Golang Vs Pythonのパフォーマンス比較:どちらのプログラミング言語が優れているか?

Quynh Pham

Quynh Pham | 15/07/2024

Golang Vs Pythonのパフォーマンス比較:どちらのプログラミング言語が優れているか?

1991年にPython Software FoundationとGuido van Rossumによって作られたPythonは、人気の高い汎用高級プログラミング言語である。2022年現在、世界のPythonコミュニティの開発者数は1,570万人です。

一方、Golangはもっと若い言語プログラムだ。Golangは2007年に初めて開発され、2012年3月にバージョン1.0がリリースされた。ネットワークとマルチコア・コンピューティングをサポートしつつ、より高速なコーディングを促進することを目的としている。全世界で約110万人の開発者コミュニティを形成している。しかし、Pythonと比較すると、この数はかなり少ないように思える。

それはPythonの方が優れた言語プログラムだということですか?Golangの性能はPythonほどではないのでしょうか?この記事はその答えを見つけることを目的としています。GolangとPythonのパフォーマンス - 主な違いと、あなたに合った言語を選択する方法 - をさらに理解するために読み進めてください。

重要なポイント

GoかPythonか、それぞれに強みと限界がある。したがって、それぞれの能力に沿ったプロジェクトに最適であることがわかる。GolangとPythonでは、どのプログラミング言語が優れているということはありません。ただ、要件や目標、開発チームの専門性の観点から、どちらが特定のプロジェクトに適しているかということだ。

  • Golangは、そのシンプルさと並行タスクの効率性で知られ、システム・プログラミング、クラウド・サービス、大規模分散アプリケーションに適している。
  • ライブラリやフレームワークの膨大なエコシステムを持つPythonは、ウェブ開発、データ分析、人工知能、機械学習、ラピッドプロトタイピングに適した選択肢です。

囲碁について知っておくべきすべてのこと

何かを十分に理解していないのに、正確に判断することは難しい。そのため、最初のステップはGolangとPythonがどんなものかを復習することです。

囲碁とは何か?

囲碁とは何か?

まず最初に。なぜGoプログラミング言語はしばしばGolangと呼ばれるのでしょうか?当時、プログラマーたちはGoとlanguageを組み合わせたgolang.orgを立ち上げることにした。そのため、GoとGolangは同じ意味で使われていますが、正式な言語名はGoです。

それはさておき、囲碁とはいったい何なのか?

Goは、Googleによって開発されたオープンソースの静的型付けコンパイル型プログラミング言語である。Goの発明者たちの主な目的は、インタプリタ型および動的型付けのプログラミング言語のシンプルさと、静的型付けおよびコンパイル言語のスピードとセキュリティを組み合わせることによって、プログラミングをより簡単かつ高速にすることであった。

囲碁は何に使われるのか?

もともとGoは、ネットワーキングやインフラ・アプリケーション向けに設計された。JavaやC++のような、広く使われている高性能なサーバーサイド・プログラミング 言語に対抗するために作られた。

今日、囲碁は以下のような幅広い用途に使用されている:

  • クラウドベースのアプリケーション
  • サーバーサイド・アプリケーション
  • DevOps/ サイト信頼性オートメーション
  • コマンドラインツール
  • マイクロコントローラ・プログラミング
  • ロボット工学
  • ゲーム

Golangのユニークな利点

Goの特徴とは?Goは、2012年のストレンジ・ループ・カンファレンスでアンドリュー・ゲランドによって「優雅に成長するコード」と評された。この引用は、Goの長所により、今日に至るまで真実である。

シンプルさ

多くの開発者は、Goの学習曲線が低いことに同意している。学習しやすい言語プログラムとして知られている。Goの全仕様を読めば、午後一日で理解できるという有名な言葉もある。

ゴミ収集

この言語には効果的なガベージコレクションが含まれており、手作業によるメモリ管理の手間を省くことができる。

高性能アプリケーションに最適

Goは大規模な自動化のために開発されたため、パフォーマンスの高いアプリを比較的簡単に作成できる。

スピード

Goはそのスピードでよく知られている。大半のタスクにおいて、GoのパフォーマンスはC言語と同等だ。マシン・コードに直接コンパイルするため、Goは限りなく速い。開発速度で定評のあるプログラミング言語(JavaScript、Python、Rubyなど)との比較では、Goの方がはるかに速い。

