【Go入门】编程语言比较：Golang VS Python

Golang：最佳人工智能语言，性能优于 Python

本节是学习go的引入，为了了解Python与go编程语言间比较。后续会完成相关课程，并分享笔记。

如今，世界各地有数百万用户使用 Golang 作为机器学习和人工智能的编程语言。

最好的人工智能编程语言是 Go，而不是 Python！是的，让我们详细了解这两种语言。

Go 很快就要庆祝它的 11 岁生日了，它于十多年前的 2009 年 11 月推出。借助 Google 的语言，开发人员现在的工作效率更高。这种语言的设计者还致力于轻松学习和易用性，并消除 C++ 等语言的“无关垃圾”。

此外，它还具有编译机器代码的能力，以及垃圾收集的便利性。Go 的未来非常光明。

AI 领域有望取得进展

尽管人工智能在 2020 年加速了发展，但事实证明，它对全球公民、企业和政府来说是一个巨大的挑战。通过抗击新冠肺炎 (Covid-19) 斗争取得的重大进展，我们的经济和社会发生了转变。以下是一些特定行业的进步。

卫生保健

人工智能在医疗保健应用中的应用改变了多个组织。人工智能取得了许多新发现，例如分析患者数据、准确诊断、发现药物、管理药物，甚至安装机器人手术机器。

零售和电子商务

人工智能使零售商能够利用智能算法帮助他们识别与他们的兴趣相关且有帮助的产品，从建立独特的营销模式到吸引大量零售客户，从而为他们的购物者提供更加个性化的体验。

制造业

通过使人类能够向机器人发出指令和方向，工业机器人正在带来一场重大革命。借助人工智能，可以更有效地维护生产机械，及早发现故障，并提高产品质量。

银行和金融

使用人工智能辅助，可以减少计算时间并提供现实世界的建议。除了检测和预防欺诈之外，人工智能的数字智能还通过审查关键数据特征来改善客户体验。

为什么 Golang 机器学习是构建人工智能应用程序的主流

利用人工智能，公司可以根据自己的需求构建各种创新应用程序。然而，网络框架必须补充人工智能。然而，Go 有什么特别之处呢？由于 Go 的快速和可扩展性，基于它构建的应用程序非常受欢迎。这种语言在人工智能开发人员中的流行可以通过以下原因来解释。

由于 Golang 是静态类型和静态编译的，因此很容易识别 Golang 中的问题。此外，由于Go实时编译机器代码，因此编辑和刷新周期相对较快，同时仍然产生高效的机器代码。因此，Golang 机器学习语言被用于许多应用程序。

这使得 Go 成为开发人员的绝佳选择，因为它允许您编写高度并发的网络程序。Go to Learn 的功能并不多。Go 社区日益壮大。底层基础设施包括许多测试功能，可以通过轻松识别和测试模块来实现更好的工程纪律。

Go语言（GoLang）框架

Golang 最适合机器学习的原因

Go 最值得注意的好处是它能够在多个平台上运行，这使其成为软件迁移的绝佳语言。此外，Go 编译器强制执行 Go 未使用的变量，并内置了固定格式。

Go 的另一个独特之处是它的原生并发和并行能力。因此，Golang 是编写并发密集型应用程序、网络、大数据等的理想平台。尤其是，Golang 在云兼容性方面非常完美。此外，Golang生态系统随着机器学习的不断发展，使其成为开发者的绝佳选择。此外，Golang 浏览器自动化使其成为开发人员的首选。

您可以从通过多种方式学习如何使用 Go 编程语言开始。它能够构建云原生应用程序并开发快速而优雅的 CLI（命令行界面），以支持 DevOps 和 SRE（站点可靠性工程）、实施数据库和构建网站，非常适合此类项目。

Go 编程语言的用途是什么？

Go语言的用途

为了构建 Google 应用程序的后端，开发人员创建了 Go 编程语言。对于需要高性能和易于理解的代码的应用程序来说，这是一个显而易见的选择。

简而言之，Go 适合广泛的项目。它提供的很多东西应该会让您感兴趣，所以让我们看看有什么。

最好的 Golang 机器学习库

对于 Golang，有稳定且支持良好的开源机器学习库。由于其快速的开发过程和许多良好支持的存储库，开源社区已经认可了它。Golang 是一种用于机器学习的新兴语言。让我们来看看最流行的 Golang 机器学习库。

Google 于 2007 年创建了Golang，作为一种旨在提高效率的编译型编程语言。其众多优点包括：

与其他语言相比，构建时间非常快
运行时表现出色
最高标准的并发支持
一组广泛的库，特别是用于机器学习的库
通过强制错误处理最大限度地减少不可预见的异常
随着项目的增长，环境具有很好的适应性
优秀的依赖管理
IDE 和调试得到简化
支持母语

