本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载
作者：Thierry Schellenbach，机器之心编译，参与：黄小天、李亚洲
原文地址：https://getstream.io/blog/switched-python-go/
转用一门新语言通常是一项大决策，尤其是当你的团队成员中只有一个使用过它时。今年 Stream 团队的主要编程语言从 Python 转向了 Go。本文解释了其背后的九大原因以及如何做好这一转换。
为什么使用 Go
原因 1：性能
Go 极其地快。其性能与 Java 或 C++相似。在我们的使用中，Go 一般比 Python 要快 30 倍。以下是 Go 与 Java 之间的基准比较：
原因 2：语言性能很重要
对很多应用来说，编程语言只是简单充当了其与数据集之间的胶水。语言本身的性能常常无关轻重。
但是 Stream 是一个 API 提供商，服务于世界 500 强以及超过 2 亿的终端用户。数年来我们已经优化了 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等等，然而最终抵达了所使用语言的极限。
Python 非常棒，但是其在序列化／去序列化、排序和聚合中表现欠佳。我们经常会遇到这样的问题：Cassandra 用时 1ms 检索了数据，Python 却需要 10ms 将其转化成对象。
原因 3：开发者效率&不要过于创新
看一下绝佳的入门教程《开始学习 Go 语言》（http://howistart.org/posts/go/1/）中的一小段代码：
package main
type openWeatherMap
struct
{}func (w openWeatherMap) temperature(city string) (float64, error) {
resp, err := http.Get("http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?APPID=YOUR_API_KEY&q="
+ city)
if err != nil {
return 0 , err
}
defer resp. Body. Close ()
var d struct {
Main struct {
Kelvin float64 `json: "temp" `
} `json: "main" `
}
if err := json. NewDecoder (resp. Body ). Decode (&d); err != nil {
return 0 , err
}
log. Printf ("openWeatherMap: %s: %.2f" , city, d. Main . Kelvin)
return d. Main Kelvin , nil}
如果你是一个新手，看到这段代码你并不会感到吃惊。它展示了多种赋值、数据结构、指针、格式化以及内置的 HTTP 库。
当我第一次编程时，我很喜欢使用 Python 的高阶功能。Python 允许你创造性地使用正在编写的代码，比如，你可以：
-
在代码初始化时，使用 MetaClasses 自行注册类别
-
置换真假
-
添加函数到内置函数列表中
-
通过奇妙的方法重载运算符
毋庸置疑这些代码很有趣，但也使得在读取其他人的工作时，代码变得难以理解。
Go 强迫你坚持打牢基础，这也就为读取任意代码带来了便利，并能很快搞明白当下发生的事情。
注意：当然如何容易还是要取决于你的使用案例。如果你要创建一个基本的 CRUD API，我还是建议你使用 Django + DRF，或者 Rails。
原因 4：并发性&通道
Go 作为一门语言致力于使事情简单化。它并未引入很多新概念，而是聚焦于打造一门简单的语言，它使用起来异常快速并且简单。其唯一的创新之处是 goroutines 和通道。Goroutines 是 Go 面向线程的轻量级方法，而通道是 goroutines 之间通信的优先方式。
创建 Goroutines 的成本很低，只需几千个字节的额外内存，正由于此，才使得同时运行数百个甚至数千个 goroutines 成为可能。你可以借助通道实现 goroutines 之间的通信。Go 运行时间可以表示所有的复杂性。Goroutines 以及基于通道的并发性方法使其非常容易使用所有可用的 CPU 内核，并处理并发的 IO——所有不带有复杂的开发。相较于 Python/Java，在一个 goroutine 上运行一个函数需要最小的样板代码。你只需使用关键词「go」添加函数调用：
package main
import (
"fmt"
"time")func say(s string) {
for i := 0 ; i < 5 ; i++ {
time. Sleep ( 100 * time. Millisecond)
fmt. Println (s)
}}func main() {
go say( "world" )
say( "hello" )}
Go 的并发性方法非常容易上手，相较于 Node 也很有趣；在 Node 中，开发者必须密切关注异步代码的处理。
并发性的另一个优质特性是竞赛检测器，这使其很容易弄清楚异步代码中是否存在竞态条件。下面是一些上手 Go 和通道的很好的资源：
-
https://gobyexample.com/channels
-
https://tour.golang.org/concurrency/2
-
http://guzalexander.com/2013/12/06/golang-channels-tutorial.html
-
https://www.golang-book.com/books/intro/10
-
https://www.goinggo.net/2014/02/the-nature-of-channels-in-go.html
原因 5：快速的编译时间
当前我们使用 Go 编写的最大微服务的编译时间只需 6 秒。相较于 Java 和 C++呆滞的编译速度，Go 的快速编译时间是一个主要的效率优势。我热爱击剑，但是当我依然记得代码应该做什么之时，事情已经完成就更好了。
Go 之前的代码编译
原因 6：打造团队的能力
首先，最明显的一点是：Go 的开发者远没有 C++和 Java 等旧语言多。据知，有 38% 的开发者了解 Java，19.3% 的开发者了解 C++，只有 4.6% 的开发者知道 Go。GitHub 数据表明了相似的趋势：相较于 Erlang、Scala 和 Elixir，Go 更为流行，但是相较于 Java 和 C++ 就不是了。
幸运的是 Go 非常简单，且易于学习。它只提供了基本功能而没有多余。Go 引入的新概念是「defer」声明，以及内置的带有 goroutines 和通道的并发性管理。正是由于 Go 的简单性，任何的 Python、Elixir、C++、Scala 或者 Java 开发者皆可在一月内组建成一个高效的 Go 团队。
