golang调用python

❶ 怎么学习golang

除了java、python和JavaScript之外，如果要开始学习一门新语言的话，我想应该是Go!

Go语言正在被越来越多的公司使用。我们公司的后端服务已经全面采用Go语言实现了。

最开始接触Go语言是去年将一份Go代码“翻译”成Python并集成到测试平台上，说来也挺神奇，我从来没学过Go却完成了这个工作，这也侧面反应了Go的语法还是很平易近人的。

今年，在海翔飞调岗之后已经没有太多时间写代码了，但如果要开始学习一个新的语言或技术的话，我最想学的是Go！

目前来看，Go似乎还并没有太多测试人员使用的场景，不过，我之前介绍过的BDD行为驱动框架gauge是由Go开发的，当然，它也支持使用Go来编写BDD测试代码。

对于，已经有一定开发经验的同学，如何快速的开始学习Go语言呢？我这里给一些思路。

#### 第一步：下载和安装

在配置环境的时候你需要重点了解GOROOT、GOPATH的作用。

你还要准备一款称手的编辑器，如果你像我一样，一直都在使用VS Code的话，那么就它就可以了。

#### 第二步：从hello world开始

先运行一个hello world程序，认识Go语言的语法。

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

#### 第三步：熟悉Go的语法

接下来，你可能要花一周左右的时间熟悉Go语言的语法。比如，变量定义、if/for、函数、Map、跨文件的程序调用…等，当然，还有一些Go特有的知识。

当然，我更喜欢看视频教程，虽然质量参差不齐，但我仍然觉得看视频比我自己看书更有效率。

熟悉一段Go代码：

package main
import"fmt"
func myFunc() {
i := 0
Here: //这行的第一个词，以冒号结束作为标签
fmt.Println(i)
i++ if i <10{ goto Here //跳转到Here去
}

}func main() { //调用函数
myFunc()
}

#### 第四步：Go如何做单元测试

针对Go做测试也非常简单。比如，这是一个被测试文件：add.go。

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

下面针对Add()函数编写测试用例，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)
}

}

你只需要执行go test命令就可以运行上面的测试了。

#### 第五步：从哪儿找第三方库

当然，你只学习go语言本身，基本是做不了什么事的，必须要使用第三方扩展库。

这里罗列了Go语言的第三方库，通过这些第三方库的介绍，我们也可以大概知道Go可以用来干什么。

如果你知道库的名字的话，也可以在这个网站上搜索。

据我了解，Go的第三方库大多都在GitHub上面。

#### 第六步：用Go做Web开发

Go是静态语言，而且支持并发编程，所以，他有天然的性能优势，大多公司主要使用Go也是开发后端服务（即API）。

终于到了实战阶段，如果我们真的要掌握一门语言，那么一定要用它来开发一个项目出来。这个过程大概需要一个月。

Beego是Go下在主流的Web开发框架，资料相对比较丰富，而且有完善的文档。你可为此制定一个目标，比如用它来开发一个Blog，为此，你需要详细阅读Beego文档，以及学习相关的Web开发技术。

等你完成这个项目的时候，我想你已经会使用Go语言了。

❷ Golang是否有类似Python的requests的库

其代码简短、可读性强、适合快速开发而广泛应用,Python在设计上坚持了清晰划一的风格,这使得Python成为一门易读、易维护,并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。

