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為什么要使用 Go 語言，Go 語言的優勢在哪里

部署簡單。Go編譯生成的是一個靜態可執行文件，除了glibc外沒有其他外部依賴。這讓部署變得異常方便：目標機器上只需要一個基礎的系統和必要的管理、監控工具，完全不需要操心應用所需的各種包、庫的依賴關系，大大減輕了維護的負擔。這和Python有著巨大的區別。由于歷史的原因，Python的部署工具生態相當混亂【比如setuptools,distutils,pip,

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buildout的不同適用場合以及兼容性問題】。官方PyPI源又經常出問題，需要搭建私有鏡像，而維護這個鏡像又要花費不少時間和精力。

并發性好。Goroutine和channel使得編寫高并發的服務端軟件變得相當容易，很多情況下完全不需要考慮鎖機制以及由此帶來的各種問題。單個Go應用也能有效的利用多個CPU核，并行執行的性能好。這和Python也是天壤之比。多線程和多進程的服務端程序編寫起來并不簡單，而且由于全局鎖GIL的原因，多線程的Python程序并不能有效利用多核，只能用多進程的方式部署;如果用標準庫里的multiprocessing包又會對監控和管理造成不少的挑戰【我們用的supervisor管理進程，對fork支持不好】。部署Python應用的時候通常是每個CPU核部署一個應用，這會造成不少資源的浪費，比如假設某個Python應用啟動后需要占用100MB內存，而服務器有32個CPU核，那么留一個核給系統、運行31個應用副本就要浪費3GB的內存資源。

良好的語言設計。從學術的角度講Go語言其實非常平庸，不支持許多高級的語言特性;但從工程的角度講，Go的設計是非常優秀的：規范足夠簡單靈活，有其他語言基礎的程序員都能迅速上手。更重要的是Go自帶完善的工具鏈，大大提高了團隊協作的一致性。比如gofmt自動排版Go代碼，很大程度上杜絕了不同人寫的代碼排版風格不一致的問題。把編輯器配置成在編輯存檔的時候自動運行gofmt，這樣在編寫代碼的時候可以隨意擺放位置，存檔的時候自動變成正確排版的代碼。此外還有gofix,

govet等非常有用的工具。

執行性能好。雖然不如C和Java，但通常比原生Python應用還是高一個數量級的，適合編寫一些瓶頸業務。內存占用也非常省。

為什么要使用 Go 語言？Go 語言的優勢在哪里

1、學習曲線

它包含了類C語法、GC內置和工程工具。這一點非常重要，因為Go語言容易學習，所以一個普通的大學生花一個星期就能寫出來可以上手的、高性能的應用。在國內大家都追求快，這也是為什么國內Go流行的原因之一。

2、效率

Go擁有接近C的運行效率和接近PHP的開發效率，這就很有利的支撐了上面大家追求快速的需求。

3、出身名門、血統純正

之所以說Go語言出身名門，是因為我們知道Go語言出自Google公司，這個公司在業界的知名度和實力自然不用多說。Google公司聚集了一批牛人，在各種編程語言稱雄爭霸的局面下推出新的編程語言，自然有它的戰略考慮。而且從Go語言的發展態勢來看，Google對它這個新的寵兒還是很看重的，Go自然有一個良好的發展前途。我們看看Go語言的主要創造者，血統純正這點就可見端倪了。

4、組合的思想、無侵入式的接口

Go語言可以說是開發效率和運行效率二者的完美融合，天生的并發編程支持。Go語言支持當前所有的編程范式，包括過程式編程、面向對象編程以及函數式編程。

5、強大的標準庫

這包括互聯網應用、系統編程和網絡編程。Go里面的標準庫基本上已經是非常穩定，特別是我這里提到的三個，網絡層、系統層的庫非常實用。

6、部署方便

我相信這一點是很多人選擇Go的最大理由，因為部署太方便，所以現在也有很多人用Go開發運維程序。

7、簡單的并發

它包含降低心智的并發和簡易的數據同步，我覺得這是Go最大的特色。之所以寫正確的并發、容錯和可擴展的程序如此之難，是因為我們用了錯誤的工具和錯誤的抽象，Go可以說這一塊做的相當簡單。

8、穩定性

Go擁有強大的編譯檢查、嚴格的編碼規范和完整的軟件生命周期工具，具有很強的穩定性，穩定壓倒一切。那么為什么Go相比于其他程序會更穩定呢?這是因為Go提供了軟件生命周期的各個環節的工具，如go

tool、gofmt、go test。

為什么要使用 Go 語言?Go 語言的優勢在哪里?

