五大理由从 Python 转到 Go 语言

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如果你真正理解了引号中的话，你可能会去尝试 Go 编程语言。我认为 Go 是很简单的编程语言，并且适应任何的应用环境，甚至比 Javascript 编程还要简单，这可能是 GO 编程语言能在这几年很快流行起来的原因吧。

网站 TreeScale.com 主页和 API 都是基于一些分析工具的网络应用。下面是我们的技术栈：

• React.js   主页前端

• Django Python 主页后端和认证服务

• Node.js  API 服务

• PostgreSQL  数据库、Cassandra 日志系统

• 自定义容器注册表是使用 Rust 语言

从上面你可以看到基础的框架是完全的基于微服务和逻辑分离的（前后端分离），甚至说是完全不同的技术来实现的。

为什么我们开始整合 API 服务和后端到单个项目中，主要的原因是他们有很多地方是相似的而且通过多种语言或者技术编程，代码存在很多重复的。最终我们需要花费很多时间在个性化的 Django's API 服务，特别是在定制 JSON 的响应。

一个月之后我们用 Django 建立的 API 服务，我感觉当你开发一些普通的应用使用 Django 是非常棒的，但是当你需要更高的性能和一些个性化的模块的东西的使用 Django 是会越来越复杂的。

Golang 是编译型语言并且 Googe 的开发者花了很大的功夫在上面。它使用静态链接实际上是基于操作系统类型和环境组合所有的依赖库文件和模块到一个单一的二进制文件中，这也意味着如果你想要编译你的后端应用到你的 Linux 操作系统和 X86 架构的 CPU 中，你只要下载编译好的二进制应用到服务器，然后可以后端应用可以工作了,这是不需要任何的依赖文件的。

对于大规模应用来说类型系统是非常重要的。Python 是很棒的并且有趣的语言但是有些时候你会看到一些不寻常的异常因为当你尝试将变量作为一个整型变量的时候结果它是一个字符串类型．

Go 在编译的时候告诉你这是一个编译器错误，这就是在愚蠢的问题上赢得时间的地方。

令人惊讶的是，在大多数的应用场景中，Go 语言比 Python（版本2或3）更快。 Benchmarking Game 中可以看到对比的结果，当然这是不公平的，这依赖于应用类型和用户用例。

对于我们的案例，Go 语言由于自己的多线程模块和 CPU 可伸缩性获得了较好的性能。无论什么时候我们需要执行一些内部的请求，我们可以使用 Goroutine 来分别执行，这个比 Python 中的 Threads 在资源开销上要少上十多倍。由于这些内置的语言特性，我们可以节省大量的资源（内存和 CPU ）。