go比python的优缺点

部署简单。go编译生成的是一个静态可执行文件，除了glibc外没有其他外部的依赖。这让部署变得异常方便：目标机器只需要一个基础的系统和必要的管理，监控工具，完全不需要操心应用需要的各种包，库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。这和python有着巨大的区别。由于历史原因，，python的部署工具生态相当混乱，比如setuptools,istutils,ip,buildout的不同使用场合以及兼容性问题。官方PYPI源有经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。
并发性好。Goroutine和channel使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个go应用也能有效的利用多个CPU内核，并行执行的性能好。这和python也是天壤之别。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁GIL的原因，多线程的Python的程序并不能有效利用多核，只能用多线程的方式部署；如果用标准库里的multiprocessing包又会对监控和管理造成不少的挑战（我们用的supervisor管理进程，对fork支持不好）。部署python应用的时候通常是每个CPU核部署一个应用，这会造成不少资源的浪费，比如假设某个python应用启动后需要占用100MB内存，而服务器有32个CPU核，那么留一个核给系统，运行31个应用副本就要浪费3GB的内存资源。
良好的语言设计。从学术的角度讲go语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性；但从工程的角度讲，Go的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是Go自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。比如gofmt自动排版go代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行gofmt，这样在编写代码的时候可以所以拜访位置，存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有gofix，govet等非常有用的工具。
执行性能好。虽然不如c和java，但通常比原生python应用还是搞一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。

python

解释型语言

程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才编译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码。这样的解释型语言每执行一次就要翻译乙烯，效率比较低。
动态数据类型

支持重载运算符，也支持泛型设计。（运算符重载，就是对已有的运算符重新进行定义，赋予其另一种功能，以使用不同的数据类型。泛型设计就是定义的时候不需要指定类型，在客户端使用的时候再去指定类型）
完全面向对象的语言

函数，模块，数字，字符串都是对象，在python，一切皆对象

完全支持继承，重载，多重继承
拥有强大的标准库

python 语言的核心只包含数字，字符串，列表，元组，字典，集合，文件等产检类型和函数，而由python标准库提供了系统管理，网络通信，文本处理，数据库接口，图形系统，xml处理等额外的功能。
社区提供了大量的第三方库

python社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。他们的功能覆盖科学计算，人工智能，机器学习，web开发，数据库接口，图形系统多个领域

golong

静态强类型，编译型，并发型

静态类型语言，但是有动态语言的感觉。（静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题，动态语言的感觉是有很多的包可以使用，写起来的效率很高）

可直接变异成机器码，不依赖其他库，glibc版本有一定要求，部署就是扔一个文件上去就完成了。

语言层面支持并发，这个就是go最大的特色，天生的支持并发。GO就是基因里面支持的并发，可以充分的利用多核，很容易的使用并发。
垃圾回收机制

内置runtime，支持垃圾回收，这属于动态语言的特性之一吧，虽然目前来说Gc(内存垃圾回收机制)不算完美，但是足以应付我们所能遇到的大多数情况，特别是Go1.1之后的Gc
支持面向对象编程

有接口类型和实现类型的概念，但是用嵌入代替了继承。
丰富的标准库

go目前已经内置了大量库，特别是网络库非常强大
内嵌c支持

go里面也可以直接包含c代码，利用现有的丰富的C库

应用：

python

网络编程

web应用，网络爬虫
数据分析和机器学习
自动化测试
自动化运维

golong

服务器编程

处理日志，数据打包，虚拟机处理，文件系统等
分布式系统，数据库代理期等
网络编程

这一块目前应用最广，包括web应用，API应用，下载应用
内存数据库

如google开发的groupcaphe,couchbase的部分组件
云平台

go语言的缺点

缺少框架（go语言没有一个主要的框架）
错误处理
- go语言通过函数和语气的调用代码简单的返回错误（或返回调用堆栈）而帮助开发者处理编译报错。虽然这种方法是有效的，单数很容易丢失错误发生的范围，因此我们也很难想用户提供有意义的错误信息。错误包（errors package）可以允许我们添加返回错误的上下文和堆栈追踪而解决该问题
- 另一个问题是我们可能会忘记处理报错。诸如errcheck和megacheck等静态分析工具可以避免出现这些失误。虽然这些解决方案十分有效，但可能并不是那么正确的方法。
软件包管理

go语言的软件包管理绝对是不完美的。默认情况下，他没有办法制定特定版本的依赖库，也无法创建可复写的builds。相比之下python，node和ruby都有更好的软件包管理系统。然而通过正确的工具，go语言的软件包管理也可以表现得不错。

我们可以使用dep来管理依赖项，他也能指定的软件包版本。除此之外，我们还可以使用一个名为virtualgo的开源工具，他能轻松的管理go语言编写的多个项目。

（ps:本篇博客由作者通过资料总结，如有侵权请联系删除）

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