golang的优劣与前景分析

article/2025/6/8 12:07:50

在一月底,我获得字节后端实习的offer之后,由于临近过年,没有立刻入职。寒假闲在家中无聊,开始了对golang的学习。

但是这也引发了我的一个思考:入职字节后,大概率要抛弃之前学习已久的java技术栈,开始学习golang,而在当前的求职市场上,gopher一定是不如java选手吃香的,这对下半年将参加秋招的我,究竟是好是坏?

在学习初期,碰到各种使用的不适应,例如在想到golang如此以简单著称的语言居然还保有指针的时候,我产生了一定的不安和焦躁

但是随着学习的深入,我感受到了golang的魅力,也开始相信golang的发展前景。

我开始意识到,进入字节转为gopher实在是一个可能赢得未来的良好契机。

golang作为类C语言,拥有与C相同级别的编译速度、运行速度,部署方便,又由于内置了垃圾回收机制使得gopher无需考虑内存分配与释放的问题,并且其丰富的标准库也使得很多问题可以得到轻松解决,所以其开发效率又高于C。

这种语言优势必然导致golang的迅猛发展,具体可参考各大语言热度排行榜

具体分析如下:

一、go语言优势:

1.兼顾C语言级别的编译、运行效率,容易部署,PHP级别的开发效率

2.强大的标准库,内置高效的垃圾回收机制

3.简单的并发编程,goroutine和channel极易上手

4.静态类型语言,拥有强大的编译检查、严格的编码规范

5.背景强大,由三位骨灰级大师创造,google公司运营维护

二、go语言的劣势:

1.没有异常处理,只有Error

2.依赖管理(已解决√) 1.11推出GoModules

3.缺少框架(已解决√)Gin、Beego、Echo…等等

4.无泛型(正在解决。。。)官博确认正在考虑泛型设计,最快在1.18测试版中加入

三、go语言前景:

1.在云计算、微服务、基础后端软件上具有强大优势

2.得到诸多大厂的"青睐",很多部门由java转golang,新公司甚至直接使用golang

3.优秀开源项目不断涌现,以docker和k8s为代表


http://chatgpt.dhexx.cn/article/igiQthZV.shtml

相关文章

Go语言的前景分析

本文为原创文章,转载注明出处,asdfasdfasdf 欢迎扫码关注公众号 flysnow_org或者网站 http://www.flysnow.org/,第一时间看后续精彩文章。觉得好的话,顺手分享到朋友圈吧,感谢支持。 这段时间比较忙,相信很…

go入门介绍以及发展前景

第001节:知名编程语言或系统的发展简史 Go语言现在的前景怎么样? 最受欢迎的语言 Go,也称为Golang,是谷歌设计的一种编程语言。它为多线程提供了出色的支持,因此经常被严重依赖分布式系统的公司以及硅谷的初创公司使…

主成分分析PCA案例

主成分分析 引言主成分分析(PCA)是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法。更重要的是,理解PCA算法,对实现白化算法有很大的帮助,很多算法都先用白化算法作预处理步骤。假设你使用图像来训练算法&#xff…

主成分分析——SPSS实例分析

主成分分析是用原始变量的线性组合来表示主成分,且主成分彼此之间互不相关,且能反映出原始数据的绝大部分信息。 一般来说,当研究的问题涉及到多变量且变量之间存在很强的相关性时,我们可考虑使用主成分分析的方法来对数据进行简化…

用通俗易懂的方式讲解:主成分分析(PCA)算法及案例(Python 代码)

文章目录 知识汇总加入方式一、引入问题二、数据降维三、PCA基本数学原理3.1 内积与投影3.2 基3.3 基变换的矩阵表示3.4 协方差矩阵及优化目标3.5 方差3.6 协方差3.7 协方差矩阵3.8 协方差矩阵对角化3.9 对上面例子整合 四、主成分分析(PCA)算法步骤五、…

主成分分析及案例

主成分分析思想 核心思路 总体主成分推导 基于标准化变量的总体主成分分析 主成分分析(PCA)就是在所有可能的Y1,...,Yn的线性组合模式中,寻找一个或几个(通常小于n个)可以最大程度区分变量的线性组合/加权平均。即…

