python和go語言哪個好

Python是什么呢?Python是一個功能強大的高級編程語言，主要用于科學和工程計算，是一種高效的編程語言，布局簡潔而強大，適合新手以及專業人士學習。

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Go是什么呢?Go是一種通用編程語言，由Google設計，借鑒了許多其他有好主意的語言，同時也避免了會導致的復雜性和不可靠代碼的功能。

那兩者的區別是什么?

從范例上來講：Python是一種基于面向對象編程的多范式，命令式和函數式編程語言。Go是一種基于并發編程范式的過程編程語言，它與C具有表面相似性。

從類型化上來講：Python是動態類型語言，GO語言是靜態類型化語言，實際有助于編譯捕獲錯誤，可以減少生產后期的錯誤。

從并發上來講：Python沒有提供內置的并發機制，而Go有內置的并發機制。

從安全性上來講：Python是強類型語言，通過編譯的，增加了安全性;而GO具有分配給每個變量的類型，因此它提供了安全性。

從速度上來講：GO語言的速度要比Python快。

從用法上來講：Python更多地用于Web應用程序，它非常適合解決數據科學問題。Go更多地圍繞系統編程，即Go更像是一種系統語言。

從管理內存上來講：Go允許程序員在很大程度上管理內存;而python語言內存管理完全自動化并由python VM管理，不允許程序員對內存管理負責。

從庫上來講：對比GO語言，python提供的庫數量要大得多。

從語法上來講：Python的語法使用縮進來指示代碼塊。Go的語法基于打開和關閉括號。

從詳細程度上來講：想要獲得同樣功能，Golang代碼通常需要編寫比Python代碼更多的字符。

go和python哪個好

有一定的事實證明，Python語言更適合初學者，Python語言并不會讓初學者感到晦澀，它突破了傳統程序語言入門困難的語法屏障，初學者在學習Python的同時，還能夠鍛煉自己的邏輯思維，同時Python也是入門人工智能的首選語言。

學習編程并非那么容易，有的人可能看完了Python語法覺得特別簡單，但再往后看就懵了，因為到后期發現并不能學以致用，理論結合項目才是學好一門編程語言的關鍵。可以選擇報班入門，一般在2W左右，根據自己的實際需要實地了解，可以先在試聽之后，再選擇適合自己的。

六星教育：Python和go語言都很火，我要怎么選？

python和go語言有區別：1、Python語法使用縮進來指示代碼塊；Go語法基于打開和關閉括號；2、Python是基于面向對象編程的多范式語言；Go是基于并發編程范式的過程編程語言。3、Python是動態類型語言，Go是靜態類型語言。

Go語言（又稱 Golang）是 Google 的 Robert Griesemer，Rob Pike 及 Ken Thompson 開發的一種靜態強類型、編譯型語言。Go 語言語法與 C 相近，但功能上有：內存安全，GC（垃圾回收），結構形態以及 CSP-style 并發計算。

python是一種廣泛使用的具有動態語義的解釋型，面向對象的高級編程語言。

Python是一種面向對象的高級編程語言，具有集成的動態語義，主要用于Web和應用程序開發。它在快速應用程序開發領域極具吸引力，因為它提供動態類型和動態綁定選項。

Python是一種解釋型語言，這意味著用Python編寫的程序不需要事先編譯就可以運行，從而可以輕松地測試小段代碼并使用Python編寫的代碼更容易在平臺之間移動。

python和go語言的區別：

1、語法

Python的語法使用縮進來指示代碼塊。Go的語法基于打開和關閉括號。

2、范例

Python是一種基于面向對象編程的多范式，命令式和函數式編程語言。它堅持這樣一種觀點，即如果一種語言在某些情境中表現出某種特定的方式，理想情況下它應該在所有情境中都有相似的作用。但是，它又不是純粹的OOP語言，它不支持強封裝，這是OOP的主要原則之一。

Go是一種基于并發編程范式的過程編程語言，它與C具有表面相似性。實際上，Go更像是C的更新版本。

3、并發

Python沒有提供內置的并發機制，而Go有內置的并發機制。

4、類型化

Python是動態類型語言，而Go是一種靜態類型語言，它實際上有助于在編譯時捕獲錯誤，這可以進一步減少生產后期的嚴重錯誤。

5、安全性

Python是一種強類型語言，它是經過編譯的，因此增加了一層安全性。Go具有分配給每個變量的類型，因此，它提供了安全性。但是，如果發生任何錯誤，用戶需要自己運行整個代碼。

6、管理內存

Go允許程序員在很大程度上管理內存。而，Python中的內存管理完全自動化并由Python VM管理；它不允許程序員對內存管理負責。

7、庫

與Go相比，Python提供的庫數量要大得多。然而，Go仍然是新的，并且還沒有取得很大進展。

8、速度：

Go的速度遠遠超過Python。

Python與Golang對比：

1、特點：

Golang

①靜態強類型、編譯型、并發型

靜態類型語言，但是有動態語言的感覺。(靜態類型的語言就是可以在編譯的時候檢查出來隱藏的大多數問題，動態語言的感覺就是有很多的包可以使用，寫起來的效率很高)

