golang調用python

❶ 怎麼學習golang

除了java、python和JavaScript之外，如果要開始學習一門新語言的話，我想應該是Go!

Go語言正在被越來越多的公司使用。我們公司的後端服務已經全面採用Go語言實現了。

最開始接觸Go語言是去年將一份Go代碼「翻譯」成Python並集成到測試平台上，說來也挺神奇，我從來沒學過Go卻完成了這個工作，這也側面反應了Go的語法還是很平易近人的。

今年，在海翔飛調崗之後已經沒有太多時間寫代碼了，但如果要開始學習一個新的語言或技術的話，我最想學的是Go！

目前來看，Go似乎還並沒有太多測試人員使用的場景，不過，我之前介紹過的BDD行為驅動框架gauge是由Go開發的，當然，它也支持使用Go來編寫BDD測試代碼。

對於，已經有一定開發經驗的同學，如何快速的開始學習Go語言呢？我這里給一些思路。

#### 第一步：下載和安裝

在配置環境的時候你需要重點了解GOROOT、GOPATH的作用。

你還要准備一款稱手的編輯器，如果你像我一樣，一直都在使用VS Code的話，那麼就它就可以了。

#### 第二步：從hello world開始

先運行一個hello world程序，認識Go語言的語法。

package main
import ( "fmt")
func main(){
fmt.Println("helloworld!")
}

#### 第三步：熟悉Go的語法

接下來，你可能要花一周左右的時間熟悉Go語言的語法。比如，變數定義、if/for、函數、Map、跨文件的程序調用…等，當然，還有一些Go特有的知識。

當然，我更喜歡看視頻教程，雖然質量參差不齊，但我仍然覺得看視頻比我自己看書更有效率。

熟悉一段Go代碼：

package main
import"fmt"
func myFunc() {
i := 0
Here: //這行的第一個詞，以冒號結束作為標簽
fmt.Println(i)
i++ if i <10{ goto Here //跳轉到Here去
}

}func main() { //調用函數
myFunc()
}

#### 第四步：Go如何做單元測試

針對Go做測試也非常簡單。比如，這是一個被測試文件：add.go。

package test_demofunc Add(a int, b int) int{ return a + b
}

下面針對Add()函數編寫測試用例，test_add.go

package test_demo
import ( "testing")
func TestAdd1(t *testing.T){
r:= Add(1, 2) if r !=3{
t.Errorf("Add(1, 2)failed. Got %d, expected 3.", r)
}

}
func TestAdd2(t *testing.T){
r:= Add(2, 2) if r !=4{
t.Errorf("Add(2, 2)failed. Got %d, expected 4.", r)
}

}

你只需要執行go test命令就可以運行上面的測試了。

#### 第五步：從哪兒找第三方庫

當然，你只學習go語言本身，基本是做不了什麼事的，必須要使用第三方擴展庫。

這里羅列了Go語言的第三方庫，通過這些第三方庫的介紹，我們也可以大概知道Go可以用來干什麼。

如果你知道庫的名字的話，也可以在這個網站上搜索。

據我了解，Go的第三方庫大多都在GitHub上面。

#### 第六步：用Go做Web開發

Go是靜態語言，而且支持並發編程，所以，他有天然的性能優勢，大多公司主要使用Go也是開發後端服務（即API）。

終於到了實戰階段，如果我們真的要掌握一門語言，那麼一定要用它來開發一個項目出來。這個過程大概需要一個月。

Beego是Go下在主流的Web開發框架，資料相對比較豐富，而且有完善的文檔。你可為此制定一個目標，比如用它來開發一個Blog，為此，你需要詳細閱讀Beego文檔，以及學習相關的Web開發技術。

等你完成這個項目的時候，我想你已經會使用Go語言了。

❷ Golang是否有類似Python的requests的庫

其代碼簡短、可讀性強、適合快速開發而廣泛應用,Python在設計上堅持了清晰劃一的風格,這使得Python成為一門易讀、易維護,並且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。

