go语言怎么清空通道 go语言 通道

Python开发者在转到Go语言之前需要了解什么？

转载请参见文章末尾处的要求。【感谢张佳伟（@ghosert）的热心翻译。如果其他朋友也有不错的原创或译文，可以尝试推荐给伯乐在线。】这是一篇（长）博文， 介绍了我们在 Repustate 迁移大量 Python/Cython 代码到 Go 语言的经验。如果你想了解整个故事，背景和所有的事情，请继续往下读。如果你只是想了解 Python 开发者在一头扎进 Go 语言前需要了解什么，请点击一下链接：从Python迁移到Go的建议(Tips Tricks) 背景在Repustate，我们完成过的最棒的技术成就之一是实现了阿拉伯语的情感分析。阿拉伯语是一块难啃的硬骨头，因为它的词形变化相当复杂。比起譬如英语，阿拉伯语的分词（将一个句子切分呈几个独立的单词）也更困难，因为阿拉伯语的单词本身还可能会包含空白字符（例如：“阿列夫”在一个单词里的位置）。这也谈不上是泄密，Repustate 使用支持向量机（SVM）来获取一个句子背后最有可能的含义，并在其中加上情感元素。 总体上来说，我们使用了 22 种模型（22 个 SVM） 并且在一篇文档中，每一个单词我们都会加以分析。因此如果你有一篇 500 字的文档，那么基于 SVM，会进行十万次的比较。 PythonRepustate 几乎完全就是一个 Python 商店。我们使用 Django 来实现 API 和网站。因此（目前）为了保持代码一致，同时使用 Python 来实现阿拉伯语情感引擎是合情合理的。只是做原型和实现的话，Python 是很好的选择。它的表达能力很强悍，第三方类库等等也很好。如果你就是为了Web服务，Python 很完美。但是当你进行低级别的计算，大量依赖于哈希表（Python 里的字典类型）做比较的时候，一切都变慢了。我们每秒能处理大约两到三个阿拉伯文档，但是这太慢了。比较下来，我们的英语情感引擎每秒能处理大约五百份文档。 瓶颈因此我们开启了 Python 分析器，开始调查是什么地方用了那么长时间。还记得我前面说过我们有 22 个 SVM 并且每个单词都需要经过处理吗？好吧，这些都是线性处理的，非并行处理。所以我们的第一反应是把线性处理改成 map/reduce 那样的操作。简单来说：Python 不太适合用作 map/reduce。当你需要并发的时候，Python 算上好用。在 2013 Python 大会上（译者：PyCon 2013），Guido 谈到了 Tulip，他的这个新项目正在弥补 Python 这方面的不足，不过得过段一段时间才能推出，但是如果已经有了更好用的东西，我们为什么还要等呢？ 选Go 语言，还是回家算了？我在Mozilla的朋友告诉我，Mozilla 内部正在将他们大量的基础日志架构切换到 Go 语言上，部分原因是因为强大的 [goroutines]。Go 语言是 Google 的人设计的，并且在设计之初就把支持并发作为第一要务，而不是像 Python 的各种解决方案那样是事后才加上去的。因此我们开始着手把 Python 换成 Go 语言。虽然Go 代码还不算正式上线的产品，但是结果非常令人鼓舞。我们现在能做到每秒处理一千份文档，使用更少的内存，还不用调试你在 Python 里遇到：丑陋的多进程/gevent/“为什么 Control-C 杀不了进程”这些问题。 为什么我们喜欢 Go 语言任何人，对编程语言是如何工作（解释型 vs 编译型， 动态语言 vs 静态语言）有一点理解的话，会说，“切，当然 Go 语言会更快”。是的，我们也可以用 Java 把所有的东西重写一遍，也能看到类似更快的改善，但那不是 Go 语言胜出的原因。你用 Go 写的代码好像就是对的。我搞不清楚到底是怎么回事，但是一旦代码被编译了（编译速度很快），你就会觉得这代码能工作（不只是跑起来不会错，而且甚至逻辑上也是对的）。我知道，这听上去不太靠谱，但是确实如此。这和 Python 在冗余（或非冗余）方面非常类似，它把函数作为第一目标，因此函数编程会很容易想明白。