关于Python与Golang语言的对比分析

目录
  • 一:前言
  • 二:特点
    • 1.Python
      • ①解释型语言
      • ②动态数据类型 
      • ③完全面向对象的语言
      • ④拥有强大的标准库
      • ⑤社区提供了大量第三方库
    • 2.Golang
      • ①静态强类型、编译型、并发型
      • ②垃圾回收机制
      • ③支持面向对象编程
      • ④丰富的标准库
      • ⑤内嵌C支持
  • 三:应用
    • 1.Python
    • 2.Golang

一:前言

刚看了一篇软文,说什么“才华是改变人生最有效的途径”,反正呢,大体就是科技进步,要想一直在车上,就得不断的学习,刚好最近也准备学习Golang,最近火的不能在火了吧,刚好也有些Python基础,所以就想在学习Golang的同时,对比着Python,查漏补缺下Python的知识,我终相信语言是相同的,只是个别语法不一样,翻看以前写的Python笔记,现在回过头看看,挺潦草的哈,所以也准备借这个机会,把Python的笔记该重构的重构,该补充的补充,同时记录下Golang的学习历程。

二:特点

1.Python

①解释型语言

程序不需要在运行前编译,在运行程序的时候才翻译,专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码。这样解释型语言每执行一次就要翻译一次,效率比较低。

②动态数据类型 

支持重载运算符,也支持泛型设计。(运算符重载,就是对已有的运算符重新进行定义,赋予其另一种功能,以适应不同的数据类型。泛型设计就是定义的时候不需要指定类型,在客户端使用的时候再去指定类型)

③完全面向对象的语言

函数,模块,数字,字符串都是对象,在Python中,一切接对象

完全支持继承,重载,多重继承 

④拥有强大的标准库

Python语言的核心只包含数字,字符串,列表,元祖,字典,集合,文件等常见类型和函数,而由Python标准库提供了系统管理,网络通信,文本处理,数据库接口,图形系统,XML处理等额外的功能。

⑤社区提供了大量第三方库

Python 社区提供了大量的第三方模块,使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖 科学计算、人工智能、机器学习、Web 开发、数据库接口、图形系统 多个领域。

2.Golang

①静态强类型、编译型、并发型

静态类型语言,但是有动态语言的感觉。(静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题,动态语言的感觉就是有很多的包可以使用,写起来的效率很高)

可直接编译成机器码,不依赖其他库,glibc的版本有一定要求,部署就是扔一个文件上去就完成了。

语言层面支持并发,这个就是Go最大的特色,天生的支持并发。Go就是基因里面支持的并发,可以充分的利用多核,很容易的使用并发。

②垃圾回收机制

内置runtime,支持垃圾回收,这属于动态语言的特性之一吧,虽然目前来说GC(内存垃圾回收机制)不算完美,但是足以应付我们所能遇到的大多数情况,特别是Go1.1之后的GC。

③支持面向对象编程

有接口类型和实现类型的概念,但是用嵌入替代了继承。

④丰富的标准库

Go目前已经内置了大量的库,特别是网络库非常强大。

⑤内嵌C支持

Go里面也可以直接包含C代码,利用现有的丰富的C库

三:应用

1.Python

①网络编程

web应用,网络爬虫

②数据分析和机器学习

③自动化测试

④自动化运维

2.Golang

①服务器编程

处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统等。

②分布式系统,数据库代理器等

③网络编程

这一块目前应用最广,包括Web应用、API应用、下载应用。

④内存数据库

如google开发的groupcache,couchbase的部分组建。

以上就是关于Python与Golang语言的对比分析的详细内容,更多关于Python与Golang对比的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • 将来会是Python、Java、Golang三足鼎立的局面吗

    甲:听说最近java跌落神坛,python称霸武林了,你知道吗? 乙:不是吧,我前几天看python怎么还是第三? 丙:你们都在扯蛋,python在2018年就已经是最好的语言了! 乙:不可能吧? 甲:赌什么? -- 作为茶余饭后谈资,语言排名这是我们程序员必备的一个话题,可是因为大家获取的信息不一致就出现上面的尬聊,甚至因为这个话题而争执不休. 归根结底还是因为大家看的语言排行榜不同,而产生了不同的结论,今天猪哥就来带大家盘点,到底有哪些语言排行榜! 一.TIOBE TIOBE 编程社区索引由

  • 放弃 Python 转向 Go语言有人给出了 9 大理由

    转用一门新语言通常是一项大决策,尤其是当你的团队成员中只有一个使用过它时.今年 Stream 团队的主要编程语言从 Python 转向了 Go.本文解释了其背后的九大原因以及如何做好这一转换. 一.为什么使用 Go 原因 1:性能 Go 极其地快.其性能与 Java 或 C++相似.在我们的使用中,Go 一般比 Python 要快 30 倍.以下是 Go 与 Java 之间的基准比较: 原因 2:语言性能很重要 对很多应用来说,编程语言只是简单充当了其与数据集之间的胶水.语言本身的性能常常无关轻

  • Go/Python/Erlang编程语言对比分析及示例代码

    本文主要是介绍Go,从语言对比分析的角度切入.之所以选择与Python.Erlang对比,是因为做为高级语言,它们语言特性上有较大的相似性,不过最主要的原因是这几个我比较熟悉. Go的很多语言特性借鉴与它的三个祖先:C,Pascal和CSP.Go的语法.数据类型.控制流等继承于C,Go的包.面对对象等思想来源于Pascal分支,而Go最大的语言特色,基于管道通信的协程并发模型,则借鉴于CSP分支. Go/Python/Erlang语言特性对比 如<编程语言与范式>一文所说,不管语言如何层出不穷

  • Java和Python现在都挺火,我应该怎么选?

