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再见,Python!你好,Go语言

简介: Go 语言诞生于谷歌,由计算机领域的三位宗师级大牛 Rob Pike、Ken Thompson 和 Robert Griesemer 写成。由于出身名门,Go 在诞生之初就吸引了大批开发者的关注。诞生十年以来,已经涌出了很多基于 Go 的应用。
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Go 语言诞生于谷歌,由计算机领域的三位宗师级大牛 Rob Pike、Ken Thompson 和 Robert Griesemer 写成。由于出身名门,Go 在诞生之初就吸引了大批开发者的关注。诞生十年以来,已经涌出了很多基于 Go 的应用。就在不多久之前,知乎也舍弃了 Python,转 用Go 重构推荐系统 。

谷歌前员工 Jake Wilson 认为,比起大家熟悉的 Python,Go 语言其实有很多优良特性,很多时候都可以代替 Python,他已经在很多任务中使用 Go 语言替代了 Python。那么 Go 语言到底有着什么样的独特魅力?它有哪些胜于 Python 的地方呢?让我们一起来了解一下吧!

2019 年程序员最想学习的编程语言

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出身名门的 Go 语言

对于一门只有十年历史的新语言,Go 的发展势头相当迅猛,容器界的扛把子 Docker 就是用 Go 写的,国内也有不少团队广泛使用 Go。近日,HackerRank 在社区发起了程序员技能调查,来自 100 多个国家、超过 70000 名开发者参与其中。调查结果显示,2019 年,程序员最想学习的编程语言 Top 3 分别是 Go、Kotlin 和 Python,其中 Go 以 37.2% 的比例排在首位。

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但 Go 要想撼动编程界的常青树 Java 二十多年的地位无疑难度颇大。据 HackerRank 数据显示,2018 年,Java 在开发者最受欢迎的编程语言排行榜中仍然排名第 2,Python 排名第 4,Go 排名第 13,距离第一名 JavaScript 还有不小的差距。

但对本文作者 Jack Wilson 来说,Go 语言虽然“年纪尚小”,但已经拥有很多非常优秀的特性。

Go 语言到底好在哪?

在很多任务上,我已经用 Go 语言代替了 Python,举几个例子:

  • 处理储存在 S3 上的云端日志
  • 在 S3 上的 bucket 和 / 或 region 之间移动 TB 级别大小的文件
  • 匹配本地的数据库记录和 S3 上的文件,以保证文件处于同步状态

这些任务大多是一次性的,所以使用脚本语言操作就会比较合适。这些任务需要快速地编程,而代码用过一次一般就舍弃了。一般来说,这种任务的需求都比较新颖、比较专,其代码很少需要复用。下面就来介绍一下,针对这种任务为什么可以用 Go 语言来替代 Python。

拥有编译器很方便

我经常在写 Python 时犯很低级的错误。我会给变量或函数命错名,或向它们传递错误的参数。这样的错误用调试工具可以找出一部分,但这种工具一般需要专门设置。我从来没很方便地配置过 pylint,而且我也不喜欢用那些很重的、配置起来更麻烦的 IDE。最惨的情况是,你可能会不小心打错变量名,而这种错误又不太容易发现。你的脚本可能会跑好几个小时才遇上这个错误,然后一切都崩溃了,你又得从头开始跑这个脚本。这种错误大部分都可以靠单元测试检出,但单元测试很少能覆盖 100% 的代码,而且我并不想浪费时间去给一个只用一次的脚本写单元测试。而带编译器的语言就可以解决以上所有问题。编译器可以检测出你犯的所有低级错误。出于这点原因,我在写长达几百行的代码时,更倾向于使用 Go 这类语言。