❸ golang 和Python 那个好

没有绝对好的和绝对坏的，而是使用的时候，充分利用他们的优点即可
Go对比Python的优点如下：
一、部署简单。 Go 编译生成的是一个静态可执行文件，除了 glibc 外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。这和 Python 有着巨大的区别。由于历史的原因， Python 的部署工具生态相当混乱，比如 setuptools, distutils, pip, buildout 的不同适用场合以及兼容性问题。官方 PyPI 源又经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。
二、并发性好。 Goroutine 和 channel 使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个 Go 应用也能有效的利用多个 CPU 核，并行执行的性能好。这和 Python 也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁 GIL 的原因，多线程的 Python 程序并不能有效利用多核，只能用多进程的方式部署；如果用标准库里的 multiprocessing 包又会对监控和管理造成不少的挑战（我们用的 supervisor 管理进程，对 fork 支持不好）。部署 Python 应用的时候通常是每个 CPU 核部署一个应用，这会造成不少资源的浪费，比如假设某个 Python 应用启动后需要占用 100MB 内存，而服务器有 32 个 CPU 核，那么留一个核给系统、运行 31 个应用副本就要浪费 3GB 的内存资源。
三、良好的语言设计。从学术的角度讲 Go 语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性；但从工程的角度讲， Go 的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是 Go 自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。比如 gofmt 自动排版 Go 代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行 gofmt ，这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有 gofix, govet 等非常有用的工具。
四、执行性能好。虽然不如 C 和 Java ，但通常比原生 Python 应用还是高一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。

❹ Error response Error code 502. Message如下。

是由于翻（和谐）墙造成的，为什么IE会出现，chrome不会呢？因为chrome可以自动切换模式，常规的它可能没代理就可以上。
网络比较多的答案：出现500 Internal Server Error的用户请用记事本打开uploader.bat修改为set uploaddir=python，即将golang改成python ，然后重新上传一遍。如果还不明白网络一下：GAE架设goagent设置常见问题总结及解决方法
但是我也出现这个问题，但是不能解决。然后换了个appid，这一次upload.bat的时候显示扫描文件发生未知错误。不懂

❺ golang 协程什么时候切换

应puppet大拿刘宇的邀请，我去西山居运维团队做了一个简短分享，谈谈为什么我要将我们的项目从python转向go。

坦白的讲，在一帮python用户面前讲为什么放弃python转而用go其实是一件压力蛮大的事情，语言之争就跟vim和emacs之争一样，是一个永恒的无解话题，稍微不注意就可能导致粉丝强烈地反击。所以我只会从我们项目实际情况出发，来讲讲为什么我最终选择了go。

为什么放弃python

首先，我其实得说说为什么我们会选择python。在我加入企业快盘团队之前，整个项目包括更早的金山快盘都是采用python进行开发的。至于为什么这么选择，当时的架构师葱头告诉我，主要是因为python上手简单，开发迅速。对于团队里面大部分完全没服务端开发经验的同学来说，python真的是一个很好的选择。

python的简单高效，我是深有体会的。当时私有云项目也就几个程序员，但是我们要服务多家大型企业，进行定制化的开发，多亏了python，我们才能快速出活。后来企业快盘挂掉之后，我们启动轻办公项目，自然也使用python进行了原始版本的构建。

python虽然很强大，但我们在使用的时候也碰到了一些问题，主要由如下几个方面：

动态语言

python是一门动态强类型语言。但是，仍然可能出现int + string这样的运行时错误，因为对于一个变量，在写代码的时候，我们有时候很容易就忘记这个变量到底是啥类型的了。

在python里面，可以允许同名函数的出现，后一个函数会覆盖前一个函数，有一次我们系统一个很严重的错误就是因为这个导致的。

上面说到的这些，静态语言在编译的时候就能帮我们检测出来，而不需要等到运行时出问题才知道。虽然我们有很完善的测试用例，但总有case遗漏的情况。所以每次出现运行时错误，我心里都想着如果能在编译的时候就发现该多好。

性能

其实这个一直是很多人吐槽python的地方，但python有它适合干的事情，硬是要用python进行一些高性能模块的开发，那也有点难为它了。

python的GIL导致无法真正的多线程，大家可能会说我用多进程不就完了。但如果一些计算需要涉及到多进程交互，进程之间的通讯开销也是不得不考虑的。

无状态的分布式处理使用多进程很方便，譬如处理http请求，我们就是在nginx后面挂载了200多个django server来处理http的,但这么多个进程自然导致整体机器负载偏高。

但即使我们使用了多个django进程来处理http请求，对于一些超大量请求，python仍然处理不过来。所以我们使用openresty，将高频次的http请求使用lua来实现。可这样又导致使用两种开发语言，而且一些逻辑还得写两份不同的代码。