❸ golang 和Python 那個好

沒有絕對好的和絕對壞的，而是使用的時候，充分利用他們的優點即可
Go對比Python的優點如下：
一、部署簡單。 Go 編譯生成的是一個靜態可執行文件，除了 glibc 外沒有其他外部依賴。這讓部署變得異常方便：目標機器上只需要一個基礎的系統和必要的管理、監控工具，完全不需要操心應用所需的各種包、庫的依賴關系，大大減輕了維護的負擔。這和 Python 有著巨大的區別。由於歷史的原因， Python 的部署工具生態相當混亂，比如 setuptools, distutils, pip, buildout 的不同適用場合以及兼容性問題。官方 PyPI 源又經常出問題，需要搭建私有鏡像，而維護這個鏡像又要花費不少時間和精力。
二、並發性好。 Goroutine 和 channel 使得編寫高並發的服務端軟體變得相當容易，很多情況下完全不需要考慮鎖機制以及由此帶來的各種問題。單個 Go 應用也能有效的利用多個 CPU 核，並行執行的性能好。這和 Python 也是天壤之比。多線程和多進程的服務端程序編寫起來並不簡單，而且由於全局鎖 GIL 的原因，多線程的 Python 程序並不能有效利用多核，只能用多進程的方式部署；如果用標准庫里的 multiprocessing 包又會對監控和管理造成不少的挑戰（我們用的 supervisor 管理進程，對 fork 支持不好）。部署 Python 應用的時候通常是每個 CPU 核部署一個應用，這會造成不少資源的浪費，比如假設某個 Python 應用啟動後需要佔用 100MB 內存，而伺服器有 32 個 CPU 核，那麼留一個核給系統、運行 31 個應用副本就要浪費 3GB 的內存資源。
三、良好的語言設計。從學術的角度講 Go 語言其實非常平庸，不支持許多高級的語言特性；但從工程的角度講， Go 的設計是非常優秀的：規范足夠簡單靈活，有其他語言基礎的程序員都能迅速上手。更重要的是 Go 自帶完善的工具鏈，大大提高了團隊協作的一致性。比如 gofmt 自動排版 Go 代碼，很大程度上杜絕了不同人寫的代碼排版風格不一致的問題。把編輯器配置成在編輯存檔的時候自動運行 gofmt ，這樣在編寫代碼的時候可以隨意擺放位置，存檔的時候自動變成正確排版的代碼。此外還有 gofix, govet 等非常有用的工具。
四、執行性能好。雖然不如 C 和 Java ，但通常比原生 Python 應用還是高一個數量級的，適合編寫一些瓶頸業務。內存佔用也非常省。

❹ Error response Error code 502. Message如下。

是由於翻（和諧）牆造成的，為什麼IE會出現，chrome不會呢？因為chrome可以自動切換模式，常規的它可能沒代理就可以上。
網路比較多的答案：出現500 Internal Server Error的用戶請用記事本打開uploader.bat修改為set uploaddir=python，即將golang改成python ，然後重新上傳一遍。如果還不明白網路一下：GAE架設goagent設置常見問題總結及解決方法
但是我也出現這個問題，但是不能解決。然後換了個appid，這一次upload.bat的時候顯示掃描文件發生未知錯誤。不懂

❺ golang 協程什麼時候切換

應puppet大拿劉宇的邀請，我去西山居運維團隊做了一個簡短分享，談談為什麼我要將我們的項目從python轉向go。

坦白的講，在一幫python用戶面前講為什麼放棄python轉而用go其實是一件壓力蠻大的事情，語言之爭就跟vim和emacs之爭一樣，是一個永恆的無解話題，稍微不注意就可能導致粉絲強烈地反擊。所以我只會從我們項目實際情況出發，來講講為什麼我最終選擇了go。

