# 开发效率高
def process_data(data):
return [x for x in data if x > 0] # 一行代码搞定
# 代码可读性强
def calculate_total(orders):
return sum(order.amount for order in orders)
# 丰富的库生态
import pandas as pd
import numpy as np
import requests
Python 性能优化方案:
# CPU密集型:用 C 扩展
import numpy # C实现的数值计算
# 并发处理:用多进程
from multiprocessing import Pool
# 异步IO:用 asyncio
async def fetch_data():
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.json()
实际应用案例:
Instagram: Django + Python
Dropbox: Python 核心
YouTube: 大量 Python 代码
Reddit: Python + Flask
Go 的定位很好:
// 性能够用
func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
// 普通Web服务毫秒级响应完全够用
}
// 并发简单
func processItems(items []Item) {
ch := make(chan Result)
for _, item := range items {
go worker(item, ch)
}
}
// 部署方便
// 单二进制文件,无依赖