可直接編譯成機器碼，不依賴其他庫，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一個文件上去就完成了。

語言層面支持并發，這個就是Go最大的特色，天生的支持并發。Go就是基因里面支持的并發，可以充分地利用多核，很容易地使用并發。

②垃圾回收機制

內置runtime，支持垃圾回收，這屬于動態語言的特性之一吧，雖然目前來說GC(內存垃圾回收機制)不算完美，但是足以應付我們所能遇到的大多數情況，特別是Go1.1之后的GC。

③支持面向對象編程

有接口類型和實現類型的概念，但是用嵌入替代了繼承。

④豐富的標準庫

Go目前已經內置了大量的庫，特別是網絡庫非常強大。

⑤內嵌C支持

Go里面也可以直接包含C代碼，利用現有的豐富的C庫

Python

①解釋型語言

程序不需要在運行前編譯，在運行程序的時候才翻譯，專門的解釋器負責在每個語句執行的時候解釋程序代碼。這樣解釋型語言每執行一次就要翻譯一次，效率比較低。

②動態數據類型　

支持重載運算符，也支持泛型設計。（運算符重載，就是對已有的運算符重新進行定義，賦予其另一種功能，以適應不同的數據類型。泛型設計就是定義的時候不需要指定類型，在客戶端使用的時候再去指定類型）

③完全面向對象的語言

函數，模塊，數字，字符串都是對象，在Python中，一切接對象

完全支持繼承，重載，多重繼承　

④擁有強大的標準庫

Python語言的核心只包含數字，字符串，列表，元祖，字典，集合，文件等常見類型和函數，而由Python標準庫提供了系統管理，網絡通信，文本處理，數據庫接口，圖形系統，XML處理等額外的功能。

⑤社區提供了大量第三方庫

Python 社區提供了大量的第三方模塊，使用方式與標準庫類似。它們的功能覆蓋 科學計算、人工智能、機器學習、Web 開發、數據庫接口、圖形系統 多個領域。

2、應用

Python

①網絡編程

web應用，網絡爬蟲

②數據分析和機器學習

③自動化測試

④自動化運維

Golang

①服務器編程

處理日志、數據打包、虛擬機處理、文件系統等。

②分布式系統，數據庫代理器等

③網絡編程

這一塊目前應用最廣，包括Web應用、API應用、下載應用。

④內存數據庫

如google開發的groupcache，couchbase的部分組件。

⑥云平臺

Go語言和Python學哪個好?

Python 可以很好地集成到企業級應用中，可用于機器語言和 AI 應用。Go 語言的特點表明它具備輕量級線程實現(Goroutine)、智能標準庫、強大的內置安全性，且可使用最簡語法進行編程。Go 在大部分案例中領先，被認為是 Python 的有效替代方案。開發者在選擇編程語言時，應考慮開發項目的性質和規模，以及所需的技能組合。

放下個人偏見和喜好，從優點和功能的角度來評價兩種語言。不管選擇了哪種語言，Go 和 Python 都在持續演進。盡管在大多數情況下 Golang 可能是更好的選擇，但Python語言也是不斷更新迭代的。以上就是本次分享的全部內容，如果你也想學習一門編程語言，可以考慮下 六星教育 ，這里的課程體系，師資團隊以及售后服務，一定不會讓你失望!

學go還是python？

Python和Go都可以學。Python和是動態語言，而Golang屬于編譯型語言。

1. 如果是一名非科班編程初學者，第一次學習編程，請選擇Python。因為它入門快，容易上手，資料豐富，涉及領域廣泛。對初學者極其友好。

2. 如果想要從事大數據分析或人工智能機器學習領域，請學習Python。

4. 如果要成為一名服務后端，建議選擇Go。

一般情況下，Go的性能比其他兩者要好，并發性能也強很多，在后端生態中，后端服務框架、分布式系統的架構設計等方面要強于Python和Ruby。這里并不是說Python和Ruby開發不了大型系統，早期YouTube就是Python開發的，Github主站是由Ruby開發的。

如果用Go進行后端開發，綜合來說會省事一些。想起當年我就是因為Ruby在后端分布式服務中的短板，Rails框架并發性能的不足，以及國內Ruby大環境原因，而選擇了轉Go。

5. 如果對云原生的開發感興趣，請選擇Go。在這方面，Go擁有絕對優勢。

Go最簡單，庫都挺全且簡潔，文檔看起來輕松，如果做“嚴肅”的Web服務端開發，前后端分離，或者分布式微服務開發什么的，那么Go的投入產出比最高，沒有之一，效率高，維護方便，多人合作也輕松應對。

Python看起來簡單，但學深還是需要時間的，尤其是當你碰到很多用了高級語法的庫的時候，你就得搞清這些高級語法對吧，但難度就上來了。當然如果有數據處理/一次性腳本/機器學習方面的需求，用用Python還是不錯的。