同步网络模型

django的网络是同步阻塞的，也就是说，如果我们需要访问外部的一个服务，在等待结果返回这段时间，django不能处理任何其他的逻辑（当然，多线程的除外）。如果访问外部服务需要很长时间，那就意味着我们的整个服务几乎在很长一段时间完全不可用。

为了解决这个问题，我们只能不断的多开django进程，同时需要保证所有服务都能快速的处理响应，但想想这其实是一件很不靠谱的事情。

异步网络模型

tornado的网络模型是异步的，这意味着它不会出现django那样因为外部服务不可用导致这个服务无法响应的问题。话说，比起django，我可是非常喜欢tornado的，小巧简单，以前还写过几篇深入剖析tornado的文章了。

虽然tornado是异步的，但是python的mysql库都不支持异步，这也就意味着如果我们在tornado里面访问数据库，我们仍然可能面临因为数据库问题造成的整个服务不可用。

其实异步模型最大的问题在于代码逻辑的割裂，因为是事件触发的，所以我们都是通过callback进行相关处理，于是代码里面就经常出现干一件事情，传一个callback，然后callback里面又传callback的情况，这样的结果就是整个代码逻辑非常混乱。

python没有原生的协程支持，虽然可以通过gevent，greenlet这种的上patch方式来支持协程，但毕竟更改了python源码。另外，python的yield也可以进行简单的协程模拟，但毕竟不能跨堆栈，局限性很大，不知道3.x的版本有没有改进。

开发运维部署

当我第一次使用python开发项目，我是没成功安装上项目需要的包的，光安装成功mysql库就弄了很久。后来，是一位同事将他整个python目录打包给我用，我才能正常的将项目跑起来。话说，现在有了docker，是多么让人幸福的一件事情。

而部署python服务的时候，我们需要在服务器上面安装一堆的包，光是这一点就让人很麻烦，虽然可以通过puppet，salt这些自动化工具解决部署问题，但相比而言，静态编译语言只用扔一个二进制文件，可就方便太多了。

代码失控

python非常灵活简单，写c几十行代码才能搞定的功能，python一行代码没准就能解决。但是太简单，反而导致很多同学无法对代码进行深层次的思考，对整个架构进行细致的考量。来了一个需求，啪啪啪，键盘敲完开速实现，结果就是代码越来越混乱，最终导致了整个项目代码失控。

虽然这也有我们自身的原因，譬如没好的代码review机制，没有好的项目规范，但个人感觉，如果一个程序员没经过良好的编码训练，用python很容易就写出烂的代码，因为太自由了。

当然，我这里并不是说用python无法进行大型项目的开发，豆瓣，dropbox都是很好的例子，只是在我们项目中，我们的python代码失控了。

上面提到的都是我们在实际项目中使用python遇到的问题，虽然最终都解决了，但是让我愈发的觉得，随着项目复杂度的增大，流量性能压力的增大，python并不是一个很好的选择。

为什么选择go

说完了python，现在来说说为什么我们选择go。其实除了python，我们也有其他的选择，java，php，lua(openresty)，但最终我们选择了go。

虽然java和php都是最好的编程语言（大家都这么争的），但我更倾向一门更简单的语言。而openresty，虽然性能强悍，但lua仍然是动态语言，也会碰到前面说的动态语言一些问题。最后，前金山许式伟用的go，前快盘架构师葱头也用的go，所以我们很自然地选择了go。

go并不是完美，一堆值得我们吐槽的地方。

error，好吧，如果有语言洁癖的同学可能真的受不了go的语法，尤其是约定的最后一个返回值是error。项目里面经常会充斥这样的代码:

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

难怪有个梗是对于一个需求，java的程序员在写配置的时候，go程序员已经写了大部分代码，但是当java的程序员写完的时候，go程序员还在写err != nil。

这方面，errors-are-values倒是推荐了一个不错的解决方案。

包管理，go的包管理太弱了，只有一个go get，也就是如果不小心更新了一个外部库，很有可能就导致现有的代码编译不过了。虽然已经有很多开源方案，譬如godep以及现在才出来的gb等，但毕竟不是官方的。貌似google也是通过vendor机制来管理第三方库的。希望go 1.5或者之后的版本能好好处理下这个问题。