為什麼放棄python

首先，我其實得說說為什麼我們會選擇python。在我加入企業快盤團隊之前，整個項目包括更早的金山快盤都是採用python進行開發的。至於為什麼這么選擇，當時的架構師蔥頭告訴我，主要是因為python上手簡單，開發迅速。對於團隊裡面大部分完全沒服務端開發經驗的同學來說，python真的是一個很好的選擇。

python的簡單高效，我是深有體會的。當時私有雲項目也就幾個程序員，但是我們要服務多家大型企業，進行定製化的開發，多虧了python，我們才能快速出活。後來企業快盤掛掉之後，我們啟動輕辦公項目，自然也使用python進行了原始版本的構建。

python雖然很強大，但我們在使用的時候也碰到了一些問題，主要由如下幾個方面：

動態語言

python是一門動態強類型語言。但是，仍然可能出現int + string這樣的運行時錯誤，因為對於一個變數，在寫代碼的時候，我們有時候很容易就忘記這個變數到底是啥類型的了。

在python裡面，可以允許同名函數的出現，後一個函數會覆蓋前一個函數，有一次我們系統一個很嚴重的錯誤就是因為這個導致的。

上面說到的這些，靜態語言在編譯的時候就能幫我們檢測出來，而不需要等到運行時出問題才知道。雖然我們有很完善的測試用例，但總有case遺漏的情況。所以每次出現運行時錯誤，我心裡都想著如果能在編譯的時候就發現該多好。

性能

其實這個一直是很多人吐槽python的地方，但python有它適合乾的事情，硬是要用python進行一些高性能模塊的開發，那也有點難為它了。

python的GIL導致無法真正的多線程，大家可能會說我用多進程不就完了。但如果一些計算需要涉及到多進程交互，進程之間的通訊開銷也是不得不考慮的。

無狀態的分布式處理使用多進程很方便，譬如處理http請求，我們就是在nginx後面掛載了200多個django server來處理http的,但這么多個進程自然導致整體機器負載偏高。

但即使我們使用了多個django進程來處理http請求，對於一些超大量請求，python仍然處理不過來。所以我們使用openresty，將高頻次的http請求使用lua來實現。可這樣又導致使用兩種開發語言，而且一些邏輯還得寫兩份不同的代碼。

同步網路模型

django的網路是同步阻塞的，也就是說，如果我們需要訪問外部的一個服務，在等待結果返回這段時間，django不能處理任何其他的邏輯（當然，多線程的除外）。如果訪問外部服務需要很長時間，那就意味著我們的整個服務幾乎在很長一段時間完全不可用。

為了解決這個問題，我們只能不斷的多開django進程，同時需要保證所有服務都能快速的處理響應，但想想這其實是一件很不靠譜的事情。

非同步網路模型

tornado的網路模型是非同步的，這意味著它不會出現django那樣因為外部服務不可用導致這個服務無法響應的問題。話說，比起django，我可是非常喜歡tornado的，小巧簡單，以前還寫過幾篇深入剖析tornado的文章了。

雖然tornado是非同步的，但是python的mysql庫都不支持非同步，這也就意味著如果我們在tornado裡面訪問資料庫，我們仍然可能面臨因為資料庫問題造成的整個服務不可用。

其實非同步模型最大的問題在於代碼邏輯的割裂，因為是事件觸發的，所以我們都是通過callback進行相關處理，於是代碼裡面就經常出現干一件事情，傳一個callback，然後callback裡面又傳callback的情況，這樣的結果就是整個代碼邏輯非常混亂。

python沒有原生的協程支持，雖然可以通過gevent，greenlet這種的上patch方式來支持協程，但畢竟更改了python源碼。另外，python的yield也可以進行簡單的協程模擬，但畢竟不能跨堆棧，局限性很大，不知道3.x的版本有沒有改進。

開發運維部署

當我第一次使用python開發項目，我是沒成功安裝上項目需要的包的，光安裝成功mysql庫就弄了很久。後來，是一位同事將他整個python目錄打包給我用，我才能正常的將項目跑起來。話說，現在有了docker，是多麼讓人幸福的一件事情。

而部署python服務的時候，我們需要在伺服器上面安裝一堆的包，光是這一點就讓人很麻煩，雖然可以通過puppet，salt這些自動化工具解決部署問題，但相比而言，靜態編譯語言只用扔一個二進制文件，可就方便太多了。

