go调用python函数 go调用python函数 pytorch
3.5 Go语言中将函数作为值使用
在匿名函数中,我们已经见过这种形式,即将匿名函数体整体赋值给某个变量,此时该变量就相当于这个函数,Python中也有类似的表达方式。
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通过程序的输出,我们能够观察到:
最后请大家思考,如果匿名函数执行了,程序还能正常运行吗?
答案很显然是不行的,你看看到这样的错误./test_function_values.go:8:3: (func literal)() used as value,这里面有两个问题:
我们尝试修复一下这个问题,我们做了以下修改:
再次运行,有以下显著变化:
既然能赋值给变量,也能在map中使用,在下面的例子中,我们就将函数体赋值给map中的值,我们来分析下面的例子:
对于输出结果,我们有以下结论:
由于函数可以作为值,所以很容易作为参数传给函数。这里来看一个简单的示例:
我们来分析一下上面的代码
python 函数的调用1
1:
简单的函数演示:
这个enumerate 函数挺有意思,用一次就爱不释手,可以自己去敲敲代码感受一下。
2:上面仅仅是简单的一个展示已经存在的书籍名称,加入我新增了一本书,新增完成之后,我需要再show一下目前我有那些书呢?
如果没有函数之前,我们肯定需要再次执行一遍所有有关print的代码,但是函数的功能就是让我们减少重复冗余的代码,只要再次调用show_book()即可。
再举一个简单的例子,在一个函数内调用另外一个函数,并传递参数
GO语言商业案例(十八):stream
切换到新语言始终是一大步,尤其是当您的团队成员只有一个时有该语言的先前经验。现在,Stream 的主要编程语言从 Python 切换到了 Go。这篇文章将解释stream决定放弃 Python 并转向 Go 的一些原因。
Go 非常快。性能类似于 Java 或 C++。对于用例,Go 通常比 Python 快 40 倍。
对于许多应用程序来说,编程语言只是应用程序和数据库之间的粘合剂。语言本身的性能通常并不重要。然而,Stream 是一个API 提供商,为 700 家公司和超过 5 亿最终用户提供提要和聊天平台。多年来,我们一直在优化 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等,但最终,您会达到所使用语言的极限。Python 是一门很棒的语言,但对于序列化/反序列化、排名和聚合等用例,它的性能相当缓慢。我们经常遇到性能问题,Cassandra 需要 1 毫秒来检索数据,而 Python 会花费接下来的 10 毫秒将其转换为对象。
看看我如何开始 Go 教程中的一小段 Go 代码。(这是一个很棒的教程,也是学习 Go 的一个很好的起点。)
如果您是 Go 新手,那么在阅读那个小代码片段时不会有太多让您感到惊讶的事情。它展示了多个赋值、数据结构、指针、格式和一个内置的 HTTP 库。当我第一次开始编程时,我一直喜欢使用 Python 更高级的功能。Python 允许您在编写代码时获得相当的创意。例如,您可以:
这些功能玩起来很有趣,但是,正如大多数程序员会同意的那样,在阅读别人的作品时,它们通常会使代码更难理解。Go 迫使你坚持基础。这使得阅读任何人的代码并立即了解发生了什么变得非常容易。 注意:当然,它实际上有多“容易”取决于您的用例。如果你想创建一个基本的 CRUD API,我仍然推荐 Django + DRF或 Rails。
作为一门语言,Go 试图让事情变得简单。它没有引入许多新概念。重点是创建一种非常快速且易于使用的简单语言。它唯一具有创新性的领域是 goroutine 和通道。(100% 正确CSP的概念始于 1977 年,所以这项创新更多是对旧思想的一种新方法。)Goroutines 是 Go 的轻量级线程方法,通道是 goroutines 之间通信的首选方式。Goroutines 的创建非常便宜,并且只需要几 KB 的额外内存。因为 Goroutine 非常轻量,所以有可能同时运行数百甚至数千个。您可以使用通道在 goroutine 之间进行通信。Go 运行时处理所有复杂性。goroutines 和基于通道的并发方法使得使用所有可用的 CPU 内核和处理并发 IO 变得非常容易——所有这些都不会使开发复杂化。与 Python/Java 相比,在 goroutine 上运行函数需要最少的样板代码。您只需在函数调用前加上关键字“go”:
