Python和Go都很火,我要怎么选?

选自Medium

作者:SoftKraft

机器之心编译

参与:魔王

「人生苦短,我用 Python」是当下非常流行的一句口头禅。但你有没有想过,Python 就那么好吗?在某些方面,其他语言真的不香吗?本文作者对比了 Go 和 Python 的特点及测试结果,认为开发者应基于项目的属性和规模以及所需技能组合,合理地选择编程语言,而不是一味地将 Python 用在所有任务中。

互联网上有大量优秀的代码,它们构成了多种基础架构的基石。甚至本文所在网站的创建初衷也是创建优秀代码。虽然普通用户并没有注意到这一点,但优秀的开发者总是致力于优化其应用(以及代码)。

编写优秀代码的基础在于开发者的技能以及他/她所选择的编程语言。这必然导致开发者之间出现历史性的冲突,这冲突不仅存在于技能层面,主要还在于开发者所选择的语言。如果你把两种编程语言(如 Golang (Go) 和 Python)放在一起对比,大概率会得到这样的结果。

但是,我们退后一步,放下个人偏见和喜好,从优点和功能的角度来评价两种语言。然后设置公平的竞争环境和技能水准。

现在,我们只有两个选择:Go vs Python。那么问题来了:哪种语言更适合你?

关于 Python 

询问一些开发者后,你会发现 Python 是「空前绝后」的语言。Python 获得这么多人青睐的原因在于它是一门非常优秀的编程语言。互联网上到处都是用 Python 写就的奇迹。

Python 是一门「古老」的语言,其概念首次出现于 1991 年。Python 的历史积淀赋予了它一些优势。Python 的使用者众多,这表示这门语言稳定,且具备大量编写完备的文档。在大部分案例中,你能找到几乎所有事物的库,以及关于你所思考的所有事物的代码示例。对于开发者和企业来说,这意味着使用 Python 伴随而来的是大量经验和代码,只需要评估即可。

还有大量以 Python 为基础创建的开源项目,因此在大多数情况下,你不需要从头开始。Python 可以很好地集成到企业级应用中,可用于机器语言和 AI 应用。但它也有缺点,比如,不适合内存密集型任务,执行速度略慢,不适合移动应用开发。

关于 Go 语言

Go 于 2009 年由谷歌开发完成。它解决了一个问题,创建出一种没有 C++等语言的过重包袱和过分设计的语言。这使得 Go 在性能和速度上都有极大提升,使用 Go 工作成为一件乐事。此外,大部分第一次使用 Go 语言的开发者不会感觉到不便,因为 Go 中的熟悉元素及其易用性构成了一项惊喜。

这并不是说 Go 语言在所有情况下都是完美的。虽然它将速度和优雅度提升到新的层次,但也舍弃了一些用户期望的功能。比如,它不具备大量库,也不支持继承。此外,它没有 GUI 库,也不支持对象导向的编程。Go 语言的特点表明它具备轻量级线程实现(Goroutine)、智能标准库、强大的内置安全性,且可使用最简语法进行编程。

性能测试

关于 Go 和 Python 的优缺点能说上三天三夜,但最关键的一点还是它们的性能。因此接下来本文在基于 Intel® Core™ i7–9700K CPU @ 3.60GHz × 8 cores 运行的试验配置中执行一些测试。

代码地址:https://github.com/sekarasiewicz/go-python-benchmark

二分搜索

创建整型列表(从 1 到 100000),使用二分搜索找出数字 729。测试结果如下:

冒泡排序

首先生成整型列表(包含 10000 个随机数字元素),然后使用冒泡排序算法对这些元素进行排序。测试结果如下:

从文件中读取

该测试是关于读取「lorem ipsum」文本文件,测试结果如下:

HTTP 请求处理

创建 HTTP 服务器很简单,但是用 Python 搭建一个类似的服务器则需要花费一番功夫。我们来看二者对简单的「hello world!」消息的响应时间:

如何选择?

