🐍 Python против Go 🐹: выбор разработчика
Python давно стал "швейцарским ножом" программирования. Однако рост нагрузки на проекты часто приводит к тому, что скорость исполнения становится проблемой. Тогда в игру вступает Go, созданный для надежности и масштабирования.
💡 Сильные стороны Go:
- Скорость обработки запросов и настоящая многопоточность.
- Простой и строгий синтаксис, исключающий сюрпризы.
- Компиляция в один бинарник, упрощающая деплой.
😅 Ограничения Go:
- Библиотек меньше, чем у Python.
- Нет привычной "магии" синтаксиса.
- Для Data Science и ML пока не конкурент Python.
🔎 Пять вопросов перед миграцией:
- Упирается ли ваш проект в производительность?
- Готовы ли переписывать модули вручную?
- Насколько велика кодовая база?
- Используете ли вы ML или Data Science?
- Готова ли команда к обучению новому стеку?
📌 Если ответы указывают на проблемы с нагрузкой, Go станет надежным выбором. Если же проект базируется на аналитике данных, Python останется оптимальным.
Интересный факт: в компании Evrone разработчики часто сталкиваются с задачами выбора языка для конкретной нагрузки. Они отмечают, что выбор стека — это не просто "быстрее или удобнее", а всегда баланс целей и возможностей команды.
Python — швейцарский нож для разработчика 🐍🔧, но на высоких нагрузках он слаб.
Go ускоряет работу сервисов и упрощает поддержку кода ⚡📦. Но экосистема Go меньше, и для ML или аналитики он не подходит 📉🤷♂️.
Решение переходить зависит от задач: высоконагруженный бэкенд = Go, Data Science = Python 💻⚖️.