代碼失控

python非常靈活簡單，寫c幾十行代碼才能搞定的功能，python一行代碼沒准就能解決。但是太簡單，反而導致很多同學無法對代碼進行深層次的思考，對整個架構進行細致的考量。來了一個需求，啪啪啪，鍵盤敲完開速實現，結果就是代碼越來越混亂，最終導致了整個項目代碼失控。

雖然這也有我們自身的原因，譬如沒好的代碼review機制，沒有好的項目規范，但個人感覺，如果一個程序員沒經過良好的編碼訓練，用python很容易就寫出爛的代碼，因為太自由了。

當然，我這里並不是說用python無法進行大型項目的開發，豆瓣，dropbox都是很好的例子，只是在我們項目中，我們的python代碼失控了。

上面提到的都是我們在實際項目中使用python遇到的問題，雖然最終都解決了，但是讓我愈發的覺得，隨著項目復雜度的增大，流量性能壓力的增大，python並不是一個很好的選擇。

為什麼選擇go

說完了python，現在來說說為什麼我們選擇go。其實除了python，我們也有其他的選擇，java，php，lua(openresty)，但最終我們選擇了go。

雖然java和php都是最好的編程語言（大家都這么爭的），但我更傾向一門更簡單的語言。而openresty，雖然性能強悍，但lua仍然是動態語言，也會碰到前面說的動態語言一些問題。最後，前金山許式偉用的go，前快盤架構師蔥頭也用的go，所以我們很自然地選擇了go。

go並不是完美，一堆值得我們吐槽的地方。

error，好吧，如果有語言潔癖的同學可能真的受不了go的語法，尤其是約定的最後一個返回值是error。項目裡面經常會充斥這樣的代碼:

if _, err := w.Write(data1); err != nil {
returun err
}
if _, err := w.Write(data2); err != nil {
returun err
}

難怪有個梗是對於一個需求，java的程序員在寫配置的時候，go程序員已經寫了大部分代碼，但是當java的程序員寫完的時候，go程序員還在寫err != nil。

這方面，errors-are-values倒是推薦了一個不錯的解決方案。

包管理，go的包管理太弱了，只有一個go get，也就是如果不小心更新了一個外部庫，很有可能就導致現有的代碼編譯不過了。雖然已經有很多開源方案，譬如godep以及現在才出來的gb等，但畢竟不是官方的。貌似google也是通過vendor機制來管理第三方庫的。希望go 1.5或者之後的版本能好好處理下這個問題。

GC，java的GC發展20年了，go才這么點時間，gc鐵定不完善。所以我們仍然不能隨心所欲的寫代碼，不然在大請求量下面gc可能會卡頓整個服務。所以有時候，該用對象池，內存池的一定要用，雖然代碼丑了點，但好歹性能上去了。

泛型，雖然go有inteface，但泛型的缺失會讓我們在實現一個功能的時候寫大量的重復代碼，譬如int32和int64類型的sort，我們得為分別寫兩套代碼，好冗餘。go 1.4之後有了go generate的支持，但這種的仍然需要自己根據go的AST庫來手動寫相關的parser，難度也挺大的。雖然也有很多開源的generate實現，但畢竟不是官方的。

當然還有很多值得吐槽的地方，就不一一列舉了，但是go仍舊有它的優勢。

靜態語言，強類型。靜態編譯能幫我們檢查出來大量的錯誤，go的強類型甚至變態到不支持隱式的類型轉換。雖然寫代碼感覺很別扭，但減少了犯錯的可能。
gofmt，應該這是我知道的第一個官方提供統一格式化代碼工具的語言了。有了gofmt，大家的代碼長一個樣了，也就沒有花括弧到底放到結尾還是新開一行這種蛋疼的代碼風格討論了。因為大家的代碼風格一樣，所以看go的代碼很容易。
天生的並行支持，因為goroutine以及channel，用go寫分布式應用，寫並發程序異常的容易。沒有了蛋疼的callback導致的代碼邏輯割裂，代碼邏輯都是順序的。
性能，go的性能可能趕不上c，c++以及openresty，但真的也挺強悍的。在我們的項目中，現在單機就部署了一個go的進程，就完全能夠勝任以前200個python進程乾的事情，而且CPU和MEM佔用更低。
運維部署，直接編譯成二進制，扔到伺服器上面就成，比python需要安裝一堆的環境那是簡單的太多了。當然，如果有cgo，我們也需要將對應的動態庫給扔過去。
開發效率，雖然go是靜態語言，但我個人感覺開發效率真的挺高，直覺上面跟python不相上下。對於我個人來說，最好的例子就是我用go快速開發了非常多的開源組件，譬如ledisdb，go-mysql等，而這些最開始的版本都是在很短的時間裡面完成的。對於我們項目來說，我們也是用go在一個月就重構完成了第一個版本，並發布。