主成分分析实例

目录 实例描述步骤确定主成分计算得分解读结果 实例描述 某面馆有各种种类的汤面,为了得知受欢迎程度,进行了在【面】、【汤】、【配料】3个维度的打分。现利用主成分分析法对数据挖掘。 步骤 确定主成分 加载包 import numpy as np import pandas …

因子分析模型(主成分解)、及与主成分分析模型的联系与区别(附详细案例)

* * * * * * * * 因子分析是主成分分析的推广和发展,它也是多元统计分析中将为的一种方法. 因子分析是研究相关阵和或协方差阵的内部依赖关系,它将多个变量综合为少数几个因子,以再现原始变量与因子之间的相关关系. 因子分析的思想一般…

PCA主成分分析实战案例

遇到的问题: X df.loc[:,0:4].values#提取第0-3列 y df.loc[:,4].values #提取第4列报错: TypeError: cannot do slice indexing on Index with these indexers [0] of type int修改代码为: X df.iloc[:,0:4].values#提取第0-3列 y df…

主成分分析法概述、案例实例分析

http://hi.baidu.com/weizican/blog/item/9e816926f2977521d5074257.html 主成分分析法 主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标。在实证问题研究中,为了全面、系统地分析问题,我们必须考虑…

清风数学建模学习笔记——主成分分析(PCA)原理详解及案例分析

主成分分析 本文将介绍主成分分析(PCA),主成分分析是一种降维算法,它能将多个指标转换为少数几个主成分,这些主成分是原始变量的线性组合,且彼此之间互不相关,其能反映出原始数据的大部分信息。 一般来说,当…

多元统计及R语言案例分析 (主成分和因子分析对学生成绩神秘联系分析)

嗨喽! 大家好,我是“流水不争先,争得滔滔不绝”的翀,18双非本科生一枚,正在努力!欢迎大家来交流学习,一起学习数据分析,希望我们一起好好学习,天天向上,目前是小社畜一枚…

超详细SPSS主成分分析计算指标权重(一)

一、指标权重计算确定的困惑 相信很多写过或者正在写指标处理类论文的朋友都曾对如何计算指标权重充满困惑,到底是用熵值法,还是主成分分析法?或者其他各种看起来奥妙无穷却难以上手操作的神奇方法?好不容易确定要选用主成分分析…

一文读懂 主成分分析 与 因子分析

2023-2-20更新:  修改了一些文字错误,优化了排版,增加了一些拓展内容,祝大家学业有成!(期待三连😁😁) 目录 一、 主成分分析二、因子分析三、多元共线性问题简介3.1 多…

主成分之综合竞争力案例分析

一、案例背景 1.案例说明 研究调查100家公司2010-2013年关于财务方面的具体数据,这些财务指标维度分别为盈利能力、偿债能力、运营能力、发展能力以及公司治理。其中每个维度分别有几个分析项,但是有些指标是越大越好,有些指标是越小越好。…

数据分析,主成分分析例题

已知协方差矩阵求X的各主成分以及主成分的贡献率 主成分分析 原理:找出几个综合变量来代替原来众多的变量,使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息量,且彼此之间互不相关 统计方法:主成分分析(主分量分析&…

主成分分析PCA案例及原理

1. 主成分分析PCA案例 https://blog.csdn.net/goodshot/article/details/78080220 http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2222048.html 附: 使用上方链接的解释: 2. 主成分分析(PCA)原理总结http://www.cnblogs.com/pinard/p/623…

主成分分析简单例子

一、数据降维 对于现在维数比较多的数据,我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维,简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系,例如函数,即由原来的二维转换成了一维。处…

spss分析方法-主成分分析

spss分析方法-主成分分析(转载) 主成分分析利用的是“降维”的思想,利用原始变量的线性组合组成主成分。在信息损失较小的前提下,把多个指标转化为几个互补相关的综合指标。下面我们主要从下面四个方面来解说: 实际…