コンカレンシー

Golangには一度に複数のタスクをこなす機能があります。ゴルーチンとは、プログラムの他の部分が動いている間にバックグラウンドで実行される関数のことです。簡単に言うと、ゴルーチンを起動し、実行するように指示すれば、バックグラウンドで他のゴルーチンが何千も動いている間、ゴルーチンは動き続けます。ゴルーチンは、ネットワーク・タイムアウトやデータベース障害などの問題にも対処してくれる。

ゴランの欠点

とはいえ、どんなプログラミング言語も完璧ではありません。Golangにも欠点があります。

限定的なジェネリック医薬品サポート

長い間、Golangはジェネリックを提供していませんでした。しかし、Go 1.18でついにジェネリック型とジェネリック関数が導入されました。それでも、ジェネリックスは完全にはサポートされていません。例えば、ジェネリック引数メソッドは実装されていません。そのため、ジェネリックのサポートがないことで、特定のデータ構造の作成が妨げられています。

シンプルすぎる

Golangのシンプルさは、時として諸刃の剣のようなものです。Golangはmapやreduceのような関数を提供できないかもしれません。

枠組みの欠如

他の言語のプログラマーと違って、Golangのプログラマーはフレームワークにアクセスできません。

Pythonについて知っておくべきすべてのこと

Pythonとは?

Pythonとは?

Pythonはオープンソースのインタプリタ型、オブジェクト指向、高水準、動的意味プログラミング言語です。Pythonの分かりやすい構文は可読性を重視し、プログラムのメンテナンスコストを削減します。Pythonとは何かをよりよく理解するために、定義を分解することが役立つだろう:

  • オープンソース:無料で利用でき、便利な機能の追加やバグの修正など、さらなる拡張に利用できる。
  • オブジェクト指向:関数ではなくオブジェクトをベースとする。属性とメソッドが定義されている。
  • ハイレベル:コンピューターよりも人間に優しい。
  • 汎用性:あらゆるプログラムの構築に使用できる。

汎用言語であるPythonは、さまざまな種類のプログラムを作るのに使うことができ、特定の問題に合わせたものではありません。

Python言語は何に使われるのか?

Pythonのユーザー数が急速に伸びている背景には、あらゆるプログラミングに適しているという事実がある。Pythonは データ サイエンスなどで広く使われている。その中には以下のようなものがある: 

  • データ分析
  • データの可視化
  • 機械学習
  • ソフトウェア開発
  • ウェブ開発
  • タスク自動化/スクリプト
  • データベース・プログラミング
  • 迅速なプロトタイピング

Pythonには様々な用途がある。しかし、Pythonを使うのに必ずしもソフトウェア開発者である必要はない。強力なデータ処理ライブラリを備えた堅牢なネットワークのおかげで、データサイエンティストは複雑な数値計算を実行できる。

Pythonのユニークな利点

Pythonプログラミング言語は、最も大きなユーザー・コミュニティの1つである。これは確かに、あらゆるソフトウェア開発プロセスにおける数々の長所に起因している。

巨大コミュニティ

冒頭で述べたように、Pythonは世界中で1,570万人のユーザーを抱えている。このこと自体が大きな利点であり、問題が発生したときにコミュニティによるサポートが常に用意されているからです。

簡単に学べる

初心者でも、Pythonは自然な英語に近いシンプルな構文という特徴のおかげで、簡単に学ぶことができる。

スピード

Pythonは動的型付けされたコーディング言語であり、一から記述するように設計されているのではなく、むしろコンポーネントの統合を容易にするように設計されている。これらのコンポーネントは再利用可能であることが意図されており、コンポーネントとスクリプトの間のインターフェイスは明確に定義されている。これにより、ソフトウェア開発の開発速度を加速させることができ、Pythonは非常に簡潔で生産性の高いものとなっている。

大規模図書館

Pythonのライブラリは幅広く、包括的な追加ライブラリやモジュールを幅広く提供しています。この十分に文書化されたリソースは、コーディングをより簡単にします。

パイソンの欠点

Pythonはその多用途なアプリケーションと豊富なライブラリにもかかわらず、ある種の欠点も抱えている。

  • ランタイムエラー:Pythonはその動的な性質のため、実行時に多くのことを表示します。
  • スピード:Pythonはインタプリタ言語なので、他の言語に比べて実行時間が遅くなることがあります。これは、開発者がリアルタイムアプリケーションや高水準プログラムに取り組んでいる場合に問題となる可能性があります。
  • 弱いモバイル・コンピューティング:モバイルアプリケーション開発のためのライブラリが存在するにもかかわらず、開発者はPython以外の言語を好むことが多い。
  • 未開発のデータベースアクセスレイヤー:Pythonはアクセスレイヤーが未発達なため、巨大企業では適用されていない。

