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go python 不知道选哪个

Go语言

Go是Google的Robert Griesemer，Rob Pike及Ken

Thompson开发的一种静态强类型、编译型语言。Go语言语法与C相近，但功能上有：内存安全、垃圾回收、结构形态及CSP-style并发计算。

Go的语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同。Go支持垃圾回收功能。Go的并行模型是以东尼·霍尔的通信顺序进程为基础，采取类似模型的其他语言包括Occam和Limbo，但它也具有Pi运算的特征，比如通道传输。

Python

Python是一种广泛使用的具有动态语义的解释型、面向对象的高级编程语言。

Python是一种面向对象的高级编程语言，具有集成的动态语义，主要用于Web和应用程序开发。它在快速应用程序开发领域极具吸引力，因为它提供动态类型和动态绑定选项。

Python是一种解释型语言，这意味着用Python编写的程序不需要事先编译就可以运行，从而可以轻松地测试小段代码并使用Python编写的代码更容易在平台之间移动。

Go语言和Python区别：

①语法：Python的语法使用缩进来指示代码块，Go的语言基于打开和关闭括号。

②范例：Python是一种基于面向对象编程的多范式，命令式和函数式编程语言。它坚持这样一种观点，即如果一种语言在某些情境中表现出某种特定的方式，理想情况下它应该在所有情境中都有相似的作用。但是，它又不是纯粹的OOP语言，它不支持强封装，这是OOP的主要原则之一。Go是一种基于并发编程范式的过程编程语言，它与C具有表面相似性，实际上，Go更像是C的更新版本。

③并发：Python没有提供内置的并发机制，而Go没有内置的并发机制。

④类型化：Python是动态类型语言，而Go是一种静态类型语言，它实际上有助于在编译时捕获错误，这可以进一步减少生产后期的严重错误。

⑤安全性：Python是一种强类型语言，它是经过编译的，因此增加了一层安全性。Go具有分配给每个变量的类型，因此，它提供了安全性。但是，如果发生任何错误，用户需要自己运行整个代码。

⑥管理内存：Go允许程序员在很大程度上管理内存。而Python中的内存管理完全自动化并由Python VM管理;它不允许程序员对内存管理负责。

⑦库：与Go相比，Python提供的库数量要大得多。然而，Go仍然是新的，并且还没有取得很大进展。

⑧速度：Go的速度远远超过Python。

相关问答

Q1: 说说这篇我为什么从python转向go

恩看了这篇我为什么从python转向go，

看来作者也是 KSO 轻办公/企业快盘团队的。作为快盘从无到有时期的工程师之一（总是被潇洒哥说他们改我留下的 bug ），又恰好是

Python/Go 双修（大雾其实我是 Rust 党），其实一开始我是拒绝的，duang duang duang，那就随手写一点把。

一段段来吧，首先作者说 Python 是动态语言

python是一门动态语言，不是强类型系统。对于一个变量，我们有时候压根不知道它是什么类型，然后就可能出现int + string这样的运行时错误。

在python里面，可以允许同名函数的出现，后一个函数会覆盖前一个函数，有一次我们系统一个很严重的错误就是因为这个导致的。

事实上，如果是静态检查，pylint 和 pyflakes 是可以做这件事的，虽然不能和 go

那种静态编译型语言比，但也足够了。如果没记错的话，阿通当年是要求全组都在提交前做静态检查的。我认为这种问题更多的应该是人员素质上来避免，毕竟葱头

也说过，代码自己写的就要多回头看看，看能不能重构，能不能做更好。不是说偷懒不行，但是从中得出 Python

动态特性太灵活，Python：怪我咯看

另外，函数作为第一对象，在 Python 中是 feature，Go 要写个 mock，简直虐得不要不要的。

其实这个一直是很多人吐槽python的地方，不过想想，python最开始是为了解决啥问题而被开发出来的看我们硬是要将他用到高性能服务器开发上面，其实也是有点难为它。

