キノブログ【Python超入門コース】01.コース紹介｜初心者にわかりやすいようなコースを作りました【プログラミング初心者向け入門講座】
Goで開発していたが、途中でPythonに切り替えた件を振り返る。 - Qiita
イントロダクション 目下、開発中のプロダクトなので詳しいことは書けないのですが、いろいろと気付きの多い出来事だったので、 少し自分自信の振り返りも兼ねて、投稿してみたいと思います。 これは、決してGoよりPythonのほうが優れているとかそういった話ではないです。 今回、自分は開発者というよりプロジェクトマネージャー（以降、PM）という立場になります。 Goの採用 当社のコア技術はPythonなのですが、今回、開発にあたってGoを採用していました。 主な採用理由としては、「プロトコルとしてgRPCを採用するにあたって、gRPCとの組み合わせ事例が多い」からでした。 gRPCの採用理由は、「同時に企画されていた別プロダクト（Python）との連携が想定されており、異なるプログラミング言語間でも型を維持したままデータ交換が可能」なことからでした。 当初は、プロダクトのリリース時期も未定でプロト
golangでpython3のライブラリであるpandasを利用することは可能でしょうか。
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Google、PythonのコードをGo言語に変換する「Grumpy」を公開
Googleは、さまざまなサービスにおいてPythonを活用しており、YouTubeのフロントエンドはCPython上で動作している。一方で、CPythonのコンカレント処理に関する悩みも抱えていた。 「Grumpy」は、そういった問題を解決するために、Pythonのコードをコンカレント処理に優れたGo言語で実行すべく開発された実験的なランタイムで、CPythonとの互換性を高めつつ、将来的には既存のPython実装との置き換えを目指している。 「Grumpy」では、C拡張モジュールをあえてサポートしないことで、APIデザインとパラレル実行におけるオブジェクトの柔軟性を高めており、グローバルインタープリタロックを必要としないほか、Go言語のガベージコレクションをオブジェクトのライフタイム管理に活用できる。また、このような実装によって、CPythonよりも高いスケーラビリティを実現する可能性
さようならPython、こんにちはGo | Yakst
以前はPythonで書いていたようなタスクを、最近ではGoで書くようになったという筆者による、Pythonと比べたGoの良さ、あるいは足りない部分のまとめ 私は、以前はPythonで書いていたようなたくさんの処理でGo言語を使っています。たとえば下記のような処理が挙げられます。 Amazon S3に保存されているCloudfrontのログの処理 S3内外への巨大な（テラバイト級の）ファイルを移動する処理 データベースとS3間において同期済ファイルのマッチングする処理 ほんとんどが一度きりの処理であり、そのためスクリプト言語で書くことが理想的です。そのプログラムは、すばやく書く必要があり、すぐに捨てられる可能性が高いです。いつもこれらのタスクは新しくユニークなものだから、再利用できるコードは最小限となります。 以下に、Pythonの代わりに、Go言語を利用することの優位点を挙げます。 コンパ
なぜ私達は Python から Go に移行したのか - Frasco
新しい言語に移行するのは常に大きな決断です。その言語をよく知る人がチームメンバーに1人しかいない時などは特にそうです。今年の初め、我々は Stream の主要言語を Python から Go に切り替えました。この記事では、なぜ私達が Python から Go に移行しようと決断したのか、その理由を説明します。 Go を使う理由 理由1 - パフォーマンス Go は速いです! Go は極端に速い。そのパフォーマンスは Java もしくは C++ に匹敵します。私達のユースケースでは、Go は Python より30倍速いです。Go と Java を比較したベンチマークはこちらです。 理由2 - 言語パフォーマンスの問題 多くのアプリケーションにとって、プログラミング言語は、単にアプリとデータベースを繋ぐものにすぎません。言語そのもののパフォーマンスは通常あまり重要ではありません。 しかしな
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GitHub - google/grumpy: Grumpy is a Python to Go source code transcompiler and runtime.
