Pokud jde o usnadnění a pohodlí pro vývojáře a zrychlení rychlosti vývoje, nad balíček se zvednou dva programovací jazyky - Python a Go. Dnes je Python základním kamenem skriptování, devopsů, strojového učení a testování, zatímco Go podporuje novou vlnu cloudového nativního zpracování založeného na kontejnerech.
Někdy je volba mezi Pythonem a Go zřejmá: Zvolte Python pro jeho bohatý ekosystém, zvolte Go pro jeho rychlost provádění. Ale někdy není volba tak zřejmá. V tomto článku probereme klíčové rozdíly mezi těmito dvěma jazyky a zdůrazníme klady a zápory, abychom vám pomohli vybrat ten správný jazyk pro danou práci.
Go vs. Python: Pohodlí vývojáře
Python and Go sdílejí pověst pohodlné práce. Oba jazyky mají jednoduchou a přímou syntaxi a malou a snadno zapamatovatelnou sadu funkcí.
Python i Go mají také krátký cyklus editace, kompilace a spuštění. Python nemá žádnou fázi kompilace - je interpretována - skripty se tedy spouštějí téměř okamžitě. Go kompiluje dopředu, ale jeho fáze kompilace je mnohem rychlejší než u jazyků jako C ++. Go se cítí spíš jako skriptovací jazyk, se kterým se dá pracovat, než jazyk kompilovaný předem.
Python používá funkce dynamického psaní, což usnadňuje rychlé prototypování aplikací. Označování věcí typy je volitelné a lze jej použít k vynucení další správnosti programu (dobrý nápad u velkých projektů), ale nikdy se to nevyžaduje. Větší základny kódů se mohou stát nepraktickými bez typů.
V případě Go je psaní přísné, ale ve většině případů snadno odvoditelné, takže je méně těžkopádné. Znamená to také, že větší kódové základny lze snadněji spravovat ihned po vybalení, protože programátoři Go se řídili tradicí používání typů. Na druhé straně Go postrádá generika, takže některé druhy kódu, které by byly výstižněji vyjádřeny v jiných jazycích - včetně Pythonu - se v Go stanou podrobnějšími a rychlejšími.
Go vs. Python: Runtime speed
Pokud existuje jedna oblast, kde Go porazí Pythony, je to rychlost provádění. Go je řádově nebo rychlejší než Python, a to i bez jakékoli optimalizace ze strany vývojáře. Přejít na kompilaci přímo do nativního strojového kódu, zatímco rychlost běhu Pythonu je obtížné optimalizovat.
Přesto může být Python „dostatečně rychlý“ na mnoho běžných úkolů, takže stojí za to srovnat implementaci Pythonu pro váš případ použití. Mnoho z nejvíce výkonově náročných úloh, pro které se Python používá, se neprovádí v samotném Pythonu, ale prostřednictvím knihoven napsaných v C nebo C ++. Také běhový modul PyPy, náhrada za konvenční běhový modul CPython, může poskytnout významné zrychlení pro dlouho běžící aplikace, jako jsou webové servery, a to i tam, kde je dynamika Pythonu velmi využívána.
Go vs. Python: Nasazení
Go byl od počátku navržen tak, aby umožňoval snadné nasazení kompilovaných aplikací jako samostatných binárních souborů napříč více platformami. Naopak Python byl původně koncipován jako skriptovací jazyk, takže programy Pythonu vyžadují běhový modul Pythonu.
Pythonu chybí nativní řešení pro nasazení skriptu jako samostatného spustitelného souboru, ale za to se můžete obrátit na knihovny třetích stran, jako je PyInstaller. Řešení kontejnerů, jako je Docker, také usnadňuje zabalení aplikace Pythonu za běhu.
Go vs. Python: Správa projektů
Další bonus pečený v Go od začátku: moderní techniky řízení softwarových projektů. Rychlé akce příkazového řádku vytvářejí nové úložiště projektu Go a spravují jeho závislosti. Stojí za zmínku, že Go neměl vždy dobrou podporu závislostí a reprodukovatelných verzí, ale systém modulů představený v Go 1.11 nyní poskytuje společný mechanismus pro práci s různými verzemi knihoven.
V některých ohledech Python trpí opačným problémem: Spousta nástrojů pro správu projektů a verzí často vede k nejasnostem ohledně toho, které nástroje a metody jsou pro danou práci nejlepší. Pozitivní je, že to také znamená, že nejste ve svěrací kazajce dělat věci konkrétním způsobem.
Go vs. Python: Asynchronní programování
Asynchronní operace - provádění jednoho úkolu při čekání na dokončení druhého - pomáhají I / O vázanému kódu, stejně jako síťovým službám, pracovat efektivněji.