GC，java的GC发展20年了，go才这么点时间，gc铁定不完善。所以我们仍然不能随心所欲的写代码，不然在大请求量下面gc可能会卡顿整个服务。所以有时候，该用对象池，内存池的一定要用，虽然代码丑了点，但好歹性能上去了。

泛型，虽然go有inteface，但泛型的缺失会让我们在实现一个功能的时候写大量的重复代码，譬如int32和int64类型的sort，我们得为分别写两套代码，好冗余。go 1.4之后有了go generate的支持，但这种的仍然需要自己根据go的AST库来手动写相关的parser，难度也挺大的。虽然也有很多开源的generate实现，但毕竟不是官方的。

当然还有很多值得吐槽的地方，就不一一列举了，但是go仍旧有它的优势。

静态语言，强类型。静态编译能帮我们检查出来大量的错误，go的强类型甚至变态到不支持隐式的类型转换。虽然写代码感觉很别扭，但减少了犯错的可能。
gofmt，应该这是我知道的第一个官方提供统一格式化代码工具的语言了。有了gofmt，大家的代码长一个样了，也就没有花括号到底放到结尾还是新开一行这种蛋疼的代码风格讨论了。因为大家的代码风格一样，所以看go的代码很容易。
天生的并行支持，因为goroutine以及channel，用go写分布式应用，写并发程序异常的容易。没有了蛋疼的callback导致的代码逻辑割裂，代码逻辑都是顺序的。
性能，go的性能可能赶不上c，c++以及openresty，但真的也挺强悍的。在我们的项目中，现在单机就部署了一个go的进程，就完全能够胜任以前200个python进程干的事情，而且CPU和MEM占用更低。
运维部署，直接编译成二进制，扔到服务器上面就成，比python需要安装一堆的环境那是简单的太多了。当然，如果有cgo，我们也需要将对应的动态库给扔过去。
开发效率，虽然go是静态语言，但我个人感觉开发效率真的挺高，直觉上面跟python不相上下。对于我个人来说，最好的例子就是我用go快速开发了非常多的开源组件，譬如ledisdb，go-mysql等，而这些最开始的版本都是在很短的时间里面完成的。对于我们项目来说，我们也是用go在一个月就重构完成了第一个版本，并发布。

实际项目中一些Go Tips

到现在为止，我们几乎所有的服务端项目都已经转向go，当然在使用的时候也遇到了一些问题，列出来算是经验分享吧。

godep，我们使用godep进行第三方库管理，但是godep我碰到的最大的坑就是build tag问题，如果一个文件有build tag，godep很有可能就会忽略这个文件。
IO deadline，如果能自己在应用层处理的都自己处理，go的deadline内部是timer来控制，但timer内部采用一个array来实现的heap，全局共用一个锁，如果大并发量，并且timer数量过多，timeout变动太频繁，很容易就引起性能问题。
GC，这个前面也说了，多用内存池，对象池，另外，我还发现，如果对象的生命周期跟goroutine一致，对性能的提升也不错，也在go的group问过相关问题，大家猜测可能是因为一些对象其实是在goroutine的8k栈上面分配的，所以一起回收没有额外GC了。
Go gob，如果要做RPC服务，gob并不是一个很好的选择，首先就跟python的pickle不通用，然后为了做不同系统的数据传入，任何包都必须带上类型的详细信息，size太大。go里面现在还没一套官方的RPC方案，gRPC貌似有上位的可能。

❻ golang函数名前面的参数是什么意思

我想提问者问的可能时类似于这种形式的方法：

func (p *myint) mydouble() int {

//方法体

}

如果确实如此的话，应当首先明确一点的是，golang不同于java、python和C++这些语言。golang语言中函数和方法是两种不同的概念。具体解释起来内容比较多，请移步网页链接查看详细说明

❼ golang VS python性能谁更强

Go语言

Go是Google的Robert Griesemer，Rob Pike及Ken Thompson开发的一种静态强类型、编译型语言。Go语言语法与C相近，但功能上有：内存安全、垃圾回收、结构形态及CSP-style并发计算。

