我為什麼放棄了 Python ，選擇了 Go？

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根據維基百科資料統計（https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_programming_languages）
一共有 600 餘種不同的程式設計語言。對於五花八門的開發語言，每門語言都有自己的優缺點。而勵志成為一名博學多廣的開發人員，術業也有專攻，怎奈何也不會學習完百餘種語言。

在這些語言中，Java 作為 22 年的常青藤，無論是新爆發的 Kotlin 還是 C、C++、Python、JavaScript 等老×××語言想要在短期之間撼動其地位也是不大現實，相信這一點毋庸置疑。吃完I安從近幾個月的 TIOBE 程式設計語言熱門排行榜來看，繼 Java 之後，C、C++、C# 使用率雖有所下降，但依舊穩坐熱門排行榜的前五名。

除了以上四種頭×××語言，還有一種即 Python（蟒蛇）。隨著人工智慧、物聯網、資料科學等領域的興起，Python 迅速升溫，成為諸多開發人員的首選入門語言。然而就在一片追隨聲中，不少開發人員從 Python 轉向了 Go 語言，這究竟是什麼原因？接下來，來自 Stream 團隊的 Thierry Schellenbach 給出了九大理由，並對比了 Python，解析優缺點，希望對更多的開發人員有所助益。

為什麼開始使用 Go 語言？

原因 1 ——效能

Go 極其地快，其效能與 Java 或 C++ 相似。在我們的使用中，Go 一般比 Python 要快 30 倍。以下是 Go 與 Java 之間的基準比較：

原因 2：語言效能很重要

對很多應用來說，程式設計語言只是簡單充當了其與資料集之間的膠水。語言本身的效能常常無關輕重。

但是 Stream 是一個 API 供應商，服務於世界 500 強以及超過 2 億的終端使用者。數年來我們已經最佳化了 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等等，然而最終抵達了所使用語言的極限。

Python 非常棒，但是其在序列化／去序列化、排序和彙總中表現欠佳。我們經常會遇到這樣的問題：Cassandra 用時 1ms 檢索了資料，Python 卻需要 10ms 將其轉化成對象。

原因 3：開發人員效率&不要過於創新

看一下絕佳的入門教程《開始學習 Go 語言》（http://howistart.org/posts/go/1/）
中的一小段代碼：

package main

type openWeatherMap struct{}

func (w openWeatherMap) temperature(city string) (float64, error) {

    resp, err := http.Get("http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?APPID=YOUR_API_KEY&q=" + city)    if err != nil {            return 0, err    }    defer resp.Body.Close()    var d struct {            Main struct {                    Kelvin float64 `json:"temp"`            } `json:"main"`    }    if err := json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&d); err != nil {            return 0, err    }    log.Printf("openWeatherMap: %s: %.2f", city, d.Main.Kelvin)    return d.Main.Kelvin, nil

如果你是一個新手，看到這段代碼你並不會感到吃驚。它展示了多種賦值、資料結構、指標、格式化以及內建的 HTTP 庫。

當我第一次編程時，我很喜歡使用 Python 的高階功能。Python 允許你創造性地使用正在編寫的代碼，比如，你可以：

在代碼初始化時，使用 MetaClasses 自行註冊類別

置換真假

添加函數到內建函數列表中

通過奇妙的方法重載運算子

毋庸置疑這些代碼很有趣，但也使得在讀取其他人的工作時，代碼變得難以理解。

Go 強迫你堅持打牢基礎，這也就為讀取任意代碼帶來了便利，並能很快搞明白當下發生的事情。

注意：當然如何容易還是要取決於你的使用案例。如果你要建立一個基本的 CRUD API，我還是建議你使用 Django + DRF，或者 Rails。

原因 4：並發性&通道

Go 作為一門語言致力於使事情簡單化。它並未引入很多新概念，而是聚焦於打造一門簡單的語言，它使用起來異常快速並且簡單。其唯一的創新之處是 goroutines 和通道。Goroutines 是 Go 面向線程的輕量級方法，而通道是 goroutines 之間通訊的優先方式。

建立 Goroutines 的成本很低，只需幾千個位元組的額外記憶體，正由於此，才使得同時運行數百個甚至數千個 goroutines 成為可能。你可以藉助通道實現 goroutines 之間的通訊。Go 已耗用時間可以表示所有的複雜性。Goroutines 以及基於通道的並發性方法使其非常容易使用所有可用的 CPU 核心，並處理並發的 IO——所有不帶有複雜的開發。相較於 Python/Java，在一個 goroutine 上運行一個函數需要最小的樣板代碼。你只需使用關鍵詞「go」添加函數調用：

package main

import (

    "fmt"    "time"