實際項目中一些Go Tips

到現在為止，我們幾乎所有的服務端項目都已經轉向go，當然在使用的時候也遇到了一些問題，列出來算是經驗分享吧。

godep，我們使用godep進行第三方庫管理，但是godep我碰到的最大的坑就是build tag問題，如果一個文件有build tag，godep很有可能就會忽略這個文件。
IO deadline，如果能自己在應用層處理的都自己處理，go的deadline內部是timer來控制，但timer內部採用一個array來實現的heap，全局共用一個鎖，如果大並發量，並且timer數量過多，timeout變動太頻繁，很容易就引起性能問題。
GC，這個前面也說了，多用內存池，對象池，另外，我還發現，如果對象的生命周期跟goroutine一致，對性能的提升也不錯，也在go的group問過相關問題，大家猜測可能是因為一些對象其實是在goroutine的8k棧上面分配的，所以一起回收沒有額外GC了。
Go gob，如果要做RPC服務，gob並不是一個很好的選擇，首先就跟python的pickle不通用，然後為了做不同系統的數據傳入，任何包都必須帶上類型的詳細信息，size太大。go裡面現在還沒一套官方的RPC方案，gRPC貌似有上位的可能。

❻ golang函數名前面的參數是什麼意思

我想提問者問的可能時類似於這種形式的方法：

func (p *myint) mydouble() int {

//方法體

}

如果確實如此的話，應當首先明確一點的是，golang不同於java、python和C++這些語言。golang語言中函數和方法是兩種不同的概念。具體解釋起來內容比較多，請移步網頁鏈接查看詳細說明

❼ golang VS python性能誰更強

Go語言

Go是Google的Robert Griesemer，Rob Pike及Ken Thompson開發的一種靜態強類型、編譯型語言。Go語言語法與C相近，但功能上有：內存安全、垃圾回收、結構形態及CSP-style並發計算。

Go的語法接近C語言，但對於變數的聲明有所不同。Go支持垃圾回收功能。Go的並行模型是以東尼·霍爾的通信順序進程為基礎，採取類似模型的其他語言包括Occam和Limbo，但它也具有Pi運算的特徵，比如通道傳輸。

Python

Python是一種廣泛使用的具有動態語義的解釋型、面向對象的高級編程語言。

Python是一種面向對象的高級編程語言，具有集成的動態語義，主要用於Web和應用程序開發。它在快速應用程序開發領域極具吸引力，因為它提供動態類型和動態綁定選項。

Python是一種解釋型語言，這意味著用Python編寫的程序不需要事先編譯就可以運行，從而可以輕松地測試小段代碼並使用Python編寫的代碼更容易在平台之間移動。

Go語言和Python的區別：

①語法：Python的語法使用縮進來指示代碼塊，Go的語言基於打開和關閉括弧。

②範例：Python是一種基於面向對象編程的多範式，命令式和函數式編程語言。它堅持這樣一種觀點，即如果一種語言在某些情境中表現出某種特定的方式，理想情況下它應該在所有情境中都有相似的作用。但是，它又不是純粹的OOP語言，它不支持強封裝，這是OOP的主要原則之一。Go是一種基於並發編程範式的過程編程語言，它與C具有表面相似性，實際上，Go更像是C的更新版本。

