为什么我不会舍弃Python投奔Go语言

在Go语言中，规定的方式是，函数返回错误信息。这没什么。如果一个文件并不存在，op.Open函数会返回一个错误信息。这没什么。如果你向你一个中断了的网络连接里写数据，net.Conn里的Write方法会返回一个错误。这没什么。这种状况在这种程序中是可以预料到的。这种操作就是容易失败，你知道程序会如何运行，因为API的设计者通过内置了一种错误情况的结果而让这一切显得很清楚。

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从另一方面讲，有些操作基本上不会出错，所处的环境根本不可能给你提示错误信息，不可能控制错误。这才是让人痛苦的地方。典型的例子；一个程序执行

x[j]，j值超出数组边界，这才痛苦。像这样预料之外的麻烦在程序中是一个严重的bug，一般会弄死程序的运行。不幸的是，由于这种情况的存在，我们很难写出健壮的，具有自我防御的服务器——例如，可以应付偶然出现的有bug的HTTP请求处理器时，不影响其他服务的启动和运行。为解决这个问题，我们引入了恢复机制，它能让一个go例程从错误中恢复，服务余下设定的调用。然而，代价是，至少会丢失一个调用。这是特意而为之的。引用邮件中的原话：“这种设计不同于常见的异常控制结构，这是一个认真思考后的决定。我们不希望像java语言里那样把错误和异常混为一谈。”

我刚开始提到的那篇文章里问“为什么数组越界造成的麻烦会比错误的网址或断掉的网络引出的问题要大？”答案是，我们没有一种内联并行的方法来报告在执行x[j]期间产生的错误，但我们有内联并行的方法报告由错误网址或网络问题造成的错误。

使用Go语言中的错误返回模式的规则很简单：如果你的函数在某种情况下很容易出错，那它就应该返回错误。当我调用其它的程序库时，如果它是这样写的，那我不必担心那些错误的产生，除非有真正异常的状况，我根本没有想到需要处理它们。

有一个你需要记在心里的事情是，Go语言是为大型软件设计的。我们都喜欢程序简洁清晰，但对于一个由很多程序员一起开发的大型软件，维护成本的增加很难让程序简洁。异常捕捉模式的错误处理方式的一个很有吸引力的特点是，它非常适合小程序。但对于大型程序库，如果对于一些普通操作，你都需要考虑每行代码是否会抛出异常、是否有必要捕捉处理，这对于开发效率和程序员的时间来说都是非常严重的拖累。我自己做开发大型Python软件时感受到了这个问题。

Go语言的返回错误方式，不可否认，对于调用者不是很方便，但这样做会让程序中可能会出错的地方显的很明显。对于小程序来说，你可能只想打印出错误，退出程序。对于一些很精密的程序，根据异常的不同，来源的不同，程序会做出不同的反应，这很常见，这种情况中，try

+

catch的方式相对于错误返回模式显得冗长。当然，Python里的一个10行的代码放到Go语言里很可能会更冗长。毕竟，Go语言主要不是针对10行规模的程序的。

就是要说明这一点：Go语言程序员认为，把error作为一种内置的类型是非常重要的。

Python和go语言有什么区别？哪个更有优势？

python和go语言的区别

1、语法

Python的语法使用缩进来指示代码块。Go的语法基于打开和关闭括号。

2、范例

Python是一种基于面向对象编程的多范式，命令式和函数式编程语言。它坚持这样一种观点，即如果一种语言在某些情境中表现出某种特定的方式，理想情况下它应该在所有情境中都有相似的作用。但是，它又不是纯粹的OOP语言，它不支持强封装，这是OOP的主要原则之一。

Go是一种基于并发编程范式的过程编程语言，它与C具有表面相似性。实际上，Go更像是C的更新版本。

3、并发

Python没有提供内置的并发机制，而Go有内置的并发机制。

4、类型化

Python是动态类型语言，而Go是一种静态类型语言，它实际上有助于在编译时捕获错误，这可以进一步减少生产后期的严重错误。

5、安全性

Python是一种强类型语言，它是经过编译的，因此增加了一层安全性。Go具有分配给每个变量的类型，因此，它提供了安全性。但是，如果发生任何错误，用户需要自己运行整个代码。

