Perbezaan utama antara Golang dan Python adalah model konvensional, sistem jenis, prestasi dan kelajuan pelaksanaan. 1. Golang menggunakan model CSP, yang sesuai untuk tugas yang sangat serentak; Python bergantung pada multi-threading dan gil, yang sesuai untuk tugas I/O-intensif. 2. Golang adalah jenis statik, dan Python adalah jenis dinamik. 3. Bahasa Golang yang disusun adalah kelajuan pelaksanaan yang cepat, dan bahasa yang ditafsirkan Python adalah kelajuan pembangunan yang cepat.
Pengenalan
Apabila anda berdiri di pintu gerbang dunia pengaturcaraan, memilih bahasa pengaturcaraan adalah seperti memilih kunci. Golang dan Python, kedua -dua kunci mempunyai daya tarikan dan kegunaan mereka sendiri. Hari ini, kami ingin meneroka perbezaan antara kedua -dua kedalaman untuk membantu anda memahami kelebihan masing -masing dan senario yang berkenaan. Melalui artikel ini, anda bukan sahaja dapat memahami perbezaan asas antara Golang dan Python, tetapi juga menarik beberapa pengalaman praktikal dan pemikiran daripadanya.
Semak pengetahuan asas
Golang, yang dibangunkan oleh Google, adalah bahasa yang disusun secara statik, yang menekankan pengaturcaraan serentak dan pelaksanaan yang cekap. Python adalah jenis dinamik dan bahasa yang ditafsirkan yang dicipta oleh Guido van Rossum, dan terkenal dengan sintaks ringkas dan ekologi perpustakaan yang kaya.
Di Golang, anda akan mendapati sistem yang ditaip dan mekanisme pengumpulan sampah yang kuat, manakala Python terkenal dengan falsafah "kebolehbacaan adalah kod yang baik", menyokong pelbagai paradigma pengaturcaraan.
Konsep teras atau analisis fungsi
Model Konfirmasi Golang dan Multi-threading Python
Model konkurensi Golang adalah berdasarkan CSP (menyampaikan proses berurutan), dan menyedari pengaturcaraan serentak yang cekap melalui goroutine dan saluran. Ini menjadikan Golang berfungsi dengan baik apabila berhadapan dengan tugas -tugas konvensyen yang tinggi.
Pakej utama import ( "FMT" "Masa" ) func berkata (S String) { untuk i: = 0; i <5; Saya { time.sleep (100 * time.millisecond) fmt.println (s) } } func main () { pergi berkata ("dunia") katakan ("hello") }
Python bergantung pada kunci penterjemah multithreading dan global (GILs) dan berfungsi dengan baik apabila berurusan dengan tugas I/O-intensif, tetapi untuk tugas-tugas CPU yang intensif, GIL mungkin menjadi kesesakan.
import threading masa import def berkata (s): untuk saya dalam julat (5): time.sleep (0.1) Cetak (s) jika __name__ == "__main__": t1 = threading.thread (sasaran = katakan, args = ("dunia",)) t2 = threading.thread (sasaran = katakan, args = ("hello",)) t1.start () t2.start () t1.join () t2.join ()
Taipkan sistem dan pengurusan ingatan
Sistem jenis statik Golang boleh menangkap banyak kesilapan pada masa penyusunan, yang merupakan kelebihan besar untuk projek besar. Pada masa yang sama, walaupun mekanisme pengumpulan sampah Golang mempunyai beberapa jeda, prestasi keseluruhannya adalah baik.
Sistem jenis dinamik Python memberikan fleksibiliti yang hebat, tetapi juga boleh menyebabkan kesilapan runtime. Mekanisme pengumpulan sampah Python didasarkan pada pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah berkala, yang, walaupun mudah, dapat menyebabkan masalah prestasi dalam projek besar.
Kelajuan prestasi dan pelaksanaan
Sebagai bahasa yang disusun, Golang biasanya lebih baik daripada Python dalam kelajuan pelaksanaan. Fail binari Golang boleh dijalankan secara langsung tanpa penterjemah, yang juga lebih berfaedah dalam penggunaan dan operasi dan penyelenggaraan.
