


La différence entre les robots Golang et Python : comparaison de la difficulté de programmation, de l'efficacité du développement et de la maintenabilité du code
La différence entre les robots d'exploration Golang et Python : comparaison de la difficulté de programmation, de l'efficacité du développement et de la maintenabilité du code
À l'ère d'Internet d'aujourd'hui, la technologie des robots d'exploration est de plus en plus largement utilisée et les exigences pour les langages de développement de robots sont plus élevées. Golang et Python sont deux langages de programmation très populaires, chacun avec ses propres avantages et caractéristiques. Cet article se concentrera sur les différences entre Golang et Python dans le développement de robots, en les comparant principalement sous trois aspects : la difficulté de programmation, l'efficacité du développement et la maintenabilité du code, et en fournissant des exemples de code spécifiques à l'appui.
- Difficulté de programmation :
Golang est un langage typé statiquement, et son système de types puissant rend le code plus fiable. En comparaison, Python est un langage typé dynamiquement qui se concentre davantage sur la flexibilité. Pour les débutants, Python peut être plus facile à démarrer en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches. Cependant, Golang excelle dans le traitement simultané et les hautes performances, ce qui est très important pour les applications d'exploration à grande échelle.
Ce qui suit est un exemple de robot d'exploration simple écrit en Golang :
package main import ( "fmt" "net/http" "io/ioutil" ) func main() { resp, err := http.Get("https://example.com") if err != nil { fmt.Println("请求网页失败:", err) return } defer resp.Body.Close() body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body) if err != nil { fmt.Println("读取网页内容失败:", err) return } fmt.Println(string(body)) }
La même fonction peut être facilement réalisée en utilisant les bibliothèques tierces BeautifulSoup et Requests en Python.
import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://example.com' response = requests.get(url) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') print(soup.prettify())
- Efficacité du développement :
En tant que langage de haut niveau, Python dispose de nombreuses bibliothèques et frameworks matures, tels que Requests, BeautifulSoup, Scrapy, etc., qui peuvent grandement simplifier le travail de développement des robots. De plus, Python dispose de capacités de traitement de données et de texte plus puissantes, ce qui facilite le travail ultérieur d'analyse des données. Par conséquent, Python constitue souvent un choix plus rapide et plus efficace pour les applications d’exploration simples.
Bien que Golang ne dispose pas d'un écosystème de bibliothèques et de frameworks aussi riche que Python, il fournit lui-même des fonctionnalités de programmation simultanée et de hautes performances. Pour les applications d'exploration à grande échelle, Golang peut mieux utiliser les processeurs multicœurs et les mécanismes de concurrence, améliorant ainsi la vitesse et l'efficacité de l'exploration. De plus, Golang a une consommation de ressources inférieure et une meilleure gestion de la mémoire, ce qui rend le programme d'exploration plus stable et fiable.
- Maintenabilité du code :
Le compilateur de Golang a des règles strictes et une vérification de type renforcée, ce qui rend le code plus facile à maintenir et à refactoriser. De plus, le mécanisme de gestion des erreurs de Golang est plus clair et cohérent que celui de Python, et peut fournir de meilleures capacités de suivi des erreurs et de débogage. Ceci est très important pour les applications d’exploration de longue durée et à grande échelle.
Les fonctionnalités dynamiques de Python offrent aux développeurs une plus grande flexibilité, améliorant ainsi l'écriture et la lisibilité du code. Cependant, cela peut également entraîner des difficultés potentielles de maintenance, en particulier dans les projets de plus grande envergure. Afin d'améliorer la maintenabilité du code du robot d'exploration Python, il est important de faire un usage raisonnable de la modularité et des modèles de conception.
Pour résumer, Golang et Python présentent des avantages différents dans le développement de robots. Pour les débutants ou les tâches simples d'exploration, Python peut être un meilleur choix en raison de sa grande efficacité de développement et de sa syntaxe concise. Pour les applications d'exploration à grande échelle ou les scénarios nécessitant des performances élevées, Golang est plus adapté et peut fournir un meilleur traitement simultané et des performances élevées. Quel que soit le langage choisi, la maintenabilité du code est très importante. Une structure de code raisonnable et un bon mécanisme de gestion des erreurs peuvent améliorer la lisibilité et la maintenabilité du code.
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Table des matières Qu'est-ce que la proposition d'amélioration du bitcoin (BIP)? Pourquoi le BIP est-il si important? Comment le processus BIP historique fonctionne-t-il pour la proposition d'amélioration du bitcoin (BIP)? Qu'est-ce qu'un signal de type BIP et comment un mineur l'envoie-t-il? La racine de racine et les inconvénients d'un essai rapide de la conclusion du BIP - des améliorations de Bitcoin ont été apportées depuis 2011 par le biais d'un système appelé Bitcoin Improvement Proposition ou «BIP». Bitcoin Improvement Proposition (BIP) fournit des lignes directrices sur la façon dont le bitcoin peut se développer en général, il existe trois types possibles de BIP, dont deux sont liés aux changements technologiques de Bitcoin chaque BIP commence par des discussions informelles parmi les développeurs de Bitcoin qui peuvent rassembler n'importe où, y compris TWI

