go语言黑魔法 黑魔法136代码

Go1.17 初识泛型

最近go语言黑魔法，笔者在刷算法题时有这样go语言黑魔法的苦恼go语言黑魔法：算法题中会有很多的排序、比较题型，由于Go是强类型语言，就意味着需要针对不同的类型写出若干相同逻辑的代码，且重复度非常高。

就拿 int、float64 类型的两个数值比较大小来说，有几种写法。

可以看出：除go语言黑魔法了类型不同，函数体中代码逻辑一模一样。然而，这里仅仅才是两种类型。假设，把所有的数值类型都写上一遍，那代码量也是不少。关键是作为有追求的程序员来说，岂能容忍这种做法。

看似只提供了一个比较方法，但是进到该方法才会发现其中的复杂。如果把其他数值类型都写上的话，那么这个方法会变成一个巨无霸。这里使用 interface 相当于把每一种分开写的方法，糅合在了一个方法里面，结果可想而知。

鉴于以上，在写代码时，笔者感觉很痛苦：究其根源在于写出来的代码量大、重复度高、还不美观。那有没有其他可能go语言黑魔法？

似乎发现了了不起的事情！简简单单几行代码，实现了多种数值类型的数值比较，这是什么黑魔法？

对此， 需要了解如下信息：

如果想在体验泛型乐趣，需要做如下步骤：

关于网上go泛型的示例代码，笔者这里推荐两个地方查看。

对于Go来说，泛型的出现是个必然结果。一方面可以简化代码逻辑，另一方面可以在编译时就能确认类型 (interface 在运行时才能确定类型)，对于类型不匹配的情况，不至于在运行时才检测出来导致程序崩溃。

还有一点需要各位提前做好准备，等到 go1.18版本 之后，Go的标准库、各种知名库包以及开源程序，一定会基于泛型进行较大的改动。

路漫漫其修远兮吾将上下而求索，笔者相信Go的未来是光明的。

相关问答

Q1: 为什么要使用 Go 语言，Go 语言的优势在哪里

部署简单。Go编译生成go语言黑魔法的是一个静态可执行文件go语言黑魔法，除go语言黑魔法了glibc外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。这和Python有着巨大的区别。由于历史的原因，Python的部署工具生态相当混乱【比如setuptools,distutils,pip,

buildout的不同适用场合以及兼容性问题】。官方PyPI源又经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。

并发性好。Goroutine和channel使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个Go应用也能有效的利用多个CPU核，并行执行的性能好。这和Python也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁GIL的原因，多线程的Python程序并不能有效利用多核，只能用多进程的方式部署;如果用标准库里的multiprocessing包又会对监控和管理造成不少的挑战【go语言黑魔法我们用的supervisor管理进程，对fork支持不好】。部署Python应用的时候通常是每个CPU核部署一个应用，这会造成不少资源的浪费，比如假设某个Python应用启动后需要占用100MB内存，而服务器有32个CPU核，那么留一个核给系统、运行31个应用副本就要浪费3GB的内存资源。

良好的语言设计。从学术的角度讲Go语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲，Go的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是Go自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。比如gofmt自动排版Go代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行gofmt，这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有gofix,

govet等非常有用的工具。

执行性能好。虽然不如C和Java，但通常比原生Python应用还是高一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。

Q2: go能开发大数据脚本吗

可以的。Go语言作为一种全新的编程语言，它具有强大的数据处理能力，并支持各种数据库的调用、快速处理和分析大量数据，因此go语言是开发大数据脚本的首选之一。

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