王雄

過去幾年，Python成為人工智能和數(shù)據(jù)科學領域最受歡迎的編程語言。但是隨著5G時代的來臨，生產環(huán)境對AI應用的性能要求越來越高，Python有點“力不從心”。天生支持并發(fā)的Golang應運而生，有專家稱，Go語言將統(tǒng)治人工智能的下一個10年。

30年前，Python首次出現(xiàn)，但是Python花了20年的時間才得到公眾的認可，根據(jù)2019年Stack Overflow的調查，Python成為開發(fā)人員第二喜愛的語言。過去的5年里，Python的成長無疑是巨大的，已經(jīng)成為機器學習和數(shù)據(jù)科學開發(fā)人員的首選語言。

短時間來看，Python的主導地位大概率不會變，但是與一些新興的語言相比，它有嚴重的缺點，將成為生產環(huán)境部署的障礙。

與其他語言相比，它的語法很簡單，任何人都可以在幾個小時或幾天內學會Python的基礎知識。即使在學習了C++或Java等其他語言之后，開發(fā)人員還是更愿意使用Python。因為無論想做什么，總有一個Python庫能滿足你的需求，這些庫讓開發(fā)數(shù)據(jù)科學和AI類的應用變的簡單高效。

但Python在大規(guī)模生產環(huán)境下的性能問題，直接影響了AI應用的開發(fā)效率。現(xiàn)在很多人工智能初創(chuàng)企業(yè)，正處于底層架構的構建階段，檢查Python的問題很有必要。

Python是一個解釋性語言，這導致它執(zhí)行起來比較慢，與其他編程語言如C++和Go相比，Python的執(zhí)行速度就像烏龜一樣，所以很多AI模型雖然是用Python開發(fā)的原型，部署時還得轉成其他語言。

Python是一種動態(tài)類型語言，變量的數(shù)據(jù)類型在運行時自動判斷，也使得執(zhí)行速度變慢。為了克服Python的速度，很多Python庫選擇更快的語言來重寫，例如TensorFlow、Numpy和Pandas部分是用C或C++編寫的，它們有助于顯著提高執(zhí)行速度。這就有點像拄著拐走路，一直需要外界的幫助。

隨著5G時代的來臨，多任務并行處理和實時性的需求猛增，Python是可以構建小而美的應用，但是大規(guī)模、高吞吐的場景下，表現(xiàn)不盡如人意。雖然有很多方法來提高Python的并行計算的能力，但都是“曲線救國”，并沒有實現(xiàn)真正意義的并行，因為Python中存在一個GIL鎖，每次只允許程序執(zhí)行一個線程。

GIL的全稱是Global Interpreter Lock，意思是全局解釋器鎖，是Python之父為了數(shù)據(jù)安全而設計的，那時計算機主頻還沒有達到1 GByte，程序全部都是運行在單核計算機上面。

某個線程想要執(zhí)行，必須先拿到GIL，可以把GIL看作是CPU的“通行證”，拿不到通行證就不允許進入CPU執(zhí)行，Python的多線程實際上并沒有利用到多核計算的優(yōu)勢，它不管你有幾個核，100個核也只能一次跑一個線程。

所以，原生的Python在性能上是有諸多限制的。人工智能和數(shù)據(jù)科學領域，對性能需求又很高，那有沒有一種語言既有Python簡單易用的優(yōu)點，又能滿足生產需求呢？

這時，Golang應運而生。

Golang（Go）是一種靜態(tài)和編譯型語言，這意味著它的執(zhí)行速度將比Python快好幾倍。

與Python不同，Go不需要其他語言的幫助來提高速度。Go執(zhí)行幾乎和C++，Java一樣快，而且Go編譯代碼比C++和Java也快得多，有些游戲中Go所需時間只有Python的百分之一。

Go的語法也很簡單，程序寫完后可以直接編譯成二進制文件執(zhí)行，25個關鍵字就能表達你能想到的所有招式，想干啥事就Go一下。

Go最大的特色就是天生支持并發(fā)，不需要像其他編程語言那樣需要開發(fā)者自行實現(xiàn)，或借助第三方庫實現(xiàn)，邏輯簡單通俗易懂。

Go使用Goroutine來實現(xiàn)并發(fā)，Goroutine是可以同時獨立運行的函數(shù)，只占用2 KByte的內存，所以單機同時運行成千上萬個Goroutine，也沒問題。

不同于其他腳本或解釋性高級編程語言，Go編寫的代碼可直接了當編譯成機器碼高效執(zhí)行。x86，AMD64（x86_64），ARM，Linux，Windows，Darwin（OSX），F(xiàn)reeBSD，Android幾乎全平臺支持，真正做到了一碼在手，隨處復用。

人工智能正在席卷整個世界，機器學習、深度學習等模仿人類智能的應用程序層出不窮，Python可以很好地構建原型系統(tǒng)，幫我們驗證模型是否有利用提高效率。

但現(xiàn)在，對高可擴展性和計算能力的需求，讓Python有點捉襟見肘，而Go則在這些方面表現(xiàn)出了更大的潛力。與Python相比，Go的速度可以快幾十倍、上百倍，吞吐更多的數(shù)據(jù)，滿足更高的并發(fā)需求。

根據(jù)Hackearth對來自76個國家的16 000多名開發(fā)者的調查，Go成為2020年最受歡迎的編程語言，有經(jīng)驗的開發(fā)人員中有近三成想學習Go，學生中這一比例也達到了29 %。知乎在幾年前也將推薦系統(tǒng)從Python切換到了Go。

Go首席布道師許式偉2015年時曾說，Go語言將在兩年內制霸云計算領域，而且Go將統(tǒng)治下一個10年。

Docker、Kubernetes等項目的成功，讓Go在集群計算和云計算領域拔得了頭籌，但是Go的腳步并沒有停下。利用機器學習、深度學習來預測和推理，最終目的還是為了生產服務。Go對生產環(huán)境的支持要遠遠好于Python，比如Go語言開發(fā)的Cortex，可以將Python開發(fā)的AI模型快速、穩(wěn)定地部署至生產環(huán)境。

Go和Python兩大社區(qū)的開發(fā)人員也爭論過哪種語言更好，似乎，誰也沒完全說服誰。但越來越多的公司采用Go搭建基礎架構，至少證明對生產環(huán)境來說，Go更加合適。