Go的语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同。Go支持垃圾回收功能。Go的并行模型是以东尼·霍尔的通信顺序进程为基础，采取类似模型的其他语言包括Occam和Limbo，但它也具有Pi运算的特征，比如通道传输。

Python

Python是一种广泛使用的具有动态语义的解释型、面向对象的高级编程语言。

Python是一种面向对象的高级编程语言，具有集成的动态语义，主要用于Web和应用程序开发。它在快速应用程序开发领域极具吸引力，因为它提供动态类型和动态绑定选项。

Python是一种解释型语言，这意味着用Python编写的程序不需要事先编译就可以运行，从而可以轻松地测试小段代码并使用Python编写的代码更容易在平台之间移动。

Go语言和Python的区别：

①语法：Python的语法使用缩进来指示代码块，Go的语言基于打开和关闭括号。

②范例：Python是一种基于面向对象编程的多范式，命令式和函数式编程语言。它坚持这样一种观点，即如果一种语言在某些情境中表现出某种特定的方式，理想情况下它应该在所有情境中都有相似的作用。但是，它又不是纯粹的OOP语言，它不支持强封装，这是OOP的主要原则之一。Go是一种基于并发编程范式的过程编程语言，它与C具有表面相似性，实际上，Go更像是C的更新版本。

③并发：Python没有提供内置的并发机制，而Go没有内置的并发机制。

④类型化：Python是动态类型语言，而Go是一种静态类型语言，它实际上有助于在编译时捕获错误，这可以进一步减少生产后期的严重错误。

⑤安全性：Python是一种强类型语言，它是经过编译的，因此增加了一层安全性。Go具有分配给每个变量的类型，因此，它提供了安全性。但是，如果发生任何错误，用户需要自己运行整个代码。

⑥管理内存：Go允许程序员在很大程度上管理内存。而Python中的内存管理完全自动化并由Python VM管理;它不允许程序员对内存管理负责。

⑦库：与Go相比，Python提供的库数量要大得多。然而，Go仍然是新的，并且还没有取得很大进展。

⑧速度：Go的速度远远超过Python。

❽ Golang net/http 爬虫[1]

上周从零学习了golang，语法简单关键字少，写个爬虫熟悉一下语法结构。
首先选用了原生的net/http包，基本上涵盖了所有的get/post请求，各种参数都可以设置，网上google到html页面解析goquery神器，很轻松就可以解决页面解析问题。
首先就写了个爬取汇率的爬虫。然后重写之前php的一个请求类，请求类的逻辑有点混乱不清晰，往往把两个不同的功能合并到一起写，粒度大，后来发现了一个好用的框架——colly，之后再试试好不好用

Windows 10 Golang

依赖包：goquery

较常用的方法有Find和Each

爬取中国银行的汇率牌价表，golang依赖net/http包和goquery包

唯一的难点是对于goquery方法的使用，需要阅读官方文档：

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

使用原生的net/http包基本上可以解决大多数的网页请求，使用goquery可以解决页面解析问题

可以利用golang的协程特性进行异步多协程爬取

增加安全性可以通过几个方面进行改进：

1.首先可以限制爬虫的爬取速度

2.每次对网页的请求都随机选用一个客户端

3.选用IP代理池，防止IP误封（及限制ip访问次数）

构造请求代理ip网站的链接→获取网页内容→ 提取网页中IP地址和端口号→验证IP的有效性并存储

轻量级反爬虫方案

浅谈JSP

golang带json的Http请求

Get/Post

HTTP请求中的Form Data和Request Payload的区别

HTTP Json请求

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建立爬虫代理ip池

爬虫黑科技之让你的爬虫程序更像人类用户的行为

特点：事件监听，通过callback执行事件处理

基于colly开发的web管理界面

❾ 003-golang 调用外部命令

003-golang 调用外部命令

相关函数

exec包执行外部命令，它将os.StartProcess进行包装使得它更容易映射到stdin和stdout，并且利用pipe连接i/o．

func LookPath(file string) (string, error) //LookPath在环境变量中查找科执行二进制文件，如果file中包含一个斜杠，则直接根据绝对路径或者相对本目录的相对路径去查找

