Was ist der Unterschied zwischen Golang und Python?
Der Unterschied zwischen Golang und Python ist: 1. Golang ist eine kompilierte Sprache, während Python eine interpretierte Sprache ist. 2. Golang unterstützt von Natur aus gleichzeitige Programmierung, während Python relativ schwache Unterstützung für Parallelität und Parallelität bietet um eine effiziente und prägnante Sprache bereitzustellen, während Python für seine prägnante und leicht lesbare Syntax bekannt ist. 4. Python verfügt über eine große Auswahl an Bibliotheken und Modulen von Drittanbietern, während das Ökosystem von Golang relativ jung ist, die Standardbibliothek jedoch relativ jung ist auch ziemlich reichhaltig und so weiter.
Das Betriebssystem dieses Tutorials: Windows 10-System, Go-Version 1.21, DELL G3-Computer.
Golang (auch bekannt als Go) und Python sind beide beliebte Programmiersprachen, jede mit einzigartigen Eigenschaften und Anwendungsbereichen. Vergleichen wir die Unterschiede zwischen Golang und Python im Detail:
1. Leistung und Ausführungsgeschwindigkeit:
Golang ist eine kompilierte Sprache und ihre kompilierten Ausführungsdateien werden normalerweise schneller ausgeführt als interpretierte Sprachen. Im Gegensatz dazu ist Python eine interpretierte Sprache, daher ist seine Ausführungsgeschwindigkeit im Allgemeinen langsamer als die von Golang. Dies bedeutet, dass Golang besser für Anwendungsszenarien mit höheren Leistungsanforderungen geeignet ist, z. B. Back-End-Dienste, die eine große Menge gleichzeitiger Verarbeitung erfordern, während Python besser für Rapid Prototyping und einfache Skriptaufgaben geeignet ist.
2. Parallelität und Parallelität:
Golang unterstützt von Natur aus gleichzeitige Programmierung, und aufgrund seines Kanalmechanismus ist es einfacher, gleichzeitige Programme zu schreiben und zu warten, sodass Golang offensichtliche Vorteile hat Umgang mit Szenarien mit hoher Parallelität. Im Vergleich dazu ist die Unterstützung von Parallelität und Parallelität in Python relativ schwach. Obwohl es einige Bibliotheken und Module gibt, die gleichzeitige Operationen implementieren können, sind diese umständlicher und komplexer als Golang.
3. Sprachfunktionen:
Golangs Designziel besteht darin, eine effiziente und prägnante Sprache bereitzustellen, sodass ihre grammatikalische Struktur relativ einfach ist und Entwickler beim Schreiben von Code weniger grammatikalische Regeln berücksichtigen müssen, und diese sind bindend, was möglich ist Reduzieren Sie effektiv die Möglichkeit von Codefehlern. Im Vergleich dazu ist Python für seine prägnante und leicht lesbare Syntax bekannt. Es wurde entwickelt, um Programmierern das schnelle Schreiben von effizientem Code zu ermöglichen. Daher ist seine Syntaxstruktur flexibler und freier, was für schnelles Prototyping und schnelle Entwicklung hilfreich ist.
4. Ökosystem:
Python verfügt über eine große Auswahl an Bibliotheken und Modulen von Drittanbietern, die fast alle Bereiche abdecken, von wissenschaftlichem Rechnen über Website-Entwicklung bis hin zu maschinellem Lernen. Dies macht Python zu einer äußerst vielseitigen Programmiersprache, die in vielen Bereichen weit verbreitet ist. Im Gegensatz dazu ist das Ökosystem von Golang zwar relativ jung, aber auch die Standardbibliothek ist recht umfangreich. Gepaart mit einer aktiven Community und einer wachsenden Anzahl von Paketen von Drittanbietern wächst auch das Ökosystem von Golang.
5. Statische Typisierung und dynamische Typisierung:
Golang ist eine statisch typisierte Sprache, das heißt, der Typ wird während der Kompilierung bestimmt, sodass typbezogene Fehler früher entdeckt werden können. Im Gegensatz dazu ist Python eine dynamisch typisierte Sprache und Typen werden zur Laufzeit bestimmt. Dies macht Python in manchen Situationen flexibler, erhöht aber auch die Möglichkeit von Typfehlern. /
6. Anwendungsfelder:
Aufgrund der starken Leistungs- und Parallelitätsvorteile von Golang eignet es sich besonders für Anwendungsszenarien mit hoher Parallelität und hoher Leistung wie Netzwerkprogrammierung, Back-End-Dienste, Cloud Computing usw Datenverarbeitung; während Python Es bietet einzigartige Vorteile in den Bereichen wissenschaftliches Rechnen, Datenanalyse, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und anderen Bereichen. Darüber hinaus wird Python häufig zur Entwicklung von Websites, Spielen, automatisierten Skripten und anderen Bereichen verwendet.
Im Allgemeinen haben Golang und Python ihre eigenen einzigartigen Eigenschaften und anwendbaren Szenarien. Die Wahl der zu verwendenden Sprache hängt von den spezifischen Anforderungen des Entwicklers und den Merkmalen des Projekts ab. Wenn Sie hohe Anforderungen an Leistung und gleichzeitige Verarbeitung haben, ist Golang geeignet; wenn Sie schnelles Prototyping und flexible objektorientierte Programmierung benötigen, ist Python eine gute Wahl. Natürlich können die beiden Sprachen in der tatsächlichen Entwicklung auch miteinander zusammenarbeiten und entsprechend den Projektanforderungen flexibel ausgewählt werden.
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Bei der Verarbeitung großer Datensätze, die den Speicher in Python überschreiten, können sie nicht gleichzeitig in RAM geladen werden. Stattdessen sollten Strategien wie Chunking -Verarbeitung, Festplattenspeicher oder Streaming eingesetzt werden. CSV -Dateien können in Stücken über Pandas 'Chunkize -Parameter und den verarbeiteten Block nach Block gelesen werden. Dask kann verwendet werden, um die Parallelisierungs- und Aufgabenplanung ähnlich wie die PANDAS -Syntax zur Unterstützung großer Speicherdatenoperationen. Schreiben Sie Generatorfunktionen, um die Zeile der Textdateien für Zeile zu lesen, um die Speicherverwendung zu reduzieren. Verwenden Sie das Parquet -Säulen -Speicherformat in Kombination mit Pyarrow, um bestimmte Spalten oder Zeilengruppen effizient zu lesen. Verwenden Sie das Memmap von Numpy zur Speicherkarte große numerische Arrays, um auf Datenfragmente bei Bedarf zuzugreifen, oder speichern Sie Daten in leichten Daten wie SQLite oder Duckdb.