如果没记错，无论是轻办公还是快盘，是重 IO 不重 CPU，最大耗时是数据块加密那块，我在的时候是 Java 写的。另外高性能服务器选 Go 也是虐得不要不要的，各种小心翼翼避免 GC。大多数极端情况下，pypy 的性能足矣胜任了，我认为这不算充分条件。

python的GIL导致导致无法真正的多线程，大家可能会说我用多进程不就完了。但如果一些计算需要涉及到多进程交互，进程之间的通讯开销也是不得不考虑的。

其实，Python 有宏可以绕开这个 GIL，但是呢架构设计得好其实可以避免的，到异步那块我会说。

无状态的分布式处理使用多进程很方便，譬如处理http请求，我们就是在nginx后面挂载了200多个django server来处理http的,但这么多个进程自然导致整体机器负载偏高。

但即使我们使用了多个django进程来处理http请求，对于一些超大量请求，python仍然处理不过来。所以我们使用openresty，将高频次的http请求使用lua来实现。可这样又导致使用两种开发语言，而且一些逻辑还得写两份不同的代码。

如果推测没错，你们现在还在用五年前写的 Gateway看那个基于 django route

的流量分发层看四年前我离开的时候已经小范围的使用 Flask+Gevent Demo 测试过了，无论是性能还是负载都比同步模型的 django

有优势。如果还是 django

这套的话，我只能说比较遗憾，毕竟当年金山新员工大赛头牌就是我和几个小伙伴写的实时同步在线文档编辑系统，用的就是这套技术。

因此这是个工程问题，并非语言问题。 Python 提供给了你了这么多工具，硬要选一个传统的，Old fashion 的，Python：怪我咯看

django的网络是同步阻塞的，也就是说，如果我们需要访问外部的一个服务，在等待结果返回这段时间，django不能处理任何其他的逻辑（当然，多线程的除外）。如果访问外部服务需要很长时间，那就意味着我们的整个服务几乎在很长一段时间完全不可用。

为了解决这个问题，我们只能不断的多开django进程，同时需要保证所有服务都能快速的处理响应，但想想这其实是一件很不靠谱的事情。

同步模型并非不行，因为 overhead 足够低，很多业务场景下用同步模型反而会取得更好的效果，比如豆瓣。同步模型最大的问题是对于 IO 密集型业务等待时间足够长，这时候需要的不是换语言 ，而是提醒你是不是架构要改一下了。

虽然tornado是异步的，但是python的mysql库都不支持异步，这也就意味着如果我们在tornado里面访问数据库，我们仍然可能面临因为数据库问题造成的整个服务不可用。

tornado 是有这个问题，但是 gevent 已经解决了。我在 node.js 的某问题下曾经回答过，对于 node

而言，能选择的异步模型只有一个，而 Python 就是太多选择了。另外 pypy+tornado+redis

可以随意虐各种长连接的场景，比如我给我厂写过的一个 push service。

其实异步模型最大的问题在于代码逻辑的割裂，因为是事件触发的，所以我们都是通过callback进行相关处理，于是代码里面就经常出现干一件事情，传一个callback，然后callback里面又传callback的情况，这样的结果就是整个代码逻辑非常混乱。

这个还真不是，如果说没有 ES6 的 JavaScript，可能真有 Callback hell，但这是 Python 啊！Python

早就实现了左值绑定唉，yield 那姿势比某些天天吹的语言不知道高到哪里去了，当然我说的是完整版的 Python3 yield。即便是不完整的

Python 2 yield 用于异步表达式求值也是完全足够的，tornado 的 gen.coroutine 啊。

同步形态写异步，在 Python 实力强的公司里面早普及了，这是个工程问题，并非语言问题。当然把这种事怪在 Python 身上，Python：怪我咯看

python没有原生的协程支持，虽然可以通过gevent，greenlet这种的上patch方式来支持协程，但毕竟更改了python源码。另外，python的yield也可以进行简单的协程模拟，但毕竟不能跨堆栈，局限性很大，不知道3.x的版本有没有改进。

无论是 Gevent 还是 Greenlet 均没修改 Python 源码，事实上这货已经成为了 Py2 coroutine 的标准，加上豆瓣开源出来的greenify，基本上所有的库都可以平滑的异步化，包括 MySQL 等 C 一级的 lib。自从用上这套技术后，豆瓣的 Python dev 各种爽得不要不要的。

