Welche sind die am häufigsten verwendeten Bibliotheken in Golang?

ToInteGrategolangServicesWithExistingPythoninFrastructure, benutzerdepisorgrpcforinter-serviceCommunication, erlaubtgoandhonAppStoInteractSeamlos-ThroughStandardizedProtocols.1.Userestapis (VICREFRAME-LIKEIGININGOANDOANDOSFLASHINGYTHON) ORGRPC

GolangoffersSuperiorperformance, NativeConcurrencyViagoroutines und efficienionResourceuse, MakingidealforHigh-Travaffic, niedrig-ladencyapis;

GouseS sisifificantantlessMemoryThanpythonWhenrunningwebservicesDuetolanguagedesignandConcurrencyModeldifferzen.1.go'sgoroutinesareligweightWithminimalStackoverhead, erlauben, dass

PythonisthedededHedLuGuageForminelearningDuetoitsMatureCosystem, whileofferslightweighttoolsSuitedForspecificusecases

Der Kernunterschied zwischen Go und Python in der Speicherverwaltung sind die unterschiedlichen Müllsammlungsmechanismen. GO verwendet eine gleichzeitige Marke (Markandsweep) GC, die automatisch mit der Programmlogik ausgeführt und ausgeführt wird, und befasst sich effektiv mit kreisförmigen Referenzen. Es ist für hohe Parallelitätsszenarien geeignet, kann aber die Recyclingzeit nicht genau steuern. Während Python hauptsächlich auf die Referenzzählung angewiesen ist und Objektreferenzen sofort freigegeben werden, wenn sie auf Null gesetzt werden. Der Vorteil ist, dass sie sofortig Recycling und einfache Implementierung sind, aber es gibt ein kreisförmiges Referenzproblem, sodass sie das GC -Modul verwenden müssen, um die Reinigung zu unterstützen. In der tatsächlichen Entwicklung eignet sich Go für Hochleistungsserver-Programme besser, während Python für Skriptklassen oder Anwendungen mit geringen Leistungsanforderungen geeignet ist.

Beim Erstellen von Befehlszeilenwerkzeugen zur Verteilung ist Golang besser geeignet als Python. Zu den Gründen gehören: 1. Einfache Verteilung, und eine einzelne statische Binärdatei wird nach dem Kompilieren ohne zusätzliche Abhängigkeiten generiert. 2. Schnelles Startgeschwindigkeit, Niedrigressourcenverbrauch, GO ist eine kompilierte Sprache, eine hohe Ausführungseffizienz und eine geringe Speicherverwendung. 3.. Unterstützt die plattformübergreifende Zusammenstellung, sind keine zusätzlichen Verpackungstools erforderlich, und ausführbare Dateien verschiedener Plattformen können mit einfachen Befehlen generiert werden. Im Gegensatz dazu erfordert Python die Installation von Laufzeit- und Abhängigkeitsbibliotheken, die nur langsam starten, komplexe Verpackungsprozesse und anfällig für Kompatibilität und falsch positive Ergebnisse. Daher ist es nicht so gut wie in Bezug auf die Bereitstellungserfahrung und die Wartungskosten.

Python eignet sich für Szenarien, die umfangreiche Anwendbarkeit, reichhaltige Community -Ressourcen und reife Unternehmensunterstützung erfordern. Es verfügt über eine riesige Community, eine reichhaltige Bibliotheks- und Geschäftsunterstützung und ist für Datenwissenschaft, Automatisierung und traditionelle Systemintegration geeignet. 2. Golang ist für Hochleistungs-Backend-Szenarien wie Cloud-native, Microservices und DevOps geeignet. Die Gemeinschaft ist klein, wächst aber schnell. Es verfügt über hervorragende Parallelitätsmodelle und Leistung und eignet sich für die Modernisierung der Infrastruktur. 3. Die Wahl hängt von den spezifischen Anforderungen des Unternehmens ab: Wenn Sie schnell beginnen und eine breite Palette von Talentreserven haben müssen, wählen Sie Python. Wenn Sie sich auf hohe Parallelität und skalierbare Servicekonstruktion konzentrieren, ist Golang besser. Beide Gemeinden haben ihre eigenen Stärken, und letztendlich sollten Entscheidungen eher auf technischen Zielen als auf absoluten Stärken und Schwächen getroffen werden.

Der Kern der Migration in die Architektur von Golang Microservices besteht darin, Servicegrenzen zu klären, Kommunikationsmodi auszuwählen, Datenflüsse zu verwalten und die Bereitstellungsüberwachung zu optimieren. Zunächst werden unabhängige Dienste definiert, indem Geschäftslogikgrenzen wie Benutzerverwaltung, Zahlung und andere Module ermittelt werden, und die Grundsätze der hohen Zusammenhalt sowie der niedrigen Kopplung und des domänengesteuerten Designs werden befolgt. Zweitens werden REST-, GRPC- oder Nachrichtenwarteschlangen entsprechend den Anforderungen als Kommunikationsmethoden ausgewählt, z. Anschließend verwaltet jeder Dienst die Datenbank unabhängig voneinander und tauscht Daten über API oder Ereignis aus und verwendet CQRs oder SAGA, um verteilte Transaktionen zu verarbeiten. Schließlich werden Docker Containerisierung und Kubernetes -Orchestrierung und Bereitstellungsdienste verwendet, um Protokolle, Metriken und Tracking -Tools zu kombinieren, um umfassende Beobachtbarkeit zu erzielen.