当谈到数据科学项目的编程时，人们常常会想到两种语言：Go（或 Golang）和 Python。这些是开发人员和数据科学家中的热门选择，但它们具有非常不同的特点。
Python 是一种面向对象的编程语言，由 Guido van Rossum 开发。它是一种动态类型和开源语言。 Python 在数据科学家和致力于数据科学和机器学习项目的开发团队中特别受欢迎。作为一种通用语言，Python 允许您借助其丰富的库（例如Pandas、NumPy、Scikit-learn或TensorFlow ）快速创建原型模型和算法。
Python 的灵活性是它被认为是数据科学的绝佳选择的原因之一。Python 允许您处理各种数据、构建机器学习模型、管理 Web 服务器应用程序并执行复杂的数据分析。
但它有局限性，特别是在性能方面。作为一种解释型语言，与其他编译型语 巴林电报数据 言相比，它相对较慢。幸运的是，为了克服这个缺陷，可以集成 C 或其他优化，但这需要额外的技能。
这是一个简单的例子，说明如何读取 CSV 文件并执行简单的计算：
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Go：高性能竞争者
Golang，通常被称为Go，是由Google开发的一种编程语言。 Go 是静态类型和编译的，这使其比 Python 具有明显的性能优势。 Go 特别适合涉及并发程序和高规模 Web 服务的项目。
Go的 goroutines和channels是强大的并发管理工具。与传统线程不同，goroutines 是轻量级的，允许您编写高度并发的程序，而不必担心线程产生的复杂性。
另一方面，Go 的数据科学生态系统不如 Python 发达。库和资源的数量根本无法与 Python 中的相比。
下面的示例展示如何在 GO 中读取 CSV 文件并执行简单的计算。该代码比 Python 更冗长，但执行速度非