Golang 被一些世界上最成功的科技公司用作生产系统的主要语言，这些公司积极为其发展做出了贡献。Cloudflare 在许多内部软件项目以及大型项目的一部分中使用 Golang。Google 本身内部使用 Golang。除了无中断的后台加载之外，Uber 还广泛使用 Golang 来实现高吞吐量和低延迟。

Dailymotion 公司是一家全球视频流服务提供商，拥有超过 2.5 亿人的网络并广泛使用 Golang。Asteroid 是该公司的 Wireguard 服务器管理应用程序，是用 Golang 编写的。通过提高效率，该应用程序添加和删除了对公司基础设施的访问。由于其强大的功能和库，Golang 正在成为最强大的开源机器学习工具之一。

Golang 机器学习库：-

去学习

GoLearn 是 Golang 中最重要的软件包之一。许多机器学习算法都可以用它来实现。DBSCAN（基于密度的空间聚类分析）、随机森林 (RF)、k 最近邻 (KNN)、朴素贝叶斯 (NB)、神经网络 (NN) 和主成分分析 (PCA) 构成了该软件包的机器学习算法。必须安装兼容的编译器才能安装此软件包。

柳珊瑚

这是一个低级库。开发人员必须构建模型的架构。该库的主要显着特点是它能够轻松有效地处理多维数组。另一个特点是它的性能。由于它是一个较低级别的库，因此构建模型需要更多步骤。然而，它非常简单。

GOML

该机器学习库可以处理在线和反应类型的流数据。

采取

除了现有的代码库之外，该包还允许您实现进化优化算法。每个进化算法都有一致的API。

埃沃

可以使用 EVO 库在 Golang 中编写 Web 服务和应用程序。该库附带了许多 UI 组件。它使用方便，前端和后端都可以使用。

GoMind

为了实现神经网络，使用了这个包。可以实现多种激活函数——线性、sigmoid、reLU、leaky reLU 等。该软件包仅支持一个隐藏层。反向传播时，使用均方误差函数计算误差。

用于 Web 和移动应用程序开发的 Golang 机器学习

您可以使用 Go 开发 Web 或移动应用程序，因为它具有强大的标准库。

这使得 Go 成为开发微服务架构的完美平台。我们稍后会让您了解更多相关信息！

究竟是什么让 Go 的架构结构如此受到应用程序开发人员的推崇？

Go 商业版

成功的移动应用程序和成功的网络应用程序都需要出色的用户体验。技术在快速发展，客户的期望也在快速增长。

传统 Web 和移动应用程序开发的替代方案是微服务基础设施。这个想法是将复杂的应用程序分成大量较小的组件，每个组件都能够独立运行。该应用程序的最终版本将显着提高性能，更加安全，并且需要更少的维护。

它的架构是分布式的，因此可以用多种技术来实现。使用一个应用程序，您可以同时满足所有客户需求。

此外，它还支持完全可扩展的 Go 微服务基础设施，确保应用程序的完整性。即使其中一个组件需要开发关注，其余组件也可能不会受到影响。

采用基于云的商业解决方案

云计算需要一种能够轻松处理并发问题的技术。

程序员通过将程序划分为半独立的组件来利用并发性来加快开发速度并防止故障。

可扩展性和资源共享是云解决方案的关键特征。数据和文档可以毫无障碍地访问和更新。一项技术需要能够同时处理和存储大量数据，而不会在其中一部分发生故障时导致整个过程停止。这正是 Go 的内置并发性使其成为创建可扩展云应用程序的理想选择的原因。

此外，Go 语言的高可移植性和网络功能使您能够利用云计算的优势。为了提高系统的整体可扩展性、性能和安全性，公司用 Go 重写了旧软件。

Dropbox 等公司使用 Go 来构建云服务。语法非常简单和干净。此外，编写的代码很容易理解，社区也非常有帮助。布丁的好坏不在于吃，但当全球巨头支持一项技术时，您可以依靠更好的支持、升级和维护。因此，Go 是开发基于云的解决方案的万无一失的语言。