Go podporuje nativní asynchronizaci od svého vzniku pomocí goroutines, funkce jazykové syntaxe. Goroutines vám umožňují spouštět mnoho malých operací vedle sebe s nativním komunikačním primitivem, kanály, abyste synchronizovali operace mezi nimi. Go také přichází s nástroji ke snížení náhodného zneužití těchto funkcí; stále můžete psát kód, který zablokuje nebo má rasové podmínky, ale je snadné zachytit nejčastější chyby tohoto druhu.
Python nedávno získal podporu na úrovni jazyka pro asynchronní chování sasynchronní / čekat klíčová slova. Před tím bylo v Pythonu možné asynchronní programování, prostě ne přímo. To znamená, že podpora knihoven pro moderní asynchronní idiomy Pythonu není tak pokročilá, jak by mohla být, protože jde o pozdní jazyk. Podpora se ale zlepšuje, protože se více knihoven stává asynchronně kompatibilní a nesynchronní verze Pythonu vypadnou z podpory.
Go vs. Python: Zpracování chyb a ladění
Python a Go mají hluboce odlišné filozofie zpracování chyb.
V Pythonu jsou chyby prvotřídními objekty a šíří se v řetězci volání aplikace, kdykoli aplikace vyvolá výjimku. Díky tomu je zpracování chyb volitelné, takže programátor musí rozhodnout, které případy budou zpracovány, a zpracovat je ručně. Ze stejného důvodu umožňuje přístup Pythonu také psát flexibilnější mechanismy zpracování chyb, které nezahlcují každý web volání.
S funkcí Go vrací každá funkce hodnotu samotné funkce i možný chybový objekt. Programy Go mají obvykle explicitní poznámky o možných chybových podmínkách na stránkách volání funkcí, takže kód má jednoznačné zpracování chyb. Nevýhodou je podrobný kód. Go má taképanika / zotavení klíčová slova pro řešení extrémních situací, které vyžadují okamžité zabití programu, i když samozřejmě nemají být používána tak hojně jako výjimky Pythonu. Go 2.0 může obsahovat nové mechanismy zpracování chyb, které snižují výřečnost, ale tato revize jazyka je ještě daleko.
Go vs. Python: Testování
Ne všechny moderní vývoj softwaru vychází z testů jednotek a integrace, ale projekty, které jsou, jsou robustnější. Go a Python oba poskytují nativní mechanismy pro testování jednotek. Pro Go je tu nativnítestování balík. Pro Python existujeunittest rámec.
Go obsahuje metriky pokrytí testů jako součásttestování; s Pythonem potřebujete balíček třetí strany,Dosah, abyste zjistili, jak důkladná bude vaše testovací sada. Na druhou stranu má Python vysoce flexibilní integrované testovací možnosti, které doplňují jeho dynamiku - např. Má tvrzení pro kontrolu široké škály běžných podmínek včetně vyvolaných výjimek. Python také používá třídu k odlišení testovacího kódu od kódu aplikace, zatímco Go používá konvence pojmenování funkcí a souborů.
Go vs. Python: Ecosystems
V průběhu let Python a Go shromáždily kolem sebe působivé knihovny softwaru třetích stran, které odrážejí jejich případy použití a silné stránky.
Python je již dlouho jazykem go-to pro skriptování a automatizaci, stejně jako pro vytváření webových služeb a vytváření snadno použitelných rozhraní mezi složitými systémy. V této poslední kategorii dominuje Python v oblasti vědy o datech a strojového učení: Python usnadňuje spojení velkých, složitých knihoven a pracovních postupů používaných v pokročilých modelech analýzy dat a strojového učení.
Úspěšné příběhy Go se točí kolem jeho funkcí asynchronního programování a rychlosti nativního systému. Webové servery, síťové aplikace, mikroslužby vázané na CPU a systémové nástroje jsou skvělými kandidáty na Go. Většina softwaru, který pohání moderní vývoj aplikací založených na kontejnerech - včetně Dockeru a Kubernetes - je napsána v Go.
Jedním ze způsobů, jak zjistit, zda zvolit Go nebo Python, je zjistit, jaké stávající projekty v nich napsané se podobají vašemu současnému úsilí. Existuje velká šance, že hodně z toho, co se pokoušíte vytvořit, již vytvořil někdo jiný, takže si můžete vybrat nejen jazyk, ale také podpůrné knihovny, které se hodí.
Nakonec není nic, co by říkalo, že nemůžete psát v obou Pythonua Jít. Go můžete použít pro části aplikace citlivé na výkon a pro pohodlí a pohodlí vývojáře poskytnout obaly nebo rozhraní Python.
