大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python是go语言的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python是go语言的解答，让我们一起看看吧。
Python和go语言哪个更好就业？
以当下来看，go更多的是作为一个潜在的流行语言的候选人而存在，go的优势当然是不言而喻的，谷歌在推出go的时候倾注了很大的心血，并且它也正在不断流行起来，有个好爹，有后发优势的go像一颗冉冉升起的新星。与此同时，python则正处于一个即将如日中天的位置，在当下以及可预见的未来都更具有竞争力。而go是否能迎头赶上，当下还未可知。因此，就目前来说，go暂时无法与python匹敌。
从目前就业来看,Python的就业面更广一些,做数据分析,网络爬虫,系统维护,web后台,DevOps,大数据,人工智能都可以.
Go目前更多的是用来做系统编程,目前K8s 带火了一波.
目前Python 流行度第三,go 第16.
两者各有优势。
python开发web后端可以使用高效的Django框架，也可以使用支持高并发的Tornado框架；python做数据分析，可以使用numpy、pandas；做爬虫可以使用scrapy；做人工智能可以使用Tensorflow。现在上面这些都很好找工作，也很好，特别是人工智能相关工作。
go天然支持高并发，做高并发网站后端很适合，go m也可以开发区块链项目。
让我们先来简单谈谈python与go这两种语言。
从当下来看python是最广泛使用的编程语言之一，一个常见的问题出现在大多数人，特别是初学者和新手，为什么Python尽管速度慢而在主流中流行？而Go语言，无论是哪方面的性能，都要比python优越很多，但是为什么没有python流行？
首先，Python它已经存在了超过28年(python的第一个版本是1991年推出)。这么多年的沉淀和积累，以及所占的市场份额，不是Go这种新型语言(golang的正式发布是在2009年)，在短期内能够比拟的，毕竟相差18年的时间，语言技术本身的改朝换代，也需要时间。
第二，python它可以用于几乎任何东西，这就是为什么它被认为是如此多才多艺。使用Python，确实没有限制。Go语言也什么都可以做，但是还是在某些方面比较擅长，否则对Go语言都是一种浪费，尤其是它的高并发，所以天生适合做分布式，微服务等。
Python 和 Go 哪个更好就业？这个问题需要从几个角度来分析，是否好就业可能是相对的，需要结合每个人的情况来综合判断。
我们从某招聘网站上看看北京地区对这两种语言职位的需求量，同时关注其他方面情况，比如薪资，工龄要求等。
Python 的职位：
Golang 职位：
需求都挺大，很多页。以上是首页的截图。整体上看，Go 的薪资要高些！当然，以上 Python 职位主要不是在热门的 AI 领域。同时，Go 工作年限要求都更高，而且知名公司更多。
Python 在国外一直挺火，但国内之前一直表现平平，至少在主流互联网公司，Python 的需求量很低，更多可能运维人员在用。然而，这几年，随着大数据、人工智能的兴起，Python 由于丰富的库等，受到了极大的青睐。然而，大数据和人工智能更多会是大厂和少数公司做的事，更多会是基于别人开放的平台做处理，这样，Python 不一定是最好的选择。
而 Go 语言，从一开始，在国内的热度就很高，一直是全球第一。
为何Go没有Python流行？
正经讨论之前，先不正经下：大概程序员都希望自己日渐荒凉的头顶将来能像Python之父一样茂盛？
不开玩笑了，还是开始我们正经的讨论。
Python诞生于1989年的圣诞节，Guido为了打发无聊的***期，于是决定开发一种新的脚本语言，可见大神打发***期的方式都是如此特别。
Go语言是Google公司内三个计算机巨头Rob Pike，Ken Thompson和Robert Griesemer在2009年开发的近似C语言，却又支持GC，并发的编程语言。
然而年长20岁的Python不是吃素的，各种成熟的应用，框架，使用经验积淀等，使得Python在当今国内科技圈仍然有着不可撼动的地位。
拥有谷歌高贵的血统的Go语言的优异特性，主要体现在
2 并行性高，这本身就是Go语言最大特点
go和python哪个有前途？
python更加有前途一些。
因为python可以用来做Web开发，游戏编程，网络爬虫，数据分析，还有人工智能与机器方面的学习的，是一款比较流行 的后端开发语言的，目前市面上流行的也是比较广泛，提供了更多的岗位开发的，而go语言基本上没有太多的使用。
提到人工智能，为什么总会说Python？
谢邀。人工智能不等于Python，人工智能也没有规定一定要使用Python，但是Python确实是目前比较适合人工智能的语言。
编程语言有很多，诸如C语言java语言，这两个语言都是在2019年4月份比Python语言使用率更高的编程语言。但是他们都不适合用来做人工智能，因为其语法深度就够让人学，而人工智能的重心并不是编程语言本身。
Python最大的特点是代码简洁，库非常多，类库生态圈不弱于[_a***_]。其脚本语言的本质当然比面向对象语言J***a和面向过程语言C语言更加容易上手。
而人工智能难点在于算法，在于数学。Python的使用可以便于研究者把精力重点放在算法上而不是语法上。
关注“极客宇文氏”，一名热心有料的软件工程师。
Python最近几年确实被更多的提及和使用，得益于丰富的***库支撑，Python在大数据、机器学习领域被广泛的使用。我本人目前也在使用Python做机器学习方面的研发，与J***a比较起来，给我的感觉Python确实很方便。
