轉用一門新語言通常是一項大決策，尤其是當你的團隊成員中只有一個使用過它時。今年 Stream 團隊的主要編程語言從 Python 轉向了 Go。本文解釋了其背后的九大原因以及如何做好這一轉換。

為什么使用 Go

原因 1：性能

Go 極其地快。其性能與 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：語言性能很重要

對很多應用來說，編程語言只是簡單充當了其與數據集之間的膠水。語言本身的性能常常無關輕重。

但是 Stream 是一個 API 提供商，服務于世界 500 強以及超過 2 億的終端用戶。數年來我們已經優化了 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、排序和聚合中表現欠佳。我們經常會遇到這樣的問題：Cassandra 用時 1ms 檢索了數據，Python 卻需要 10ms 將其轉化成對象。

原因 3：開發者效率&不要過于創新

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，看到這段代碼你并不會感到吃驚。它展示了多種賦值、數據結構、指針、格式化以及內置的 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 自行注冊類別

• 置換真假

• 添加函數到內置函數列表中

• 通過奇妙的方法重載運算符

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，并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于你的使用案例。如果你要創建一個基本的 CRUD API，我還是建議你使用 Django + DRF，或者 Rails。

原因 4：并發性&通道

Go 作為一門語言致力于使事情簡單化。它并未引入很多新概念，而是聚焦于打造一門簡單的語言，它使用起來異常快速并且簡單。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 之間通信的優先方式。

創建 Goroutines 的成本很低，只需幾千個字節的額外內存，正由于此，才使得同時運行數百個甚至數千個 goroutines 成為可能。你可以借助通道實現 goroutines 之間的通信。Go 運行時間可以表示所有的復雜性。Goroutines 以及基于通道的并發性方法使其非常容易使用所有可用的 CPU 內核，并處理并發的 IO——所有不帶有復雜的開發。相較于 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" )}

Go 的并發性方法非常容易上手，相較于 Node 也很有趣；在 Node 中，開發者必須密切關注異步代碼的處理。

并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異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。相較于 Java 和 C++呆滯的編譯速度，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么之時，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 的開發者遠沒有 C++和 Java 等舊語言多。據知，有 38% 的開發者了解 Java，19.3% 的開發者了解 C++，只有 4.6% 的開發者知道 Go。GitHub 數據表明了相似的趨勢：相較于 Erlang、Scala 和 Elixir，Go 更為流行，但是相較于 Java 和 C++ 就不是了。

幸運的是 Go 非常簡單，且易于學習。它只提供了基本功能而沒有多余。Go 引入的新概念是「defer」聲明，以及內置的帶有 goroutines 和通道的并發性管理。正是由于 Go 的簡單性，任何的 Python、Elixir、C++、Scala 或者 Java 開發者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

對我們這么大小的團隊（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 有著強大的工具支持，面向 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、Template parsing、Task scheduling、Expression parsing 和 RocksDB 的穩定的庫。

Go 的生態系統相比于 Rust、Elixir 這樣的語言有很大的優勢。當然，它又略遜于 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，已經有高質量的文件包可用了。

原因 8：GOFMT，強制代碼格式

Gofmt 是一種強大的命令行功能，內建在 Go 的編譯器中來規定代碼的格式。從功能上看，它類似于 Python 的 autopep8。格式一致很重要，但實際的格式標準并不總是非常重要。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 有一流的支持。這兩個工具能一起友好地工作以構建需要通過 RPC 進行通信的微服務器（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，然后從該清單將自動生成服務器和客戶端代碼。這樣產生代碼不僅快速，同時網絡占用也非常少。

從相同的清單，我們可以從不同的語言生成客戶端代碼，例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此內部通信的 RESET 端點不會產生分歧，我們每次也就需要編寫幾乎相同的客戶端和服務器代碼。

使用 Go 語言的缺點

缺點 1：缺少框架

Go 語言沒有一個主要的框架，如 Ruby 的 Rails 框架、Python 的 Django 框架或 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框架開始。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，那么使用 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（或返回調用堆棧）而幫助開發者處理編譯報錯。雖然這種方法是有效的，但很容易丟失錯誤發生的范圍，因此我們也很難向用戶提供有意義的錯誤信息。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，但可能并不是那么正確的方法。

缺點 3：軟件包管理

Go 語言的軟件包管理絕對不是完美的。默認情況下，它沒有辦法制定特定版本的依賴庫，也無法創建可復寫的 builds。相比之下 Python、Node 和 Ruby 都有更好的軟件包管理系統。然而通過正確的工具，Go 語言的軟件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件包版本。除此之外，我們還可以使用一個名為 VirtualGo 的開源工具，它能輕松地管理 Go 語言編寫的多個項目。

Python vs Go

我們實施的一個有趣實驗是用 Python 寫排名 feed，然后用 Go 改寫。看下面這種排序方法的示例：

{ ? "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持上面的排序方法：

解析得分的表達。在此示例中，我們想要把 simple_gauss(time)*popularity 字符串轉變為一種函數，能夠把 activity 作為輸入然后給出得分作為輸出。

在 JSON config 上創建部分函數。例如，我們想要「simple_gauss」調用「decay_gauss」，且帶有的鍵值對為"scale": "5d"、"offset": "1d"、"decay": "0.3"。

解析「defaults」配置，便于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，我么花費大約 2 周的時間優化代碼。其中一個優化是把得分表達 simple_gauss(time)*popularity 轉譯進一個抽象語法樹。我們也實現了 caching logic，之后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，但之后不需要更多的優化。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 代碼要比高度優化的 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，也不能這么做比較：

• 該排序代碼是我用 Go 寫的第一個項目；

• Go 代碼是在 Python 代碼之后寫的，所以提前理解了該案例；

• Go 的表達解析庫質量優越。

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 的原始性能更好。Go 和 Elixir 都能很好地處理數千條并行需求，然而，如果是單獨的要求，Go 實際上更快。相對于 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 的開發者。

結論

Go 是一種非常高效的語言，高度支持并發性。同時，它也像 C++和 Java 一樣快。雖然相比于 Python 和 Ruby，使用 Go 建立東西需要更多的時間，但在后續的代碼優化上可以節省大量時間。在 Stream，我們有個小型開發團隊為 2 億終端用戶提供 feed 流。對新手開發者而言，Go 結合了強大的生態系統、易于上手，也有超快的表現、高度支持并發性，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 做個性化 feed，但所有性能密集型的代碼將會用 Go 來編寫。

來源：機器之心

作者：Thierry Schellenbach，機器之心編譯，參與：黃小天、李亞洲

原文地址：https://getstream.io/blog/switched-python-go/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的放弃Python转向Go语言：我们找到了以下9大理由的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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