6、管理内存

Go允许程序员在很大程度上管理内存。而，Python中的内存管理完全自动化并由Python VM管理；它不允许程序员对内存管理负责。

7、库

与Go相比，Python提供的库数量要大得多。然而，Go仍然是新的，并且还没有取得很大进展。

8、速度：

Go的速度远远超过Python。

python go语言版本的requests(grequests)

有时候需要处理很多请求，显然，一个一个去处理是要花费很多时间的

我们就需要用到并发的方式，python并发请求的方法很多，从简单到复杂。

接口参数狠简单，headers、body，带上cookie就好了

因为是查询一组数据，所有先把查询对象变量化（可以写到excel里去读，这里就不介绍了，提供这个思路）

构造头信息，直接复制

执行请求步骤，这一步是核心内容

git地址：

Python开发者在转到Go语言之前需要了解什么？

转载请参见文章末尾处的要求。【感谢张佳伟（@ghosert）的热心翻译。如果其他朋友也有不错的原创或译文，可以尝试推荐给伯乐在线。】这是一篇（长）博文， 介绍了我们在 Repustate 迁移大量 Python/Cython 代码到 Go 语言的经验。如果你想了解整个故事，背景和所有的事情，请继续往下读。如果你只是想了解 Python 开发者在一头扎进 Go 语言前需要了解什么，请点击一下链接：从Python迁移到Go的建议(Tips Tricks) 背景在Repustate，我们完成过的最棒的技术成就之一是实现了阿拉伯语的情感分析。阿拉伯语是一块难啃的硬骨头，因为它的词形变化相当复杂。比起譬如英语，阿拉伯语的分词（将一个句子切分呈几个独立的单词）也更困难，因为阿拉伯语的单词本身还可能会包含空白字符（例如：“阿列夫”在一个单词里的位置）。这也谈不上是泄密，Repustate 使用支持向量机（SVM）来获取一个句子背后最有可能的含义，并在其中加上情感元素。 总体上来说，我们使用了 22 种模型（22 个 SVM） 并且在一篇文档中，每一个单词我们都会加以分析。因此如果你有一篇 500 字的文档，那么基于 SVM，会进行十万次的比较。 PythonRepustate 几乎完全就是一个 Python 商店。我们使用 Django 来实现 API 和网站。因此（目前）为了保持代码一致，同时使用 Python 来实现阿拉伯语情感引擎是合情合理的。只是做原型和实现的话，Python 是很好的选择。它的表达能力很强悍，第三方类库等等也很好。如果你就是为了Web服务，Python 很完美。但是当你进行低级别的计算，大量依赖于哈希表（Python 里的字典类型）做比较的时候，一切都变慢了。我们每秒能处理大约两到三个阿拉伯文档，但是这太慢了。比较下来，我们的英语情感引擎每秒能处理大约五百份文档。 瓶颈因此我们开启了 Python 分析器，开始调查是什么地方用了那么长时间。还记得我前面说过我们有 22 个 SVM 并且每个单词都需要经过处理吗？好吧，这些都是线性处理的，非并行处理。所以我们的第一反应是把线性处理改成 map/reduce 那样的操作。简单来说：Python 不太适合用作 map/reduce。当你需要并发的时候，Python 算上好用。在 2013 Python 大会上（译者：PyCon 2013），Guido 谈到了 Tulip，他的这个新项目正在弥补 Python 这方面的不足，不过得过段一段时间才能推出，但是如果已经有了更好用的东西，我们为什么还要等呢？ 选Go 语言，还是回家算了？我在Mozilla的朋友告诉我，Mozilla 内部正在将他们大量的基础日志架构切换到 Go 语言上，部分原因是因为强大的 [goroutines]。Go 语言是 Google 的人设计的，并且在设计之初就把支持并发作为第一要务，而不是像 Python 的各种解决方案那样是事后才加上去的。因此我们开始着手把 Python 换成 Go 语言。虽然Go 代码还不算正式上线的产品，但是结果非常令人鼓舞。我们现在能做到每秒处理一千份文档，使用更少的内存，还不用调试你在 Python 里遇到：丑陋的多进程/gevent/“为什么 Control-C 杀不了进程”这些问题。 为什么我们喜欢 Go 语言任何人，对编程语言是如何工作（解释型 vs 编译型， 动态语言 vs 静态语言）有一点理解的话，会说，“切，当然 Go 语言会更快”。是的，我们也可以用 Java 把所有的东西重写一遍，也能看到类似更快的改善，但那不是 Go 语言胜出的原因。你用 Go 写的代码好像就是对的。