Maison > développement back-end > Golang > Application du framework Golang dans différentes industries et applications

Application du framework Golang dans différentes industries et applications

王林
Libérer: 2024-06-05 22:42:59
original
668 Les gens l'ont consulté

Le framework Golang est largement utilisé dans diverses industries et fournit des outils pour créer efficacement des applications. En réseau et en communication, gRPC ([grpc-go](https://github.com/grpc/grpc-go)) fournit une implémentation RPC efficace dans le traitement des données, Beam ([Beam](https://github. com ; /apache/beam)) prend en charge les pipelines ETL de traitement par lots et de traitement de flux ; dans le domaine de l'intelligence artificielle, TensorFlow ([TensorFlow](https://github.com/tensorflow/tensorflow)) facilite la formation de modèles d'apprentissage automatique.

Application du framework Golang dans différentes industries et applications

Applications du framework Golang dans différentes industries et applications

Golang, un langage de programmation simultané efficace développé par Google, est populaire pour sa syntaxe concise, ses hautes performances et ses bibliothèques riches. Le framework Golang est largement utilisé dans diverses industries et fournit aux développeurs des outils pour créer efficacement diverses applications.

Réseau et communication

Cas : RPC Server

[grpc-go](https://github.com/grpc/grpc-go) Le framework fournit une solution pour gRPC (Google Remote Appel de procédure) implémentation RPC hautes performances. gRPC est un framework RPC open source basé sur HTTP/2 qui fournit une communication inter-processus efficace et fiable. grpc-go](https://github.com/grpc/grpc-go) 框架提供了用于 gRPC(Google Remote Procedure Call)的高性能 RPC 实现。gRPC 是一个基于 HTTP/2 的开放源代码 RPC 框架,它提供了高效且可靠的跨进程通信。

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "net"

    "github.com/golang/protobuf/ptypes/empty"
    "google.golang.org/grpc"

    examplepb "example.com/proto"
)

type example struct{}

func (e *example) SayHello(ctx context.Context, req *examplepb.HelloRequest) (*examplepb.HelloResponse, error) {
    return &examplepb.HelloResponse{Message: "Hello " + req.Name}, nil
}

func main() {
    lis, err := net.Listen("tcp", ":8080")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    grpcServer := grpc.NewServer()
    examplepb.RegisterExampleServer(grpcServer, &example{})
    grpcServer.Serve(lis)
}
Copier après la connexion

数据处理

案例:ETL 管道

[Beam](https://github.com/apache/beam) 框架是一个统一的数据处理平台,支持批处理和流处理工作负载。ETL(提取、转换、加载)管道是数据仓库和数据湖中的常见模式,Beam 可用来高效执行这些管道。

package main

import (
    "context"
    "fmt"

    beam "cloud.google.com/go/beam/sdks/v2"
)

func init() {
    beam.RegisterFunction(extract)
    beam.RegisterFunction(transform)
    beam.RegisterFunction(load)
}

func main() {
    // Create a Beam pipeline.
    pipeline, err := beam.NewPipeline("DirectRunner", "ETL Pipeline")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // Apply the pipeline to read from a source collection, apply a transform, and write to a sink.
    _ = pipeline.Run(context.Background())
}
Copier après la connexion

人工智能

案例:机器学习模型训练

[TensorFlow

package main

import (
    "fmt"

    tf "github.com/tensorflow/tensorflow/go/v2"
)

func main() {
    m := tf.NewModelof(
        m.AddVar("weights", tf.NewVariable(tf.Zeros(tf.NewShape([]int{1000, 784}), tf.Float32)))
    )

    // Train the model and evaluate its performance.
    // ...

    fmt.Println("Training complete!")
}
Copier après la connexion
Traitement des données🎜🎜Cas : pipeline ETL🎜🎜[Beam](https://github.com/apache/beam) Le framework est une plate-forme de traitement de données unifiée qui prend en charge le traitement par lots et le streaming Gérez la charge de travail. Les pipelines ETL (Extract, Transform, Load) sont un modèle courant dans les entrepôts de données et les lacs de données, et Beam peut être utilisé pour exécuter efficacement ces pipelines. 🎜rrreee🎜Intelligence artificielle🎜🎜Cas : Formation de modèles d'apprentissage automatique🎜🎜[TensorFlow](https://github.com/tensorflow/tensorflow) est une bibliothèque leader pour l'apprentissage automatique et les modèles d'apprentissage profond développement un. TensorFlow prend en charge la formation et le déploiement efficaces de modèles sur plusieurs plates-formes, notamment des serveurs et des appareils mobiles. 🎜rrreee

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Étiquettes associées:
source:php.cn
Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn
Tutoriels populaires
Plus>
Derniers téléchargements
Plus>
effets Web
Code source du site Web
Matériel du site Web
Modèle frontal