GoCasts آموزش Go به زبان ساده

بیش از ۱۰۰۰ شرکت‌کننده یادگیری Go و Backend رو از امروز شروع کن
ثبت‌نام دوره + تیم‌سازی

گولنگ در مقابل پایتون - مقایسه Go و Python

یکی از سوالات پرتکرار برنامه‌نویسان این است: Go یاد بگیرم یا Python؟ در این مقاله، این دو زبان محبوب را از جنبه‌های مختلف مقایسه می‌کنیم تا بتوانید تصمیم آگاهانه‌ای بگیرید.

نگاه کلی

ویژگی Go Python
سال معرفی 2009 1991
طراح Google Guido van Rossum
نوع کامپایلی، Statically typed مفسری، Dynamically typed
کاربرد اصلی Backend، DevOps، Cloud Data Science، AI، Web، اتوماسیون

سینتکس و خوانایی

Python - ساده و خوانا

# تعریف تابع
def greet(name):
    return f"سلام {name}!"

# لیست و حلقه
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [n**2 for n in numbers]

# کلاس
class User:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def info(self):
        return f"{self.name} - {self.age} سال"

user = User("علی", 25)
print(user.info())

Go - صریح و کم‌حجم

package main

import "fmt"

// تعریف تابع
func greet(name string) string {
    return fmt.Sprintf("سلام %s!", name)
}

// Struct به جای کلاس
type User struct {
    Name string
    Age  int
}

func (u User) Info() string {
    return fmt.Sprintf("%s - %d سال", u.Name, u.Age)
}

func main() {
    // Slice و حلقه
    numbers := []int{1, 2, 3, 4, 5}
    squares := make([]int, len(numbers))
    for i, n := range numbers {
        squares[i] = n * n
    }

    user := User{Name: "علی", Age: 25}
    fmt.Println(user.Info())
}

برنده خوانایی: Python - سینتکس تمیزتر و کوتاه‌تر

سرعت اجرا

این یکی از مهم‌ترین تفاوت‌ها است:

// Go - محاسبه فیبوناچی
func fibonacci(n int) int {
    if n <= 1 {
        return n
    }
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
}
# Python - محاسبه فیبوناچی
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

نتایج بنچمارک (فیبوناچی 40)

زبان زمان اجرا
Go ~0.5 ثانیه
Python ~25 ثانیه
PyPy ~2 ثانیه

Go حدود ۵۰ برابر سریع‌تر از Python است!

چرا Go سریع‌تر است؟

  1. کامپایل به کد ماشین - Python تفسیری است
  2. Static typing - بدون بررسی نوع در runtime
  3. مدیریت حافظه کارآمد - GC بهینه‌شده
  4. بدون GIL - اجرای واقعی موازی

همزمانی (Concurrency)

Go - همزمانی داخلی

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)

func worker(id int, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    fmt.Printf("Worker %d started\n", id)
    time.Sleep(time.Second)
    fmt.Printf("Worker %d finished\n", id)
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup

    for i := 1; i <= 10000; i++ {
        wg.Add(1)
        go worker(i, &wg)  // 10,000 Goroutine!
    }

    wg.Wait()
}

Python - نیاز به کتابخانه خارجی

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    urls = ["https://example.com"] * 100

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

برنده همزمانی: Go - ساده‌تر، قوی‌تر، بدون GIL

اکوسیستم و کتابخانه‌ها

Python - اکوسیستم عظیم

  • Data Science: NumPy، Pandas، Matplotlib
  • Machine Learning: TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn
  • Web: Django، Flask، FastAPI
  • Automation: Selenium، Beautiful Soup
  • DevOps: Ansible، Fabric

Go - اکوسیستم تخصصی

  • Web: Gin، Echo، Fiber
  • Database: GORM، sqlx
  • DevOps: Docker، Kubernetes، Terraform
  • CLI: Cobra، urfave/cli
  • Cloud: AWS SDK، Google Cloud SDK

برنده اکوسیستم: Python - تنوع بیشتر، خصوصاً در Data Science

بازار کار و حقوق

آمار جهانی (2024)

معیار Go Python
محبوبیت (TIOBE) رتبه 8 رتبه 1
میانگین حقوق (US) $140,000 $120,000
تعداد شغل کمتر بسیار بیشتر
رشد تقاضا بالا متوسط

بازار کار ایران

  • Python: فرصت‌های بیشتر، خصوصاً در Data Science و Web
  • Go: فرصت‌های کمتر اما رقابت کمتر، حقوق بالاتر