在用exec包调用的其他进程后如何关闭结束，可以使用context包的机制进行管理，context包的使用详见： https://godoc.org/context

exec.CommandContext方发实现了context，通过context可以对exec启动的进程结束。

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

隐藏子进程黑窗口的方法：

❿ Golang 中更好的错误处理：理论和实践技巧

云和安全管理服务专家新钛云服 张春翻译

这种方法有几个缺点。首先，它可以对程序员隐藏错误处理路径，特别是在捕获异常不是强制性的情况下，例如在 Python 中。即使在具有必须处理的 Java 风格的检查异常的语言中，如果在与原始调用不同的级别上处理错误，也并不总是很明显错误是从哪里引发的。

我们都见过长长的代码块包装在一个 try-catch 块中。在这种情况下，catch 块实际上充当 goto 语句，这通常被认为是有害的（奇怪的是，C 中的关键字被认为可以接受的少数用例之一是错误后清理，因为该语言没有 Golang- 样式延迟语句）。

如果你确实从源头捕获异常，你会得到一个不太优雅的 Go 错误模式版本。这可能会解决混淆代码的问题，但会遇到另一个问题：性能。在诸如 Java 之类的语言中，抛出异常可能比函数的常规返回慢数百倍。

Java 中最大的性能成本是由打印异常的堆栈跟踪造成的，这是昂贵的，因为运行的程序必须检查编译它的源代码 。仅仅进入一个 try 块也不是空闲的，因为需要保存 CPU 内存寄存器的先前状态，因为它们可能需要在抛出异常的情况下恢复。

如果您将异常视为通常不会发生的异常情况，那么异常的缺点并不重要。这可能是传统的单体应用程序的情况，其中大部分代码库不必进行网络调用——一个操作格式良好的数据的函数不太可能遇到错误（除了错误的情况）。一旦您在代码中添加 I/O，无错误代码的梦想就会破灭：您可以忽略错误，但不能假装它们不存在！

try {

doSometing()

} catch (IOException e) {

// ignore it

}

与大多数其他编程语言不同，Golang 接受错误是不可避免的。 如果在单体架构时代还不是这样，那么在今天的模块化后端服务中，服务通常和外部 API 调用、数据库读取和写入以及与其他服务通信 。

以上所有方法都可能失败，解析或验证从它们接收到的数据（通常在无模式 JSON 中）也可能失败。Golang 使可以从这些调用返回的错误显式化，与普通返回值的等级相同。从函数调用返回多个值的能力支持这一点，这在大多数语言中通常是不可能的。Golang 的错误处理系统不仅仅是一种语言怪癖，它是一种将错误视为替代返回值的完全不同的方式！

重复 if err != nil

对 Go 错误处理的一个常见批评是被迫重复以下代码块：

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

对于新用户来说，这可能会觉得没用而且浪费行数：在其他语言中需要 3 行的函数很可能会增长到 12 行 ：

这么多行代码！这么低效！如果您认为上述内容不优雅或浪费代码，您可能忽略了我们检查代码中的错误的全部原因：我们需要能够以不同的方式处理它们！对 API 或数据库的调用可能会被重试。

有时事件的顺序很重要：调用外部 API 之前发生的错误可能不是什么大问题（因为数据从未通过发送），而 API 调用和写入本地数据库之间的错误可能需要立即注意，因为 这可能意味着系统最终处于不一致的状态。即使我们只想将错误传播给调用者，我们也可能希望用失败的解释来包装它们，或者为每个错误返回一个自定义错误类型。

