下個 10 年，Go 能取代 Python 成爲開發者的首選語言嗎？

原創

2021-01-30 09:59

來自機器之心

30 年前，Python 首次出現，但它花了 20 年的時間才獲得開發者們的賞識。直到 2019 年，Python 才成爲最受開發者喜愛的第二大語言。Python 在過去，尤其是在過去 5 年中的增長是非常巨大的。如今它已成爲機器學習和數據科學開發者的首選語言。

在接下來的幾年中，Python 無疑還將繼續在這些領域佔據主導地位。但是，與一些新興語言相比，它存在一些明顯的缺點。對於未來十年的開發者來說，這可能是一個嚴重的障礙。

所以，有沒有一種更好的編程語言來替代 Python 呢？就人工智能發展和數據科學而言，Go 語言或許會成爲越來越多開發者的下一個首選語言。

Python 爲何大受歡迎

Python 受歡迎最主要的原因是它的簡單，容易學習。與其他語言相比，Python 的語法很簡單，幾個小時或者幾天之內就可以掌握它的基礎知識。

即使在學習其他語言（例如 C++、Java）之後，開發者通常還是更喜歡使用 Python。這是因爲 Python 庫幾乎可以滿足所有開發需求。

所以，庫和簡單的語法讓使用 Python 進行開發既簡單又高效，也讓其成爲適合初學者的語言。

Python 並不是完美的

雖然 Python 易於學習的特性使其廣受歡迎，但它並不是完美的，在運行速度、C/C++ 使用和全局解釋器鎖三方面存在着一些問題。

速度

Python 是一種解釋型語言，這也導致了它最大的問題 —— 運行緩慢。與其他語言（例如 C++、Java）相比，Python 的運行速度非常慢。此外，Python 還是一種動態型語言。變量的數據類型在運行期間自動分配，這也使得運行速度大大降低。

使用 C/C++

爲了改善 Python 運行速度緩慢的問題，Tensorflow、Numpy 和 Pandas 這些庫都是部分用 C/C++ 編寫的。這對 Python 速度的提升起到了非常大的作用。基本上，Python 需要藉助其他語言來改善速度慢的問題。

全局解釋器鎖

Python 的全局解釋器鎖（GIL）一次只能運行一個線程，但這提升了單線程的性能。Python 的多線程實際上並沒有同時運行多個線程。實際上，Python 無法執行真正的多線程。

爲什麼說 Go 語言將成爲新興語言呢？

Go 語言是一種開源編程語言，可輕鬆構建簡單、可靠且高效的軟件。

Go 語言在 2009 年首次亮相，是谷歌開發的一種通用型語言。與 Python 等其他編程語言相比，Go 語言具有多個優勢，這也是它值得關注的地方。

速度快

Go 是靜態型化和編譯的語言，這意味着它的運行速度是 Python 的數倍。而與 Python 不同的是，Go 不需要藉助其他語言就可以達到一個較快的速度。Go 幾乎和 C++、Java 一樣快，而且 Go 語言的代碼編譯速度比 C++ 和 Java 快得多。

易於學習

Go 的語法很簡單，類似於 C 語言。所以，Go 語言同樣很容易學習，如果學習者已經掌握 C 或者 Java 語言的基礎知識，學起來就更簡單了。

越來越受歡迎

Hackearth 對來自 76 個國家和地區的 16000 餘名開發者進行調查的結果顯示，Go 語言是 2020 年最受歡迎的編程語言。32% 的有經驗開發者表示他們想學習 Go 語言。

與此同時，29% 的學生也表示想學習 Go 語言。

併發

併發是 Go 語言的主要優勢之一。Go 使用 Goroutine 實現併發，Goroutine 是可以同時獨立運行的函數。Goroutine 只佔 2KB 內存，得益於這種輕量級，成千上萬個 Goroutine 可以同時運行。

下面這篇文章深入介紹了 Go 語言的更多優勢。

文章鏈接：https://medium.com/@kevalpatel2106/why-should-you-learn-go-f607681fad65

爲什麼說 Go 適用於 AI 研究？

實際上，Go 語言對於人工智能和數據科學研究本身來說並沒有什麼特別之處。那麼爲什麼將其用於這些領域呢？

30 年前，尚且沒有將 Python 用於構建機器學習和深度學習算法以進行數據可視化。Python 能夠有現在的輝煌，是因爲開發者和學生喜歡用這種語言編程，並且能夠實現開發者的開發目的。

而 Go 語言旨在提升程序開發的生產力。和 Python 相比，它具備多個優點。Go 語言很有可能在未來幾年中取代 Python，成爲最受歡迎的語言。

因此，一言以蔽之：