موارد استفاده

Go مناسب برای:

✅ میکروسرویس‌ها و API‌های پرترافیک ✅ ابزارهای CLI و DevOps ✅ سیستم‌های توزیع‌شده ✅ برنامه‌های Cloud-native ✅ پروکسی‌ها و load balancer‌ها

// مثال: HTTP Server ساده
package main

import (
    "encoding/json"
    "net/http"
)

type Response struct {
    Message string `json:"message"`
}

func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
    json.NewEncoder(w).Encode(Response{Message: "Hello!"})
}

func main() {
    http.HandleFunc("/", handler)
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

Python مناسب برای:

✅ Data Science و تحلیل داده ✅ Machine Learning و AI ✅ اسکریپت‌نویسی و اتوماسیون ✅ Rapid Prototyping ✅ آموزش برنامه‌نویسی

# مثال: تحلیل داده ساده
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# خواندن داده
df = pd.read_csv('sales.csv')

# تحلیل
monthly_sales = df.groupby('month')['amount'].sum()

# نمودار
monthly_sales.plot(kind='bar')
plt.title('فروش ماهانه')
plt.show()

یادگیری

سرعت یادگیری

زبان زمان تا مبتدی زمان تا حرفه‌ای
Python 1-2 هفته 6-12 ماه
Go 2-4 هفته 3-6 ماه

منحنی یادگیری

Python:

  • شروع: بسیار آسان
  • متوسط: آسان
  • پیشرفته: پیچیده (async، metaclass، decorators)

Go:

  • شروع: متوسط
  • متوسط: متوسط
  • پیشرفته: نسبتاً آسان (زبان کوچک است)

مقایسه کد: REST API

Go با Gin

package main

import (
    "fmt"
    "net/http"

    "github.com/gin-gonic/gin"
)

type User struct {
    ID    int    `json:"id"`
    Name  string `json:"name"`
    Email string `json:"email"`
}

var users = []User{
    {ID: 1, Name: "علی", Email: "ali@example.com"},
}

func main() {
    r := gin.Default()

    r.GET("/users", func(c *gin.Context) {
        c.JSON(http.StatusOK, users)
    })

    r.GET("/users/:id", func(c *gin.Context) {
        id := c.Param("id")
        for _, u := range users {
            if fmt.Sprint(u.ID) == id {
                c.JSON(http.StatusOK, u)
                return
            }
        }
        c.JSON(http.StatusNotFound, gin.H{"error": "Not found"})
    })

    r.Run(":8080")
}

Python با FastAPI

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: str

users = [
    User(id=1, name="علی", email="ali@example.com"),
]

@app.get("/users")
def get_users():
    return users

@app.get("/users/{user_id}")
def get_user(user_id: int):
    for user in users:
        if user.id == user_id:
            return user
    raise HTTPException(status_code=404, detail="Not found")

جدول تصمیم‌گیری

Go را انتخاب کنید اگر:

شرط  
نیاز به عملکرد بالا دارید
میکروسرویس می‌سازید
روی DevOps/Cloud کار می‌کنید
تیم بزرگ دارید (خوانایی کد)
از پیچیدگی فریمورک‌ها خسته شدید

Python را انتخاب کنید اگر:

شرط  
در Data Science/ML کار می‌کنید
تازه‌کار هستید
نیاز به prototype سریع دارید
اسکریپت و اتوماسیون می‌نویسید
به اکوسیستم بزرگ نیاز دارید

نتیجه‌گیری

هیچ‌کدام بهتر از دیگری نیست - هر کدام برای کار خاصی طراحی شده‌اند.

توصیه من:

  1. اگر مبتدی هستید: با Python شروع کنید
  2. اگر Backend Developer هستید: Go یاد بگیرید
  3. اگر Data Scientist هستید: Python اولویت است
  4. اگر DevOps Engineer هستید: Go ضروری است
  5. بهترین حالت: هر دو را یاد بگیرید!

یادگیری هر دو

بسیاری از شرکت‌های بزرگ از هر دو استفاده می‌کنند:

  • Python برای Data Pipeline و ML
  • Go برای API و میکروسرویس‌ها

دانستن هر دو زبان شما را به یک مهندس کامل‌تر تبدیل می‌کند.


شروع یادگیری Go

منابع

بیش از ۱۰۰۰ شرکت‌کننده یادگیری Go و Backend رو از امروز شروع کن
ثبت‌نام دوره + تیم‌سازی