Golang lebih baik daripada Python dari segi prestasi dan skalabiliti. 1) Ciri-ciri jenis kompilasi Golang dan model konkurensi yang cekap menjadikannya berfungsi dengan baik dalam senario konvensional yang tinggi. 2) Python, sebagai bahasa yang ditafsirkan, melaksanakan perlahan -lahan, tetapi dapat mengoptimumkan prestasi melalui alat seperti Cython.

Pengenalan

Dalam dunia pengaturcaraan, memilih bahasa yang tepat adalah penting untuk kejayaan projek. Hari ini kita akan meneroka perbandingan prestasi dan skalabiliti antara Golang dan Python. Sebagai pemaju kanan, saya tahu kelebihan dan kekurangan kedua-dua ini, terutamanya apabila menghadapi aplikasi berskala besar, bahasa mana yang sering ditentukan dengan memilih nasib projek. Dengan artikel ini, anda akan belajar tentang perbezaan antara Golang dan Python dari segi prestasi dan skalabilitas, membuat pilihan yang lebih bijak untuk projek anda yang seterusnya.

Semak pengetahuan asas

Golang, yang biasa dikenali sebagai GO, adalah bahasa yang dikumpulkan secara statik, yang dikumpulkan oleh Google, yang bertujuan untuk memudahkan pengaturcaraan multi-threaded dan meningkatkan kecekapan pembangunan. Python adalah bahasa yang dinamik, ditafsirkan secara dinamik yang terkenal dengan sintaks ringkas dan ekosistem perpustakaan yang kuat. Kedua -duanya mempunyai perbezaan yang signifikan dalam falsafah reka bentuk dan senario aplikasi, tetapi kedua -duanya digunakan secara meluas dalam pembangunan perisian moden.

Dari segi prestasi, Golang sangat dihormati untuk ciri-ciri jenis yang disusun dan model kesesuaian yang cekap, manakala Python menunjukkan kemunculan prestasi dalam beberapa senario kerana penaipan dinamik dan penafsiran yang ditafsirkan. Walau bagaimanapun, ekosistem dan sokongan komuniti Python memberikan kelebihan dalam sains data dan pembelajaran mesin.

Konsep teras atau analisis fungsi

Kelebihan prestasi Golang

Golang terkenal dengan mekanisme pengumpulan sampah yang cekap dan model konkurensi Goroutine. Goroutine menjadikan pengaturcaraan serentak sangat mudah dan cekap, yang sangat penting apabila mengendalikan permintaan yang sangat serentak. Berikut adalah contoh mudah konvensional Golang:

 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")
}

Contoh ini menunjukkan cara melaksanakan dua fungsi secara serentak menggunakan Goroutine. Model konkurensi Golang menjadikannya berfungsi dengan baik apabila mengendalikan permintaan serentak yang tinggi, meningkatkan prestasi dan skalabilitas sistem.

Cabaran prestasi Python

Python, sebagai bahasa yang ditafsirkan, agak lambat untuk dilaksanakan, terutama ketika berurusan dengan sejumlah besar tugas pengkomputeran. Walau bagaimanapun, Python meningkatkan prestasi dengan memperkenalkan alat seperti penyusun JIT seperti Pypy dan Cython. Berikut adalah contoh menggunakan Cython untuk mengoptimumkan kod python:

 # cython: language_level = 3

CDEF int Fibonacci (int n):
    jika n <= 1:
        Kembali n
    Kembalikan Fibonacci (N-1) Fibonacci (N-2)

Cetak (Fibonacci (30))

Contoh ini menunjukkan cara menggunakan Cython untuk menyusun kod python ke dalam kod C, yang dengan ketara meningkatkan kelajuan pelaksanaan. Walau bagaimanapun, pengoptimuman prestasi di Python sering memerlukan alat dan cara tambahan, yang dalam beberapa kes dapat meningkatkan kerumitan pembangunan.

Contoh penggunaan

Pemprosesan konkurensi tinggi Golang

Golang berfungsi dengan baik apabila mengendalikan permintaan serentak yang tinggi, dan di sini adalah contoh melaksanakan pelayan HTTP yang mudah menggunakan Golang:

 Pakej utama

import (
    "FMT"
    "Net/http"
)

Pengendali Func (w http.ResponseWriter, r *http.request) {
    fmt.fprintf (w, "hello, %s!", r.url.path [1:])
}

func main () {
    http.handlefunc ("/", pengendali)
    http.listenandserve (": 8080", nil)
}

Contoh ini menunjukkan bagaimana Golang dapat dengan mudah mengendalikan permintaan HTTP dan melaksanakan pemprosesan konkurensi tinggi melalui Goroutine.

Pemprosesan data Python

Python mempunyai ekosistem yang kuat dalam pemprosesan data dan pengkomputeran saintifik, dan di sini adalah contoh menggunakan panda untuk memproses data:

 Import Pandas sebagai PD

# Baca data fail CSV = pd.read_csv ('data.csv')

# Lakukan data pemprosesan data ['new_column'] = data ['column1'] data ['column2']

# Simpan data yang diproses.to_csv ('Processed_data.csv', index = false)

Contoh ini menunjukkan kemudahan dan kecekapan Python dalam pemprosesan data, terutama ketika berurusan dengan data berskala besar, Pandas menyediakan alat dan fungsi yang kuat.

Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik

Pengoptimuman Prestasi untuk Golang

Di Golang, pengoptimuman prestasi dapat dicapai dengan cara berikut:

• Mengoptimumkan peruntukan memori menggunakan sync.pool : Dalam senario concurrency yang tinggi, peruntukan memori yang kerap dan kitar semula mungkin menjadi kesesakan prestasi. Menggunakan sync.pool secara berkesan boleh menggunakan semula memori dan mengurangkan tekanan pengumpulan sampah.

 var pool = sync.pool {
    Baru: func () antara muka {} {
        kembali baru (bytes.buffer)
    },
}

func main () {
    buf: = pool.get (). (*bytes.buffer)
    // Gunakan buf
    Pool.put (Buf)
}

• Elakkan penciptaan Goroutine yang kerap : Walaupun penciptaan dan pemusnahan goroutin adalah rendah, penciptaan goroutine yang kerap boleh menjejaskan prestasi dalam senario konvensional yang tinggi. Anda boleh menggunakan kolam goroutine untuk menguruskan kitaran hayat goroutine.

 jenis workerpool struct {
    pekerja chan *pekerja
}

taipkan struktur pekerja {
    Id int
}

Func NewworkerPool (saiz int) *WorkerPool {
    Kolam: = & Workerpool {
        Pekerja: Buat (Chan *Pekerja, Saiz),
    }
    untuk i: = 0; i <saiz; Saya {
        Pool.Workers <- & pekerja {id: i}
    }
    Kembalikan kolam
}

func (p *workerpool) getworker () *pekerja {
    kembali <-p.workers
}

func (p *workerpool) returnworker (w *worker) {
    P.Workers <- w
}

Pengoptimuman Prestasi untuk Python

Di Python, pengoptimuman prestasi dapat dicapai dengan cara berikut:

• Pengiraan berangka menggunakan Numpy : Numpy menyediakan operasi array yang cekap dan fungsi matematik, yang dapat meningkatkan prestasi pengiraan berangka dengan ketara.

 import numpy sebagai np

# Buat array besar arr = np.arange (1000000)

# Lakukan hasil pengiraan berangka = np.sum (arr)

• Menggunakan Multi-Process atau Multi-Threading : Lock Interpreter Global Python (GIL) mengehadkan paralelisme multi-threading, tetapi multi-threading masih dapat meningkatkan prestasi dalam tugas I/O-intensif. Untuk tugas-tugas intensif CPU, pelbagai proses boleh digunakan untuk memintas batasan GIL.

 dari kolam import multiprocessing

def process_data (data):
    # Proses data pulangan data * 2

jika __name__ == '__main__':
    dengan kolam (4) sebagai p:
        hasil = p.map (proses_data, julat (1000000))

Pandangan dan cadangan yang mendalam

Apabila memilih Golang atau Python, anda perlu mempertimbangkan keperluan khusus projek dan timbunan teknologi pasukan. Golang cemerlang dalam senario dengan kesesuaian tinggi dan keperluan prestasi tinggi, sementara Python mempunyai kelebihan yang unik dalam pemprosesan data dan prototaip cepat.

Kebaikan dan keburukan Golang

kelebihan :

• Model kesesuaian yang cekap, sesuai untuk senario konkurensi tinggi
• Jenis statik, bahasa yang disusun, kelajuan pelaksanaan cepat
• Mekanisme pengumpulan sampah terbina dalam, pengurusan ingatan mudah

Kekurangan :

• Ekosistem lebih lemah daripada python
• Keluk pembelajaran curam, terutama bagi pemaju yang terbiasa dengan bahasa yang ditaip secara dinamik

Kelebihan dan Kekurangan Python

kelebihan :

• Perpustakaan dan kerangka yang kaya, ekosistem yang kuat
• Sintaks ringkas, sesuai untuk perkembangan pesat dan prototaip
• Digunakan secara meluas dalam bidang sains data dan mesin pembelajaran

Kekurangan :

• Bahasa yang ditafsirkan, pelaksanaan yang agak perlahan
• Jenis Dinamik, Mudah Memperkenalkan Kesalahan Runtime
• Gil menghadkan paralelisme multithreads

Ketik Mata dan Cadangan

• Golang : Apabila menggunakan Golang, anda perlu memberi perhatian kepada bilangan goroutin untuk mengelakkan goroutine yang berlebihan menyebabkan sumber sistem menjadi habis. Pada masa yang sama, mekanisme pengendalian ralat Golang memerlukan pemaju untuk membangunkan tabiat yang baik untuk mengelakkan mengabaikan masalah yang berpotensi yang disebabkan oleh kesilapan.

• Python : Apabila menggunakan Python, anda perlu memberi perhatian kepada kesesakan prestasi, terutamanya untuk tugas-tugas intensif CPU. Pengoptimuman boleh dilakukan menggunakan alat seperti Cython, Numpy, dan lain -lain, tetapi ini boleh meningkatkan kerumitan pembangunan. Di samping itu, ciri -ciri ditaip dinamik Python terdedah untuk memperkenalkan kesilapan runtime, yang memerlukan pemaju untuk menjalankan ujian dan debug yang mencukupi semasa proses pembangunan.

Dengan membandingkan Golang dan Python dari segi prestasi dan skalabiliti, saya harap anda dapat memahami lebih baik kelebihan dan kekurangan kedua -duanya dan membuat pilihan yang lebih bijak dalam projek anda. Sama ada memilih Golang atau Python, kunci adalah untuk membuat perdagangan dan keputusan berdasarkan keperluan khusus projek dan timbunan teknologi pasukan.

Atas ialah kandungan terperinci Golang vs Python: Prestasi dan Skala. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!