我搞不清楚到底是怎么回事，但是一旦代码被编译了（编译速度很快），你就会觉得这代码能工作（不只是跑起来不会错，而且甚至逻辑上也是对的）。我知道，这听上去不太靠谱，但是确实如此。这和 Python 在冗余（或非冗余）方面非常类似，它把函数作为第一目标，因此函数编程会很容易想明白。而且当然，go 线程和通道让你的生活更容易，你可以得到静态类型带来的性能大提升，还能更精细的控制内存分配，而你却不必为此在语言表达力上付出太多的代价。 希望能早点知道的事情（Tips Tricks）除去所有这些赞美之词以后，有时你真的需要在处理 Go 代码的时候，相对于 Python，改变一下思维方式。因此这是我在迁移代码时记录的笔记清单 —— 只是在我把 Python 代码转换到 Go 时从我脑子里随机冒出来的点子：没有内建的集合类型（必须使用map，并检查是否存在）因为没有集合，必须自己写交集，并集之类的方法没有tuples 类型，必须写你自己的结构，或者使用 slices （即数组）没有类似 \__getattr__() 的方法，你必须总是检查存在性，而不是设置默认值，例如，在 Python 里，你可以这样写 value = dict.get(“a_key”, “default_value”)必须总是检查错误（或者显式的忽略错误）不能有变量/包没被使用，因此简单的测试也需要有时注掉一些代码在[] byte 和 string 之间转换。 regexp 使用 [] byte （不可变）。这是对的，但是老把一些变量转换来转换去很烦人Python 更宽松。你可以使用超出范围的索引在字符串里取一个片段，而且不会出错。你还可以用负数取出片段，但是 Go 不行你不能混合数据结构类型。也许这样也不太干净，但是有时在 Python 里，我会使用值是混合了字符串和列表的字典。但是 Go 不行，你不得不清理干净你的数据结构或者使用自定义的结构不能解包一个 tuple 或者 list 到几个不同的变量（例如：x, y, z = [1, 2, 3]）驼峰式命名风格（如果你没有首字大写方法名/结构名，他们不会被暴露给其它的包）。我更喜欢 Python 的小写字母加下划线命名风格。必须显式检查是否有错误 != nil, 不像在 Python 里，许多类型可以像 bool 那样检查 （0, “”, None 都可以被解释成 “非” 集合）文档在一些模块上太散乱了，例如（crypto/md5），但是 IRC 上的 go-nuts 很好用，提供了巨大的帮助。从数字到字符串的转换（int64 - string） 和 []byte - string （只要使用 string([]byte)）不太一样。需要使用 strconv。阅读Go 代码比起 Python 那样写起来如伪代码的语言更像一门编程语言， Go 有更多的非字母数字字符，并且使用 || 和 ， 而不是 “or”和“and”写一个文件的话，有 File.Write([]byte) 和 File.WriteString(string)， 这点和 Python 开发者的 Python 之道：“解决问题就一种方法 ”相违背。修改字符串很困难，必须经常重排 fmt.Sprintf没有构造函数，因此惯用法是创建 NewType() 方法来返回你要的结构Else （或者 else if）必须正确格式化，else 得和 if 配对的大括号在同一行。奇怪。赋值运算符取决于在函数内还是函数外，例如，= 和 :=如果我只想要“键”或者只想要 “值”，譬如： dict.keys() 或者 dict.values()，或者一个 tuples 的列表，例如：dict.items()，在 Go 语言里没有等价的东西，你只能自己枚举 map 来构造你的列表类型我有时使用一种习惯用法：构造一个值是函数的字典类型，我想通过给定的键值调用这些函数，你在 Go 里可以做到，但是所有的函数必须接受，返回相同的东西，例如：相同的方法签名如果你使用 JSON 并且 你的 JSON 是一个复合类型，恭喜你。 你必须构造自定义的结构匹配 JSON 块里的格式，然后把原始 JSON 解析到你自定义结构的实例中去。比起 Python 世界里 object = json.loads(json_blob) 要做更多的工作 是不是值得？值得，一百万倍的值得。速度的提升太多了，以致很难舍弃。同时，我认为， Go 是目前趋势所在，因此在招新员工的时候，我认为把 Go 当作 Repustate 技术积累的重要一环会很有帮助。]

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