Go 語言誕生於谷歌，由計算機領域的三位宗師級大牛 Rob Pike、Ken Thompson 和 Robert Griesemer 寫成。由於出身名門，Go 在誕生之初就吸引了大批開發者的關注。誕生十年以來，已經湧出了很多基於 Go 的應用。就在不多久之前，知乎也捨棄了 Python，轉 用Go 重構推薦系統 。
谷歌前員工 Jake Wilson 認為，比起大家熟悉的 Python，Go 語言其實有很多優良特性，很多時候都可以代替 Python，他已經在很多任務中使用 Go 語言替代了 Python。那麼 Go 語言到底有著什麼樣的獨特魅力？它有哪些勝於 Python 的地方呢？讓我們一起來了解一下吧！
2019 年程序員最想學習的編程語言
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出身名門的 Go 語言
對於一門只有十年曆史的新語言，Go 的發展勢頭相當迅猛，容器界的扛把子 Docker 就是用 Go 寫的，國內也有不少團隊廣泛使用 Go。近日，HackerRank 在社區發起了程序員技能調查，來自 100 多個國家、超過 70000 名開發者參與其中。調查結果顯示，2019 年，程序員最想學習的編程語言 Top 3 分別是 Go、Kotlin 和 Python，其中 Go 以 37.2% 的比例排在首位。
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但 Go 要想撼動編程界的常青樹 Java 二十多年的地位無疑難度頗大。據 HackerRank 數據顯示，2018 年，Java 在開發者最受歡迎的編程語言排行榜中仍然排名第 2，Python 排名第 4，Go 排名第 13，距離第一名 JavaScript 還有不小的差距。
但對本文作者 Jack Wilson 來說，Go 語言雖然“年紀尚小”，但已經擁有很多非常優秀的特性。
Go 語言到底好在哪？
在很多任務上，我已經用 Go 語言代替了 Python，舉幾個例子：
- 處理儲存在 S3 上的雲端日誌
- 在 S3 上的 bucket 和 / 或 region 之間移動 TB 級別大小的文件
- 匹配本地的數據庫記錄和 S3 上的文件，以保證文件處於同步狀態
這些任務大多是一次性的，所以使用腳本語言操作就會比較合適。這些任務需要快速地編程，而代碼用過一次一般就捨棄了。一般來說，這種任務的需求都比較新穎、比較專，其代碼很少需要複用。下面就來介紹一下，針對這種任務為什麼可以用 Go 語言來替代 Python。
擁有編譯器很方便
我經常在寫 Python 時犯很低級的錯誤。我會給變量或函數命錯名，或向它們傳遞錯誤的參數。這樣的錯誤用調試工具可以找出一部分，但這種工具一般需要專門設置。我從來沒很方便地配置過 pylint，而且我也不喜歡用那些很重的、配置起來更麻煩的 IDE。最慘的情況是，你可能會不小心打錯變量名，而這種錯誤又不太容易發現。你的腳本可能會跑好幾個小時才遇上這個錯誤，然後一切都崩潰了，你又得從頭開始跑這個腳本。這種錯誤大部分都可以靠單元測試檢出，但單元測試很少能覆蓋 100% 的代碼，而且我並不想浪費時間去給一個只用一次的腳本寫單元測試。而帶編譯器的語言就可以解決以上所有問題。編譯器可以檢測出你犯的所有低級錯誤。出於這點原因，我在寫長達幾百行的代碼時，更傾向於使用 Go 這類語言。
開發速度
然而，需要編譯的語言的一個缺點是，一般你的開發速度會下降。這點在 C/C++ 和 Java 等語言上體現得尤其明顯。而 Go 是一個非常簡單的語言，我發現它的開發速度並沒有被拖慢多少。不要誤會，我的意思並不是說它比 Python 還快，而是想說，