)

func say(s string) {

    for i := 0; i < 5; i++ {            time.Sleep(100 * time.Millisecond)            fmt.Println(s)    }

}

func main() {

    go say("world")    say("hello")

}

https://tour.golang.org/concurrency/1

Go 的並發性方法非常容易上手，相較於 Node 也很有趣；在 Node 中，開發人員必須密切關注非同步代碼的處理。

並發性的另一個優質特性是競賽檢測器，這使其很容易弄清楚非同步代碼中是否存在競態條件。下面是一些上手 Go 和通道的很好的資源：

https://gobyexample.com/channels

https://tour.golang.org/concurrency/2

http://guzalexander.com/2013/12/06/golang-channels-tutorial.html

https://www.golang-book.com/books/intro/10

https://www.goinggo.net/2014/02/the-nature-of-channels-in-go.html

原因 5：快速的編譯時間

當前我們使用 Go 編寫的最大微服務的編譯時間只需 6 秒。相較於 Java 和 C++獃滯的編譯速度，Go 的快速編譯時間是一個主要的效率優勢。我熱愛擊劍，但是當我依然記得代碼應該做什麼之時，事情已經完成就更好了。

Go 之前的代碼編譯

原因 6：打造團隊的能力

首先，最明顯的一點是：Go 的開發人員遠沒有 C++和 Java 等舊語言多。據知，有 38% 的開發人員瞭解 Java，19.3% 的開發人員瞭解 C++，只有 4.6% 的開發人員知道 Go。GitHub 資料表明了相似的趨勢：相較於 Erlang、Scala 和 Elixir，Go 更為流行，但是相較於 Java 和 C++ 就不是了。

幸運的是 Go 非常簡單，且易於學習。它只提供了準系統而沒有多餘。Go 引入的新概念是「defer」聲明，以及內建的帶有 goroutines 和通道的並發性管理。正是由於 Go 的簡單性，任何的 Python、Elixir、C++、Scala 或者 Java 開發人員皆可在一月內組建成一個高效的 Go 團隊。

原因 7：強大的生態系統

對我們這麼大小的團隊（大約 20 人）而言，生態系統很重要。如果你需要重做每塊功能，那就無法為客戶創造收益了。Go 有著強大的工具支援，面向 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、Template parsing、Task scheduling、Expression parsing 和 RocksDB 的穩定的庫。

Go 的生態系統相比於 Rust、Elixir 這樣的語言有很大的優勢。當然，它又略遜於 Java、Python 或 Node 這樣的語言，但它很穩定，而且你會發現在很多基礎需求上，已經有高品質的檔案包可用了。

原因 8：GOFMT，強制代碼格式

Gofmt 是一種強大的命令列功能，內建在 Go 的編譯器中來規定代碼的格式。從功能上看，它類似於 Python 的 autopep8。格式一致很重要，但實際的格式標準並不總是非常重要。Gofmt 用一種官方的形式規格代碼，避免了不必要的討論。

原因 9：gRPC 和 Protocol Buffers

Go 語言對 protocol buffers 和 gRPC 有一流的支援。這兩個工具能一起友好地工作以構建需要通過 RPC 進行通訊的微伺服器（microservices）。我們只需要寫一個清單（manifest）就能定義 RPC 調用發生的情況和參數，然後從該清單將自動產生伺服器和用戶端代碼。這樣產生代碼不僅快速，同時網路佔用也非常少。

從相同的清單，我們可以從不同的語言產生用戶端代碼，例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此內部通訊的 RESET 端點不會產生分歧，我們每次也就需要編寫幾乎相同的用戶端和伺服器代碼。

使用 Go 語言的缺點

缺點 1：缺少架構

Go 語言沒有一個主要的架構，如 Ruby 的 Rails 架構、Python 的 Django 架構或 PHP 的 Laravel。這是 Go 語言社區激烈討論的問題，因為許多人認為我們不應該從使用架構開始。在很多案例情況中確實如此，但如果只是希望構建一個簡單的 CRUD API，那麼使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或 Phoenix 將簡單地多。