当我第一次使用python开发项目，我是没成功安装上项目需要的包的，光安装成功mysql库就弄了很久。后来，是一位同事将他整个python目录打包给我用，我才能正常的将项目跑起来。话说，现在有了docker，是多么让人幸福的一件事情。

而部署python服务的时候，我们需要在服务器上面安装一堆的包，光是这一点就让人很麻烦，虽然可以通过puppet，salt这些自动化工具解决部署问题，但相比而言，静态编译语言只用扔一个二进制文件，可就方便太多了。

恰好我又是在开发基于 docker 的平台， docker 还真不是用来做部署这事的。首先， Python 是有 virtualenv

这个工具的，事实上对比包管理和包隔离，Python 比 Go 高得不知道哪里去了。Python 跟 Git 谈笑风生的时候， Go 的 dev

们还得考虑我怎样才能使得 import 的包稳定在一个版本上（当然现在有很多第三方方案）。Virtualenv + Pip 完全可以实现

Python 部署自动化，所以这个问题我认为是，工具链选取问题。毕竟是个十几年的老妖怪了，Python

啥情况没见过啊，各种打包工具任君选择，强行说 Python 部署不方便，Python：怪我咯看

python非常灵活简单，写c几十行代码才能搞定的功能，python一行代码没准就能解决。但是太简单，反而导致很多

同学无法对代码进行深层次的思考，对整个架构进行细致的考量。来了一个需求，啪啪啪，键盘敲完开速实现，结果就是代码越来越混乱，最终导致了整个项目代码

失控。

曾经知乎有个帖子问 Python 会不会降低程序员编程能力，

我只能说这真的很人有关。你不去思考深层次的东西怪语言不行是没道理的，那好，Go 里面 goroutine 是怎么实现的，一个带 socket 的

goroutine

最小能做到多少内存，思考过看任何语言都有自己的优势和劣势，都需要执行者自己去判断，一味的觉得简单就不会深入思考这是有问题的。另外，代码混乱我认为

还是工程上的控制力不够，豆瓣有超过10W行的 Python 实现，虽然不说很完美，大体上做到了不会混乱这么个目标。

还有，C 写几十行搞定的 Python 一行解决这绝对是重大 feature，生产力啊，人员配置啊，招人培养的成本啊，从工程上来说，Python 在这一块完全是加分项，不是每个项目都要求极致的并发，极致的效率，做工程很多时候都是要取舍的。

虽然java和php都是最好的编程语言（大家都这么争的），但我更倾向一门更简单的语言。而openresty，虽然性

能强悍，但lua仍然是动态语言，也会碰到前面说的动态语言一些问题。最后，前金山许式伟用的go，前快盘架构师葱头也用的go，所以我们很自然地选择了

go。

Openresty 用 lua 如果按照动态语言的角度去看，还真算不上，顶多是个简单点的 C。许式伟走的时候大多数都是

CPP，葱头目前我还不知道他创业用的是什么写的，不过他肯定没语言倾向。当年无论是 leo 还是 ufa，一个用 Python 一个用

Java， 他都是从工程实际来选择使用什么样的语言。

error，好吧，如果有语言洁癖的同学可能真的受不了go的语法，尤其是约定的最后一个返回值是error。

这其实是 Go style，无论是 go fmt 还是 error style，Go 其实是想抹平不同工程师之间的风格问题。不再为了一个缩进和大括号位置什么的浪费时间。这种方法并不是不好，只是我个人觉得没 rust 那种返回值处理友善。

GC，java的GC发展20年了，go才这么点时间，gc铁定不完善。所以我们仍然不能随心所欲的写代码，不然在大请求量下面gc可能会卡顿整个服务。所以有时候，该用对象池，内存池的一定要用，虽然代码丑了点，但好歹性能上去了。

1.4 开始 go 就是 100% 精确 GC 了，另外说到卡顿啊，完全和你怎么用对象有关，能内联绝不传引用大部分场景是完全足够的，这样 gc 的影响程度会最低。实在想用池……只能说为啥不选 Java。

天生的并行支持，因为goroutine以及channel，用go写分布式应用，写并发程序异常的容易。没有了蛋疼的callback导致的代码逻辑割裂，代码逻辑都是顺序的。