③並發：Python沒有提供內置的並發機制，而Go沒有內置的並發機制。

④類型化：Python是動態類型語言，而Go是一種靜態類型語言，它實際上有助於在編譯時捕獲錯誤，這可以進一步減少生產後期的嚴重錯誤。

⑤安全性：Python是一種強類型語言，它是經過編譯的，因此增加了一層安全性。Go具有分配給每個變數的類型，因此，它提供了安全性。但是，如果發生任何錯誤，用戶需要自己運行整個代碼。

⑥管理內存：Go允許程序員在很大程度上管理內存。而Python中的內存管理完全自動化並由Python VM管理;它不允許程序員對內存管理負責。

⑦庫：與Go相比，Python提供的庫數量要大得多。然而，Go仍然是新的，並且還沒有取得很大進展。

⑧速度：Go的速度遠遠超過Python。

❽ Golang net/http 爬蟲[1]

上周從零學習了golang，語法簡單關鍵字少，寫個爬蟲熟悉一下語法結構。
首先選用了原生的net/http包，基本上涵蓋了所有的get/post請求，各種參數都可以設置，網上google到html頁面解析goquery神器，很輕松就可以解決頁面解析問題。
首先就寫了個爬取匯率的爬蟲。然後重寫之前php的一個請求類，請求類的邏輯有點混亂不清晰，往往把兩個不同的功能合並到一起寫，粒度大，後來發現了一個好用的框架——colly，之後再試試好不好用

Windows 10 Golang

依賴包：goquery

較常用的方法有Find和Each

爬取中國銀行的匯率牌價表，golang依賴net/http包和goquery包

唯一的難點是對於goquery方法的使用，需要閱讀官方文檔：

https://godoc.org/github.com/PuerkitoBio/goquery

使用原生的net/http包基本上可以解決大多數的網頁請求，使用goquery可以解決頁面解析問題

可以利用golang的協程特性進行非同步多協程爬取

增加安全性可以通過幾個方面進行改進：

1.首先可以限制爬蟲的爬取速度

2.每次對網頁的請求都隨機選用一個客戶端

3.選用IP代理池，防止IP誤封（及限制ip訪問次數）

構造請求代理ip網站的鏈接→獲取網頁內容→ 提取網頁中IP地址和埠號→驗證IP的有效性並存儲

輕量級反爬蟲方案

淺談JSP

golang帶json的Http請求

Get/Post

HTTP請求中的Form Data和Request Payload的區別

HTTP Json請求

https://zhuanlan.hu.com/p/32825491

https://blog.csdn.net/yang731227/article/details/83900422

net/http： https://studygolang.com/articles/9467

golang HTTP操作

python建立爬蟲代理ip池

爬蟲黑科技之讓你的爬蟲程序更像人類用戶的行為

特點：事件監聽，通過callback執行事件處理

基於colly開發的web管理界面

❾ 003-golang 調用外部命令

003-golang 調用外部命令

相關函數

exec包執行外部命令，它將os.StartProcess進行包裝使得它更容易映射到stdin和stdout，並且利用pipe連接i/o．

func LookPath(file string) (string, error) //LookPath在環境變數中查找科執行二進制文件，如果file中包含一個斜杠，則直接根據絕對路徑或者相對本目錄的相對路徑去查找

在用exec包調用的其他進程後如何關閉結束，可以使用context包的機制進行管理，context包的使用詳見： https://godoc.org/context

exec.CommandContext方發實現了context，通過context可以對exec啟動的進程結束。

隱藏程序自身黑窗口的方法：go build -ldflags="-H windows"

隱藏子進程黑窗口的方法：

❿ Golang 中更好的錯誤處理：理論和實踐技巧

雲和安全管理服務專家新鈦雲服 張春翻譯

這種方法有幾個缺點。首先，它可以對程序員隱藏錯誤處理路徑，特別是在捕獲異常不是強制性的情況下，例如在 Python 中。即使在具有必須處理的 Java 風格的檢查異常的語言中，如果在與原始調用不同的級別上處理錯誤，也並不總是很明顯錯誤是從哪裡引發的。

