Go_Hello World

本文介绍了如何使用Go语言编写第一个程序HelloWorld,详细解析了Go语言的基本语法结构,包括包声明、函数定义、导入依赖包等。同时,文章还概述了Go语言的主要优势,如并发支持、垃圾回收、静态类型、易于学习以及丰富的标准库。

用Go语言编写第一个程序Hello World

代码如下:
package main
import "fmt"
func main() {
    fmt.Printf("Hello world\n")
}

package:声明,表示该Go代码属于包main
fmt:该程序所依赖的包
func:函数的标识关键字
Printf:打印函数

Go源文件以package声明开头,表示该Go代码所属的包,包是Go语言里最基本的分发单位,要执行Go文件,必须建立一个package main,并且在package main中包含main()函数(该函数是Go可执行程序的起点)。

Go语言中的import语句,用于导入该程序所依赖的包,Printf()函数依赖于fmt包,因此需要导入fmt包,包的导入在package声明之后,函数体之前。

Go函数以关键字func为标识,main()函数不带参数且不定义返回值,除main()函数外的函数定义如下:
func 函数名(参数列表)(返回值列表) {          /*强制 { 的位置*/
    // 函数体
}

注:Go语言不要求在每个语句后加上分号以表示语句结束,Go的注释方式包括块注释/**/和行注释//

Go语言:是一门并发支持、垃圾回收的编译型系统编程语。旨在创造一门具有在静态编译语言的高性能和动态语言的高并发之间拥有良好平衡点的一门编程语言。https://www.oschina.net/translate/go-at-google-language-design-in-the-service-of-software-engineering

Go语言的优势:
直接编译成机器码,不依赖其他,静态类型语言但是有动态语言的感觉,支持并发语言层面支持并发,可以充分的利用多核,很容易的使用并发,垃圾回收,内置runtime,简单易学,25个关键字,具有很强的表达能力,支持继承、重载、对象,丰富的标准库,Go目前已经内置了大量的库,特别是网络库非常强大,内置强大的工具,Go语言里面内置了很多工具链,如gofmt,自动化格式化代码,跨平台编译,如果你写的Go代码不包含cgo,那么就可以做到window系统编译linux的应用,内嵌C支持,Go里面也可以直接包含C代码,利用现有的丰富的C库。
静态类型语言:在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题
动态类型语言:有很多的包可以使用,写起来的效率很高

Go用途:服务器编程,如处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统,网络编程,如Web应用、API应用、下载应用,分布式系统,数据库代理器,内存数据库,如google开发的groupcache,couchbase的部分组建。

go常用命令:
go get:获取远程包
go run:编译列出的文件,并生成可执行文件然后执行
go bulid:编译包,如果是main包则在当前目录生成可执行文件,其他包不会生成.a文件;
go fmt:格式化源码
go install:编译包,同时复制结果到GOPATH/bin,GOPATH/bin,GOPATH/pkg等对应目录下;
go test:运行测试文件
go doc:查看文档      通过go doc+相应的命令

查看帮助文档:
直接访问官方网站:https://golang.org
本地访问:go doc -http=:8086

个人学习资料:
Mike__Jiang博客:https://me.youkuaiyun.com/tennysonsky
Go学习笔记第四版:https://pan.baidu.com/s/1dZwcW7FmQl0w1vQRTymQ6A 提取码:mo9q
Go语言编程:https://pan.baidu.com/s/1r4OsxZMmCqo_9vv7a1ADbQ  提取码:mtf0

【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究”展开,结合Matlab代码实现,复现了SCI级别的科研成果。研究聚焦于多个微网主体之间的能源共享问题,引入纳什博弈理论构建双层优化模型,上层为各微网间的非合作博弈策略,下层为各微网内部电热联合优化调度,实现能源高效利用与经济性目标的平衡。文中详细阐述了模型构建、博弈均衡求解、约束处理及算法实现过程,并通过Matlab编程进行仿真验证,展示了多微网在电热耦合条件下的运行特性和共享效益。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和博弈论基础知识的研究生、科研人员及从事能源互联网、微电网优化等相关领域的工程师。; 使用场景及目标:① 学习如何将纳什博弈应用于多主体能源系统优化;② 掌握双层优化模型的建模与求解方法;③ 复现SCI论文中的仿真案例,提升科研实践能力;④ 为微电网集群协同调度、能源共享机制设计提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解模型实现细节,重点关注博弈均衡的求解过程与双层结构的迭代逻辑,同时可尝试修改参数或扩展模型以适应不同应用场景,深化对多主体协同优化机制的理解。
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