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1. 部署简单
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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。
2. 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。
3. 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。
4. 执行性能好
虽然不如 C 和 Java，但相比于其他编程语言，其执行性能还是很好的，适合编写一些瓶颈业务，内存占用也非常省。
你的问题就是能挑起战争的问题。没有那种语言更优秀，大部分你听说过的语言都是Turning Complete，就是能完成你想要的所有功能。没有更好的只有跟适合的。
人工智能行业最流行的语言还是Python。比如Google开源的tensorflow就是Python的库。
Go是一个通用的语言，跟Ruby比起来没有什么高级不高级，按照设计目标的话更低级（因为go需要编译，静态类型等等）。
如果你是初学者，不要看什么更火，而是要踏实的学习基础，你列举的语言你会了一种，其他的都不难学，就是遇到不同的情况用不同的语言。
不会成为web主流
go是设计初衷来做系统应用和取代C++的....
目前主要用传统编译型语言编译成机器码的形式...
和web开发的跨平台标准化等特性有距离...
会成为很方便系统应用开发、客户端开发的语言...
没有语言是垃圾，语言是工具，关键在于使用者。
1：go与c语言相比，go有垃圾回收，不会造成内存泄露问题，go的语法简洁优美，同样的c++100行代码go大概50行可以做到，go的目标是能做C++能做的事，虽然目前可能不太实际
2：go的并行机制并不是一般的线程，通过channel和goroutine来实现，比线程还要轻量级很多，所以go适合高并发的服务器端
3：go是系统级别的语言，相当于c语言，java c#都是算比较高级的语言，这个不太好比，效率的话目前确实是要高一些，而且不需要外部依赖，所以go还是很强大的
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。
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。
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。
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。