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AI 领域，Go语言可能很快会取代 Python？

30 年前 ， Python 首次出现 。 但是花了 20 年时间才能获得开发人员的赏识 。 快进到 2019 年 ， 它成为开发人员中第二受欢迎的语言 。 （来自Stackoverflow 开发人员 2019 调查结果[1]）
过去 ， 尤其是在过去的 5 年中 ， 它的增长是巨大的 。 Python 成为机器学习和数据科学开发人员的首选语言 。
在接下来的几年中 ， Python 在这些领域的主导地位无疑会持续 。 但是与更新的语言相比 ， 它具有一些严重的缺点 。 对于 21 实际 20 年代的开发者来说 ， 这可能是一个障碍 。
现在是检查 Python 问题并将其替换为更好的替代方法的正确时机 。 就 AI 开发和数据科学而言 ， 我们的下一个入门语言可能是 Golang 。
Python 受欢迎的原因Python 受欢迎的主要原因是：它易于学习 。 与其他语言相比 ， 它的语法很简单 ， 任何人都可以在几小时或几天内学习 Python 的基础知识 。
即使在学习了其他语言（例如 C++ 或 Java）之后 ， 开发人员通常还是更喜欢使用 Python 。 那是因为有一个 Python 库 ， 几乎可以满足所有人的要求 。
库和简单的语法使使用 Python 开发软件既简单又高效 。 这些优势使 Python 成为了初学者的语言 。
Python 问题速度Python 是一种解释型语言 ， 这会引起 Python 的最大问题：执行缓慢 。 与其他编译语言（例如 C++ 和 Go）相比 ， Python 的执行速度很慢 ， 非常慢 。
Python 是一种动态类型的语言 。 在运行期间会自动分配变量的数据类型 。 这使执行速度大大降低 。
使用 C/C++为了克服 Python 运行慢的缺点 ， Tensorflow ， Numpy 和 Pandas 之类的库部分用 C 或 C++ 编写 。 它们有助于显著提高执行速度 。
基本上 ， Python 需要其他语言的帮助才能克服其问题 。
全局解释器锁（Global Interpreter Lock）Python 的全局解释器锁[2]（GIL）一次只能执行一个线程 ， 同时提高了单线程性能 。 Python 的多线程并没有真正让多个线程同时运行 。
实际上 ， Python 无法执行真正的多线程 。
（注意：Python 的非 CPython 实现（例如 Jython 和 IronPython 没有 GIL））
为什么要使用 Go 语言？Go 是一种开放源代码编程语言 ， 可轻松构建 ， 简单 ， 可靠和高效 。
“ Go” 在 10 年前首次亮相 。 它是 Google 开发的通用性编程语言 。
与 Python 和其他编程语言相比 ， 它具有多个优势 ， 这就是我们感兴趣的原因 。
快速Go 是静态类型化和编译的语言 。 这意味着执行速度将比 Python 快几倍 。 与 Python 不同 ， Go 不需要其他语言的帮助就可以更快 。
这是 Go 和 Python 之间的一个小型基准测试游戏比较[3] 。 Go 几乎与 C++ 和 Java 一样快 。 而且 ， Go 的代码编译速度比 C+C 和 Java 快得多 。
简单易学Go 的语法很简单 ， 类似于 C 。 它是一种易于学习的编程语言 ， 特别是已经了解 C 或 Java 语言的基础知识 。
要了解 Go 的基础知识 ， 请访问 Go 指南[4] 进行交互式之旅或访问官方文档[5] 。
越来越受欢迎根据此次 Hackearth 对来自 76 个国家/地区的 16,000 多名开发人员的调查[6] ， Go 是 2020 年最受欢迎的编程语言 。
32％ 的经验丰富的开发人员和 29％ 的学生说他们想学习 Go 不足为奇 。
AI 领域，Go语言可能很快会取代 Python？文章插图
并发并发是 Go 的主要优势之一 。 Go 具有 Goroutines[7] 以实现并发 。 Goroutines 是可以同时独立运行的函数 。
Goroutine 重量轻 ， 仅占用 2KB（依赖于不同实现 ， 目前 Go1.15 是 2KB） 的内存 。 由于 Goroutine 轻巧 ， 因此可以同时运行成千上万个 。
Goroutine 还有很多其他优点 ， 比如：

  • Goroutine 具有可增长的分段堆栈 。 这意味着它们仅在需要时才使用更多的内存 。
  • Goroutine 具有比线程更快的启动时间 。
  • Goroutine 带有内置原语 ， 以在它们自己（通道）之间安全地通信 。
  • 使用 Goroutines 可以避免共享数据结构时不得不使用互斥锁 。
  • 此外 ， goroutine 和 OS 线程没有 1:1 映射 。 一个 goroutine 可以在多个线程上运行 。 Goroutines 被多路复用到少量的 OS 线程中 。
参考文章：为什么要学习 Go？[8] 。
是什么使 Go 适用于 AI 研究将 Go 专门用于 AI 研究或数据科学并没有什么特别的 。 为什么应将 Go 用于 AI 和数据科学？我会告诉你的...但是等一下 。
30 年前 ， 尚未开发 Python 来构建机器学习或深度学习算法或进行数据可视化 。
之所以是今天 ， 是因为开发人员和学生们喜欢用 Python 进行代码编写 ， 并且支持开发该开发人员意图



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