    声明:这是一篇容易引起撕逼的文章,为了祖国和谐,人民安康,请各位看官尽量理性讨论.同时,这篇文章是面向一些初入行的朋友进行一些相对中肯一点的分析和建议而已,虽然有浓厚的个人色彩,但我还是尽量以事实说话,以代码说话,大牛们就不要拿自己的牛逼经验来这里装逼了,当然,你如果非得来跟我撕,哥们儿我奉陪.另外,由于文中以自己所在的机构蜗牛学院所做的一些事情来举例,如果你认为这是软文广告,请止步于此.强哥打广告,都是硬的,软的不来(做了**还要立**的事哥不屑).好吧,咱们进入正题. 我先问大家一个问题,为

  • 关于Python与Golang语言的对比分析

    目录 一:前言 二:特点 1.Python ①解释型语言 ②动态数据类型 ③完全面向对象的语言 ④拥有强大的标准库 ⑤社区提供了大量第三方库 2.Golang ①静态强类型.编译型.并发型 ②垃圾回收机制 ③支持面向对象编程 ④丰富的标准库 ⑤内嵌C支持 三:应用 1.Python 2.Golang 一:前言 刚看了一篇软文,说什么“才华是改变人生最有效的途径”,反正呢,大体就是科技进步,要想一直在车上,就得不断的学习,刚好最近也准备学习Golang,最近火的不能在火了吧,刚好也有些Python

  • Python和Java的语法对比分析语法简洁上python的确完美胜出

    Python是一种广泛使用的解释型.高级编程.通用型编程语言,由吉多·范罗苏姆创造,第一版发布于1991年.可以视之为一种改良(加入一些其他编程语言的优点,如面向对象)的LISP.Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进划分代码块,而非使用大括号或者关键词).相比于C++或Java,Python让开发者能够用更少的代码表达想法.不管是小型还是大型程序,该语言都试图让程序的结构清晰明了. Java是一种广泛使用的计算机编程语言,拥有跨平台.面向对象.泛型编程的特性,广

  • python 绘制斜率图进行对比分析

    你好,我是林骥. 斜率图,可以快速展现两组数据之间各维度的变化,特别适合用于对比两个时间点的数据. 比如说,为了对比分析某产品不同功能的用户满意度,经过问卷调查和数据统计,得到下面这个调查结果: 你不妨自己先思考一下,如何对这组数据进行可视化,才能让信息传递变得更加高效? 下面是我用 matplotlib 制作的图表: 从图中可以直观地看出,功能 C 的用户满意度明显下降,我们用比较鲜明的橙色来表示,以便引起观众重点关注:功能 D 和功能 E 的用户满意度明显提升,我们用蓝色表示,代表数据正在向

  • Python与R语言的简要对比

    数据挖掘技术日趋成熟和复杂,随着互联网发展以及大批海量数据的到来,之前传统的依靠spss.SAS等可视化工具实现数据挖掘建模已经越来越不能满足日常需求,依据美国对数据科学家(data scientist)的要求,想成为一名真正的数据科学家,编程实现算法以及编程实现建模已经是必要条件:目前很多从事数据挖掘工作的人,大多都是出身非计算机专业,本身对编程基础比较低,所以找到一门快速上手而又高效的编程语言是至关重要的,好的工具和编程语言可以起到事半功倍的效果. 目前在数据挖掘算法方面用的最多的编程语言有

  • Python判断值是否在list或set中的性能对比分析

    本文实例对比分析了Python判断值是否在list或set中的执行性能.分享给大家供大家参考,具体如下: 判断值是否在set集合中的速度明显要比list快的多, 因为查找set用到了hash,时间在O(1)级别. 假设listA有100w个元素,setA=set(listA)即setA为listA转换之后的集合. 以下做个简单的对比: for i in xrange(0, 5000000): if i in listA: pass for i in xrange(0, 5000000): if

  • Python自动化运维_文件内容差异对比分析

    模块:difflib 安装:Python版本大于等于2.3系统自带 功能:对比文本之间的差异,而且支持输出可读性比较强的HTML文档,与Linux中的diff命令比较相似. 两个字符串的差异对比: #import difflib #text1=''' #hello world. #how are you. #nice to meet you. #''' #text1_lines=text1.splitlines() # 以行进行分割,便于进行对比 #text2=''' #Hello World.

  • python中in在list和dict中查找效率的对比分析

    首先给一个简单的例子,测测list和dict查找的时间: import time query_lst = [-60000,-6000,-600,-60,-6,0,6,60,600,6000,60000] lst = [] dic = {} for i in range(100000000): lst.append(i) dic[i] = 1 start = time.time() for v in query_lst: if v in lst: continue end1 = time.time

  • python字符串切割:str.split()与re.split()的对比分析

    1.str.split不支持正则及多个切割符号,不感知空格的数量,比如用空格切割,会出现下面情况. >>> s1="aa bb cc" >>> s1.split(' ') ['aa', 'bb', '', 'cc'] 因此split只适合简单的字符分割 2.re.split,支持正则及多个字符切割 >>> print line abc aa;bb,cc | dd(xx).xxx 12.12' xxxx 按空格切 >>&

  • python Tensor和Array对比分析

    如下所示: 区别 Array Tensor 类型 uint8,float32系列 {} 各类型相互转换 uint8转float64:image = image * (2. / 255.) - 1 float64转uint8:image.astype(np.uint8) {} 扩充维度 image[np.newaxis, :] tf.expand_dims(image,axis=0) 数组拼接 np.concatenate([image, image], axis=0) tf.concat([fr

随机推荐