垃圾回收和并发机制提升性能,适合高并发Web服务开发。2)C 通过手动内存管理和编译器优化达到极致性能,适用于嵌入式系统开发。

Golang在编译时间和并发处理上表现更好,而C 在运行速度和内存管理上更具优势。1.Golang编译速度快,适合快速开发。2.C 运行速度快,适合性能关键应用。3.Golang并发处理简单高效,适用于并发编程。4.C 手动内存管理提供更高性能,但增加开发复杂度。

Golang在Web服务和系统编程中的应用主要体现在其简洁、高效和并发性上。1)在Web服务中,Golang通过强大的HTTP库和并发处理能力,支持创建高性能的Web应用和API。2)在系统编程中,Golang利用接近硬件的特性和对C语言的兼容性,适用于操作系统开发和嵌入式系统。

Golang和C 在性能对比中各有优劣:1.Golang适合高并发和快速开发,但垃圾回收可能影响性能;2.C 提供更高性能和硬件控制,但开发复杂度高。选择时需综合考虑项目需求和团队技能。

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着称,适用于数据科学和机器学习。


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