为什么选择机器学习？

未来，许多公司将寻找具有机器学习技能的员工。他们并不容易找到，因此公司必须竞聘最优秀的专家。除了丰厚的薪水之外，机器学习工程师还有很多令人兴奋的工作机会！

越来越多的公司开始转向人工智能和机器学习。根据 2019 年 Stack Overflow 开发者调查结果，全球只有 7.9% 的程序员专注于大数据和机器学习。

人类在人工智能方面的工作是其最重要的努力之一。火或电都无法与之相比。——桑达尔·皮查伊，谷歌首席执行官。

将机器学习应用于数据科学

Golang 是数据科学的好技术吗？

围棋将彻底改变人工智能！由于人工智能只能用几种语言来实现，所以这并不奇怪。这是好事还是坏事？

人工智能可以通过多种方式使您的业务受益。通过利用人工智能，您可以在日常流程中节省大量金钱和时间。利用认知技术可以更快、更轻松地做出更好的业务决策。您可以最大限度地减少犯错误的可能性。通过使用人工智能，服务和销售也可以得到改善。可能性无穷无尽。因此，Golang机器学习将在业界掀起新的浪潮。

为什么 Golang 是人工智能的最佳语言？

Python 不具备 Go 所具备的数学能力，以及机器学习库和算法。

除了支持 Goroutines 的并行性之外，它还可以处理内存错误。

如果您计划雇用 Go 开发人员开发基于 AI 的应用程序，请注意以下关键特征和功能：

1.错误处理简单，调试快速

人工智能应用要想媲美人类的智慧和完美，就必须立即在投入上进行支出。我们的 Go 开发人员可以帮助您改进管道的各个方面，从机器学习到广泛的知识，再到强制学习库。

此外，Go AI 应用程序还提供各种高级功能。因此，Golang AI 应用程序不那么不稳定并且更易于调试。

2.仁慈的Golang库

Go 是一种编写库的语言，因此人工智能开发人员不必被迫学习另一种语言。它非常重视开发者使用Go库开发AI应用程序时的便利性。

3.惊人的速度和准确性

使用这种语言，人工智能开发人员可以管理多个并行请求，并提高人工智能应用程序的速度和准确性。您可以利用其可管理的语法和并行模型开发快速、准确的 Go AI 应用程序。

4. 可扩展性和计算

它在分析和一致估计方面具有巨大潜力。与其他编程语言相比，用 GO 更快更容易地回答复杂的数字代码。这表明 Go 作为一种可扩展的编程语言。使用Go for AI 应用程序时，您可以立即访问您的报告或操作。

5、覆盖面广

目前只有几个库，但由于您可以通过查询多个域来构建许多人工智能应用程序，因此它们将继续增长。GoLearn提供数据处理，GoML提供知识传输，Hector作为AI库提供配对分析。

6. 最小且可读

极简策略用于开发 Go 的可读、极简算法。极简策略使得Go AI开发者在执行人工智能算法时代码简洁易懂。拘留将发生在递归算法方面。

7、高并发网络程序

Go 的最佳方面之一是它专为编写具有高级并行化的网络代码而设计，这使得开发人员的工作更加轻松。它内置了许多测试框架；从而更容易识别和分类模块来进行技术开发。

最佳 Go 应用示例

Go 编程语言示例

尽管 Go 相对较新，但已经有不少成功的企业在使用它。

谷歌

由于 Google 出于内部目的开发了 Golang，因此您不应该感到惊讶。然而，它已经超越了这一点，并已成为您可能每天使用的解决方案的一部分。Chrome、YouTube 和 Google Earth 是最著名的例子。

优步

地理围栏和动态价格是 Uber 依赖 Go 实现的两项功能。通过先进算法识别明确定义的特殊要求区域（例如机场和火车站）。因此，Uber 是 Go 能力的一个很好的例子。

Dropbox

使用Go技术提供更高效可扩展性的云计算服务提供商。除了依赖不足的 Go 库之外，Dropbox 还开发了自己的库用于缓存、标准错误处理等。

每日运动

使用 Go 可以使 Dailymotion 等娱乐应用程序变得更加高效。该公司使用 Go 来自动化 API 调用。除了 Netflix 之外，许多其他流媒体品牌都依赖 Go 来实现高性能和稳定性。因此，这个例子向我们展示了神能做什么！

简而言之，AI 工程师首选 Golang 的好处：

简化错误调试和故障排除
Go 库精选
快速准确
覆盖面广
易于扩展

为什么选择Python？

将Python编程语言用于多种目的。初学者会发现它很容易学习，因为它的语法简单并且是开源的。因此，编写Python语言代码很简单。Python 中提供了各种库，使其非常受欢迎。

事实上，它几乎可以执行所有可以想象到的任务，这是它最好的功能之一。Python 是当今增长最快的语言。根据 Stack Overflow 开发者调查的结果，开发者最常使用它。Python 在数据科学应用中得到了应用。