UsePrint () StatementStocheckVariableValuesandExecutionFlow, AdditionLabelsandTypesforclarity, AndremovethembeForecommitting; 2.UsethepythonDebugger (PDB) With Breakpoint () topausexexexexexcution, Inspectvariable undstephroughCodeIntive;

Mit dem Keyword für die Ausbeute wird eine Generatorfunktion definiert, damit die Ausführung pausieren und die Werte nacheinander zurückgeben und dann die Pause wiederherstellen können. Die Generatorfunktion gibt ein Generatorobjekt zurück, hat faule Bewertungseigenschaften und kann Speicher speichern. Es eignet sich zum Umgang mit Szenarien wie großen Dateien, Streaming -Daten und unendlichen Sequenzen. Der Generator ist ein Iterator, der als nächstes () und für Schleifen unterstützt, aber nicht zurückspulen kann und muss wieder nachgebaut werden, um wieder iteriert zu werden.

Verwendet die UlBIMETEXT'SBUILDSYSTEMTORUNPYthonScriptsandCatchErrorsBypressionctrl BaftersettingTheCorrectBuildSystemSystemcreeatingacustomon.2.InsertStrategicPrint () StatementStocheckvariableValues, Typen, und ExecutionFlow, unter Verwendung von Labelsandrepels () Forclarity.3.

GOBECHMARKINGMEASURECODEPERFORMANCEBYTIMINGFUCTIONExexecution undMemoryUSage, verwendete built-intestingTools; BenchmarksareWrittenin_Test

In Go, dem Observer -Modus kann über Schnittstellen und Kanäle implementiert werden, die Observer -Schnittstelle kann definiert werden, die Observer -Schnittstelle enthält die Aktualisierungsmethode, die Betreffstruktur beibehält die Observer -Liste und den Nachrichtenkanal, fügen Beobachter über Anhang zu benachrichtigen, sendet Nachrichten, Listengoroutine Asynchonous -Updates, spezifische Beobachter. löst Ereignisse aus und erkennt einen locker gekoppelten Ereignisbenachrichtigungsmechanismus, der für ereignisgesteuerte Systeme, Protokollierungs- und Nachrichtenbenachrichtigungen und andere Szenarien geeignet ist.

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