Python 是社区最受欢迎的语言,在 2019 年第一季度「GitHub 发展最快的编程语言」中名列第二位(pull requests 数量增长 17%),但 Golang 也没落后多少,在该排名中名列第四(pull requests 数量增长 8%)。在 Golang 和 Python 中做出选择变得更加艰难。然而,在选择适合自己的语言时,你需要考虑以下事项:

  1. 可扩展性:Golang 在创建之初就考虑到了可扩展性。其内置并发性允许同时处理多项任务。Python 也使用并发性,但并非内置,它通过线程实现并行化。这意味着如果你打算处理大型数据集,Golang 似乎是更适合的选择。

  2. 性能:众所周知,Python 并非内存/CPU 友好的语言,但它具备大量库,可以高效执行基础的开发任务。Golang 具备内置功能,更适合微服务软件架构。

  3. 应用:Python 适合人工智能、数据分析、深度学习和 web 开发任务,而 Golang 适用于系统编程,执行云计算和集群计算应用的开发者喜欢使用 Golang。

  4. 社区与库:如前所述,Python 的历史赋予它一定优势。其中之一就是它具备大量库,拥有大型支持社区。而 Golang 语言仍在增长期,没有那么多库和社区支持。但是我们不应因此判定 Go 语言出局。其增长率和采用率非常惊人,每天都在扩张。

  5. 执行:如果速度是王道,那么 Golang 遥遥领先。

考虑以上事项后,具体使用案例将成为采用哪种语言的决定性因素。假如你的开发团队要创建微服务,那么 Golang 是更合理的选择,因为它速度快、易于编程、可扩展性优异。而 Python 更适合 AI、ML 和数据分析任务。

从直接测试结果来看,Go 在大部分案例中领先,被认为是 Python 的有效替代方案。开发者在选择编程语言时,应考虑开发项目的性质和规模,以及所需的技能组合。

好消息是,不管选择了哪种语言,Go 和 Python 都在持续演进。尽管在大多数情况下 Golang 可能是更好的选择,但 Python 社区不会坐以待毙。这两种语言都在扩张和增长。这意味着,未来我们将看到更多功能和改进。

原文链接:https://medium.com/softkraft/golang-vs-python-which-one-to-choose-3c052ec324e6