而且当然，go 线程和通道让你的生活更容易，你可以得到静态类型带来的性能大提升，还能更精细的控制内存分配，而你却不必为此在语言表达力上付出太多的代价。 希望能早点知道的事情（Tips Tricks）除去所有这些赞美之词以后，有时你真的需要在处理 Go 代码的时候，相对于 Python，改变一下思维方式。因此这是我在迁移代码时记录的笔记清单 —— 只是在我把 Python 代码转换到 Go 时从我脑子里随机冒出来的点子：没有内建的集合类型（必须使用map，并检查是否存在）因为没有集合，必须自己写交集，并集之类的方法没有tuples 类型，必须写你自己的结构，或者使用 slices （即数组）没有类似 \__getattr__() 的方法，你必须总是检查存在性，而不是设置默认值，例如，在 Python 里，你可以这样写 value = dict.get(“a_key”, “default_value”)必须总是检查错误（或者显式的忽略错误）不能有变量/包没被使用，因此简单的测试也需要有时注掉一些代码在[] byte 和 string 之间转换。 regexp 使用 [] byte （不可变）。这是对的，但是老把一些变量转换来转换去很烦人Python 更宽松。你可以使用超出范围的索引在字符串里取一个片段，而且不会出错。你还可以用负数取出片段，但是 Go 不行你不能混合数据结构类型。也许这样也不太干净，但是有时在 Python 里，我会使用值是混合了字符串和列表的字典。但是 Go 不行，你不得不清理干净你的数据结构或者使用自定义的结构不能解包一个 tuple 或者 list 到几个不同的变量（例如：x, y, z = [1, 2, 3]）驼峰式命名风格（如果你没有首字大写方法名/结构名，他们不会被暴露给其它的包）。我更喜欢 Python 的小写字母加下划线命名风格。必须显式检查是否有错误 != nil, 不像在 Python 里，许多类型可以像 bool 那样检查 （0, “”, None 都可以被解释成 “非” 集合）文档在一些模块上太散乱了，例如（crypto/md5），但是 IRC 上的 go-nuts 很好用，提供了巨大的帮助。从数字到字符串的转换（int64 - string） 和 []byte - string （只要使用 string([]byte)）不太一样。需要使用 strconv。阅读Go 代码比起 Python 那样写起来如伪代码的语言更像一门编程语言， Go 有更多的非字母数字字符，并且使用 || 和 ， 而不是 “or”和“and”写一个文件的话，有 File.Write([]byte) 和 File.WriteString(string)， 这点和 Python 开发者的 Python 之道：“解决问题就一种方法 ”相违背。修改字符串很困难，必须经常重排 fmt.Sprintf没有构造函数，因此惯用法是创建 NewType() 方法来返回你要的结构Else （或者 else if）必须正确格式化，else 得和 if 配对的大括号在同一行。奇怪。赋值运算符取决于在函数内还是函数外，例如，= 和 :=如果我只想要“键”或者只想要 “值”，譬如： dict.keys() 或者 dict.values()，或者一个 tuples 的列表，例如：dict.items()，在 Go 语言里没有等价的东西，你只能自己枚举 map 来构造你的列表类型我有时使用一种习惯用法：构造一个值是函数的字典类型，我想通过给定的键值调用这些函数，你在 Go 里可以做到，但是所有的函数必须接受，返回相同的东西，例如：相同的方法签名如果你使用 JSON 并且 你的 JSON 是一个复合类型，恭喜你。 你必须构造自定义的结构匹配 JSON 块里的格式，然后把原始 JSON 解析到你自定义结构的实例中去。比起 Python 世界里 object = json.loads(json_blob) 要做更多的工作 是不是值得？值得，一百万倍的值得。速度的提升太多了，以致很难舍弃。同时，我认为， Go 是目前趋势所在，因此在招新员工的时候，我认为把 Go 当作 Repustate 技术积累的重要一环会很有帮助。]