GoとPythonの比較:パフォーマンスの主な違い

GoとPythonの比較:パフォーマンスの主な違い

GOとPythonプログラミング言語の概要がわかったところで、次はそのパフォーマンスについて深く掘り下げてみましょう。言語の性能を評価する際には、速度に加えて安定性とスケーラビリティを調べることが極めて重要です。

コード実行

PythonとGoのコード実行はどのように行われますか?Pythonは動的言語ですが、Golangは静的型付け言語です。Pythonはインタプリタとコンパイラを使います。しかし、Pythonと違って、Golangはどちらも使いません。

静的型付け言語と動的型付け言語の違いは何ですか?静的型付け言語では、変数の型がコンパイラに明示的に定義されるため、小さなエラーでもすぐに見つけることができます。一方、動的型付け言語では、型推論をインタプリタが実装する必要があり、その結果、誤った解釈による不具合が発生する可能性があります。

つまり、大規模なソフトウェア・システムに取り組む場合、Pythonのような動的型付け言語には一定の制約がある。しかし、Goのような静的型付け言語は、両方のタイプのプログラムを同時に実行することができる。

全体的に、この2つのプログラム言語では、GolangはPythonよりも生の実行速度で優れています。しかし、決してPythonが遅いというわけではありません。Pythonプログラミング言語はそのシンプルさゆえに、しばしば開発プロセスをより速くすることができます。

読みやすさ

何十人もの開発者とチームを組んで仕事をする場合、コードの読みやすさは非常に重要です。Pythonは可読性を重視する言語なので、コードが非常に読みやすいのは言うまでもありません。とはいえ、Pythonでは1行を複数の異なるメソッドで記述できるため、摩擦が生じることがあります。その結果、誤解が生じるかもしれない。

Golangはほとんど逆で、非常に厳格なコード標準があります。厳格な標準は、コードの書き方が決まっているので、間違った解釈をされにくいのです。

Pythonは 最も広く使われているプログラミング言語の1つであることを考えると、読みやすさの点でGolangよりも多くの利点がある。Goは専門家により頻繁に使われています。 

スケーラビリティ

今日の経済において、スケーラビリティは極めて重要である。どのビジネスも時間とともに成長する可能性が高くなります。

前述したように、Golangには並行処理が組み込まれています。この言語は、どんなビジネス需要にも対応できるよう、スケールアップやスケールダウンができるように設計されている。結局のところ、GoはGoogleによってGoogleのために設計された。

Pythonは小規模から大規模アプリケーションまで幅広く採用されている。それでもなお、Pythonはプロセスチャネリングの並列性により、Golangと比較してスケーラビリティの限界を示しています。

全体として、Golangはスケーリングに関して明確な利点があります。

ボーナス:機械学習

この2つのプログラミング言語は、機械学習開発プラットフォームに適している。しかし、この目的にはPython言語が好ましいと考えられている。

Pythonのライブラリには機械学習プラグイン、アルゴリズム、モデル予測などの関連パッケージが用意されているため、機械学習プロジェクトにはPythonを使う方が有益です。Golangはまだ複雑なデバッグに対応できていません。

Go対Python:どちらが優れているか?

最終的には、どのようなプロジェクトに取り組むかによる。

クラウド・コンピューティングやクラスタ・コンピューティング、ウェブ・サーバの迅速なセットアップ、バックエンド開発、 マイクロサービス、サーバサイド・アプリケーションのような並行プログラミングのビルトイン・サポートを探しているなら、Golangは素晴らしい選択だろう。  

しかし、 ディープラーニング、データ分析、ウェブ開発、人工知能、つまりデータサイエンティストのための言語を構築しようとするなら、Pythonを選ぶのが一般的だ。なんといっても、豊富な機械学習ライブラリがそのプロセスをより簡単にしてくれるからだ。

結論として、どちらの言語もそれぞれに素晴らしい。使用するシステム・プログラミング言語を選択する際には、常にプロジェクトの性質を考慮に入れてください。しかし、それでもなお、これからのプロジェクトに適した言語プログラムを選択する作業が難しいとお感じでしたら、オリエント・ソフトウェアのチームにお任せください。私たちは、お客様のビジネスの成功と最高の結果をお届けすることを大切にしています。ハードウェアやソフトウェアの購入、社内のチーム全体をゼロから構築すること、さらには開発者を雇うという骨の折れるプロセスを心配する必要はありません。オリエント・ソフトウェアにお任せください。

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