Diferencia entre Python y Go

Python y Go son poderosos lenguajes de programación de alto nivel que se usan para escribir aplicaciones web, pero Python es relativamente fácil de aprender pero difícil de entender, mientras que Go es difícil de aprender pero fácil de entender. Python es mejor para el desarrollo rápido, la implementación de producción y los sistemas escalables. Python es el futuro y todos se están moviendo hacia él. Un programador experimentado podría comenzar a escribir código Python útil de forma natural. Una de las mejores cualidades de Python es su consistencia. Solo trabaje con Python por un tiempo y podrá comenzar a hacer conjeturas familiares sobre características que son nuevas para usted. Go, por otro lado, es un lenguaje de sistema que es casi tan rápido como Java y C++ pero toma un poco más de tiempo para construir cosas en comparación con Python. Presentamos una comparación imparcial entre los dos para entender cuál es mejor.

¿Qué es Python?

Python es un poderoso lenguaje de programación de alto nivel que se utiliza principalmente para la informática científica y de ingeniería. Python se refiere específicamente al lenguaje de programación Python y al software de interpretación de Python que lee el código fuente y ejecuta sus instrucciones. Es un lenguaje altamente eficiente que es elegante y pragmático, simple y poderoso, y es adecuado tanto para principiantes como para programadores profesionales. El cerebro detrás del popular lenguaje de programación es Guido van Rossum, quien desarrolló Python y lo lanzó en 1991. Se ejecuta en todas las principales plataformas de hardware y sistemas operativos y proporciona una alta productividad en cada paso del ciclo del software. Las características de Python son útiles en casi cualquier área de desarrollo de software y una de las mejores características de Python es su consistencia.

¿Qué es Go-Google?

Diseñado por Google, Go es un lenguaje de programación de propósito general con un parecido superficial con C y, al igual que C, es una herramienta para programadores profesionales, pero es más como una versión actualizada de C. Toma prestadas muchas buenas ideas de muchos otros. evitando lenguajes y características que resultaron de la complejidad y el código poco confiable. El lenguaje fue concebido originalmente en septiembre de 2007 por tres distinguidos ingenieros de TI, Robert Griesemer, Rob Pike y Ken Thompson, todos en Google. Para enero de 2008, Ken Thompson había comenzado a trabajar en un compilador para explorar las ideas de diseño: producía C como salida. El diseño estaba casi completo a mediados de 2008 y se anunció oficialmente en 2009.

Diferencia entre Python y Go

Paradigma

– Python es un lenguaje de programación multiparadigma, crítico y funcional basado en la programación orientada a objetos. Se adhiere a la idea de que si un idioma se comporta de cierta manera en ciertos contextos, idealmente debería funcionar de la misma manera en todos los contextos. Sin embargo, no es un lenguaje de programación orientada a objetos puro que no admita una encapsulación sólida, que es uno de los principios fundamentales de la programación orientada a objetos. Go, por otro lado, es un lenguaje de programación procedimental basado en un paradigma de programación concurrente que tiene un parecido superficial con C. De hecho, Go es más como una versión actualizada de C.

Estado

– Python es un lenguaje de programación tipado dinámicamente, tipificado dinámicamente e interpretado. Está fuertemente tipado para que las variables no se puedan convertir implícitamente en tipos irrelevantes porque el intérprete realiza un seguimiento de todos los tipos de variables. Esto significa que no necesitamos inicializar las variables porque la verificación de tipos se realiza en tiempo de ejecución. Go, por otro lado, es un lenguaje de tipos estáticos que no tiene herencia de tipos, sobrecarga de métodos, declaraciones, programación genérica o aritmética de punteros. Es un lenguaje fuertemente tipado estáticamente, lo que significa que el tipo de una variable se conoce en tiempo de compilación.

Una moneda común

– Como lenguaje de programación, Go está diseñado para mantener las cosas lo más simples posible con la idea de crear un lenguaje de programación simple pero efectivo que no solo sea rápido sino también fácil de aprender y trabajar. Go tiene un rico soporte para la simultaneidad integrada mediante el uso de rutinas y canales que nos permiten crear canalizaciones simultáneas complejas. Por otro lado, Python no proporciona un mecanismo de concurrencia incorporado; sin embargo, tiene bibliotecas integradas para aplicaciones de programación concurrentes: subprocesos múltiples y procesamiento múltiple. En términos de concurrencia, es fácil trabajar con Go en comparación con Python.

Usar

– Python es un lenguaje de programación multiparadigma, cuyas características son muy útiles en casi cualquier área del desarrollo de software. Proporciona alta productividad para todas las etapas del ciclo de vida del software: diseño, análisis, codificación, creación de prototipos, pruebas, depuración, documentación, implementación, etc. Es ideal para desarrollar aplicaciones web y de escritorio. Go es más como un lenguaje de sistema que se ejecuta directamente en el hardware subyacente. Go es realmente bueno en aplicaciones de comando independientes y servidores web. Es mejor para escribir programas confiables y robustos para grandes sistemas distribuidos y servidores de red altamente escalables.

pitón contra A:

Resumen de Python vs. Vamos

El código de Python es más rápido, pero es probable que los errores tontos sean un poco más altos. Go, por otro lado, es más como un lenguaje de sistema bastante similar a C y como C, es una herramienta para programadores profesionales. Sin embargo, lleva un poco más de tiempo construir cosas en comparación con Python. Python proporciona una combinación única de elegancia y simplicidad que lo hace fácil de aprender y uno de los 10 mejores idiomas de la comunidad. El enfoque de Go para la abstracción de datos y la programación orientada a objetos es extremadamente flexible, lo que lo hace ideal para grandes infraestructuras distribuidas, como servidores de red. También se utiliza en varios otros campos, como gráficos, aplicaciones móviles y aprendizaje automático.