Golang und Python: Verst?ndnis der Unterschiede
Apr 18, 2025 am 12:21 AMDie Hauptunterschiede zwischen Golang und Python sind Parallelit?tsmodelle, Typsysteme, Leistung und Ausführungsgeschwindigkeit. 1. Golang verwendet das CSP -Modell, das für stark gleichzeitige Aufgaben geeignet ist. Python verl?sst sich auf Multi-Threading und Gil, was für I/O-intensive Aufgaben geeignet ist. 2. Golang ist ein statischer Typ und Python ist ein dynamischer Typ. 3.. Golang kompilierte Sprachen sind eine schnelle Ausführungsgeschwindigkeit, und Python -interpretierte Sprachen sind schnelle Entwicklungsgeschwindigkeit.
Einführung
Wenn Sie am Tor der Programmierwelt stehen, ist die Auswahl einer Programmiersprache wie die Auswahl eines Schlüssels. Golang und Python, beide Schlüssel haben ihren eigenen Charme und ihre Verwendung. Heute m?chten wir die Unterschiede zwischen den beiden Tiefen untersuchen, um die jeweiligen Vorteile und anwendbaren Szenarien besser zu verstehen. In diesem Artikel k?nnen Sie nicht nur die grundlegenden Unterschiede zwischen Golang und Python erfassen, sondern auch einige praktische Erfahrungen und Gedanken daraus ziehen.
überprüfung des Grundwissens
Golang, entwickelt von Google, ist eine statisch getippte, kompilierte Sprache, die die gleichzeitige Programmierung und die effiziente Ausführung hervorhebt. Python ist eine dynamische und interpretierte Sprache, die von Guido van Rossum erstellt wurde, und ist berühmt für seine pr?gnante Syntax und die reichhaltige Bibliotheks?kologie.
In Golang finden Sie starke Mechanismen für typisierte Systeme und Müllsammlungen, w?hrend Python für seine Philosophie "Lesbarkeit ist guter Code" bekannt ist und mehrere Programmierparadigmen unterstützt.
Kernkonzept oder Funktionsanalyse
Golangs Parallelit?tsmodell und Pythons Multi-Threading
Golangs Parallelit?tsmodell basiert auf CSP (kommunizierende sequentielle Prozesse) und realisiert eine effiziente gleichzeitige Programmierung über Goroutine und Kanal. Dadurch wird Golang bei der Umstellung mit hohen Parallelit?tsaufgaben gut abschneidet.
Paket Main importieren ( "fmt" "Zeit" ) Func sagt (s String) { für i: = 0; i <5; ich { time.sleep (100 * time.millisecond) fmt.println (s) } } func main () { Go sagt ("Welt") Sag ("Hallo") }
Python verl?sst sich auf Multithreading und globale Interpreter-Schl?sser (GILS) und funktioniert bei der Umsetzung von I/O-intensiven Aufgaben gut, aber für CPU-intensive Aufgaben kann Gil ein Engpass werden.
Threading importieren Importzeit Def sagt (s): für i in Reichweite (5): time.sleep (0.1) Druck (en) Wenn __name__ == "__main__": t1 = threading.thread (target = say, args = ("welt",)) t2 = threading.thread (target = say, args = ("hello",)) t1.start () t2.Start () t1.join () t2.join ()
Geben Sie System- und Speicherverwaltung ein
Das statische System von Golang kann in der Kompilierungszeit viele Fehler aufnehmen, was für gro?e Projekte ein gro?er Vorteil ist. Gleichzeitig ist der Golangs Müllsammlung Mechanismus einige Pausen, aber seine Gesamtleistung ist gut.
Das dynamische Typ von Python bietet eine gro?e Flexibilit?t, kann aber auch zu Laufzeitfehlern führen. Pythons Müllsammlung Mechanismus basiert auf der Referenzz?hlung und der regelm??igen Müllsammlung, die zwar einfach Leistungsprobleme in gro?en Projekten verursachen kann.
Leistung und Ausführungsgeschwindigkeit
Als kompilierte Sprache ist Golang in der Ausführungsgeschwindigkeit normalerweise besser als Python. Die Bin?rdateien von Golang k?nnen direkt ohne Dolmetscher ausgeführt werden, was auch bei der Bereitstellung, dem Betrieb und der Wartung vorteilhafter ist.
Obwohl Python in Bezug auf die Ausführungsgeschwindigkeit nicht so schnell wie Golang ist, hat es erhebliche Vorteile hinsichtlich der Entwicklungsgeschwindigkeit und der Code -Lesbarkeit. Pythons interpretierte Funktionen machen es w?hrend der Entwicklung und des Debuggens flexibler.
Beispiel für die Nutzung
