リソース消費（CPU/メモリ）典型的なGolang vs Python Webサービスのベンチマーク

統合されたservicesと統合されたpothonistoninfrastructure、userestapisorgrpcforinter-servicecommunication、goandpythonappstoStoStosandizedprotocols.1.userestapis（Frameworkslikeginingoand flaskinpython）またはuserestapisを許可します

Golangofferssuperiorporformance、nativeconconcurrencyviagoroutines、および効率的なresourceusage、makingitidealforhigh-raffic、low-latencyapis;

Golangは主にバックエンド開発に使用されますが、フロントエンドフィールドで間接的な役割を果たすこともできます。その設計目標は、高性能、同時処理、システムレベルのプログラミングに焦点を当てており、APIサーバー、マイクロサービス、分散システム、データベース操作、CLIツールなどのバックエンドアプリケーションの構築に適しています。 GolangはWebフロントエンドの主流言語ではありませんが、Gopherjsを介してJavaScriptにコンパイルしたり、Tinygoを介してWebAssemblyで実行したり、テンプレートエンジンを備えたHTMLページを生成してフロントエンド開発に参加できます。ただし、最新のフロントエンド開発は、JavaScript/TypeScriptとそのエコシステムに依存する必要があります。したがって、Golangは、コアとして高性能バックエンドを備えたテクノロジースタック選択により適しています。

GOをインストールするための鍵は、正しいバージョンを選択し、環境変数を構成し、インストールを検証することです。 1.公式Webサイトにアクセスして、対応するシステムのインストールパッケージをダウンロードします。 Windowsは.msiファイルを使用し、macosは.pkgファイルを使用し、Linuxは.tar.gzファイルを使用し、 /usr /localディレクトリに解凍します。 2.環境変数を構成し、linux/macOSで〜/.bashrcまたは〜/.zshrcを編集してパスとgopathを追加し、Windowsがシステムプロパティに移動するパスを設定します。 3.政府コマンドを使用してインストールを確認し、テストプログラムを実行してhello.goを実行して、編集と実行が正常であることを確認します。プロセス全体のパス設定とループ

Golangは通常、Webサービスを構築するときにPythonよりもCPUとメモリを消費します。 1. GolangのGoroutineモデルは、スケジューリングに効率的であり、強力なリクエスト処理機能を備えており、CPUの使用量が少ない。 2。GOはネイティブコードにコンパイルされ、ランタイム中に仮想マシンに依存せず、メモリの使用量が小さくなります。 3. Pythonは、GILと解釈実行メカニズムのために、同時シナリオでより大きなCPUとメモリオーバーヘッドを持っています。 4. Pythonには高い開発効率と豊富なエコシステムがありますが、低リソースを消費します。これは、並行性要件が低いシナリオに適しています。

GOでGraphQlapiを構築するには、GQLGenライブラリを使用して開発効率を向上させることをお勧めします。 1.最初に、スキーマに基づいた自動コード生成をサポートするGQLGENなどの適切なライブラリを選択します。 2。次に、graphqlschemaを定義し、投稿の種類やクエリメソッドの定義など、API構造とクエリポータルを説明します。 3。次に、プロジェクトを初期化し、基本コードを生成して、リゾルバにビジネスロジックを実装します。 4.最後に、graphqlhandlerをhttpserverに接続し、組み込みの遊び場を介してAPIをテストします。メモには、プロジェクトのメンテナンスを確保するためのフィールドネーミング仕様、エラー処理、パフォーマンスの最適化、セキュリティ設定が含まれます

マイクロサービスフレームワークの選択は、プロジェクトの要件、チームテクノロジースタック、パフォーマンスの期待に基づいて決定する必要があります。 1.高性能の要件を考えると、GoのKitexまたはGomicroが優先されます。特にKitexは複雑なサービスガバナンスと大規模システムに適しています。 2. PythonのFastapiまたはFlaskは、小規模チームやMVPプロ​​ジェクトに適した、急速な発展および反復シナリオにより柔軟に対応しています。 3.チームのスキルスタックは選択コストに直接影響し、すでに蓄積している場合、より効率的になり続けます。 Pythonチームの発疹転換は、効率に影響を与える可能性があります。 4. GOフレームワークは、サービスガバナンスエコシステムでより成熟しており、将来的に高度な機能に接続する必要がある中および大規模システムに適しています。 5.単一の言語やフレームワークに固執することなく、モジュールに従ってハイブリッドアーキテクチャを採用できます。

sync.waitgroupは、ゴルチンのグループがタスクを完了するのを待つために使用されます。そのコアは、3つの方法で協力することです。追加、完了、待機です。 1.ADD（n）待機するゴルチンの数を設定します。 2.done（）は各ゴルチンの端で呼び出され、カウントは1つ減少します。 3.wait（）すべてのタスクが完了するまでメインコルーチンをブロックします。使用する場合は、注意してください。Goroutineの外部で追加する必要があります。重複を避け、Donが呼び出されていることを確認してください。 Deferで使用することをお勧めします。これは、Webページの同時クロール、バッチデータ処理、その他のシナリオで一般的であり、並行性プロセスを効果的に制御できます。