缺點 2：錯誤處理

Go 語言通過函數和預期的調用代碼簡單地返回錯誤（或返回呼叫堆疊）而協助開發人員處理編譯報錯。雖然這種方法是有效，但很容易丟失錯誤發生的範圍，因此我們也很難向使用者提供有意義的錯誤資訊。錯誤包（errors package）可以允許我們添加返回錯誤的上下文和堆棧追蹤而解決該問題。

另一個問題是我們可能會忘記處理報錯。諸如 errcheck 和 megacheck 等靜態分析工具可以避免出現這些失誤。雖然這些解決方案十分有效，但可能並不是那麼正確的方法。

缺點 3：軟體包管理

Go 語言的軟體包管理絕對不是完美的。預設情況下，它沒有辦法制定特定版本的依賴庫，也無法建立可複寫的 builds。相比之下 Python、Node 和 Ruby 都有更好的軟體包管理系統。然而通過正確的工具，Go 語言的軟體包管理也可以表現得不錯。

我們可以使用 Dep 來管理依賴項，它也能指定特定的軟體包版本。除此之外，我們還可以使用一個名為 VirtualGo 的開源工具，它能輕鬆地管理 Go 語言編寫的多重專案。

Python vs Go

我們實施的一個有趣實驗是用 Python 寫排名 feed，然後用 Go 改寫。看下面這種排序方法的樣本：

{

    "functions": {            "simple_gauss": {                    "base": "decay_gauss",                    "scale": "5d",                    "offset": "1d",                    "decay": "0.3"            },            "popularity_gauss": {                    "base": "decay_gauss",                    "scale": "100",                    "offset": "5",                    "decay": "0.5"            }    },    "defaults": {            "popularity": 1    },    "score": "simple_gauss(time)*popularity"

}

Python 和 Go 代碼都需要以下要求從而支援上面的排序方法：

解析得分的表達。在此樣本中，我們想要把 simple_gauss(time)*popularity 字串轉變為一種函數，能夠把 activity 作為輸入然後給出得分作為輸出。

在 JSON config 上建立部分函數。例如，我們想要「simple_gauss」調用「decay_gauss」，且帶有的索引值對為"scale": "5d"、"offset": "1d"、"decay": "0.3"。

解析「defaults」配置，便於某個領域沒有明確定義的情況下有所反饋。

從 step1 開始使用函數，為 feed 中的所有 activity 打分。

開發 Python 版本排序代碼大約需要 3 天，包括寫代碼、測試和建立文檔。接下來，我麼花費大約 2 周的時間最佳化代碼。其中一個最佳化是把得分表達 simple_gauss(time)*popularity 轉譯進一個抽象文法樹。我們也實現了 caching logic，之後會預先計算每次的得分。

相比之下，開發 Go 版本的代碼需要 4 天，但之後不需要更多的最佳化。所以雖然最初的開發上 Python 更快，但 Go 最終需要的工作量更少。此外，Go 代碼要比高度最佳化的 python 代碼快了 40 多倍。

以上只是我們轉向 Go 所體驗到的一種好處。當然，也不能這麼做比較：

該排序代碼是我用 Go 寫的第一個項目；

Go 代碼是在 Python 代碼之後寫的，所以提前理解了該案例；

Go 的表達解析庫品質優越。

Elixir vs Go

我們評估的另一種語言是 Elixir。Elixir 建立在 Erlang 虛擬機器上。這是一種迷人的語言，我們之所以想到它是因為我們組員中有一個在 Erlang 上非常有經驗。

在使用案例中，我們觀察到 Go 的原始效能更好。Go 和 Elixir 都能很好地處理數千條並行需求，然而，如果是單獨的要求，Go 實際上更快。相對於 Elixir，我們選擇 Go 的另一個原因是生態系統。在我們需求的組件上，Go 的庫更為成熟。在很多案例中，Elixir 庫不適合產品使用。同時，也很難找到／訓練同樣使用 Elixir 的開發人員。

結論

Go 是一種非常高效的語言，高度支援並發性。同時，它也像 C++和 Java 一樣快。雖然相比於 Python 和 Ruby，使用 Go 建立東西需要更多的時間，但在後續的代碼最佳化上可以節省大量時間。在 Stream，我們有個小型Team Dev為 2 億終端使用者提供 feed 流。對新手開發人員而言，Go 結合了強大的生態系統、易於上手，也有超快的表現、高度支援並發性，富有成效的編程環境使它成為了一種好的選擇。Stream 仍舊使用 Python 做個人化 feed，但所有效能密集型的代碼將會用 Go 來編寫。

我為什麼放棄了 Python ，選擇了 Go？