Walaupun Python tidak secepat Golang dari segi kelajuan pelaksanaan, ia mempunyai kelebihan yang ketara dari segi kelajuan pembangunan dan kebolehbacaan kod. Ciri -ciri ditafsirkan Python menjadikannya lebih fleksibel semasa pembangunan dan debugging.
Contoh penggunaan
Pelayan HTTP Golang
Golang mempunyai sokongan HTTP terbina dalam, dan menulis pelayan HTTP yang mudah sangat intuitif.
Pakej utama import ( "FMT" "Net/http" ) Pengendali Func (w http.ResponseWriter, r *http.request) { fmt.fprintf (w, "Hai, saya suka %s!", r.url.path [1:]) } func main () { http.handlefunc ("/", pengendali) http.listenandserve (": 8080", nil) }
Rangka Kerja Web Python
Rangka Kerja Flask Python dengan mudah boleh membina aplikasi web, dan kod itu ringkas dan jelas.
dari Flask Import Flask app = flask (__ name__) @App.Route ('/') def hello_world (): kembali 'Hello, dunia!' jika __name__ == '__main__': app.run (debug = benar)
Kesilapan biasa dan tip debugging
Kesilapan umum di Golang termasuk kebocoran goroutine dan penyekatan saluran. Menggunakan alat seperti go vet
dan go test
boleh membantu anda menemui dan menyelesaikan masalah ini.
Kesalahan umum dalam Python termasuk isu lekukan dan kesilapan jenis. Menggunakan fungsi debug seperti PDB dan IDE dapat meningkatkan kecekapan debugging.
Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik
Pengoptimuman prestasi Golang
Pengoptimuman prestasi Golang boleh bermula dari mengurangkan peruntukan memori, menggunakan sync.pool ke objek multiplex, dan mengoptimumkan penggunaan goroutine.
Pakej utama import ( "Sync" ) var pool = sync.pool { Baru: func () antara muka {} { kembali baru (int) }, } func main () { v: = pool.get (). (*int) *V = 42 kolam.put (v) }
Pengoptimuman Prestasi Python
Pengoptimuman prestasi Python boleh mempertimbangkan menggunakan alat seperti Cython dan Numba untuk pecutan kod, atau menggunakan pelbagai proses dan bukannya pelbagai threading untuk mengelakkan kesan GIL.
dari kolam import multiprocessing def f (x): kembali x*x jika __name__ == '__main__': dengan kolam (5) sebagai p: cetak (p.map (f, [1, 2, 3])))
Amalan terbaik
Sama ada Golang atau Python, adalah penting untuk memastikan kod itu boleh dibaca dan dikekalkan. Menggunakan penamaan yang jelas, anotasi yang munasabah, dan mengikuti norma pengekodan komuniti dapat meningkatkan kecekapan kerja berpasukan.
Dalam projek -projek sebenar, saya pernah menemui projek Golang, dan sistem itu terhempas di bawah kesesuaian yang tinggi kerana kekurangan penggunaan goroutine yang munasabah. Dengan mengoptimumkan penggunaan goroutine dan memperkenalkan saluran untuk komunikasi, kami telah berjaya menyelesaikan masalah ini, dan kestabilan sistem telah bertambah baik.
Begitu juga, dalam projek Python, saya mendapati bahawa prestasi tugas intensif CPU telah meningkat dengan ketara selepas menggunakan pelbagai proses dan bukannya pelbagai threading. Ini membuatkan saya sangat memahami betapa pentingnya memilih model konvensional yang betul untuk memberi impak kepada prestasi projek.
Singkatnya, Golang dan Python mempunyai kelebihan mereka sendiri, dan bahasa mana yang dipilih bergantung kepada keperluan projek anda dan keutamaan peribadi. Saya harap artikel ini dapat memberi anda beberapa pandangan yang berharga dan pengalaman praktikal untuk membantu anda pergi lebih jauh di jalan pengaturcaraan.
Atas ialah kandungan terperinci Golang dan Python: Memahami Perbezaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x

Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.

Apabila memilih rangka kerja PHP yang sesuai, anda perlu mempertimbangkan secara komprehensif mengikut keperluan projek: Laravel sesuai untuk pembangunan pesat dan menyediakan enjin template eloquentorm dan bilah, yang mudah untuk operasi pangkalan data dan rendering bentuk dinamik; Symfony lebih fleksibel dan sesuai untuk sistem kompleks; Codeigniter adalah ringan dan sesuai untuk aplikasi mudah dengan keperluan prestasi tinggi. 2. Untuk memastikan ketepatan model AI, kita perlu memulakan dengan latihan data berkualiti tinggi, pemilihan penunjuk penilaian yang munasabah (seperti ketepatan, penarikan balik, nilai F1), penilaian prestasi biasa dan penalaan model, dan memastikan kualiti kod melalui ujian unit dan ujian integrasi, sambil terus memantau data input untuk mencegah data drift. 3. Banyak langkah diperlukan untuk melindungi privasi pengguna: menyulitkan dan menyimpan data sensitif (seperti AES

Gunakan sendi Seaborn untuk dengan cepat menggambarkan hubungan dan pengedaran antara dua pembolehubah; 2. 3. Tambah garis regresi dan maklumat ketumpatan kepada jenis = "reg", dan gabungkan marginal_kws untuk menetapkan gaya plot tepi; 4. Apabila jumlah data besar, disarankan untuk menggunakan "hex"

Inti perkembangan PHP Ringkasan Teks AI adalah untuk memanggil API perkhidmatan AI luaran (seperti OpenAI, HuggingFace) sebagai penyelaras untuk merealisasikan pra -proses teks, permintaan API, analisis tindak balas dan paparan hasil; 2. Batasan adalah bahawa prestasi pengkomputeran lemah dan ekosistem AI lemah. Strategi tindak balas adalah untuk memanfaatkan API, decoupling perkhidmatan dan pemprosesan tak segerak; 3. Pemilihan model perlu menimbang ringkasan kualiti, kos, kelewatan, keserasian, privasi data, dan model abstrak seperti GPT atau BART/T5 adalah disyorkan; 4. Pengoptimuman prestasi termasuk cache, antrian asynchronous, pemprosesan batch dan pemilihan kawasan berdekatan. Pemprosesan ralat perlu meliputi had semasa semula, masa tamat rangkaian, keselamatan utama, pengesahan input dan pembalakan untuk memastikan operasi sistem yang stabil dan cekap.

Idea utama PHP menggabungkan AI untuk analisis kandungan video adalah untuk membiarkan PHP berfungsi sebagai backend "gam", pertama memuat naik video ke penyimpanan awan, dan kemudian hubungi perkhidmatan AI (seperti Google CloudVideoi, dll) untuk analisis asynchronous; 2. PHP mengasingkan keputusan JSON, mengekstrak orang, objek, adegan, suara dan maklumat lain untuk menghasilkan tag pintar dan menyimpannya dalam pangkalan data; 3. Kelebihannya adalah menggunakan ekosistem web matang PHP untuk mengintegrasikan keupayaan AI dengan cepat, yang sesuai untuk projek dengan sistem PHP yang sedia ada untuk melaksanakan dengan cekap; 4. Cabaran umum termasuk pemprosesan fail yang besar (dihantar secara langsung ke penyimpanan awan dengan URL yang telah ditandatangani), tugas tak segerak (memperkenalkan beratur mesej), kawalan kos (analisis atas permintaan, pemantauan belanjawan) dan pengoptimuman hasil (standardisasi label); 5. Tag pintar meningkatkan visual dengan ketara

Untuk mengintegrasikan teknologi pengkomputeran sentimen AI ke dalam aplikasi PHP, terasnya adalah menggunakan perkhidmatan awan AIAPI (seperti Google, AWS, dan Azure) untuk analisis sentimen, menghantar teks melalui permintaan HTTP dan menghuraikan hasil JSON yang dikembalikan, dan menyimpan data emosi ke dalam pangkalan data, dengan itu menyedari pemprosesan automatik dan pemahaman data maklum balas pengguna. Langkah -langkah khusus termasuk: 1. Pilih API Analisis Sentimen AI yang sesuai, memandangkan ketepatan, kos, sokongan bahasa dan kerumitan integrasi; 2. Gunakan Guzzle atau Curl untuk menghantar permintaan, menyimpan skor sentimen, label, dan maklumat intensiti; 3. Membina papan pemuka visual untuk menyokong penyortiran keutamaan, analisis trend, arah lelaran produk dan segmentasi pengguna; 4. Menanggapi cabaran teknikal, seperti sekatan dan nombor panggilan API

Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsbyreducingoverheadthroughgenerators, efisiendataStructures, danManagingObjectlifetimes.first, useGeneratorsInsteadofListStoprocesslargedataSetSoneiteMatime, mengelakkan muat turun muat turun, coose
