再见，Python！你好，Go语言

摘要：语言诞生于谷歌，由计算机领域的三位宗师级大牛和写成。作者华为云技术宅基地链接谷歌前员工认为，比起大家熟悉的，语言其实有很多优良特性，很多时候都可以代替，他已经在很多任务中使用语言替代了。

Go 语言诞生于谷歌，由计算机领域的三位宗师级大牛 Rob Pike、Ken Thompson 和 Robert Griesemer 写成。由于出身名门，Go 在诞生之初就吸引了大批开发者的关注。诞生十年以来，已经涌出了很多基于 Go 的应用。就在不多久之前，知乎也舍弃了 Python，转 用Go 重构推荐系统 。

作者：华为云技术宅基地
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/...

谷歌前员工 Jake Wilson 认为，比起大家熟悉的 Python，Go 语言其实有很多优良特性，很多时候都可以代替 Python，他已经在很多任务中使用 Go 语言替代了 Python。那么 Go 语言到底有着什么样的独特魅力？它有哪些胜于 Python 的地方呢？让我们一起来了解一下吧！

出身名门的 Go 语言

对于一门只有十年历史的新语言，Go 的发展势头相当迅猛，容器界的扛把子 Docker 就是用 Go 写的，国内也有不少团队广泛使用 Go。近日，HackerRank 在社区发起了程序员技能调查，来自 100 多个国家、超过 70000 名开发者参与其中。调查结果显示，2019 年，程序员最想学习的编程语言 Top 3 分别是 Go、Kotlin 和 Python，其中 Go 以 37.2% 的比例排在首位。

但 Go 要想撼动编程界的常青树 Java 二十多年的地位无疑难度颇大。据 HackerRank 数据显示，2018 年，Java 在开发者最受欢迎的编程语言排行榜中仍然排名第 2，Python 排名第 4，Go 排名第 13，距离第一名 JavaScript 还有不小的差距。

但对本文作者 Jack Wilson 来说，Go 语言虽然“年纪尚小”，但已经拥有很多非常优秀的特性。

在很多任务上，我已经用 Go 语言代替了 Python，举几个例子：

处理储存在 S3 上的云端日志

在 S3 上的 bucket 和 / 或 region 之间移动 TB 级别大小的文件

匹配本地的数据库记录和 S3 上的文件，以保证文件处于同步状态

这些任务大多是一次性的，所以使用脚本语言操作就会比较合适。这些任务需要快速地编程，而代码用过一次一般就舍弃了。一般来说，这种任务的需求都比较新颖、比较专，其代码很少需要复用。下面就来介绍一下，针对这种任务为什么可以用 Go 语言来替代 Python。

拥有编译器很方便

我经常在写 Python 时犯很低级的错误。我会给变量或函数命错名，或向它们传递错误的参数。这样的错误用调试工具可以找出一部分，但这种工具一般需要专门设置。我从来没很方便地配置过 pylint，而且我也不喜欢用那些很重的、配置起来更麻烦的 IDE。最惨的情况是，你可能会不小心打错变量名，而这种错误又不太容易发现。你的脚本可能会跑好几个小时才遇上这个错误，然后一切都崩溃了，你又得从头开始跑这个脚本。这种错误大部分都可以靠单元测试检出，但单元测试很少能覆盖 100% 的代码，而且我并不想浪费时间去给一个只用一次的脚本写单元测试。而带编译器的语言就可以解决以上所有问题。编译器可以检测出你犯的所有低级错误。出于这点原因，我在写长达几百行的代码时，更倾向于使用 Go 这类语言。

开发速度

然而，需要编译的语言的一个缺点是，一般你的开发速度会下降。这点在 C/C++ 和 Java 等语言上体现得尤其明显。而 Go 是一个非常简单的语言，我发现它的开发速度并没有被拖慢多少。不要误会，我的意思并不是说它比 Python 还快，而是想说，用 Go 语言没有比 Python 慢很多，一般达到使用 Python 开发速度的 85% 还是没问题的。相对于拥有编译器能避免的那些低级错误来说，我认为牺牲 15% 的开发速度还是很值的。