Les journaux de performance sont l'outil de base pour l'analyse des tendances de l'occupation des ressources système, et la planification des capacités et l'avertissement de goulot d'étranglement sont obtenus grâce à la boucle fermée de la "réaction-action-analyse". Les outils compatibles doivent être sélectionnés en fonction de l'environnement du système, équilibrent la granularité et les frais généraux d'acquisition, combinent la plate-forme de visualisation pour établir une base de référence, identifier les tendances et localiser les causes profondes anormales grâce à l'analyse de corrélation, en soutenant finalement les décisions d'extension prospective et l'optimisation des coûts.

Le lieu de paire de SeaBorn peut être utilisé pour visualiser rapidement les relations multivariées. 1. L'utilisation de base dessine un tracé de dispersion de chaque paire de variables numériques et affiche la distribution de chaque variable en lignes diagonales; 2. Utilisez le paramètre Hue pour colorer par catégorie pour distinguer différentes catégories; 3. Utilisez le paramètre diag_kind pour définir le graphique diagonal sur «KDE» ou «HIST»; 4. Utilisez les paramètres de hauteur et d'aspect pour ajuster la taille du sous-graphique; 5. Sélectionnez des variables spécifiques pour dessiner dans le paramètre VARS; Il est recommandé de l'utiliser lorsque le nombre de variables est petit. De grands volumes de données peuvent être combinés avec Plot_KWS pour définir l'alpha et S pour optimiser l'effet d'affichage. Cette fonction est un outil efficace et intuitif dans l'analyse des données exploratoires.

F-SRINGSPROVIDEACONCISEWAYoTembedExpressionsInsstrings, introduitInpython3.6, usingf "{}" SyntaxWithVariables, Expressions, FunctionCalls, andFormatLILLILY {pi: .2f} forprecision {Now:% y-% m-% d} Fordates, amélioration de la performance.

Utilisez findall () pour trouver tous les éléments correspondants dans XML. 1. Obtenez tous les éléments du livre via root.findall ('livre') et traversant; 2. Utilisez Book.find ('Title'). Texte pour extraire le texte de l'élément enfant; 3. Utilisez book.get ('id') pour obtenir des valeurs d'attribut; 4. Prise en charge des xpaths simples tels que «livre [@id]» ou «.//title» pour trouver des attributs ou des éléments imbriqués profonds; 5. Le filtrage conditionnel doit être mis en œuvre manuellement (comme le prix> 40). Cette méthode renvoie une liste d'éléments correspondants, combinant find () et findText () peut extraire efficacement des données structurées.

Des méthodes HTTP telles que POST et PUT dans GO peuvent être implémentées via le package Net / HTTP. 1. Utilisez R.Method pour juger du type de méthode dans un seul processeur, qui convient aux scénarios simples; 2. Écrire des fonctions de processeur indépendant pour différentes méthodes et les distribuer avec Switch, avec une structure plus claire; 3. Il est recommandé d'utiliser des routeurs tels que le gorillamux ou le gin dans de grandes applications, qui prend en charge un routage précis par méthode et améliore la maintenabilité.

TypeAssertioningoExtractSthelyingValueofanInterface {} andchecksitsConcretyPyTypeAtRuntimeusingValue, OK: = InterfaceVar. (Type); ItsafelyrerementEsthElaliseIftyPeMatches, évitant lespaniques de ce qui concerne la valeur de valeur.

La structure vide structure {} n'occupe pas de la mémoire dans GO mais a une signification de type. Il est souvent utilisé pour la transmission du signal de canal, le stockage de valeur clé, la définition du récepteur de méthode et l'ensemble efficace de la mémoire; Par exemple, il est utilisé comme valeur sentinelle dans le canal pour indiquer l'achèvement de la tâche. À l'heure actuelle, fait: = Make (chantruct {}) ne réalise aucune notification de données en envoyant struct {} {}, qui est plus sémantique que d'utiliser bool; Lors de la simulation d'un ensemble, vous pouvez définir le type de structure [String] Struct {}, définissez ["key1"] = struct {} {} lors de l'insertion d'éléments et jugez l'existence à travers le mode de virgule OK pendant la requête, en évitant le gaspillage de l'espace de bool et d'autres types; Même si c'est apatride,