开发速度

然而,需要编译的语言的一个缺点是,一般你的开发速度会下降。这点在 C/C++ 和 Java 等语言上体现得尤其明显。而 Go 是一个非常简单的语言,我发现它的开发速度并没有被拖慢多少。不要误会,我的意思并不是说它比 Python 还快,而是想说,用 Go 语言没有比 Python 慢很多,一般达到使用 Python 开发速度的 85% 还是没问题的。相对于拥有编译器能避免的那些低级错误来说,我认为牺牲 15% 的开发速度还是很值的。

更好的并行性

你可能已经知道,Go 语言就是为并行而生的。在我的团队里经常会需要并行程序,因为我们要在 S3 上操作我们数据库中大量的数据。如果该任务是 IO 密集型的(实际上很多任务都是),我们就可以很容易地部署 Python 线程。但如果任务是 CPU 密集型的,用 Python 就比较不方便了,因为有全局解释器锁的存在。我非常享受在 Go 语言中简单代码不用修改就能直接多线程运行的爽快感。不知你在 Python 中有没有遇到过这种问题:直接复制粘贴的多线程代码却完全不工作。在 Go 语言中就不会有此问题。

部署简单

我比较喜欢把所有依赖放在单个二进制文件里。我经常在 EC2 服务器上运行自己的脚本,好让环境更加接近我们在 S3 上的服务器。如果用 Python 的话,我需要保证所有需要的包都在服务器上装好,而且我的同事不能在服务器上装任何可能产生冲突的包。虚拟环境可以解决大部分问题,但我还是觉得用 Go 语言更方便。我一般是在 Mac 和 Linux 上交叉编译我的代码,将其拷贝到远程服务器上,然后就可以任其运行了。我的代码所需要的所有依赖都在一个二进制文件里。

风格一致

一开始,Go 语言的格式化工具 gofmt 实在是让我抓狂,尤其是它在代码缩进时要求使用 tab 键而不是空格键。我觉得这简直是疯了。但是我用了一段时间后,就开始“真香”了。写代码时,我在格式上可以天马行空,格式化工具会帮我完成一切。我的所有代码风格都是一致的,即使我是在写不同的项目。这是因为格式化是标准 Go 工具的一个特性。但我如果想在 Python 中实现这一点,就要费些劲儿了。我需要正确地配置 pylint 工具,并要保证在每一个项目中都使用它。

更便捷的工具

Gofmt 只是 Go 语言众多工具中的一个小例子。所有我喜欢用的编辑器——VSCode,vim 和 Sublime Text 中,都有 Go 语言相应的扩展,让我能够方便地享受到 Go 工具的优点。这样,我就能获得写 Java 时的那种智能体验,却不需要真正使用一个 IDE。我在用 Python 时从未获得过这种体验。

Go 语言当然也有缺点

我每次看到批评 Go 语言的文章时,里面讲的几乎都是 Go 语言对关键特性的缺失,比如泛型。我倒是认为没有泛型没什么影响——你会发现,使用map和切片(Slice)就能实现多得惊人的操作。但是我在使用 Go 语言的过程中遇到了很多其他问题。

缺乏灵活性

首先,Go 语言可能是我用过的语言里最“固执”的语言了。比如,它除了会强迫你使用 tab 而不是空格键缩进(假设你用了 gofmt 工具),会强迫你使用特定的文件组织结构,还会强迫你在 GOPATH 环境变量中编程,如此等等。这种语言有太多难以改变的特性了。Go 语言简单易学的原因之一恐怕就是你不能改变这些特性。如果你不愿意将所有首字母大写的变量名 export 一遍,那真是抱歉了。幸运的是,Go 的这些特性倒是没有触犯我的原则底线,但是如果有人认为里面的某些要求根本无法理喻,我也能够理解。相比之下 Python 就灵活多了。

库支持有点差劲

在这方面把 Go 语言和 Python 做比较有些不公平。Go 的出现比 Python 晚很多,但当我发现有些功能 Go 居然不支持的时候,还是觉得很困惑。我甚至发现 StackOverflow 上很多人 po 出了本应该作为内置功能的代码段,而且大家都需要该功能,纷纷将代码复制粘贴到自己的项目下。这类功能不应该嵌入到语言内部吗?说到这里,我想到了近几年的两个例子:

  • 给切片排序(幸运的是在 Go 1.8 版本中这点方便多了)
  • Math.round 只支持整数,不能进行浮点数的取整(比如你想找一个最接近 0.5 的整数,Go 语言就无法完成)。甚至在 Go 1.10 版本之前,根本没有 math.round 函数

当然,这些问题的原因有一部分是 Go 语言没有泛型,另一部分是因为 Go 的开发者们只给 Go 的标准库中添加最最必要的功能。

这两点我都理解,但是在遇到很小的问题却需要自己写代码解决时还是感到烦恼。希望随着 Go 语言的发展,它的问题会变得越来越少。

Go 和 Python 你更喜欢谁?欢迎留言交流!

在接触Golang以前,我用C/C++、Lua及Python作为主要开发语言。

C/C++的问题:

  • 开发效率低,对开发者要求高
  • libc只向后兼容,运维难度偏大

Lua/Python的问题:

  • 动态语言,缺少编译过程,低级错误频出
  • 缺少有效的性能分析及调试工具

场景

当时刚完成了nginx WAF模块的开发工作,便开始着手搭建WAF的后台管理系统。 由于之前同事都用的fluentd作为日志收集组件,为保持基础组件的一致性,我也选择了fluentd。 即最终架构为fluentd->mongodb->mysql,再基于mysql做前端数据展示。 后来被坑了许多次,就决定用Go重写fluentd以解决下面几个问题:

  • fluentd在ubuntu 9.04偶尔会出现假死,导致数据丢失
  • fluentd难以接入公司现有的包发布系统,导致运维难度极大
  • mongodb采用mmap实现,数据量大时占用内存过高

方案

事实上,这两个项目都是为了解决上面提到的问题。 说起来也许你不信,这两个套代码是我在业余时间完成的,也就是说这根本不算在KPI之内。 其实一开始我也没想到能够这么快就写得七七八八,毕竟是现学现用啊。 但实际情况就是,我花了一周时间写完httpmq,一个月多时间就写好了gofluent……当然,这两个项目还有很多不完善的地方。目前就日志收集方案来说,我更推荐elastic/logstash-forwarder · GitHubelastic/logstash · GitHub配合使用。

为什么选择Golang

那么,为什么我会选择Golang呢?其实我在做出这个选择之前已经花了大量时间做过详尽调研。 国外如Google、AWS、Cloudflare、CoreOS等,国内如七牛、阿里等都已经开始大规模使用Golang开发其云计算相关产品。 跟着世界级巨人的脚步应该不至于走错方向,而且在学习Golang的过程中,我也渐渐被其背后的设计哲学所折服。

另外,云风博客中曾说过这样一句话:

我发现我花了四年时间锤炼自己用 C 语言构建系统的能力,试图找到一个规范,可以更好的编写软件。结果发现只是对 Go 的模仿。缺乏语言层面的支持,只能是一个拙劣的模仿。

以下则是我对Golang的浅薄理解:

  • 有C基础,学Golang非常轻松
  • 同步方式轻松实现高并发
  • 代码简洁,格式统一,阅读方便
  • 性能强劲的同时,开发效率又不差于Python等动态语言

效果

最开始准备上线的时候其实心里挺忐忑,毕竟一旦出现故障,不仅黑锅得自己背,面子也上过不去啊。 还好结果蛮漂亮,自上线后没出现过一次突发性BUG,降低运维难度的同时还减少了机器的负载。

总而言之,从工程的角度上来看,对于大多数后台应用场景,选择Golang是极为明智的选择。 这样可以很轻松的兼顾运行性能、开发效率及维护难度这三大让诸多程序猿欲仙欲死的奇点。

作者:华为云技术宅基地
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/57895717

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