更好的并行性

你可能已经知道，Go 语言就是为并行而生的。在我的团队里经常会需要并行程序，因为我们要在 S3 上操作我们数据库中大量的数据。如果该任务是 IO 密集型的（实际上很多任务都是），我们就可以很容易地部署 Python 线程。但如果任务是 CPU 密集型的，用 Python 就比较不方便了，因为有全局解释器锁的存在。我非常享受在 Go 语言中简单代码不用修改就能直接多线程运行的爽快感。不知你在 Python 中有没有遇到过这种问题：直接复制粘贴的多线程代码却完全不工作。在 Go 语言中就不会有此问题。

部署简单

我比较喜欢把所有依赖放在单个二进制文件里。我经常在 EC2 服务器上运行自己的脚本，好让环境更加接近我们在 S3 上的服务器。如果用 Python 的话，我需要保证所有需要的包都在服务器上装好，而且我的同事不能在服务器上装任何可能产生冲突的包。虚拟环境可以解决大部分问题，但我还是觉得用 Go 语言更方便。我一般是在 Mac 和 Linux 上交叉编译我的代码，将其拷贝到远程服务器上，然后就可以任其运行了。我的代码所需要的所有依赖都在一个二进制文件里。

风格一致

一开始，Go 语言的格式化工具 gofmt 实在是让我抓狂，尤其是它在代码缩进时要求使用 tab 键而不是空格键。我觉得这简直是疯了。但是我用了一段时间后，就开始“真香”了。写代码时，我在格式上可以天马行空，格式化工具会帮我完成一切。我的所有代码风格都是一致的，即使我是在写不同的项目。这是因为格式化是标准 Go 工具的一个特性。但我如果想在 Python 中实现这一点，就要费些劲儿了。我需要正确地配置 pylint 工具，并要保证在每一个项目中都使用它。

更便捷的工具

Gofmt 只是 Go 语言众多工具中的一个小例子。所有我喜欢用的编辑器——VSCode，vim 和 Sublime Text 中，都有 Go 语言相应的扩展，让我能够方便地享受到 Go 工具的优点。这样，我就能获得写 Java 时的那种智能体验，却不需要真正使用一个 IDE。我在用 Python 时从未获得过这种体验。

我每次看到批评 Go 语言的文章时，里面讲的几乎都是 Go 语言对关键特性的缺失，比如泛型。我倒是认为没有泛型没什么影响——你会发现，使用map和切片（Slice）就能实现多得惊人的操作。但是我在使用 Go 语言的过程中遇到了很多其他问题。

缺乏灵活性

首先，Go 语言可能是我用过的语言里最“固执”的语言了。比如，它除了会强迫你使用 tab 而不是空格键缩进（假设你用了 gofmt 工具），会强迫你使用特定的文件组织结构，还会强迫你在 GOPATH 环境变量中编程，如此等等。这种语言有太多难以改变的特性了。Go 语言简单易学的原因之一恐怕就是你不能改变这些特性。如果你不愿意将所有首字母大写的变量名 export 一遍，那真是抱歉了。幸运的是，Go 的这些特性倒是没有触犯我的原则底线，但是如果有人认为里面的某些要求根本无法理喻，我也能够理解。相比之下 Python 就灵活多了。

库支持有点差劲

在这方面把 Go 语言和 Python 做比较有些不公平。Go 的出现比 Python 晚很多，但当我发现有些功能 Go 居然不支持的时候，还是觉得很困惑。我甚至发现 StackOverflow 上很多人 po 出了本应该作为内置功能的代码段，而且大家都需要该功能，纷纷将代码复制粘贴到自己的项目下。这类功能不应该嵌入到语言内部吗？说到这里，我想到了近几年的两个例子：

