Golang vs. Python: Vor- und Nachteile im direkten Vergleich

Wenn über Programmierung für Datenwissenschaftsprojekte gesprochen wird, kommen zwei Sprachen oft in den Sinn: Go (oder Golang) und Python. Sie sind beliebte Entscheidungen unter Entwicklern und Data Scientists, aber sie haben sehr unterschiedliche Eigenschaften.

Python: Die Referenz für Data Science und KI

Python ist eine objektorientierte Programmiersprache, die von Guido van Rossum entwickelt wurde. Es ist eine dynamisch typisierte und Open Source-Sprache. Python ist besonders beliebt unter Data Scientists und den Entwicklerteams, die sich mit Datenwissenschafts- und Machine Learning-Projekten beschäftigen. Als generalistische Sprache ermöglicht Python das schnelle Prototyping von Modellen und Algorithmen dank seiner reichen Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Scikit-learn oder TensorFlow. Die Flexibilität von Python ist einer der Gründe, warum es als ausgezeichnete Wahl für Data Science gilt. Python ermöglicht die Verarbeitung verschiedener Daten, den Bau von Machine Learning-Modellen, die Verwaltung von Webserver-Anwendungen und die Durchführung komplexer Datenanalysen. Es hat jedoch Grenzen, insbesondere was die Leistung betrifft. Als interpretierte Sprache ist es relativ langsam im Vergleich zu anderen kompilierten Sprachen. Glücklicherweise können zur Überwindung dieses Nachteils C oder andere Optimierungen integriert werden, was jedoch zusätzliche Fähigkeiten erfordert. Hier ist ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie man eine CSV-Datei liest und einfache Berechnungen durchführt:

				
					import pandas as pd
# Lesen der CSV-Datei
df = pd.read_csv('data.csv')
# Berechnung des Durchschnitts einer Spalte
average = df['colonne_1'].mean()
print(f'Durchschnitt der Spalte: {average}')
# Filtern der Zeilen nach einer Bedingung
filtered_df = df[df['colonne_1'] > 50]
print(filtered_df)

				

Go: Der Hochleistungs-Konkurrent

Golang, oft als Go bekannt, ist eine Programmiersprache, die von Google entwickelt wurde. Go ist statisch typisiert und kompiliert, was ihm einen bemerkenswerten Vorteil in Bezug auf die Leistung im Vergleich zu Python verleiht. Go eignet sich besonders für Projekte, die konkurrente Programme und hochskalierte Webdienste erfordern. Die Goroutines und Channels von Go sind leistungsstarke Werkzeuge für das Management von Konkurrenz. Anders als klassische Threads sind Goroutines leichtgewichtig und ermöglichen das Schreiben von hochkonkurrenten Programmen, ohne sich um die Komplexität von Threads kümmern zu müssen. Das Go-Ökosystem für Data Science ist jedoch weniger entwickelt als das von Python. Die Anzahl der Bibliotheken und Ressourcen ist einfach nicht mit denen in Python vergleichbar. Das folgende Beispiel zeigt, wie man in GO eine CSV-Datei liest und einfache Berechnungen ausführt. Der Code ist ausführlicher als Python, profitiert jedoch von einer sehr schnellen Ausführung, ideal für Aufgaben, bei denen die Leistung wichtig ist.

				
					package main
import (
	"encoding/csv"
	"fmt"
	"os"
	"strconv"
)
// Einstiegspunkt des Go-Programms
func main() {
	// Öffnen der CSV-Datei
	file, err := os.Open("data.csv")
	if err != nil {
		fmt.Println("Fehler beim Öffnen der Datei:", err)
		return
	}
	defer file.Close()
	reader := csv.NewReader(file)
	records, err := reader.ReadAll()
	if err != nil {
		fmt.Println("Fehler beim Lesen der Datei:", err)
		return
	}
	sum := 0.0
	count := 0
	// Durchlaufen der Datei
	for i, record := range records {
		if i == 0 {
			// Kopfzeile ignorieren
			continue
		}
		value, err := strconv.ParseFloat(record[0], 64)
		if err != nil {
			fmt.Println("Fehler bei der Konvertierung:", err)
			continue
		}
		sum += value
		count++
	}
	// Durchschnittsberechnung
	average := sum / float64(count)
	fmt.Printf("Durchschnitt der Spalte: %.2fn", average)
}

				

Wann sollte man Go oder Python wählen?

Die Wahl zwischen Go und Python hängt von den Anforderungen und Eigenschaften des Projekts ab. Hier sind einige Situationen, in denen jede Sprache mehr relevant ist:

• Data Science und Machine Learning: Python bleibt die Referenzwahl. Für die Datenmodellierung, die Erstellung von Machine Learning-Modellen und explorative Analysen ist Python ein leistungsstarkes und weitverbreitetes Werkzeug in der wissenschaftlichen Gemeinschaft.
• Hochleistungs-Webdienste: Go ist eine bessere Wahl, wenn du einen leistungsstarken Webserver benötigst, der eine große Anzahl gleichzeitiger Anfragen verwalten kann.
• Infrastruktur und Systemwerkzeuge: Go glänzt bei der Entwicklung von Werkzeugen für Systemadministratoren und der Erstellung von Programmen, die eine schnelle Ausführung mit geringem Overhead erfordern.

Python vs Go: Entwicklung und Popularität

Python wird seit langem als die Sprache der Data Scientists angesehen, dank seiner klaren Syntax und seiner zahlreichen Werkzeuge zur Datenverarbeitung und zum Machine Learning. Go gewinnt seinerseits zunehmend an Beliebtheit. Es wird häufig von Entwicklerteams gewählt, die auf der Suche nach Leistung und Parallelität sind, ohne die Einfachheit des Codes zu opfern. Die Fähigkeit von Go, konkurrierende Ereignisse zu handhaben und effizient kompilierte Programme schnell zu erstellen, macht es zu einem ernsthaften Werkzeug für moderne Anwendungen, insbesondere für Unternehmen, die in der Cloud oder in verteilten Umgebungen arbeiten.

Vergleichstabelle

Die folgende Tabelle zeigt einen Vergleich dieser beiden Sprachen nach verschiedenen Kriterien:

	Kriterium
	Typ	Statisch, stark typisiert	Dynamisch, schwach typisiert
	Leistung	Kompiliert	Interpretiert
	Konkurrenz	Goroutines und Channels, exzellent für die Konkurrenz	Weniger geeignet für die Konkurren
	Lernkurve	Einfach, prägnante Syntax, aber weniger permissiv	Einfach, einfache Syntax
	Ökosystem	Eingeschränkter	Sehr reichhaltig
	Anwendungsfälle	Leistungsstarke Webdienste, Systemwerkzeuge	Data Science, Machine Learning, Prototyping

Fazit: Go oder Python?

Die Wahl zwischen diesen beiden Sprachen hängt von der Art des Projekts ab: Für Datenwissenschaftsprojekte, Machine Learning oder Datenanalysen ist Python eine bewährte Wahl. Wenn dein Projekt auf Leistung, Konkurrenzverwaltung oder die Entwicklung von Webdiensten ausgerichtet ist, könnte Go die geeignetere Lösung sein. Bilde Dich mit Liora weiter