国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Jadual Kandungan
Pengenalan
Semak pengetahuan asas
Konsep teras atau analisis fungsi
Model Konfirmasi Golang dan Multi-threading Python
Taipkan sistem dan pengurusan ingatan
Kelajuan prestasi dan pelaksanaan
Contoh penggunaan
Pelayan HTTP Golang
Rangka Kerja Web Python
Kesilapan biasa dan tip debugging
Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik
Pengoptimuman prestasi Golang
Pengoptimuman Prestasi Python
Amalan terbaik
Rumah pembangunan bahagian belakang Golang Golang dan Python: Memahami Perbezaan

Golang dan Python: Memahami Perbezaan

Apr 18, 2025 am 12:21 AM
python golang

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.

Golang dan Python: Memahami Perbezaan

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 (&#39;/&#39;)
def hello_world ():
    kembali &#39;Hello, dunia!&#39;

jika __name__ == &#39;__main__&#39;:
    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__ == &#39;__main__&#39;:
    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!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Akses objek JSON bersarang di Python Akses objek JSON bersarang di Python Jul 11, 2025 am 02:36 AM

Cara untuk mengakses objek JSON bersarang di Python adalah untuk menjelaskan struktur dan kemudian lapisan indeks dengan lapisan. Pertama, sahkan hubungan hierarki JSON, seperti kamus kamus bersarang atau senarai; Kemudian gunakan kunci kamus dan indeks senarai untuk mengakses lapisan mengikut lapisan, seperti data "butiran" ["zip"] untuk mendapatkan pengekodan zip, data "butiran" [0] untuk mendapatkan hobi pertama; Untuk mengelakkan keyError dan indexError, nilai lalai boleh ditetapkan oleh kaedah .get (), atau fungsi enkapsulasi Safe_get boleh digunakan untuk mencapai akses yang selamat; Untuk struktur yang kompleks, cari rekursif atau gunakan perpustakaan pihak ketiga seperti JMespath untuk mengendalikan.

Cara Menguji API dengan Python Cara Menguji API dengan Python Jul 12, 2025 am 02:47 AM

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Skop pembolehubah python dalam fungsi Skop pembolehubah python dalam fungsi Jul 12, 2025 am 02:49 AM

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.

Melaksanakan pengaturcaraan tak segerak dengan python async/menunggu Melaksanakan pengaturcaraan tak segerak dengan python async/menunggu Jul 11, 2025 am 02:41 AM

Pengaturcaraan asynchronous dibuat lebih mudah dalam python dengan async dan menunggu kata kunci. Ia membolehkan menulis kod tidak menyekat untuk mengendalikan pelbagai tugas serentak, terutamanya untuk operasi I/O-intensif. AsyncDef mentakrifkan coroutine yang boleh dijeda dan dipulihkan, sementara menunggu untuk menunggu tugas selesai tanpa menyekat keseluruhan program. Running Asynchronous Code memerlukan gelung acara. Adalah disyorkan untuk memulakan dengan asyncio.run (). Asyncio.gather () boleh didapati apabila melaksanakan pelbagai coroutine secara serentak. Corak umum termasuk mendapatkan data URL berganda pada masa yang sama, membaca dan menulis fail, dan pemprosesan perkhidmatan rangkaian. Nota termasuk: menggunakan perpustakaan yang menyokong secara tidak segerak, seperti AIOHTTP; Tugas intensif CPU tidak sesuai untuk asynchronous; Elakkan bercampur

Tutorial Python Fastapi Tutorial Python Fastapi Jul 12, 2025 am 02:42 AM

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Python untuk gelung dengan tamat masa Python untuk gelung dengan tamat masa Jul 12, 2025 am 02:17 AM

Tambah kawalan tamat masa ke Python untuk gelung. 1. Anda boleh merakam masa mula dengan modul masa, dan menilai sama ada ia ditetapkan dalam setiap lelaran dan menggunakan rehat untuk melompat keluar dari gelung; 2. Untuk mengundi tugas kelas, anda boleh menggunakan gelung sementara untuk memadankan penghakiman masa, dan menambah tidur untuk mengelakkan kepenuhan CPU; 3. Kaedah lanjutan boleh mempertimbangkan threading atau isyarat untuk mencapai kawalan yang lebih tepat, tetapi kerumitannya tinggi, dan tidak disyorkan untuk pemula memilih; Ringkasan Mata Utama: Penghakiman masa manual adalah penyelesaian asas, sementara lebih sesuai untuk tugas kelas menunggu masa yang terhad, tidur sangat diperlukan, dan kaedah lanjutan sesuai untuk senario tertentu.

Python untuk gelung di atas tuple Python untuk gelung di atas tuple Jul 13, 2025 am 02:55 AM

Di Python, kaedah melintasi tupel dengan gelung termasuk secara langsung melelehkan unsur -unsur, mendapatkan indeks dan elemen pada masa yang sama, dan memproses tuple bersarang. 1. Gunakan gelung untuk terus mengakses setiap elemen dalam urutan tanpa menguruskan indeks; 2. Gunakan penghitungan () untuk mendapatkan indeks dan nilai pada masa yang sama. Indeks lalai adalah 0, dan parameter permulaan juga boleh ditentukan; 3. Di samping itu, tuple tidak berubah dan kandungan tidak dapat diubah suai dalam gelung. Nilai yang tidak diingini boleh diabaikan oleh \ _. Adalah disyorkan untuk memeriksa sama ada tuple kosong sebelum melintasi untuk mengelakkan kesilapan.

See all articles