Golangs HTTP -Server
Golang verfügt über integrierte HTTP-Unterstützung, und das Schreiben eines einfachen HTTP-Servers ist sehr intuitiv.
Paket Main importieren ( "fmt" "net/http" ) Func Handler (W http.Responsewriter, r *http.request) { fmt.fprintf (W, "Hallo, ich liebe %s!", R.Url.Path [1:]) } func main () { http.handlefunc ("/", Handler) http.listenandserve (": 8080", nil) }
Pythons Web Framework
Das Flask -Framework von Python kann problemlos Webanwendungen erstellen, und der Code ist pr?zise und klar.
aus Flask -Importkolben app = Flask (__ Name__) @App.Route ('/') def hello_world (): Kehre 'Hallo, Welt!' Wenn __name__ == '__main__': app.run (debug = true)
H?ufige Fehler und Debugging -Tipps
H?ufige Fehler in Golang sind Goroutine -Lecks und Kanalblockierung. Durch die Verwendung von Tools wie go vet
und go test
k?nnen Sie diese Probleme entdecken und beheben.
H?ufige Fehler in Python umfassen Einstiegsprobleme und Typfehler. Die Verwendung von Debugging -Funktionen wie PDB und IDE kann die Debugging -Effizienz erheblich verbessern.
Leistungsoptimierung und Best Practices
Golangs Leistungsoptimierung
Die Leistungsoptimierung von Golang kann die Reduzierung der Speicherzuweisung, die Verwendung von Sync.pool zu Multiplex -Objekten und die Optimierung der Verwendung von Goroutinen beginnen.
Paket Main importieren ( "Synchronisation" ) var pool = sync.pool { Neu: func () Schnittstelle {} { Neue (int) zurückgeben }, } func main () { v: = pool.get (). (*int) *V = 42 Pool.put (v) }
Leistungsoptimierung von Python
Die Python-Leistungsoptimierung kann in Betracht gezogen werden, um Tools wie Cython und Numba für die Codebeschleunigung oder die Verwendung von Multi-Process anstelle von Multi-Threading zu verwenden, um die Auswirkungen von GIL zu vermeiden.
vom Multiprocessing -Importpool def f (x): Rückgabe x*x Wenn __name__ == '__main__': mit Pool (5) als P: print (p.map (f, [1, 2, 3])))
Best Practices
Egal, ob es sich um Golang oder Python handelt, es ist entscheidend, den Code lesbar und wartbar zu halten. Mit klarem Namen, angemessenen Anmerkungen und der Befolgung von Community -Codierungsnormen kann die Effizienz der Teamarbeit erheblich verbessern.
In den tats?chlichen Projekten habe ich einst auf ein Golang -Projekt gesto?en, und das System stürzte aufgrund des mangelnden angemessenen Gebrauchs von Goroutine unter hoher Parallelit?t ab. Durch die Optimierung der Verwendung von Goroutine und der Einführung von Kanal für die Kommunikation haben wir dieses Problem erfolgreich gel?st, und die Stabilit?t des Systems wurde stark verbessert.
In ?hnlicher Weise stellte ich in einem Python-Projekt fest, dass die Leistung von CPU-intensiven Aufgaben nach Verwendung von Multi-Process anstelle von Multi-Threading erheblich verbessert wurde. Dies lie? mich zutiefst verstehen, wie wichtig es ist, das richtige Parallelit?tsmodell auszuw?hlen, um sich auf die Projektleistung auswirken.
Kurz gesagt, Golang und Python haben ihre eigenen Vorteile und welche Sprache zu w?hlen, h?ngt von Ihren Projektbedürfnissen und pers?nlichen Vorlieben ab. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen einige wertvolle Erkenntnisse und praktische Erfahrungen bieten, damit Sie weiter auf dem Weg der Programmierung gehen k?nnen.
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Verwenden Sie die Jointplot von Seeborn, um die Beziehung und Verteilung zwischen zwei Variablen schnell zu visualisieren. 2. Das grundlegende Streudiagramm wird durch sns.jointplot (data = tips, x = "total_bill", y = "tip", sort = "scatter") implementiert, das Zentrum ist ein Streudiagramm und das Histogramm wird auf der oberen und unteren und rechten Seite angezeigt. 3. Fügen Sie Regressionslinien und Dichteinformationen zu einer Art "Reg" hinzu und kombinieren Sie Marginal_KWS, um den Edge -Plot -Stil festzulegen. 4. Wenn das Datenvolumen gro? ist, wird empfohlen, "Hex" zu verwenden,