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<think>我们正在讨论如何结合R²相对误差来评估蔓延速度序列预测模型的性能。首先,需要明确两个指标的定义意义。 1. R²(决定系数): - 定义:R²衡量模型对目标变量方差的解释比例。公式为: $$ R^2 = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \bar{y})^2} $$ 其中,$y_i$是实际值,$\hat{y}_i$是预测值,$\bar{y}$是实际值的均值,$n$是样本数量。 - 意义:R²越接近1,表示模型解释的方差比例越高,即模型拟合效果越好。R²=0表示模型仅相当于使用均值预测,负值则说明模型性能比均值预测还差。 - 优点:无量纲,可比较不同模型或不同任务(但需注意,不同任务的可比性有限,如引用[2]指出,不同预测任务的误差不可直接比较)。 - 缺点:对异常值敏感,且当模型复杂度增加时R²会自然提高(即使过拟合)。 2. 相对误差(Relative Error): - 定义:通常指单个样本的相对误差,公式为: $$ e_{\text{rel},i} = \frac{|y_i - \hat{y}_i|}{|y_i|} $$ 整体相对误差常用平均绝对百分比误差(MAPE)表示: $$ \text{MAPE} = \frac{100\%}{n} \sum_{i=1}^{n} \frac{|y_i - \hat{y}_i|}{|y_i|} $$ - 意义:反映预测值相对于实际值的偏差比例,直观易懂。 - 优点:由于是百分比形式,便于理解,尤其适用于不同量级的预测任务(如同时有小速的情况)。 - 缺点:当实际值$y_i$接近0时,相对误差会无限放大(如之前讨论的问题),且不对称(高估低估的误差范围不同)。 结合使用R²相对误差(如MAPE)的原因: - R²从整体方差解释角度评估模型,而相对误差从个体偏差比例角度评估。两者互补: - R²关注“模型整体拟合趋势的能力”,适合评估模型捕捉蔓延速度变化规律的效果。 - 相对误差关注“每个预测点的准确度”,尤其关注实际速较大时的相对偏差(因为速大时,绝对误差可能很大,但相对误差可能小,而实际应用中大的预测准确性更重要)。 - 例如: - 若R²高(如0.9)但MAPE也高(如50%):说明模型整体趋势正确,但个体预测偏差较大。可能模型在多数情况下预测趋势正确,但在具体数值上存在系统偏差(如一致高估或低估)。 - 若R²低(如0.3)但MAPE低(如10%):说明模型虽然整体趋势捕捉能力弱,但在某些点预测较准。这种情况较少见,可能因为模型在局部有效但整体欠拟合。 具体应用建议: 1. **同时报告两个指标**:在模型评估报告中,同时给出R²MAPE(或其他相对误差的聚合形式,如中位数相对误差)。 2. **分速区间分析**:为避免小值问题,将速数据按实际值大小分组(如:0-0.5 m/s,0.5-2 m/s,>2 m/s),分别计算各组的R²MAPE。这样可识别模型在不同强度情下的性能差异。 3. **可视化辅助**: - 绘制预测值-实际值散点图,并添加趋势线(理想情况下应为y=x)。通过散点分布可直观看出R²相对误差的矛盾点。 - 绘制误差分布图(如箱线图),按速分组显示相对误差,观察误差分布是否随速变化。 4. **考虑加权指标**:若实际应用中更关注大速的准确性,可构建加权R²或加权MAPE。例如: - 加权R²:对每个样本的残差平方按实际速加权(大速样本权重大)。 - 加权MAPE:$$ \text{Weighted MAPE} = \frac{\sum_{i=1}^{n} w_i \cdot |y_i - \hat{y}_i|/|y_i|}{\sum_{i=1}^{n} w_i} \times 100\% $$ 其中权重$w_i$可取$y_i$(线性加权)或$y_i^k$(指数加权,k>1时更强调大速)。 注意事项: - **小值问题**:当速接近0时,相对误差不可靠。此时可: - 忽略速小于某阈值(如0.01 m/s)的样本(若这些样本对应用不重要)。 - 改用绝对误差(如MAE)或对数误差(如RMSLE)替代相对误差,仅在小值区间使用。 - **模型择**:若需比较多个模型,可综合两个指标排序(如先设定R²最低阈值,再比较MAPE;或构建综合分数:$ \text{Score} = \alpha \cdot R^2 - \beta \cdot \text{MAPE} $,系数$\alpha,\beta$根据应用需求调整)。 示例代码(Python): ```python from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_percentage_error # 假设y_truey_pred是实际值预测值 r2 = r2_score(y_true, y_pred) mape = mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred) * 100 # 转为百分比 # 按速分组计算 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'true': y_true, 'pred': y_pred}) bins = [0, 0.5, 2, np.inf] # 定义区间 labels = ['low', 'medium', 'high'] df['group'] = pd.cut(df['true'], bins=bins, labels=labels) # 分组计算R²MAPE results = {} for name, group in df.groupby('group'): if len(group) > 1: # 确保组内有足够样本 r2_group = r2_score(group['true'], group['pred']) mape_group = mean_absolute_percentage_error(group['true'], group['pred']) * 100 results[name] = {'R²': r2_group, 'MAPE': mape_group} ``` 结论:R²相对误差(MAPE)分别从全局拟合局部精度提供视角,结合使用可避免单一指标的片面性。在灾蔓延预测中,建议优先分组分析,并针对应用场景(如是否更关注大)调整评估策略。 §§相关问题§§ 1. 在蔓延速度预测中,如何根据实际应用需求(如灾初期预警 vs 灾情控制)调整评估指标的权重? 