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GO语言商业案例（六）：PayPal

创建 PayPal 的目的是使金融服务民主化，并使个人和企业能够加入并在全球经济中蓬勃发展。这项工作的核心是 PayPal 的支付平台，该平台使用专有技术和第三方技术的组合来高效、安全地促进全球数百万商家和消费者之间的交易。随着支付平台变得越来越大、越来越复杂，PayPal 寻求对其系统进行现代化改造并缩短新应用程序的上市时间。

Go 在生成干净、高效的代码方面的有着极高的价值。这些代码可以随着软件部署的扩展而轻松扩展，这使得该语言非常适合支持 PayPal 的目标。

支付处理平台的核心是 PayPal 用 C++ 开发的专有 NoSQL 数据库。然而，代码的复杂性大大降低了开发人员发展平台的能力。Go 的简单代码布局、goroutine（轻量级执行线程）和通道（用作连接并发 goroutine 的管道）使 Go 成为 NoSQL 开发团队简化和现代化平台的自然选择。

作为概念验证，一个开发团队花了六个月的时间学习 Go 并在 Go 中从头开始重新实现 NoSQL 系统，在此期间，他们还提供了有关如何在 PayPal 更广泛地实施 Go 的见解。截至今天，已迁移 30% 的集群以使用新的 NoSQL 数据库。

随着 PayPal 的平台变得越来越复杂，Go 提供了一种轻松简化大规模创建和运行软件的复杂性的方法。该语言为 PayPal 提供了出色的库和快速工具，以及并发、垃圾收集和类型安全。

借助 Go，PayPal 使其开发人员能够将更多时间从 C++ 和 Java 开发的噪音中解放出来，从而能够花更多时间查看代码和进行战略性思考。

在这个新改写的 NoSQL 系统取得成功后，PayPal 内更多的平台和内容团队开始采用 Go。Natarajan 目前的团队负责 PayPal 的构建、测试和发布管道——所有这些都是在 Go 中构建的。该公司拥有一个大型构建和测试农场，它使用 Go 基础设施进行完全管理，以支持整个公司的开发人员的构建即服务（和测试即服务）。

凭借 PayPal 所需的分布式计算能力，Go 是刷新系统的正确语言。PayPal 需要并发和并行的编程，为高性能和高度可移植性而编译，并为开发人员带来模块化、可组合的开源架构的好处——Go 已经提供了所有这些以及更多帮助 PayPal 对其系统进行现代化改造。

安全性和可支持性是 PayPal 的关键问题，该公司的运营管道越来越多地由 Go 主导，因为该语言的简洁性和模块化帮助他们实现了这些目标。PayPal 对 Go 的部署为开发人员提供了一个创意平台，使他们能够为 PayPal 的全球市场大规模生产简单、高效和可靠的软件。

随着 PayPal 继续使用 Go 对其软件定义网络 (SDN) 基础设施进行现代化改造，除了更易于维护的代码外，他们还看到了性能优势。例如，Go 现在为路由器、负载平衡和越来越多的生产系统提供动力。

作为一家全球性企业，PayPal 需要其开发团队有效管理两种规模：生产规模，尤其是与许多其他服务器（如云服务）交互的并发系统；和开发规模，尤其是由许多程序员协同开发的大型代码库（如开源开发）

PayPal 利用 Go 来解决这些规模问题。该公司的开发人员受益于 Go 将解释型动态类型语言的编程易用性与静态类型编译语言的效率和安全性相结合的能力。随着 PayPal 对其系统进行现代化改造，对网络和多核计算的支持至关重要。Go 不仅提供了这种支持，而且提供的速度很快——在单台计算机上编译一个大型可执行文件最多需要几秒钟。

PayPal 目前有 100 多名 Go 开发人员，未来选择采用 Go 的开发人员将更容易获得该语言的批准，这要归功于公司已经在生产中的许多成功实现。

最重要的是，PayPal 开发人员使用 Go 提高了他们的生产力。Go 的并发机制使得编写充分利用 PayPal 的多核和联网机器的程序变得很容易。使用 Go 的开发人员还受益于它可以快速编译为机器代码的事实，并且他们的应用程序获得了垃圾收集的便利和运行时反射的强大功能。

今天 PayPal 的第一类语言是 Java 和 Node，Go 主要用作基础设施语言。虽然 Go 可能永远不会在某些应用程序中取代 Node.js，但 Natarajan 正在推动让 Go 成为 PayPal 的第一类语言。

通过他的努力，PayPal 还在评估迁移到 Google Kubernetes Engine (GKE) 以加快其新产品的上市时间。GKE 是一个用于部署容器化应用程序的托管、生产就绪环境，并带来了 Google 在开发人员生产力、自动化操作和开源灵活性方面的最新创新。

对于 PayPal 而言，部署到 GKE 将使 PayPal 更容易部署、更新和管理其应用程序和服务，从而实现快速开发和迭代。此外，PayPal 会发现更容易运行机器学习、通用 GPU、高性能计算和其他受益于 GKE 支持的专用硬件加速器的工作负载。

对 PayPal 来说最重要的是，Go 开发和 GKE 的结合使公司能够轻松扩展以满足需求，因为 Kubernetes 自动扩展将使 PayPal 能够处理用户对服务不断增长的需求——在最重要的时候保持它们可用，然后在安静的时间来省钱。

go语言到底有什么好处

1. 部署简单

Go

编译生成的是一个静态可执行文件，除了glibc外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上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所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。

2. 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核，并行执行的性能好。

3. 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。

4. 执行性能好

虽然不如 C 和 Java，但相比于其他编程语言，其执行性能还是很好的，适合编写一些瓶颈业务，内存占用也非常省。