1、簡單易學。

Go語言的作者本身就很懂C語言，所以同樣Go語言也會有C語言的基因，所以對于程序員來說，Go語言天生就會讓人很熟悉，容易上手。

2、并發性好。

Go語言天生支持并發，可以充分利用多核，輕松地使用并發。 這是Go語言最大的特點。

描述

Go的語法接近C語言，但對于變量的聲明有所不同。Go支持垃圾回收功能。Go的并行模型是以東尼·霍爾的通信順序進程（CSP）為基礎，采取類似模型的其他語言包括Occam和Limbo，但它也具有Pi運算的特征，比如通道傳輸。

在1.8版本中開放插件（Plugin）的支持，這意味著現在能從Go中動態加載部分函數。

與C++相比，Go并不包括如枚舉、異常處理、繼承、泛型、斷言、虛函數等功能，但增加了 切片(Slice) 型、并發、管道、垃圾回收、接口（Interface）等特性的語言級支持。

如果要開發pc程序，開發的是一款可視化的開發工具，學什么編程語言比較好？

非編程篇/可直接上手的工具

1. Excel

Excel是最容易上手的圖表工具，善于處理快速少量的數據。結合數據透視表，VBA語言，可制作高大上的可視化分析和dashboard儀表盤。

單表或單圖用Excel制作是不二法則，它能快速地展現結果。但是越到復雜的報表，excel無論在模板制作還是數據計算性能上都稍顯不足，任何大型的企業也不會用Excel作為數據分析的主要工具。

2. 可視化 BI（Power BI \Tableau \ 帆軟FineBI等等）

也許是Excel也意識到自己在數據分析領域的限制和眼下自助分析的趨勢，微軟在近幾年推出了BI工具Power BI。同可視化工具Tableau和國內帆軟的BI工具一樣，封裝了所有可能分析操作的編程代碼，操作上都是以點擊和拖拽來實現，幾款工具的定位稍有不同。

Power BI

最大的明顯是提供了可交互、鉆取的儀表板，利用Power Pivot可直接生產數據透視報告，省去了數據透視表。

Tableau

可視化圖表較為豐富，堪稱一等， 操作更為簡單。

帆軟FineBI

企業級的BI應用，實用性較強，因2B市場的大熱受到關注。千萬億級的數據性能可以得到保證，業務屬性較重，能與各類業務掛鉤。

對于個人，上手簡單，可以騰出更多的時間去學習業務邏輯的分析。

編程篇

對于尋求更高境界數據分析師或數據科學家，如果掌握可視化的編程技巧，就可以利用數據做更多的事情。熟練掌握一些編程技巧，賦予數據分析工作更加靈活的能力，各種類型的數據都能適應。大多數設計新穎、令人驚艷的數據圖幾乎都可以通過代碼或繪圖軟件來實現。

與任何語言一樣，你不可能立刻就開始進行對話。要從基礎開始，然后逐步建立自己的學習方式。很可能在你意識到之前，你就已經開始寫代碼了。關于編程最酷的事情在于，一旦你掌握了一門語言，學習其他語言就會更加容易，因為它們的邏輯思路是共通的。

1. Python語言

Python 語言最大的優點在于善于處理大批量的數據，性能良好不會造成宕機。尤其適合繁雜的計算和分析工作，而且，Python的語法干凈易讀，可以利用很多模塊來創建數據圖形比較受IT人員的歡迎。

利用 Python 生成的圖表

2. PHP語言

PHP這個語言松散卻很有調理，用好了功能很強大。在數據分析領域可以用php做爬蟲，爬取和分析百萬級別的網頁數據，也可與Hadoop結合做大數據量的統計分析。

因為大部分 Web 服務器都事先安裝了 PHP 的開源軟件，省去了部署之類的工作，可直接上手寫。

比如 Sparkline（微線表）庫，它能讓你在文本中嵌入小字號的微型圖表，或者在數字表格中添加視覺元素，就像下面這張圖一樣：

利用 PHP 圖形函數庫生成的微線表

一般 PHP會和 MySQL 數據庫結合使用，這使它能物盡其用，處理大型的數據集。

3. HTML、JavaScript 和 CSS語言

很多可視化軟件都是基于web端的，可視化的開發，這幾類語言功不可沒。而且隨著人們對瀏覽器工作越來越多的依賴，Web 瀏覽器的功能也越來越完善，借助 HTML、JavaScript 和 CSS，可直接運行可視化展現的程序。

可交互日歷，同時也是用戶使用 your.flowingdata 的熱度圖

不過還是有幾點需要注意。由于相關的軟件和技術還比較新，在不同瀏覽器中你的設計可能在顯示上會有所差別。在 Internet Explorer 6 這類老舊的瀏覽器中，有些工具可能無法正常運行。比如一些銀行單位仍舊使用著IE，無論是自己使用還是開發的時候都要考慮這樣的問題。

4. R語言

R語言是絕大多數統計學家最中意的分析軟件，開源免費，圖形功能很強大。

談到R語言的歷史，它是專為數據分析而設計的，面向的也是統計學家，數據科學家。但是由于數據分析越來越熱門，R語言的使用也不瘦那么多限制了。

R的使用流程很簡潔，支持 R 的工具包也有很多，只需把數據載入到 R 里面，寫一兩行代碼就可以創建出數據圖形。比如利用 Portfolio 工具包快速創建出如下的板塊層級圖。

比如熱度圖

文章題目：go語言mfc go語言適合做什么
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