go语言如何进行静态分析 golang static( 三 )


Go 的包管理绝不是完美的 。默认情况下,它无法指定特定版本的依赖项 , 也无法创建可重现的构建 。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系统 。但是,使用正确的工具 , Go 的包管理工作得很好 。您可以使用Dep来管理您的依赖项,以允许指定和固定版本 。除此之外,我们还贡献了一个名为的开源工具VirtualGo,它可以更轻松地处理用 Go 编写的多个项目 。
我们进行的一个有趣的实验是在 Python 中使用我们的排名提要功能并在 Go 中重写它 。看看这个排名方法的例子:
Python 和 Go 代码都需要执行以下操作来支持这种排名方法:
开发 Python 版本的排名代码大约花了 3 天时间 。这包括编写代码、单元测试和文档 。接下来,我们花了大约 2 周的时间优化代码 。其中一项优化是将分数表达式 (simple_gauss(time)*popularity) 转换为抽象语法树. 我们还实现了缓存逻辑,可以在未来的特定时间预先计算分数 。相比之下,开发此代码的 Go 版本大约需要 4 天时间 。性能不需要任何进一步的优化 。因此,虽然 Python 的最初开发速度更快,但基于 Go 的版本最终需要我们团队的工作量大大减少 。另外一个好处是,Go 代码的执行速度比我们高度优化的 Python 代码快大约 40 倍 。现在,这只是我们通过切换到 Go 体验到的性能提升的一个示例 。
与 Python 相比,我们系统的其他一些组件在 Go 中构建所需的时间要多得多 。作为一个总体趋势,我们看到开发Go 代码需要更多的努力 。但是,我们花更少的时间优化代码以提高性能 。
我们评估的另一种语言是Elixir. 。Elixir 建立在 Erlang 虚拟机之上 。这是一种迷人的语言,我们之所以考虑它,是因为我们的一名团队成员在 Erlang 方面拥有丰富的经验 。对于我们的用例,我们注意到 Go 的原始性能要好得多 。Go 和 Elixir 都可以很好地服务数千个并发请求 。但是 , 如果您查看单个请求的性能,Go 对于我们的用例来说要快得多 。我们选择 Go 而不是 Elixir 的另一个原因是生态系统 。对于我们需要的组件,Go 有更成熟的库,而在许多情况下,Elixir 库还没有准备好用于生产环境 。培训/寻找开发人员使用 Elixir 也更加困难 。这些原因使天平向 Go 倾斜 。Elixir 的 Phoenix 框架看起来很棒,绝对值得一看 。
Go 是一种非常高性能的语言,对并发有很好的支持 。它几乎与 C++ 和 Java 等语言一样快 。虽然与 Python 或 Ruby 相比,使用 Go 构建东西确实需要更多时间,但您将节省大量用于优化代码的时间 。我们在Stream有一个小型开发团队,为超过 5 亿最终用户提供动力和聊天 。Go 结合了强大的生态系统、新开发人员的轻松入门、快速的性能、对并发的可靠支持和高效的编程环境,使其成为一个不错的选择 。Stream 仍然在我们的仪表板、站点和机器学习中利用 Python 来提供个性化的订阅源. 我们不会很快与 Python 说再见,但今后所有性能密集型代码都将使用 Go 编写 。我们新的聊天 API也完全用 Go 编写 。
有哪些工具可以帮助debug或做静态分析?PyChecker 是一个静态分析工具go语言如何进行静态分析,它不仅能报告源代码中的错误 , 并且会报告错误类型和复杂度 。Pylint 是检验模块是否达到代码标准的另一个工具想要了解相关内容可以看黑马程序员的公开课 。go语言如何进行静态分析我看了很多公开课,凭良心说,黑马的是最有深度的 , 不至于白听一节理论 。
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