2. 除了R²相对误差,还有哪些指标适合评估蔓延速度这类具有偏态分布的数据? 3. 如何处理在速接近0时相对误差不稳定的问题?</think>在评估蔓延速度序列预测模型性能时,结合使用$R^2$(决定系数)相对误差(Relative Error)能提供更全面的评估视角。这两个指标从不同维度衡量模型性能,以下是具体分析使用建议: ### 一、指标意义计算方法 1. **$R^2$(决定系数)** - **定义**:衡量模型对目标变量方差的解释能力 - **计算公式**: $$ R^2 = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \bar{y})^2} $$ 其中$y_i$为实际值,$\hat{y}_i$为预测值,$\bar{y}$为实际值均值 - **意义**: - 值域$(-\infty, 1]$,越接近1表示模型解释能力越强 - 反映模型捕捉蔓延速度整体变化趋势的能力 - **优点**:无量纲指标,可跨不同量级的数据集比较(如引用[2]指出,RMSE等绝对指标难以跨任务比较) 2. **相对误差(Relative Error)** - **定义**:衡量单个预测值实际值的偏差比例 - **计算公式**: $$ e_{\text{rel}} = \frac{|y_i - \hat{y}_i|}{|y_i|} $$ - **聚合形式**(建议使用): - MAPE(平均绝对百分比误差): $$ \text{MAPE} = \frac{100\%}{n} \sum_{i=1}^{n} \frac{|y_i - \hat{y}_i|}{|y_i|} $$ - **意义**: - 直接反映预测值的实用精度 - 对小速敏感(速接近0时误差放大) ### 二、两指标结合评估策略 #### 1. **互补性分析** | 指标 | 优势 | 局限性 | 适用场景 | |-----------|-------------------------------|-------------------------|---------------------------| | $R^2$ | 评估整体趋势拟合能力 | 忽略具体预测偏差大小 | 模型结构择、特征工程评估| | 相对误差 | 反映实际应用精度 | 小速时易失真 | 部署前性能验证 | #### 2. **联合诊断方法** - **场景1:$R^2$高 + 相对误差低** ✅ 理想状态:模型既捕捉整体趋势,又保证预测精度 *示例*:$R^2=0.92$,MAPE=8%(适用于速>1m/s的场景) - **场景2:$R^2$高 + 相对误差高** ⚠️ 需检查小速样本: - 计算速分段的MAPE(如$v<0.5$ m/s组) - 可能原因:模型过度平滑小速波动 ```python # Python分段评估示例 def evaluate_by_speed(y_true, y_pred, thresholds=[0.5, 1.0]): results = {} for thresh in thresholds: mask = y_true > thresh r2 = r2_score(y_true[mask], y_pred[mask]) mape = np.mean(np.abs((y_true[mask]-y_pred[mask])/y_true[mask]))*100 results[f"v>{thresh}m/s"] = {"R2":r2, "MAPE":mape} return results ``` - **场景3:$R^2$低 + 相对误差低** ⚠️ 矛盾情况:可能因数据分布集中导致 - 验证方法:添加**时间序列特异性指标**(如DTW距离)[^3] #### 3. **可视化辅助分析** ```python import matplotlib.pyplot as plt # 双轴评估图 fig, ax1 = plt.subplots() ax1.scatter(y_true, y_pred, alpha=0.6) # 预测-实际散点 ax1.plot([0,max(y_true)], [0,max(y_true)], 'r--') # y=x参考线 ax2 = ax1.twinx() ax2.plot(y_true, np.abs((y_true-y_pred)/y_true), 'go', alpha=0.4) # 相对误差分布 ax2.set_ylabel("Relative Error") ``` *图示说明*: - 散点沿对角线分布 → $R^2$高 - 绿色点集中在底部 → 相对误差低 - 右上角绿点升高 → 大速误差需关注 ### 三、蔓延预测的特殊处理 1. **小速优化方案** - 当$y_i < \epsilon$(如$\epsilon=0.1$ m/s)时: - 改用绝对误差:$|y_i - \hat{y}_i|$ - 或使用对数比例误差:$ |\log(1+y_i) - \log(1+\hat{y}_i)| $ 2. **动态加权评估** $$ \text{Score} = w_1 \cdot R^2 + w_2 \cdot (1 - \text{MAPE}) $$ 权重建议: - 预警场景:$w_1=0.3, w_2=0.7$(侧重精度) - 趋势分析:$w_1=0.7, w_2=0.3$(侧重趋势) ### 四、工程实践建议 1. **优先计算$R^2$**:快速筛模型结构(如LightGBM比传统回归$R^2$高15-30%[^4]) 2. **关键场景用MAPE**:部署前在典型速段验证 3. **结合时空特征**:对蔓延速度序列添加滞后特征提升$R^2$[^3] 4. **参考基准值**: - 优秀模型:$R^2 > 0.85$ 且 MAPE < 15% - 可接受模型:$R^2 > 0.7$ 且 MAPE < 25% > **示例报告**:某林模型评估结果 > - 整体 $R^2 = 0.89$ ✅ > - 全域 MAPE = 22% ⚠️ > - 分段分析: > - $v>1$ m/s: MAPE=9% ✅ > - $v<0.5$ m/s: 改用MAE=0.08m/s ✅ > **结论**:模型需优化小速预测模块 通过$R^2$相对误差的互补分析,既可验证模型对蔓延动态规律的捕捉能力($R^2$),又能确保预测结果在实际救灾中的可用性(相对误差),实现理论性能应用价值的平衡评估。
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