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Python、Go和Rust都这么火,开发者该如何选择?
Stream最近将其后端核心服务从Python改成了Go。虽然他们的某些模块仍然在使用Python,但是该公司已决定从现在开始使用Go来编写那些对性能要求较高的代码。在本文中,Stream的CEO兼创始人Thierry Schellenbach将解释他们决定转向Go的原因。
Stream将其主要编程语言从Python切换到了Go。本文将会解释他们决定从Python切换到Go的一些原因。
我之所以要写这篇文章,是想比较一下编译型代码的执行速度会比解释型快多少。
Go 语言诞生于谷歌,由计算机领域的三位宗师级大牛 Rob Pike、Ken Thompson 和 Robert Griesemer 写成。
Google 运行着大量的 Python 代码,youtube.com 的前端服务器是 Python 写的,YouTube 的 API 主要也是 Python 写的。到了 YouTube 的量级,性能非常重要。YouTube 的前端主要依赖 CPython 2.7,所以 Google 花费了大量精力来优化运行时,并调整应用,以获得最好的性能。 备注:末尾的广告还麻烦去掉哈
Elad Leev作为AppsFlyer的一名DevOps的程序员,通过这篇文章解释了作为一名5年Python程序员是如何转化为Go的粉丝的。他解释了Python和Go在实际应用中的一些关键性差异,例如类型、并发、JSON的使用等,并推荐了若干Go相关的资源供初学者参考学习。
本文是可汗学院的工程师们在编写 50 多万行 Go 代码后的感想。
Repustate向世界各地的企业和组织提供文本分析服务。随着公司的发展,他们每天处理的文本段数量从5亿增加到10亿。大规模的文本分析非常困难,因为很少会出现两段文本完全相同的情况,所以无法利用缓存。不过,它可以将大段的文本分成多个句子,然后并发分析每个句子。近日,Repustate官方博客发表了一篇博文,介绍其API从Django到Python、再到Go的演进过程。
Python 适用于机器学习,而 Go 适用于基础设施。
Python 用于脚本,Go 用于基础设施
ECUG(Effective Cloud User Group,实效云计算用户组)今日在上海举办,会上,七牛云 CEO 许式伟以“数据科学与Go+”为主题发表了主题分享,讲述了对数据科学变迁的理解,对新语言 Go+ 的设想和规划,并大胆指出数据科学正迎来爆发期,像字节跳动一样的新型公司只会越来越多。
coolbpf 项目,以 CO-RE(Compile Once-Run Everywhere)为基础实现,保留了资源占用低、可移植性强等优点,还融合了 BCC 动态编译的特性,适合在生产环境批量部署所开发的应用。
Python非常适合快速编写更高级别的应用程序,但并不总是能够提供企业级所需的高性能。C可以创建高性能的可执行文件,但是添加功能会花费更多时间。
2014年,Uber构建了可扩展的容错数据库Schemaless,但随着业务的增长,原实现方式对资源消耗更多,同时请求延迟也在增加,为了保持Schemaless的性能,Uber在不影响生产服务的情况下用Go重写了Schemaless数据库的分片层,完成了将产品系统从旧实现迁移到新实现的Frontless项目。
2016年,BuzzFeed启动了一个重构项目,把使用Perl编写的一个单体应用程序转换成一组微服务。他们之所以这样做,主要是因为Perl应用程序被证明很难扩展,使buzzfeed.com独自服务于每月大约70亿次页面访问。
哪个更好,Python 还是 Go?你今天应该学习哪种语言,为什么?两者在性能、易学习性、可扩展性和快速原型设计方面如何比较?让我们在 Python 和 Go 的这个友好且易于访问的概述中找出答案,该概述由For the Love of Go 系列丛书的作者撰写。
有一个常见的误解认为 简单(simple)和 容易(easy)指的是同一件事。毕竟,如果某样东西易于使用,那么其内在机制必须也简单易懂,对吗?或者反之亦然?实际上正好相反。虽然这两个概念精神上指向相同的结果,但让外表看起来容易需要底层极其复杂的设计。
知乎推荐系统的实践及重构之路
随着Go语言在云计算、微服务和高性能网络服务中的流行,Python开发者面临是否转向Go开发的选择。这个决定涉及到多方面的考量,包括语言特性、生态系统、性能需求、学习曲线和职业发展等。