原因 7：强大的生态系统
对我们这么大小的团队（大约 20 人）而言，生态系统很重要。如果你需要重做每块功能，那就无法为客户创造收益了。Go 有着强大的工具支持，面向 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、Template parsing、Task scheduling、Expression parsing 和 RocksDB 的稳定的库。
Go 的生态系统相比于 Rust、Elixir 这样的语言有很大的优势。当然，它又略逊于 Java、Python 或 Node 这样的语言，但它很稳定，而且你会发现在很多基础需求上，已经有高质量的文件包可用了。
原因 8：GOFMT，强制代码格式
Gofmt 是一种强大的命令行功能，内建在 Go 的编译器中来规定代码的格式。从功能上看，它类似于 Python 的 autopep8。格式一致很重要，但实际的格式标准并不总是非常重要。Gofmt 用一种官方的形式规格代码，避免了不必要的讨论。
原因 9：gRPC 和 Protocol Buffers
Go 语言对 protocol buffers 和 gRPC 有一流的支持。这两个工具能一起友好地工作以构建需要通过 RPC 进行通信的微服务器（microservices）。我们只需要写一个清单（manifest）就能定义 RPC 调用发生的情况和参数，然后从该清单将自动生成服务器和客户端代码。这样产生代码不仅快速，同时网络占用也非常少。
从相同的清单，我们可以从不同的语言生成客户端代码，例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此内部通信的 RESET 端点不会产生分歧，我们每次也就需要编写几乎相同的客户端和服务器代码。
使用 Go 语言的缺点
缺点 1：缺少框架
Go 语言没有一个主要的框架，如 Ruby 的 Rails 框架、Python 的 Django 框架或 PHP 的 Laravel。这是 Go 语言社区激烈讨论的问题，因为许多人认为我们不应该从使用框架开始。在很多案例情况中确实如此，但如果只是希望构建一个简单的 CRUD API，那么使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或 Phoenix 将简单地多。
缺点 2：错误处理
Go 语言通过函数和预期的调用代码简单地返回错误（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，但很容易丢失错误发生的范围，因此我们也很难向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。
缺点 3：软件包管理
Go 语言的软件包管理绝对不是完美的。默认情况下，它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，它也能指定特定的软件包版本。除此之外，我们还可以使用一个名为 VirtualGo 的开源工具，它能轻松地管理 Go 语言编写的多个项目。
Python vs Go
我们实施的一个有趣实验是用 Python 写排名 feed，然后用 Go 改写。看下面这种排序方法的示例：
{
"functions" : {
"simple_gauss" : {
"base" : "decay_gauss" ,
"scale" : "5d" ,
"offset":"1d" ,
"decay" : "0.3"
},
"popularity_gauss" : {
"base" : "decay_gauss" ,
"scale" : "100" ,
"offset":"5" ,
"decay" : "0.5"
}
},
"defaults" : {
"popularity" : 1
},
"score":"simple_gauss(time)*popularity" }
Python 和 Go 代码都需要以下要求从而支持上面的排序方法：
-
解析得分的表达。在此示例中，我们想要把 simple_gauss(time)*popularity 字符串转变为一种函数，能够把 activity 作为输入然后给出得分作为输出。
-
在 JSON config 上创建部分函数。例如，我们想要「simple_gauss」调用「decay_gauss」，且带有的键值对为"scale": "5d"、"offset": "1d"、"decay": "0.3"。
-
解析「defaults」配置，便于某个领域没有明确定义的情况下有所反馈。
-
从 step1 开始使用函数，为 feed 中的所有 activity 打分。
开发 Python 版本排序代码大约需要 3 天，包括写代码、测试和建立文档。接下来，我么花费大约 2 周的时间优化代码。其中一个优化是把得分表达 simple_gauss(time)*popularity 转译进一个抽象语法树。我们也实现了 caching logic，之后会预先计算每次的得分。
相比之下，开发 Go 版本的代码需要 4 天，但之后不需要更多的优化。所以虽然最初的开发上 Python 更快，但 Go 最终需要的工作量更少。此外，Go 代码要比高度优化的 python 代码快了 40 多倍。
以上只是我们转向 Go 所体验到的一种好处。当然，也不能这么做比较：
-
该排序代码是我用 Go 写的第一个项目；
-
Go 代码是在 Python 代码之后写的，所以提前理解了该案例；
-
Go 的表达解析库质量优越。
Elixir vs Go
我们评估的另一种语言是 Elixir。Elixir 建立在 Erlang 虚拟机上。这是一种迷人的语言，我们之所以想到它是因为我们组员中有一个在 Erlang 上非常有经验。
在使用案例中，我们观察到 Go 的原始性能更好。Go 和 Elixir 都能很好地处理数千条并行需求，然而，如果是单独的要求，Go 实际上更快。相对于 Elixir，我们选择 Go 的另一个原因是生态系统。在我们需求的组件上，Go 的库更为成熟。在很多案例中，Elixir 库不适合产品使用。同时，也很难找到／训练同样使用 Elixir 的开发者。
结论
Go 是一种非常高效的语言，高度支持并发性。同时，它也像 C++和 Java 一样快。虽然相比于 Python 和 Ruby，使用 Go 建立东西需要更多的时间，但在后续的代码优化上可以节省大量时间。在 Stream，我们有个小型开发团队为 2 亿终端用户提供 feed 流。对新手开发者而言，Go 结合了强大的生态系统、易于上手，也有超快的表现、高度支持并发性，富有成效的编程环境使它成为了一种好的选择。Stream 仍旧使用 Python 做个性化 feed，但所有性能密集型的代码将会用 Go 来编写。
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