简单的总结一下Python有以下几个显著的特点：
语法简单，代码量少。这对于非常注重开发效率的程序员来说是非常重要的，尤其是代码量少。对一些J***a程序员来说改做Python开发非常容易，基本上一周左右就可以完成转换，我学了3天就开始使用Python做算法实现了。
库文件丰富。Python提供了很多库文件，比如在机器学习和大数据领域用的比较多的Numpy、matplotlib等，这使得使用Python可以专注于逻辑实现，复杂的事情已经不需要做了，节省了大量的时间。
生态健全。Python虽然是最近几年才开始被更多的提及，但是Python并不是一门新出现的语言，实际上它出现的时间比J***a更早一些，生态也比较健全，只不过J***a年少成名，Python则大器晚成。
得益于以上几个主要优点，Python目前的发展趋势非常好，不少落地项目已经开始要求使用Python进行开发了，这多少有点10多年前J***a的情形。所以广大程序员要做好准备，Python的流行已经是一个显著的趋势了。
人工智能涉及到的领域比较多，主要集中在6大方面，有自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学。这里面涉及到的开发内容也非常多，在自然语言处理、计算机视觉已经机器人学的落地实现上更多***用的是C语言系列，Python则更多的使用在自动推理以及机器学习方面。
所以Python并不是万能的，Python本身也有固有的缺点，比如执行效率就是个大问题，很多项目在落地后为了保证执行效率都使用J***a或C进行重写。
我在头条上写了关于Python学习的系列文章，想学习Python的朋友可以关注我，相信一定会有所帮助，如果你有关于Python方面的问题也可以咨询我。
一、Python是解释语言，程序写起来非常方便写程序方便对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改，这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情，Python里通常可以用很少的时间实现。举例来说，在C等编译语言里写一个矩阵乘法，需要自己分配操作数（矩阵）的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用***art pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了，这也让开发过程容易了很多，但解释语言仍然有天生的优势——不需要编译时间。这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
二、Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用Python灵活的语法还使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现（编写和效率都高），配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因。相比而言，Lua虽然也是解释语言，甚至有LuaJIT这种神器加持，但其本身很难做到Python这样，一是因为有Python这个前辈占领着市场份额，另一个也因为它本身种种反常识的设计（比如全局变量）。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风，Lua似乎也在寄生兴起。
三、Python效率超高解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT之外，还有Cython可以大幅增加运行效率。最后，得益于Python对C的接口，很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行，在强大团队的支撑下，这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高。
Python确实在众多语言中比较适合开发人工智能，大数据，其中得益于它丰富的库，和可嵌入性开发的贴特点。
还有就是因为python代码很简洁，学习起来比较容易，使用效率高，又有很多成熟的第三方库，大大减少了做数据科学计算的时间。
本来开发人工智能啥语言都行。但是相比较而言python在开发方面更轻便、更灵活。目前我知道的能开发人工智能就C、C++、.net、j***a、python、rubby、go、R、PHP、js这些语言。可能还有一些我不知道的。主要看自己会啥就行，没必要跟随人家。
golang后端和python后端开发哪个好？
Golang和Python都是优秀的编程语言，各有优势，具体选择哪种语言开发后端，取决于具体的项目需求和个人的偏好。
如果希望快速开发网站、处理大量请求、构建高性能服务器端脚本，Golang是更好的选择。
Golang比Python更快，启动时间更短，是轻量级的语言。Golang适合处理并发任务，对并发有更好的支持，能够以高并发性处理大量请求。Golang还具有更快的启动时间。
Python是一种功能丰富的语言，开发网站的速度并不是很慢。Python库和框架众多，生态系统丰富，还有大量的开源项目和代码可供使用。
具体选择哪种语言，建议根据项目需求、个人技术背景和团队习惯等因素进行综合考虑。
到此，以上就是小编对于Python是go语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于Python是go语言的5点解答对大家有用。
