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为什么要使用 Go 语言,Go 语言的优势在哪里
部署简单。Go编译生成的是一个静态可执行文件,除了glibc外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便:目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具,完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系,大大减轻了维护的负担。这和Python有着巨大的区别。由于历史的原因,Python的部署工具生态相当混乱【比如setuptools,distutils,pip,
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buildout的不同适用场合以及兼容性问题】。官方PyPI源又经常出问题,需要搭建私有镜像,而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。
并发性好。Goroutine和channel使得编写高并发的服务端软件变得相当容易,很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个Go应用也能有效的利用多个CPU核,并行执行的性能好。这和Python也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单,而且由于全局锁GIL的原因,多线程的Python程序并不能有效利用多核,只能用多进程的方式部署;如果用标准库里的multiprocessing包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的supervisor管理进程,对fork支持不好】。部署Python应用的时候通常是每个CPU核部署一个应用,这会造成不少资源的浪费,比如假设某个Python应用启动后需要占用100MB内存,而服务器有32个CPU核,那么留一个核给系统、运行31个应用副本就要浪费3GB的内存资源。
良好的语言设计。从学术的角度讲Go语言其实非常平庸,不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲,Go的设计是非常优秀的:规范足够简单灵活,有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是Go自带完善的工具链,大大提高了团队协作的一致性。比如gofmt自动排版Go代码,很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行gofmt,这样在编写代码的时候可以随意摆放位置,存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有gofix,
govet等非常有用的工具。
执行性能好。虽然不如C和Java,但通常比原生Python应用还是高一个数量级的,适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。
为什么要使用 Go 语言?Go 语言的优势在哪里
1、学习曲线
它包含了类C语法、GC内置和工程工具。这一点非常重要,因为Go语言容易学习,所以一个普通的大学生花一个星期就能写出来可以上手的、高性能的应用。在国内大家都追求快,这也是为什么国内Go流行的原因之一。
2、效率
Go拥有接近C的运行效率和接近PHP的开发效率,这就很有利的支撑了上面大家追求快速的需求。
3、出身名门、血统纯正
之所以说Go语言出身名门,是因为我们知道Go语言出自Google公司,这个公司在业界的知名度和实力自然不用多说。Google公司聚集了一批牛人,在各种编程语言称雄争霸的局面下推出新的编程语言,自然有它的战略考虑。而且从Go语言的发展态势来看,Google对它这个新的宠儿还是很看重的,Go自然有一个良好的发展前途。我们看看Go语言的主要创造者,血统纯正这点就可见端倪了。
4、组合的思想、无侵入式的接口
Go语言可以说是开发效率和运行效率二者的完美融合,天生的并发编程支持。Go语言支持当前所有的编程范式,包括过程式编程、面向对象编程以及函数式编程。
5、强大的标准库
这包括互联网应用、系统编程和网络编程。Go里面的标准库基本上已经是非常稳定,特别是我这里提到的三个,网络层、系统层的库非常实用。
6、部署方便
我相信这一点是很多人选择Go的最大理由,因为部署太方便,所以现在也有很多人用Go开发运维程序。
7、简单的并发
它包含降低心智的并发和简易的数据同步,我觉得这是Go最大的特色。之所以写正确的并发、容错和可扩展的程序如此之难,是因为我们用了错误的工具和错误的抽象,Go可以说这一块做的相当简单。
8、稳定性
Go拥有强大的编译检查、严格的编码规范和完整的软件生命周期工具,具有很强的稳定性,稳定压倒一切。那么为什么Go相比于其他程序会更稳定呢?这是因为Go提供了软件生命周期的各个环节的工具,如go
tool、gofmt、go test。
为什么要使用 Go 语言?Go 语言的优势在哪里?
1、简单易学。
Go语言的作者本身就很懂C语言,所以同样Go语言也会有C语言的基因,所以对于程序员来说,Go语言天生就会让人很熟悉,容易上手。
2、并发性好。
Go语言天生支持并发,可以充分利用多核,轻松地使用并发。 这是Go语言最大的特点。
描述
Go的语法接近C语言,但对于变量的声明有所不同。Go支持垃圾回收功能。Go的并行模型是以东尼·霍尔的通信顺序进程(CSP)为基础,采取类似模型的其他语言包括Occam和Limbo,但它也具有Pi运算的特征,比如通道传输。
在1.8版本中开放插件(Plugin)的支持,这意味着现在能从Go中动态加载部分函数。
与C++相比,Go并不包括如枚举、异常处理、继承、泛型、断言、虚函数等功能,但增加了 切片(Slice) 型、并发、管道、垃圾回收、接口(Interface)等特性的语言级支持。
如果要开发pc程序,开发的是一款可视化的开发工具,学什么编程语言比较好?