Go 的并发方法很容易使用。与 Node 相比,这是一种有趣的方法,开发人员必须密切关注异步代码的处理方式。Go 中并发的另一个重要方面是竞争检测器。这样可以很容易地确定异步代码中是否存在任何竞争条件。
我们目前用 Go 编写的最大的微服务编译需要 4 秒。与以编译速度慢而闻名的 Java 和 C++ 等语言相比,Go 的快速编译时间是一项重大的生产力胜利。我喜欢在程序编译的时候摸鱼,但在我还记得代码应该做什么的同时完成事情会更好。
首先,让我们从显而易见的开始:与 C++ 和 Java 等旧语言相比,Go 开发人员的数量并不多。根据StackOverflow的数据, 38% 的开发人员知道 Java, 19.3% 的人知道 C++,只有 4.6% 的人知道 Go。GitHub 数据显示了类似的趋势:Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等语言使用更广泛,但不如 Java 和 C++ 流行。幸运的是,Go 是一种非常简单易学的语言。它提供了您需要的基本功能,仅此而已。它引入的新概念是“延迟”声明和内置的并发管理与“goroutines”和通道。(对于纯粹主义者来说:Go 并不是第一种实现这些概念的语言,只是第一种使它们流行起来的语言。)任何加入团队的 Python、Elixir、C++、Scala 或 Java 开发人员都可以在一个月内在 Go 上发挥作用,因为它的简单性。与许多其他语言相比,我们发现组建 Go 开发人员团队更容易。如果您在博尔德和阿姆斯特丹等竞争激烈的生态系统中招聘人员,这是一项重要的优势。
对于我们这样规模的团队(约 20 人)来说,生态系统很重要。如果您必须重新发明每一个小功能,您根本无法为您的客户创造价值。Go 对我们使用的工具有很好的支持。实体库已经可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任务调度、表达式解析和 RocksDB。与 Rust 或 Elixir 等其他较新的语言相比,Go 的生态系统是一个重大胜利。它当然不如 Java、Python 或 Node 之类的语言好,但它很可靠,而且对于许多基本需求,你会发现已经有高质量的包可用。
Gofmt 是一个很棒的命令行实用程序,内置在 Go 编译器中,用于格式化代码。就功能而言,它与 Python 的 autopep8 非常相似。我们大多数人并不真正喜欢争论制表符与空格。格式的一致性很重要,但实际的格式标准并不那么重要。Gofmt 通过使用一种正式的方式来格式化您的代码来避免所有这些讨论。
Go 对协议缓冲区和 gRPC 具有一流的支持。这两个工具非常适合构建需要通过 RPC 通信的微服务。您只需要编写一个清单,在其中定义可以进行的 RPC 调用以及它们采用的参数。然后从这个清单中自动生成服务器和客户端代码。生成的代码既快速又具有非常小的网络占用空间并且易于使用。从同一个清单中,您甚至可以为许多不同的语言生成客户端代码,例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此,内部流量不再有模棱两可的 REST 端点,您每次都必须编写几乎相同的客户端和服务器代码。.
Go 没有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那样的单一主导框架。这是 Go 社区内激烈争论的话题,因为许多人主张你不应该一开始就使用框架。我完全同意这对于某些用例是正确的。但是,如果有人想构建一个简单的 CRUD API,他们将更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix。对于 Stream 的用例,我们更喜欢不使用框架。然而,对于许多希望提供简单 CRUD API 的新项目来说,缺乏主导框架将是一个严重的劣势。
Go 通过简单地从函数返回错误并期望调用代码来处理错误(或将其返回到调用堆栈)来处理错误。虽然这种方法有效,但很容易失去问题的范围,以确保您可以向用户提供有意义的错误。错误包通过允许您向错误添加上下文和堆栈跟踪来解决此问题。另一个问题是很容易忘记处理错误。像 errcheck 和 megacheck 这样的静态分析工具可以方便地避免犯这些错误。虽然这些变通办法效果很好,但感觉不太对劲。您希望该语言支持正确的错误处理。
Go 的包管理绝不是完美的。默认情况下,它无法指定特定版本的依赖项,也无法创建可重现的构建。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系统。但是,使用正确的工具,Go 的包管理工作得很好。您可以使用Dep来管理您的依赖项,以允许指定和固定版本。除此之外,我们还贡献了一个名为的开源工具VirtualGo,它可以更轻松地处理用 Go 编写的多个项目。