我們都見過長長的代碼塊包裝在一個 try-catch 塊中。在這種情況下，catch 塊實際上充當 goto 語句，這通常被認為是有害的（奇怪的是，C 中的關鍵字被認為可以接受的少數用例之一是錯誤後清理，因為該語言沒有 Golang- 樣式延遲語句）。

如果你確實從源頭捕獲異常，你會得到一個不太優雅的 Go 錯誤模式版本。這可能會解決混淆代碼的問題，但會遇到另一個問題：性能。在諸如 Java 之類的語言中，拋出異常可能比函數的常規返回慢數百倍。

Java 中最大的性能成本是由列印異常的堆棧跟蹤造成的，這是昂貴的，因為運行的程序必須檢查編譯它的源代碼 。僅僅進入一個 try 塊也不是空閑的，因為需要保存 CPU 內存寄存器的先前狀態，因為它們可能需要在拋出異常的情況下恢復。

如果您將異常視為通常不會發生的異常情況，那麼異常的缺點並不重要。這可能是傳統的單體應用程序的情況，其中大部分代碼庫不必進行網路調用——一個操作格式良好的數據的函數不太可能遇到錯誤（除了錯誤的情況）。一旦您在代碼中添加 I/O，無錯誤代碼的夢想就會破滅：您可以忽略錯誤，但不能假裝它們不存在！

try {

doSometing()

} catch (IOException e) {

// ignore it

}

與大多數其他編程語言不同，Golang 接受錯誤是不可避免的。 如果在單體架構時代還不是這樣，那麼在今天的模塊化後端服務中，服務通常和外部 API 調用、資料庫讀取和寫入以及與其他服務通信 。

以上所有方法都可能失敗，解析或驗證從它們接收到的數據（通常在無模式 JSON 中）也可能失敗。Golang 使可以從這些調用返回的錯誤顯式化，與普通返回值的等級相同。從函數調用返回多個值的能力支持這一點，這在大多數語言中通常是不可能的。Golang 的錯誤處理系統不僅僅是一種語言怪癖，它是一種將錯誤視為替代返回值的完全不同的方式！

重復 if err != nil

對 Go 錯誤處理的一個常見批評是被迫重復以下代碼塊：

res, err := doSomething()
if err != nil {
// Handle error
}

對於新用戶來說，這可能會覺得沒用而且浪費行數：在其他語言中需要 3 行的函數很可能會增長到 12 行 ：

這么多行代碼！這么低效！如果您認為上述內容不優雅或浪費代碼，您可能忽略了我們檢查代碼中的錯誤的全部原因：我們需要能夠以不同的方式處理它們！對 API 或資料庫的調用可能會被重試。

有時事件的順序很重要：調用外部 API 之前發生的錯誤可能不是什麼大問題（因為數據從未通過發送），而 API 調用和寫入本地資料庫之間的錯誤可能需要立即注意，因為 這可能意味著系統最終處於不一致的狀態。即使我們只想將錯誤傳播給調用者，我們也可能希望用失敗的解釋來包裝它們，或者為每個錯誤返回一個自定義錯誤類型。

並非所有錯誤都是相同的，並且向調用者返回適當的錯誤是 API 設計的重要部分，無論是對於內部包還是 REST API 。

不必擔心在你的代碼中重復 if err != nil ——這就是 Go 中的代碼應該看起來的樣子。

自定義錯誤類型和錯誤包裝

從導出的方法返回錯誤時，請考慮指定自定義錯誤類型，而不是單獨使用錯誤字元串。字元串在意外代碼中是可以的，但在導出的函數中，它們成為函數公共 API 的一部分。更改錯誤字元串將是一項重大更改——如果沒有明確的錯誤類型，需要檢查返回錯誤類型的單元測試將不得不依賴原始字元串值！事實上，基於字元串的錯誤也使得在私有方法中測試不同的錯誤案例變得困難，因此您也應該考慮在包中使用它們。回到錯誤與異常的爭論，返回錯誤也使代碼比拋出異常更容易測試，因為錯誤只是要檢查的返回值。不需要測試框架或在測試中捕獲異常 。