这是有代价的，goroutine 的内存消耗计算（当然1.3还是1.4开始得到了很大的改善，内存最小值限制已经没了），channel

跨线程带来的性能损耗（跨线程锁），还有对 goroutine 的控制力几乎为 0

等。总之这种嘛，算不上是杀手级特性，大家都有，是方便了一点，但也有自己的弊端。比如我们用 go 吧，经常就比较蛋疼 spawn 出去的

goroutine 怎么优美的 shutdown，反而有时候把事情做复杂化了。

性能，go的性能可能赶不上c，c++以及openresty，但真的也挺强悍的。在我们的项目中，现在单机就部署了一个go的进程，就完全能够胜任以前200个python进程干的事情，而且CPU和MEM占用更低。

我不严谨的实测大概 gevent+py2 能达到同样逻辑 go 实现的 30%~40%，pypy+tornado 能达到

80%~90%，混合了一些计算和连接处理什么的。主要还是看业务场景吧，纯粹的 CPU bound 当然是 go 好，纯粹的 IO bound

你就是用 C 也没用啊。

运维部署，直接编译成二进制，扔到服务器上面就成，比python需要安装一堆的环境那是简单的太多了。当然，如果有cgo，我们也需要将对应的动态库给扔过去。

我们现在根据 glibc 所处的 host 版本不同有2套编译环境，看上去是部署简单了，编译起来坑死你。另外虽然说 disk 便宜，这几行代码就几M了，集群同步部署耗时在某些情况下还真会出篓子。

开发效率，虽然go是静态语言，但我个人感觉开发效率真的挺高，直觉上面跟python不相上下。对于我个人来说，最好的

例子就是我用go快速开发了非常多的开源组件，譬如ledisdb，go-mysql等，而这些最开始的版本都是在很短的时间里面完成的。对于我们项目来

说，我们也是用go在一个月就重构完成了第一个版本，并发布。

Q2: python和go语言哪个好

Python是什么呢?Python是一个功能强大的高级编程语言，主要用于科学和工程计算，是一种高效的编程语言，布局简洁而强大，适合新手以及专业人士学习。

Go是什么呢?Go是一种通用编程语言，由Google设计，借鉴了许多其他有好主意的语言，同时也避免了会导致的复杂性和不可靠代码的功能。

那两者的区别是什么?

从范例上来讲：Python是一种基于面向对象编程的多范式，命令式和函数式编程语言。Go是一种基于并发编程范式的过程编程语言，它与C具有表面相似性。

从类型化上来讲：Python是动态类型语言，GO语言是静态类型化语言，实际有助于编译捕获错误，可以减少生产后期的错误。

从并发上来讲：Python没有提供内置的并发机制，而Go有内置的并发机制。

从安全性上来讲：Python是强类型语言，通过编译的，增加了安全性;而GO具有分配给每个变量的类型，因此它提供了安全性。

从速度上来讲：GO语言的速度要比Python快。

从用法上来讲：Python更多地用于Web应用程序，它非常适合解决数据科学问题。Go更多地围绕系统编程，即Go更像是一种系统语言。

从管理内存上来讲：Go允许程序员在很大程度上管理内存;而python语言内存管理完全自动化并由python VM管理，不允许程序员对内存管理负责。

从库上来讲：对比GO语言，python提供的库数量要大得多。

从语法上来讲：Python的语法使用缩进来指示代码块。Go的语法基于打开和关闭括号。

从详细程度上来讲：想要获得同样功能，Golang代码通常需要编写比Python代码更多的字符。

Q3: 六星教育：Python和go语言都很火，我要怎么选？

python和go语言有区别：1、Python语法使用缩进来指示代码块；Go语法基于打开和关闭括号；2、Python是基于面向对象编程的多范式语言；Go是基于并发编程范式的过程编程语言。3、Python是动态类型语言，Go是静态类型语言。

Go语言（又称 Golang）是 Google 的 Robert Griesemer，Rob Pike 及 Ken Thompson 开发的一种静态强类型、编译型语言。Go 语言语法与 C 相近，但功能上有：内存安全，GC（垃圾回收），结构形态以及 CSP-style 并发计算。

python是一种广泛使用的具有动态语义的解释型，面向对象的高级编程语言。

Python是一种面向对象的高级编程语言，具有集成的动态语义，主要用于Web和应用程序开发。它在快速应用程序开发领域极具吸引力，因为它提供动态类型和动态绑定选项。

