گولنگ در مقابل پایتون - مقایسه Go و Python
2025/11/24یکی 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 | 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؟
- کامپایل به کد ماشین - Python تفسیری است
- Static typing - بدون بررسی نوع در runtime
- مدیریت حافظه کارآمد - GC بهینهشده
- 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:
- اگر مبتدی هستید: با Python شروع کنید
- اگر Backend Developer هستید: Go یاد بگیرید
- اگر Data Scientist هستید: Python اولویت است
- اگر DevOps Engineer هستید: Go ضروری است
- 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.