python和go语言哪个好

Python014

python和go语言哪个好,第1张

Python是什么呢?Python是一个功能强大的高级编程语言，主要用于科学和工程计算，是一种高效的编程语言，布局简洁而强大，适合新手以及专业人士学习。

Go是什么呢?Go是一种通用编程语言，由Google设计，借鉴了许多其他有好主意的语言，同时也避免了会导致的复杂性和不可靠代码的功能。

那两者的区别是什么?

从范例上来讲：Python是一种基于面向对象编程的多范式，命令式和函数式编程语言。Go是一种基于并发编程范式的过程编程语言，它与C具有表面相似性。

从类型化上来讲：Python是动态类型语言，GO语言是静态类型化语言，实际有助于编译捕获错误，可以减少生产后期的错误。

从并发上来讲：Python没有提供内置的并发机制，而Go有内置的并发机制。

从安全性上来讲：Python是强类型语言，通过编译的，增加了安全性而GO具有分配给每个变量的类型，因此它提供了安全性。

从速度上来讲：GO语言的速度要比Python快。

从用法上来讲：Python更多地用于Web应用程序，它非常适合解决数据科学问题。Go更多地围绕系统编程，即Go更像是一种系统语言。

从管理内存上来讲：Go允许程序员在很大程度上管理内存而python语言内存管理完全自动化并由python VM管理，不允许程序员对内存管理负责。

从库上来讲：对比GO语言，python提供的库数量要大得多。

从语法上来讲：Python的语法使用缩进来指示代码块。Go的语法基于打开和关闭括号。

从详细程度上来讲：想要获得同样功能，Golang代码通常需要编写比Python代码更多的字符。

极客时间的GO语言进阶训练营是很不错，知识内容涉及比较全面，从编程语言到中间件、系统设计再到架构都安排了相关课程，老师们在课程中不讲语法和用法，重点传递设计原理和最佳实践，讲课的过程中贴合工作场景，分享真实的干货案例，启发学员的思维让其自主进行学习，还帮学员建立系统大局观，有助于学员深层次的提升。

非编程篇/可直接上手的工具

1. Excel

Excel是最容易上手的图表工具，善于处理快速少量的数据。结合数据透视表，VBA语言，可制作高大上的可视化分析和dashboard仪表盘。

单表或单图用Excel制作是不二法则，它能快速地展现结果。但是越到复杂的报表，excel无论在模板制作还是数据计算性能上都稍显不足，任何大型的企业也不会用Excel作为数据分析的主要工具。

2. 可视化 BI（Power BI \Tableau \ 帆软FineBI等等）

也许是Excel也意识到自己在数据分析领域的限制和眼下自助分析的趋势，微软在近几年推出了BI工具Power BI。同可视化工具Tableau和国内帆软的BI工具一样，封装了所有可能分析操作的编程代码，操作上都是以点击和拖拽来实现，几款工具的定位稍有不同。

Power BI

最大的明显是提供了可交互、钻取的仪表板，利用Power Pivot可直接生产数据透视报告，省去了数据透视表。

Tableau

可视化图表较为丰富，堪称一等， 操作更为简单。

帆软FineBI

企业级的BI应用，实用性较强，因2B市场的大热受到关注。千万亿级的数据性能可以得到保证，业务属性较重，能与各类业务挂钩。

对于个人，上手简单，可以腾出更多的时间去学习业务逻辑的分析。

编程篇

对于寻求更高境界数据分析师或数据科学家，如果掌握可视化的编程技巧，就可以利用数据做更多的事情。熟练掌握一些编程技巧，赋予数据分析工作更加灵活的能力，各种类型的数据都能适应。大多数设计新颖、令人惊艳的数据图几乎都可以通过代码或绘图软件来实现。

与任何语言一样，你不可能立刻就开始进行对话。要从基础开始，然后逐步建立自己的学习方式。很可能在你意识到之前，你就已经开始写代码了。关于编程最酷的事情在于，一旦你掌握了一门语言，学习其他语言就会更加容易，因为它们的逻辑思路是共通的。

1. Python语言

Python 语言最大的优点在于善于处理大批量的数据，性能良好不会造成宕机。尤其适合繁杂的计算和分析工作，而且，Python的语法干净易读，可以利用很多模块来创建数据图形比较受IT人员的欢迎。

利用 Python 生成的图表

2. PHP语言

PHP这个语言松散却很有调理，用好了功能很强大。在数据分析领域可以用php做爬虫，爬取和分析百万级别的网页数据，也可与Hadoop结合做大数据量的统计分析。

因为大部分 Web 服务器都事先安装了 PHP 的开源软件，省去了部署之类的工作，可直接上手写。

比如 Sparkline（微线表）库，它能让你在文本中嵌入小字号的微型图表，或者在数字表格中添加视觉元素，就像下面这张图一样：

利用 PHP 图形函数库生成的微线表

一般 PHP会和 MySQL 数据库结合使用，这使它能物尽其用，处理大型的数据集。

3. HTML、JavaScript 和 CSS语言

很多可视化软件都是基于web端的，可视化的开发，这几类语言功不可没。而且随着人们对浏览器工作越来越多的依赖，Web 浏览器的功能也越来越完善，借助 HTML、JavaScript 和 CSS，可直接运行可视化展现的程序。

可交互日历，同时也是用户使用 your.flowingdata 的热度图

不过还是有几点需要注意。由于相关的软件和技术还比较新，在不同浏览器中你的设计可能在显示上会有所差别。在 Internet Explorer 6 这类老旧的浏览器中，有些工具可能无法正常运行。比如一些银行单位仍旧使用着IE，无论是自己使用还是开发的时候都要考虑这样的问题。

4. R语言

R语言是绝大多数统计学家最中意的分析软件，开源免费，图形功能很强大。

谈到R语言的历史，它是专为数据分析而设计的，面向的也是统计学家，数据科学家。但是由于数据分析越来越热门，R语言的使用也不瘦那么多限制了。

R的使用流程很简洁，支持 R 的工具包也有很多，只需把数据载入到 R 里面，写一两行代码就可以创建出数据图形。比如利用 Portfolio 工具包快速创建出如下的板块层级图。

比如热度图