Python是一种解释型语言，这意味着用Python编写的程序不需要事先编译就可以运行，从而可以轻松地测试小段代码并使用Python编写的代码更容易在平台之间移动。

python和go语言的区别：

1、语法

Python的语法使用缩进来指示代码块。Go的语法基于打开和关闭括号。

2、范例

Python是一种基于面向对象编程的多范式，命令式和函数式编程语言。它坚持这样一种观点，即如果一种语言在某些情境中表现出某种特定的方式，理想情况下它应该在所有情境中都有相似的作用。但是，它又不是纯粹的OOP语言，它不支持强封装，这是OOP的主要原则之一。

Go是一种基于并发编程范式的过程编程语言，它与C具有表面相似性。实际上，Go更像是C的更新版本。

3、并发

Python没有提供内置的并发机制，而Go有内置的并发机制。

4、类型化

Python是动态类型语言，而Go是一种静态类型语言，它实际上有助于在编译时捕获错误，这可以进一步减少生产后期的严重错误。

5、安全性

Python是一种强类型语言，它是经过编译的，因此增加了一层安全性。Go具有分配给每个变量的类型，因此，它提供了安全性。但是，如果发生任何错误，用户需要自己运行整个代码。

6、管理内存

Go允许程序员在很大程度上管理内存。而，Python中的内存管理完全自动化并由Python VM管理；它不允许程序员对内存管理负责。

7、库

与Go相比，Python提供的库数量要大得多。然而，Go仍然是新的，并且还没有取得很大进展。

8、速度：

Go的速度远远超过Python。

Python与Golang对比：

1、特点：

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，可以充分地利用多核，很容易地使用并发。

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

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、应用

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

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的部分组件。

⑥云平台

Go语言和Python学哪个好?

Python 可以很好地集成到企业级应用中，可用于机器语言和 AI 应用。Go 语言的特点表明它具备轻量级线程实现(Goroutine)、智能标准库、强大的内置安全性，且可使用最简语法进行编程。Go 在大部分案例中领先，被认为是 Python 的有效替代方案。开发者在选择编程语言时，应考虑开发项目的性质和规模，以及所需的技能组合。

放下个人偏见和喜好，从优点和功能的角度来评价两种语言。不管选择了哪种语言，Go 和 Python 都在持续演进。尽管在大多数情况下 Golang 可能是更好的选择，但Python语言也是不断更新迭代的。以上就是本次分享的全部内容，如果你也想学习一门编程语言，可以考虑下 六星教育 ，这里的课程体系，师资团队以及售后服务，一定不会让你失望!

Q4: Python和go语言有什么区别？哪个更有优势？

python和go语言的区别

1、语法

Python的语法使用缩进来指示代码块。Go的语法基于打开和关闭括号。

2、范例

Python是一种基于面向对象编程的多范式，命令式和函数式编程语言。它坚持这样一种观点，即如果一种语言在某些情境中表现出某种特定的方式，理想情况下它应该在所有情境中都有相似的作用。但是，它又不是纯粹的OOP语言，它不支持强封装，这是OOP的主要原则之一。

Go是一种基于并发编程范式的过程编程语言，它与C具有表面相似性。实际上，Go更像是C的更新版本。

3、并发

Python没有提供内置的并发机制，而Go有内置的并发机制。

4、类型化

Python是动态类型语言，而Go是一种静态类型语言，它实际上有助于在编译时捕获错误，这可以进一步减少生产后期的严重错误。

5、安全性

Python是一种强类型语言，它是经过编译的，因此增加了一层安全性。Go具有分配给每个变量的类型，因此，它提供了安全性。但是，如果发生任何错误，用户需要自己运行整个代码。

6、管理内存

Go允许程序员在很大程度上管理内存。而，Python中的内存管理完全自动化并由Python VM管理；它不允许程序员对内存管理负责。

7、库

与Go相比，Python提供的库数量要大得多。然而，Go仍然是新的，并且还没有取得很大进展。

8、速度：

Go的速度远远超过Python。