非编程篇/可直接上手的工具
1. Excel
Excel是最容易上手的图表工具,善于处理快速少量的数据。结合数据透视表,VBA语言,可制作高大上的可视化分析和dashboard仪表盘。
单表或单图用Excel制作是不二法则,它能快速地展现结果。但是越到复杂的报表,excel无论在模板制作还是数据计算性能上都稍显不足,任何大型的企业也不会用Excel作为数据分析的主要工具。
2. 可视化 BI(Power BI \Tableau \ 帆软FineBI等等)
也许是Excel也意识到自己在数据分析领域的限制和眼下自助分析的趋势,微软在近几年推出了BI工具Power BI。同可视化工具Tableau和国内帆软的BI工具一样,封装了所有可能分析操作的编程代码,操作上都是以点击和拖拽来实现,几款工具的定位稍有不同。
Power BI
最大的明显是提供了可交互、钻取的仪表板,利用Power Pivot可直接生产数据透视报告,省去了数据透视表。
Tableau
可视化图表较为丰富,堪称一等, 操作更为简单。
帆软FineBI
企业级的BI应用,实用性较强,因2B市场的大热受到关注。千万亿级的数据性能可以得到保证,业务属性较重,能与各类业务挂钩。
对于个人,上手简单,可以腾出更多的时间去学习业务逻辑的分析。
编程篇
对于寻求更高境界数据分析师或数据科学家,如果掌握可视化的编程技巧,就可以利用数据做更多的事情。熟练掌握一些编程技巧,赋予数据分析工作更加灵活的能力,各种类型的数据都能适应。大多数设计新颖、令人惊艳的数据图几乎都可以通过代码或绘图软件来实现。
与任何语言一样,你不可能立刻就开始进行对话。要从基础开始,然后逐步建立自己的学习方式。很可能在你意识到之前,你就已经开始写代码了。关于编程最酷的事情在于,一旦你掌握了一门语言,学习其他语言就会更加容易,因为它们的逻辑思路是共通的。
1. Python语言
Python 语言最大的优点在于善于处理大批量的数据,性能良好不会造成宕机。尤其适合繁杂的计算和分析工作,而且,Python的语法干净易读,可以利用很多模块来创建数据图形比较受IT人员的欢迎。
利用 Python 生成的图表
2. PHP语言
PHP这个语言松散却很有调理,用好了功能很强大。在数据分析领域可以用php做爬虫,爬取和分析百万级别的网页数据,也可与Hadoop结合做大数据量的统计分析。
因为大部分 Web 服务器都事先安装了 PHP 的开源软件,省去了部署之类的工作,可直接上手写。
比如 Sparkline(微线表)库,它能让你在文本中嵌入小字号的微型图表,或者在数字表格中添加视觉元素,就像下面这张图一样:
利用 PHP 图形函数库生成的微线表
一般 PHP会和 MySQL 数据库结合使用,这使它能物尽其用,处理大型的数据集。
3. HTML、JavaScript 和 CSS语言
很多可视化软件都是基于web端的,可视化的开发,这几类语言功不可没。而且随着人们对浏览器工作越来越多的依赖,Web 浏览器的功能也越来越完善,借助 HTML、JavaScript 和 CSS,可直接运行可视化展现的程序。
可交互日历,同时也是用户使用 your.flowingdata 的热度图
不过还是有几点需要注意。由于相关的软件和技术还比较新,在不同浏览器中你的设计可能在显示上会有所差别。在 Internet Explorer 6 这类老旧的浏览器中,有些工具可能无法正常运行。比如一些银行单位仍旧使用着IE,无论是自己使用还是开发的时候都要考虑这样的问题。
4. R语言
R语言是绝大多数统计学家最中意的分析软件,开源免费,图形功能很强大。
谈到R语言的历史,它是专为数据分析而设计的,面向的也是统计学家,数据科学家。但是由于数据分析越来越热门,R语言的使用也不瘦那么多限制了。
R的使用流程很简洁,支持 R 的工具包也有很多,只需把数据载入到 R 里面,写一两行代码就可以创建出数据图形。比如利用 Portfolio 工具包快速创建出如下的板块层级图。
比如热度图
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