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golang框架在不同行业和应用中的应用

WBOY

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发布时间:2024-06-05 15:18:01

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来源于php中文网

原创

golang 框架广泛应用于各个行业,提供了高效构建应用程序的工具。网络与通信中,grpc([grpc-go](https://github.com/grpc/grpc-go))提供高效的 rpc 实现;数据处理中,beam([beam](https://github.com/apache/beam))支持批处理和流处理 etl 管道;人工智能中,tensorflow([tensorflow](https://github.com/tensorflow/tensorflow))助力机器学习模型训练。

golang框架在不同行业和应用中的应用

Golang 框架在不同行业和应用中的应用

Golang,一门由 Google 开发的高效并发编程语言,因其简洁的语法、高性能和丰富的库而广受欢迎。Golang 框架广泛应用于各个行业,为开发者提供了高效构建各种应用程序的工具。

网络与通信

案例:RPC 服务器

[grpc-go](https://github.com/grpc/grpc-go) 框架提供了用于 gRPC(Google Remote Procedure Call)的高性能 RPC 实现。gRPC 是一个基于 HTTP/2 的开放源代码 RPC 框架,它提供了高效且可靠的跨进程通信。

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "net"

    "github.com/golang/protobuf/ptypes/empty"
    "google.golang.org/grpc"

    examplepb "example.com/proto"
)

type example struct{}

func (e *example) SayHello(ctx context.Context, req *examplepb.HelloRequest) (*examplepb.HelloResponse, error) {
    return &examplepb.HelloResponse{Message: "Hello " + req.Name}, nil
}

func main() {
    lis, err := net.Listen("tcp", ":8080")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    grpcServer := grpc.NewServer()
    examplepb.RegisterExampleServer(grpcServer, &example{})
    grpcServer.Serve(lis)
}

数据处理

案例:ETL 管道

[Beam](https://github.com/apache/beam) 框架是一个统一的数据处理平台,支持批处理和流处理工作负载。ETL(提取、转换、加载)管道是数据仓库和数据湖中的常见模式,Beam 可用来高效执行这些管道。

magento(麦进斗)
magento(麦进斗)

Magento是一套专业开源的PHP电子商务系统。Magento设计得非常灵活,具有模块化架构体系和丰富的功能。易于与第三方应用系统无缝集成。Magento开源网店系统的特点主要分以下几大类,网站管理促销和工具国际化支持SEO搜索引擎优化结账方式运输快递支付方式客户服务用户帐户目录管理目录浏览产品展示分析和报表Magento 1.6 主要包含以下新特性:•持久性购物 - 为不同的

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立即学习go语言免费学习笔记(深入)”;

package main

import (
    "context"
    "fmt"

    beam "cloud.google.com/go/beam/sdks/v2"
)

func init() {
    beam.RegisterFunction(extract)
    beam.RegisterFunction(transform)
    beam.RegisterFunction(load)
}

func main() {
    // Create a Beam pipeline.
    pipeline, err := beam.NewPipeline("DirectRunner", "ETL Pipeline")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // Apply the pipeline to read from a source collection, apply a transform, and write to a sink.
    _ = pipeline.Run(context.Background())
}

人工智能

案例:机器学习模型训练

[TensorFlow](https://github.com/tensorflow/tensorflow) 框架是机器学习和深度学习模型开发的领先库之一。TensorFlow 支持在多种平台上高效地训练和部署模型,包括服务器和移动设备。

package main

import (
    "fmt"

    tf "github.com/tensorflow/tensorflow/go/v2"
)

func main() {
    m := tf.NewModelof(
        m.AddVar("weights", tf.NewVariable(tf.Zeros(tf.NewShape([]int{1000, 784}), tf.Float32)))
    )

    // Train the model and evaluate its performance.
    // ...

    fmt.Println("Training complete!")
}

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