可以在 database/sql 包中找到簡單自定義錯誤類型的一個很好的示例。它定義了一個導出常量列表，表示包可以返回的錯誤類型，最著名的是 sql.ErrNoRows。雖然從 API 設計的角度來看，這種特定的錯誤類型有點問題（您可能會爭辯說 API 應該返回一個空結構而不是錯誤），但任何需要檢查空行的應用程序都可以導入該常量並在代碼中使用它不必擔心錯誤消息本身會改變和破壞代碼。

對於更復雜的錯誤處理，您可以通過實現返回錯誤字元串的 Error() 方法來定義自定義錯誤類型。自定義錯誤可以包括元數據，例如錯誤代碼或原始請求參數。如果您想表示錯誤類別，它們很有用。DigitalOcean 的本教程展示了如何使用自定義錯誤類型來表示可以重試的一類臨時錯誤。

通常，錯誤會通過將低級錯誤與更高級別的解釋包裝起來，從而在程序的調用堆棧中傳播。例如，資料庫錯誤可能會以下列格式記錄在 API 調用處理程序中：調用 CreateUser 端點時出錯：查詢資料庫時出錯：pq：檢測到死鎖。這很有用，因為它可以幫助我們跟蹤錯誤在系統中傳播的過程，向我們展示根本原因（資料庫事務引擎中的死鎖）以及它對更廣泛系統的影響（調用者無法創建新用戶）。

自 Go 1.13 以來，此模式具有特殊的語言支持，並帶有錯誤包裝。通過在創建字元串錯誤時使用 %w 動詞，可以使用 Unwrap() 方法訪問底層錯誤。除了比較錯誤相等性的函數 errors.Is() 和 errors.As() 外，程序還可以獲取包裝錯誤的原始類型或標識。這在某些情況下可能很有用，盡管我認為在確定如何處理所述錯誤時最好使用頂級錯誤的類型。

Panics

不要 panic()！長時間運行的應用程序應該優雅地處理錯誤而不是panic。即使在無法恢復的情況下（例如在啟動時驗證配置），最好記錄一個錯誤並優雅地退出。panic比錯誤消息更難診斷，並且可能會跳過被推遲的重要關閉代碼。

Logging

我還想簡要介紹一下日誌記錄，因為它是處理錯誤的關鍵部分。通常你能做的最好的事情就是記錄收到的錯誤並繼續下一個請求。

除非您正在構建簡單的命令行工具或個人項目，否則您的應用程序應該使用結構化的日誌庫，該庫可以為日誌添加時間戳，並提供對日誌級別的控制。最後一部分特別重要，因為它將允許您突出顯示應用程序記錄的所有錯誤和警告。通過幫助將它們與信息級日誌分開，這將為您節省無數時間。

微服務架構還應該在日誌行中包含服務的名稱以及機器實例的名稱。默認情況下記錄這些時，程序代碼不必擔心包含它們。您也可以在日誌的結構化部分中記錄其他欄位，例如收到的錯誤（如果您不想將其嵌入日誌消息本身）或有問題的請求或響應。只需確保您的日誌沒有泄露任何敏感數據，例如密碼、API 密鑰或用戶的個人數據！

對於日誌庫，我過去使用過 logrus 和 zerolog，但您也可以選擇其他結構化日誌庫。如果您想了解更多信息，互聯網上有許多關於如何使用這些的指南。如果您將應用程序部署到雲中，您可能需要日誌庫上的適配器來根據您的雲平台的日誌 API 格式化日誌 - 沒有它，雲平台可能無法檢測到日誌級別等某些功能。

如果您在應用程序中使用調試級別日誌（默認情況下通常不記錄），請確保您的應用程序可以輕松更改日誌級別，而無需更改代碼。更改日誌級別還可以暫時使信息級別甚至警告級別的日誌靜音，以防它們突然變得過於嘈雜並開始淹沒錯誤。您可以使用在啟動時檢查以設置日誌級別的環境變數來實現這一點。

原文：https://levelup.gitconnected.com/better-error-handling-in-golang-theory-and-practical-tips-758b90d3f6b4