String -Listen k?nnen mit der join () -Methode wie '' .Join (Words) zusammengeführt werden, um "helloWorldfrompython" zu erhalten; 2. Die Zahlenlisten müssen vor dem Beitritt in Zeichenfolgen mit Karte (STR, Zahlen) oder [STR (x) ForxInnumbers] konvertiert werden. 3. Jede Typliste kann direkt in Zeichenfolgen mit Klammern und Zitaten umgewandelt werden, die zum Debuggen geeignet sind. 4. Benutzerdefinierte Formate k?nnen durch Generatorausdrücke in Kombination mit Join () implementiert werden, wie z.

PythoncanbeoptimizedFormemory-BoundoperationsByreducingoverheadThroughGeneratoren, effiziente Datastrukturen und ManagingObjectLifetimes.First, UseGeneratorsinSteadofListStoprocesslargedatasetasetasematatime, Vermeidung von loloadingeNthertomemory.Secondatasetasetematatime, Choos

Pandas.Melt () wird verwendet, um weite Formatdaten in ein langes Format umzuwandeln. Die Antwort besteht darin, neue Spaltennamen zu definieren, indem id_vars angegeben wird, die Identifikationsspalte beibehalten. 4.Value_name = 'Score' legt den neuen Spaltennamen des ursprünglichen Wertes fest und generiert schlie?lich drei Spalten, einschlie?lich Name, Betreff und Punktzahl.

Definieren Sie zun?chst ein ContactForm -Formular mit Namen, Mailbox und Nachrichtenfeldern. 2. In der Ansicht wird die Einreichung von Formular durch die Beurteilung der Postanfrage bearbeitet, und nach der überprüfung wird Cleaned_data erhalten und die Antwort wird zurückgegeben, sonst wird das leere Formular gerendert. 3. In der Vorlage verwenden Sie {{{form.as_p}}, um das Feld zu rendern und {%csrf_token%} hinzuzufügen, um CSRF -Angriffe zu verhindern; 4. Konfigurieren Sie die URL -Routing auf Punkt / Kontakt / an die Ansicht contact_view; Verwenden Sie Modelform, um das Modell direkt zu verknüpfen, um die Datenspeicherung zu erreichen. DjangoForms implementiert eine integrierte Verarbeitung von Datenüberprüfung, HTML -Rendering und Fehleraufforderungen, die für die schnelle Entwicklung sicherer Formfunktionen geeignet sind.

Installieren Sie PYODBC: Verwenden Sie den Befehl pipinstallpyoDBC, um die Bibliothek zu installieren. 2. SQLServer verbinden: Verwenden Sie die Verbindungszeichenfolge, die Treiber, Server, Datenbank, UID/PWD oder Trusted_Connection über die Methode Pyodbc.Connect () und die SQL -Authentifizierung bzw. der Windows -Authentifizierung unterstützen; 3. überprüfen Sie den installierten Treiber: Führen Sie Pyodbc.Drivers () aus und filtern Sie den Treibernamen mit 'SQLServer', um sicherzustellen, dass der richtige Treiberame wie 'ODBCDRIVER17 für SQLServer' verwendet wird. 4. Schlüsselparameter der Verbindungszeichenfolge

Die Einführung in statistische Arbitrage Statistical Arbitrage ist eine Handelsmethode, die auf der Grundlage mathematischer Modelle Preisfehlanpassungen auf dem Finanzmarkt erfasst. Die Kernphilosophie beruht auf der mittleren Regression, dh, dass die Verm?genspreise kurzfristig von langfristigen Trends abweichen, aber schlie?lich zu ihrem historischen Durchschnitt zurückkehren. H?ndler verwenden statistische Methoden, um die Korrelation zwischen Verm?genswerten zu analysieren und nach Portfolios zu suchen, die normalerweise synchron ver?ndern. Wenn das Preisverh?ltnis dieser Verm?genswerte ungew?hnlich abgewichen ist, ergeben sich Arbitrage -M?glichkeiten. Auf dem Kryptow?hrungsmarkt ist die statistische Arbitrage besonders weit verbreitet, haupts?chlich aufgrund der Ineffizienz und drastischen Marktschwankungen des Marktes selbst. Im Gegensatz zu den traditionellen Finanzm?rkten arbeiten Kryptow?hrungen rund um die Uhr und ihre Preise sind ?u?erst anf?llig für Verst??e gegen Nachrichten, Social -Media -Stimmung und technologische Upgrades. Diese konstante Preisschwankung schafft h?ufig Preisgestaltung und liefert Arbitrageure mit

Biopython ist eine wichtige Python -Bibliothek zur Verarbeitung biologischer Daten in Bioinformatik, die umfangreiche Funktionen zur Verbesserung der Entwicklungseffizienz bietet. Die Installationsmethode ist einfach. Sie k?nnen die Installation mit PipInstallbiopython vervollst?ndigen. Nach dem Importieren des Bio -Moduls k?nnen Sie schnell gemeinsame Sequenzformate wie Fasta -Dateien analysieren. SEQ -Objekte unterstützen die Manipulation von DNA-, RNA- und Proteinsequenzen wie Inversions -Komplementarit?t und Translation in Proteinsequenzen. über Bio.entrez k?nnen Sie auf die NCBI -Datenbank zugreifen und GenBank -Daten erhalten. Sie müssen jedoch Ihre E -Mail -Adresse einrichten. Darüber hinaus unterstützt Biopython eine paarweise Sequenzausrichtung und PDB -Datei Parsing, die für Strukturanalyseaufgaben geeignet ist.