用 Go 語言沒有比 Python 慢很多，一般達到使用 Python 開發速度的 85% 還是沒問題的。相對於擁有編譯器能避免的那些低級錯誤來說，我認為犧牲 15% 的開發速度還是很值的。更好的並行性
你可能已經知道，Go 語言就是為並行而生的。在我的團隊裡經常會需要並行程序，因為我們要在 S3 上操作我們數據庫中大量的數據。如果該任務是 IO 密集型的（實際上很多任務都是），我們就可以很容易地部署 Python 線程。但如果任務是 CPU 密集型的，用 Python 就比較不方便了，因為有全局解釋器鎖的存在。我非常享受在 Go 語言中簡單代碼不用修改就能直接多線程運行的爽快感。不知你在 Python 中有沒有遇到過這種問題：直接複製粘貼的多線程代碼卻完全不工作。在 Go 語言中就不會有此問題。
部署簡單
我比較喜歡把所有依賴放在單個二進制文件裡。我經常在 EC2 服務器上運行自己的腳本，好讓環境更加接近我們在 S3 上的服務器。如果用 Python 的話，我需要保證所有需要的包都在服務器上裝好，而且我的同事不能在服務器上裝任何可能產生衝突的包。虛擬環境可以解決大部分問題，但我還是覺得用 Go 語言更方便。我一般是在 Mac 和 Linux 上交叉編譯我的代碼，將其拷貝到遠程服務器上，然後就可以任其運行了。我的代碼所需要的所有依賴都在一個二進制文件裡。
風格一致
一開始，Go 語言的格式化工具 gofmt 實在是讓我抓狂，尤其是它在代碼縮進時要求使用 tab 鍵而不是空格鍵。我覺得這簡直是瘋了。但是我用了一段時間後，就開始“真香”了。寫代碼時，我在格式上可以天馬行空，格式化工具會幫我完成一切。我的所有代碼風格都是一致的，即使我是在寫不同的項目。這是因為格式化是標準 Go 工具的一個特性。但我如果想在 Python 中實現這一點，就要費些勁兒了。我需要正確地配置 pylint 工具，並要保證在每一個項目中都使用它。
更便捷的工具
Gofmt 只是 Go 語言眾多工具中的一個小例子。所有我喜歡用的編輯器——VSCode，vim 和 Sublime Text 中，都有 Go 語言相應的擴展，讓我能夠方便地享受到 Go 工具的優點。這樣，我就能獲得寫 Java 時的那種智能體驗，卻不需要真正使用一個 IDE。我在用 Python 時從未獲得過這種體驗。
Go 語言當然也有缺點
我每次看到批評 Go 語言的文章時，裡面講的幾乎都是 Go 語言對關鍵特性的缺失，比如泛型。我倒是認為沒有泛型沒什麼影響——你會發現，使用map和切片（Slice）就能實現多得驚人的操作。但是我在使用 Go 語言的過程中遇到了很多其他問題。
缺乏靈活性
首先，Go 語言可能是我用過的語言裡最“固執”的語言了。比如，它除了會強迫你使用 tab 而不是空格鍵縮進（假設你用了 gofmt 工具），會強迫你使用特定的文件組織結構，還會強迫你在 GOPATH 環境變量中編程，如此等等。這種語言有太多難以改變的特性了。Go 語言簡單易學的原因之一恐怕就是你不能改變這些特性。如果你不願意將所有首字母大寫的變量名 export 一遍，那真是抱歉了。幸運的是，Go 的這些特性倒是沒有觸犯我的原則底線，但是如果有人認為裡面的某些要求根本無法理喻，我也能夠理解。相比之下 Python 就靈活多了。
庫支持有點差勁
在這方面把 Go 語言和 Python 做比較有些不公平。Go 的出現比 Python 晚很多，但當我發現有些功能 Go 居然不支持的時候，還是覺得很困惑。我甚至發現 StackOverflow 上很多人 po 出了本應該作為內置功能的代碼段，而且大家都需要該功能，紛紛將代碼複製粘貼到自己的項目下。這類功能不應該嵌入到語言內部嗎？說到這裡，我想到了近幾年的兩個例子：