我们进行的一个有趣的实验是在 Python 中使用我们的排名提要功能并在 Go 中重写它。看看这个排名方法的例子:
Python 和 Go 代码都需要执行以下操作来支持这种排名方法:
开发 Python 版本的排名代码大约花了 3 天时间。这包括编写代码、单元测试和文档。接下来,我们花了大约 2 周的时间优化代码。其中一项优化是将分数表达式 (simple_gauss(time)*popularity) 转换为抽象语法树. 我们还实现了缓存逻辑,可以在未来的特定时间预先计算分数。相比之下,开发此代码的 Go 版本大约需要 4 天时间。性能不需要任何进一步的优化。因此,虽然 Python 的最初开发速度更快,但基于 Go 的版本最终需要我们团队的工作量大大减少。另外一个好处是,Go 代码的执行速度比我们高度优化的 Python 代码快大约 40 倍。现在,这只是我们通过切换到 Go 体验到的性能提升的一个示例。
与 Python 相比,我们系统的其他一些组件在 Go 中构建所需的时间要多得多。作为一个总体趋势,我们看到 开发 Go 代码需要更多的努力。但是,我们花更少的时间 优化 代码以提高性能。
我们评估的另一种语言是Elixir.。Elixir 建立在 Erlang 虚拟机之上。这是一种迷人的语言,我们之所以考虑它,是因为我们的一名团队成员在 Erlang 方面拥有丰富的经验。对于我们的用例,我们注意到 Go 的原始性能要好得多。Go 和 Elixir 都可以很好地服务数千个并发请求。但是,如果您查看单个请求的性能,Go 对于我们的用例来说要快得多。我们选择 Go 而不是 Elixir 的另一个原因是生态系统。对于我们需要的组件,Go 有更成熟的库,而在许多情况下,Elixir 库还没有准备好用于生产环境。培训/寻找开发人员使用 Elixir 也更加困难。这些原因使天平向 Go 倾斜。Elixir 的 Phoenix 框架看起来很棒,绝对值得一看。
Go 是一种非常高性能的语言,对并发有很好的支持。它几乎与 C++ 和 Java 等语言一样快。虽然与 Python 或 Ruby 相比,使用 Go 构建东西确实需要更多时间,但您将节省大量用于优化代码的时间。我们在Stream有一个小型开发团队,为超过 5 亿最终用户提供动力和聊天。Go 结合了 强大的生态系统 、新开发人员的 轻松入门、快速的性能 、对并发的 可靠支持和高效的编程环境 ,使其成为一个不错的选择。Stream 仍然在我们的仪表板、站点和机器学习中利用 Python 来提供个性化的订阅源. 我们不会很快与 Python 说再见,但今后所有性能密集型代码都将使用 Go 编写。我们新的聊天 API也完全用 Go 编写。
说说这篇我为什么从python转向go
我感觉还是python+c比较好。就我身边的人来看,得出如下观点:c++:学一样可以解决任何问题,就是学习的成本太高,时间脑力不够学不好啊。。。python+c:拿来一个项目,先用python做个试用版(不考虑执行效率、内存等),开发速度是其他语言开发时间的十倍,然后测试,发现执行中出现瓶颈的话,要不就多开几个进程,要不就用c语言写小的功能,再用python调用,几乎可以又快又好的解决任何问题。(要提高速度试试pypy)go:一直有人强调go对多线程多cpu执行时的效率有多块多好,那是因为他和python比,python根本不支持多线程(因为GIL的存在),go各方面都很平庸(比效率比不过c,比库的支持比不过python(python也可以用c库啊)),只是和python瘸腿的一方面比当然强了。。。c#、java之类:转别人的话说,用起来感觉像开着一辆装满石头的拖拉机。。。总的感觉:天才去学c++,能解决任何问题,又赚大钱;我这种不聪明的人python+c就能解决几乎所有问题了。。。
调用下列python的主函数,并获取到入参变化的值?
在其它python文件中调用这个文件时,就不满足__name__ == '__main__'这个条件了,所以你找错地方了。
不通过python文件调用它,就满足这个条件。
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一般情况下,我们都是在这个判断后做测试:
直接运行dbpoll.py将执行文档中的测试
而使用这个文件里的功能,则是常规的引入:import后实例化相应的类:
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