给切片排序（幸运的是在 Go 1.8 版本中这点方便多了）

Math.round 只支持整数，不能进行浮点数的取整（比如你想找一个最接近 0.5 的整数，Go 语言就无法完成）。甚至在 Go 1.10 版本之前，根本没有 math.round 函数

当然，这些问题的原因有一部分是 Go 语言没有泛型，另一部分是因为 Go 的开发者们只给 Go 的标准库中添加最最必要的功能。

这两点我都理解，但是在遇到很小的问题却需要自己写代码解决时还是感到烦恼。希望随着 Go 语言的发展，它的问题会变得越来越少。

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在接触Golang以前，我用C/C++、Lua及Python作为主要开发语言。

C/C++的问题：

开发效率低，对开发者要求高

libc只向后兼容，运维难度偏大

Lua/Python的问题：

动态语言，缺少编译过程，低级错误频出

缺少有效的性能分析及调试工具

场景

当时刚完成了nginx WAF模块的开发工作，便开始着手搭建WAF的后台管理系统。 由于之前同事都用的fluentd作为日志收集组件，为保持基础组件的一致性，我也选择了fluentd。 即最终架构为fluentd->mongodb->mysql，再基于mysql做前端数据展示。 后来被坑了许多次，就决定用Go重写fluentd以解决下面几个问题：

fluentd在ubuntu 9.04偶尔会出现假死，导致数据丢失

fluentd难以接入公司现有的包发布系统，导致运维难度极大

mongodb采用mmap实现，数据量大时占用内存过高

方案

gofluent的代码 请点击这里

httpmq的代码 请点击这里

事实上，这两个项目都是为了解决上面提到的问题。 说起来也许你不信，这两个套代码是我在业余时间完成的，也就是说这根本不算在KPI之内。 其实一开始我也没想到能够这么快就写得七七八八，毕竟是现学现用啊。 但实际情况就是，我花了一周时间写完httpmq，一个月多时间就写好了gofluent……当然，这两个项目还有很多不完善的地方。目前就日志收集方案来说，我更推荐elastic/logstash-forwarder · GitHub和elastic/logstash · GitHub配合使用。

为什么选择Golang

那么，为什么我会选择Golang呢？其实我在做出这个选择之前已经花了大量时间做过详尽调研。 国外如Google、AWS、Cloudflare、CoreOS等，国内如七牛、阿里等都已经开始大规模使用Golang开发其云计算相关产品。 跟着世界级巨人的脚步应该不至于走错方向，而且在学习Golang的过程中，我也渐渐被其背后的设计哲学所折服。

另外，云风博客中曾说过这样一句话：

我发现我花了四年时间锤炼自己用 C 语言构建系统的能力，试图找到一个规范，可以更好的编写软件。结果发现只是对 Go 的模仿。缺乏语言层面的支持，只能是一个拙劣的模仿。

以下则是我对Golang的浅薄理解：

有C基础，学Golang非常轻松

同步方式轻松实现高并发

代码简洁，格式统一，阅读方便

性能强劲的同时，开发效率又不差于Python等动态语言

效果

最开始准备上线的时候其实心里挺忐忑，毕竟一旦出现故障，不仅黑锅得自己背，面子也上过不去啊。 还好结果蛮漂亮，自上线后没出现过一次突发性BUG，降低运维难度的同时还减少了机器的负载。

总而言之，从工程的角度上来看，对于大多数后台应用场景，选择Golang是极为明智的选择。 这样可以很轻松的兼顾运行性能、开发效率及维护难度这三大让诸多程序猿欲仙欲死的奇点。

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最后， 我还是建议你在这个互联网时代里，不要刻意追求一种语言，每一种语言都是有他的优势，选择合适的才是最重要的。互联网没有过期的技术，也没有寒冷的冬天。我们选择尽可能多的储备粮食柴火。欢迎关注我微信技术号：终端研发部，id：codeGoogler。如果您遇到什么问题，也可以和我一块交流~