- 給切片排序（幸運的是在 Go 1.8 版本中這點方便多了）
- Math.round 只支持整數，不能進行浮點數的取整（比如你想找一個最接近 0.5 的整數，Go 語言就無法完成）。甚至在 Go 1.10 版本之前，根本沒有 math.round 函數
當然，這些問題的原因有一部分是 Go 語言沒有泛型，另一部分是因為 Go 的開發者們只給 Go 的標準庫中添加最最必要的功能。
這兩點我都理解，但是在遇到很小的問題卻需要自己寫代碼解決時還是感到煩惱。希望隨著 Go 語言的發展，它的問題會變得越來越少。
Go 和 Python 你更喜歡誰？歡迎留言交流！
在接觸Golang以前，我用C/C++、Lua及Python作為主要開發語言。
C/C++的問題：
- 開發效率低，對開發者要求高
- libc只向後兼容，運維難度偏大
Lua/Python的問題：
- 動態語言，缺少編譯過程，低級錯誤頻出
- 缺少有效的性能分析及調試工具
** 場景**
當時剛完成了nginx WAF模塊的開發工作，便開始著手搭建WAF的後臺管理系統。 由於之前同事都用的fluentd作為日誌收集組件，為保持基礎組件的一致性，我也選擇了fluentd。 即最終架構為fluentd->mongodb->mysql，再基於mysql做前端數據展示。 後來被坑了許多次，就決定用Go重寫fluentd以解決下面幾個問題：
- fluentd在ubuntu 9.04偶爾會出現假死，導致數據丟失
- fluentd難以接入公司現有的包發佈系統，導致運維難度極大
- mongodb採用mmap實現，數據量大時佔用內存過高
方案
- gofluent的代碼 請點擊這裡
- httpmq的代碼 請點擊這裡
事實上，這兩個項目都是為了解決上面提到的問題。 說起來也許你不信，這兩個套代碼是我在業餘時間完成的，也就是說這根本不算在KPI之內。 其實一開始我也沒想到能夠這麼快就寫得七七八八，畢竟是現學現用啊。 但實際情況就是，我花了一週時間寫完httpmq，一個月多時間就寫好了gofluent……當然，這兩個項目還有很多不完善的地方。目前就日誌收集方案來說，我更推薦elastic/logstash-forwarder · GitHub和elastic/logstash · GitHub配合使用。
為什麼選擇Golang
那麼，為什麼我會選擇Golang呢？其實我在做出這個選擇之前已經花了大量時間做過詳盡調研。 國外如Google、AWS、Cloudflare、CoreOS等，國內如七牛、阿里等都已經開始大規模使用Golang開發其雲計算相關產品。 跟著世界級巨人的腳步應該不至於走錯方向，而且在學習Golang的過程中，我也漸漸被其背後的設計哲學所折服。
另外，雲風博客中曾說過這樣一句話：
我發現我花了四年時間錘鍊自己用 C 語言構建系統的能力，試圖找到一個規範，可以更好的編寫軟件。結果發現只是對 Go 的模仿。缺乏語言層面的支持，只能是一個拙劣的模仿。
以下則是我對Golang的淺薄理解：
- 有C基礎，學Golang非常輕鬆
- 同步方式輕鬆實現高併發
- 代碼簡潔，格式統一，閱讀方便
- 性能強勁的同時，開發效率又不差於Python等動態語言
效果
最開始準備上線的時候其實心裡挺忐忑，畢竟一旦出現故障，不僅黑鍋得自己背，面子也上過不去啊。 還好結果蠻漂亮，自上線後沒出現過一次突發性BUG，降低運維難度的同時還減少了機器的負載。
總而言之，從工程的角度上來看，對於大多數後臺應用場景，選擇Golang是極為明智的選擇。 這樣可以很輕鬆的兼顧運行性能、開發效率及維護難度這三大讓諸多程序猿欲仙欲死的奇點。
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