并非所有错误都是相同的，并且向调用者返回适当的错误是 API 设计的重要部分，无论是对于内部包还是 REST API 。

不必担心在你的代码中重复 if err != nil ——这就是 Go 中的代码应该看起来的样子。

自定义错误类型和错误包装

从导出的方法返回错误时，请考虑指定自定义错误类型，而不是单独使用错误字符串。字符串在意外代码中是可以的，但在导出的函数中，它们成为函数公共 API 的一部分。更改错误字符串将是一项重大更改——如果没有明确的错误类型，需要检查返回错误类型的单元测试将不得不依赖原始字符串值！事实上，基于字符串的错误也使得在私有方法中测试不同的错误案例变得困难，因此您也应该考虑在包中使用它们。回到错误与异常的争论，返回错误也使代码比抛出异常更容易测试，因为错误只是要检查的返回值。不需要测试框架或在测试中捕获异常 。

可以在 database/sql 包中找到简单自定义错误类型的一个很好的示例。它定义了一个导出常量列表，表示包可以返回的错误类型，最着名的是 sql.ErrNoRows。虽然从 API 设计的角度来看，这种特定的错误类型有点问题（您可能会争辩说 API 应该返回一个空结构而不是错误），但任何需要检查空行的应用程序都可以导入该常量并在代码中使用它不必担心错误消息本身会改变和破坏代码。

对于更复杂的错误处理，您可以通过实现返回错误字符串的 Error() 方法来定义自定义错误类型。自定义错误可以包括元数据，例如错误代码或原始请求参数。如果您想表示错误类别，它们很有用。DigitalOcean 的本教程展示了如何使用自定义错误类型来表示可以重试的一类临时错误。

通常，错误会通过将低级错误与更高级别的解释包装起来，从而在程序的调用堆栈中传播。例如，数据库错误可能会以下列格式记录在 API 调用处理程序中：调用 CreateUser 端点时出错：查询数据库时出错：pq：检测到死锁。这很有用，因为它可以帮助我们跟踪错误在系统中传播的过程，向我们展示根本原因（数据库事务引擎中的死锁）以及它对更广泛系统的影响（调用者无法创建新用户）。

自 Go 1.13 以来，此模式具有特殊的语言支持，并带有错误包装。通过在创建字符串错误时使用 %w 动词，可以使用 Unwrap() 方法访问底层错误。除了比较错误相等性的函数 errors.Is() 和 errors.As() 外，程序还可以获取包装错误的原始类型或标识。这在某些情况下可能很有用，尽管我认为在确定如何处理所述错误时最好使用顶级错误的类型。

Panics

不要 panic()！长时间运行的应用程序应该优雅地处理错误而不是panic。即使在无法恢复的情况下（例如在启动时验证配置），最好记录一个错误并优雅地退出。panic比错误消息更难诊断，并且可能会跳过被推迟的重要关闭代码。

Logging

我还想简要介绍一下日志记录，因为它是处理错误的关键部分。通常你能做的最好的事情就是记录收到的错误并继续下一个请求。

除非您正在构建简单的命令行工具或个人项目，否则您的应用程序应该使用结构化的日志库，该库可以为日志添加时间戳，并提供对日志级别的控制。最后一部分特别重要，因为它将允许您突出显示应用程序记录的所有错误和警告。通过帮助将它们与信息级日志分开，这将为您节省无数时间。

微服务架构还应该在日志行中包含服务的名称以及机器实例的名称。默认情况下记录这些时，程序代码不必担心包含它们。您也可以在日志的结构化部分中记录其他字段，例如收到的错误（如果您不想将其嵌入日志消息本身）或有问题的请求或响应。只需确保您的日志没有泄露任何敏感数据，例如密码、API 密钥或用户的个人数据！

对于日志库，我过去使用过 logrus 和 zerolog，但您也可以选择其他结构化日志库。如果您想了解更多信息，互联网上有许多关于如何使用这些的指南。如果您将应用程序部署到云中，您可能需要日志库上的适配器来根据您的云平台的日志 API 格式化日志 - 没有它，云平台可能无法检测到日志级别等某些功能。

如果您在应用程序中使用调试级别日志（默认情况下通常不记录），请确保您的应用程序可以轻松更改日志级别，而无需更改代码。更改日志级别还可以暂时使信息级别甚至警告级别的日志静音，以防它们突然变得过于嘈杂并开始淹没错误。您可以使用在启动时检查以设置日志级别的环境变量来实现这一点。

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