Python 的缺点

尽管Python语言是开源的，有时被吹捧为人工智能的最佳语言，但它也有一些缺点。

不利于大型工程

对于涉及数百名程序员的工作，Python 语言在可扩展性方面明显输给了 Go。此外，Python 代码需要非常有序和严格的编码方法。当您部署非常复杂的人工智能系统时，您还应该记住这一点。

代码库可能难以维护

Python 提供了各种库，以及对多个系统和第三方集成的支持。Python 就面临着这种多样性的困扰。

据说许多开发人员都很难维护 Python 语言代码。你是什么意思？Python 缺少一些功能，包括静态类型语言。Python 编程语言还具有令人困惑的语法，并且与其他语言所做的假设背道而驰。

当 Python 语言中发生这些冲突时，在数据结构中配置某些集群可能会出现问题或工作完全停止。

缺乏性能和多核处理

Python 的性能也具有挑战性，尤其是在使用 CPU 或 GPU 时。这个挑战是可以克服的，但这主要是一个调整的问题。某些解决方案不适用于大多数常见应用程序。

可用的 Python 版本太多

这一点即使对于Python语言程序员来说也是困难的。有几个与 Python 2 和 Python 3 之间的转换相关的问题。如果您有多个版本，也可能需要同时安装多个环境。当您需要它们立即工作时，这可能会造成混乱并导致技术困难。

打包系统增加了 Python 开发人员的困惑。Python 很难跨版本管理和记录打包系统。因为它们以不同的方式分解。由于Python的打包系统不同，需要安装多个环境。

Golang 与 Python？

Go 语言与 Python

大家都有这样的疑问，Python和Go哪个更好。它们都是非常流行的机器学习语言。该编程语言的真正目的是帮助开发人员维护和解决更大规模的问题。Python 和 Go 之间存在着激烈的竞争。Go 内置对通道并发进程的支持是有原因的。然而，Python 在并发方面面临着巨大的挑战。因此，对于Go 与 Python 来说，Go 是新兴的赢家。

并发支持使 Go 在集群和云中流行起来。而且，Go 绝对比 Python 更快。

不可否认，Python 编程以其可读性而闻名，但有时他们做得太过了。在 Python 中，同一件事有多种表达方式，这可能会导致很多混乱。然而，Go 中的编程规则非常严格。显然，Go 将能够比其他编程语言更好地完成任务。该代码可能不是通用的，但有些人可能不同意。

谁关心核心编程？代码应该是可读的，所以这不重要。因此，如果比较 Go 和 Python，那么 Go 显然是赢家。此外，Go 很容易学习，因此深入研究编程语言甚至开发复杂的解决方案都没有问题。

Python 与 Go

在 Golang 和 Python 之间决定哪种语言更好的任务可能很困难。然而，Golang 在大多数情况下似乎都具有优势。尽管它现在的光芒不如 Python，但它最终会实现这一目标。事实上，Python 达到现在的地位已经是二十多年前了。Python 十年来一直没有引起人们的注意，直到 2001 年它才开始流行。

因此，在 Python 与 Go 之间，Go 很快就会迎头赶上。您可能已经在吸引注意力方面做得非常出色。这些编程语言的需求量很大，也是使用哪一种语言的讨论点。

对于构建机器学习管道，Go 语法对我来说似乎足够直观。然而，我发现 Go 的机器学习社区比 Python 的要小。在某些情况下，这会使故障排除变得困难。此外，其中许多软件包缺乏 GPU 支持，这可能使 AI 开发更具挑战性。

此外，不同的机器学习包之间似乎没有太多的互操作性。在 GoLearn 包中实现的 DataFrame“实例”类可能无法与本机 GoNum 的类甚至 GoTA 的 DataFrame 对象很好地配合。

虽然 Go 因其速度和并发性而有可能在机器学习应用中超越 Python，但它首先需要足够数量的 AI 开发人员（即临界质量）才能做到这一点。

为什么是 Golang 而不是 Python？

可扩展性是这种语言的真正目的，让开发人员能够解决更大规模的问题。Golang 内置支持管理并发进程的原因。然而，Python 一直在并发性方面苦苦挣扎。

Go提供的并发支持使其在集群计算和云计算中得到广泛接受。

尽管 Python 以其可读性而闻名，但有时它也会做得太过分。确实，Python 提供了多种方法来一遍又一遍地表达同一事物，这可能会造成混乱。相比之下，Go 遵守严格的编程规则。它不允许导入不需要的库，也不允许创建不必要的变量。

结果，Go 有更好的机会完成任务。然而，它缺乏多功能性可能无法被某些人接受。然而，谁关心核心编程呢？毕竟，代码应该是可读的。