Python并非为AI而生，Golang将统治人工智能的下一个十年？( 二 ) 【新智元导读】过去几年

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上面这段程序顺序执行花费了1000多毫秒。下面我们在printTime函数前面增加一个关键字go ，也就是使用Goroutine让程序并发执行，整个过程只花费了110毫秒，所以Go中实现并发非常简单。

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不同于其他脚本或解释性高级编程语言，用 Go 编写的代码直接了当编译成机器码高效执行。 x86、AMD64 (x86_64)、ARM；Linux、Windows、Darwin (OSX)、FreeBSD、Android (计划Go 1.4) 几乎全平台支持，真正做到了一码在手，随处复用。
人工智能正在席卷整个世界，机器学习、深度学习等模仿人类智能的应用程序层出不穷， Python可以很好地构建原型系统，帮我们验证模型是否有利用提高效率。
但现在，对高可扩展性和计算能力的需求，让Python有点捉襟见肘，而Go则在这些方面表现出了更大的潜力。与Python相比， Go的速度可以快几十倍上百倍，吞吐更多的数据，满足更高的并发需求。
根据 Hackearth 对来自76个国家的16000多名开发者的调查， Go 成为2020年最受欢迎的编程语言。

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今年，有经验的开发人员中有近三成想学习Go ，学生中这一比例也达到了29% 。
知乎在几年前也将推荐系统从 Python切换到了 Go 。
Go首席布道师许式伟2015年时曾说， Go 语言将在两年内制霸云计算领域，而且Go 将统治下一个 10 年。
Docker、Kubernetes等项目的成功，让Go在集群计算和云计算领域拔得了头筹，但是Go的脚步并没有停下。
我们利用机器学习、深度学习来预测和推理，最终目的还是为了生产服务。
Go对生产环境的支持要远远好于Python ，比如Go语言开发的Cortex ，可以将Python开发的AI模型快速、稳定地部署至生产环境。
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Go 和 Python 两大社区的开发人员也争论过哪种语言更好，似乎，谁也没完全说服谁。
但越来越多的公司采用Go搭建基础架构，至少证明， Go对生产环境来说更加合适。
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