はじめに
PythonとGoは、それぞれに異なる長所を持ち、プロジェクトの性質や要件に応じて適切に選択することが重要です。
今回は、私自身の知識を整理する目的で、PythonとGo言語の違いについて表形式などを用いてまとめたいと思います。
この内容は個人的な備忘録として作成したものですが、どなたかの技術的な参考になれば幸いです。
書こうと思ったきっかけ
私はこれまで、主にPythonを中心にプログラミング言語を習得してきました。
しかし、受講中のITスクールで開催されたハッカソンに参加したことをきっかけに、Go言語にも興味を持つようになりました。
その中で、両者の違いを改めて理解し、自分の中で知識を整理する必要性を感じたため、この記事をまとめることにしました。
Go言語の方が速いと感じた
以前、ローカル環境でPythonを使用して技術検証やアプリ開発を行った際に、同じ処理をGo言語で試してみたところ、Goの方が処理速度が速いと感じました。
この経験から、「なぜGo言語は速いのか？」という疑問を抱き、調べてみたところ、プログラミング言語ごとに特性やパフォーマンスの違いがあることを知り、とても興味深いと感じました。
PythonとGo言語についてまとめた記事
私はプログラミングを専門にしているわけではありませんが、受講しているITスクールでPythonを学んでいるため、ある程度の知識を持っています。
これまでにも、それぞれの言語について技術検証や知識の整理を行い、記事としてまとめています。
以下に参考リンクを記載していますので、興味があればぜひご覧ください。
Pythonについて
Go言語について
それぞれの違いについてまとめてみた
ここでは、PythonとGo言語の違いを、文章と表形式を交えて整理しました。以下にご紹介します。
※なお、本内容は個人の備忘録として作成したものです。
そのため、不足や主観的な部分が含まれる点は、何卒ご容赦ください。
言語の性質と設計思想
Goは、Googleによって開発された静的型付けのコンパイル型言語で、シンプルさと効率性を重視しています。
一方、Pythonは動的型付けのインタープリタ型言語で、可読性と柔軟性を重視しています。
| 言語 | 型付け | 実行方法 | 設計思想 | 主な用途 |
|---|---|---|---|---|
| Go | 静的型付け | コンパイル型 | シンプルさと効率性 | 並行処理、大規模システム、マイクロサービス |
| Python | 動的型付け | インタープリタ型 | 可読性と柔軟性 | データ分析、機械学習、ウェブ開発 |
Goは、並行処理の強力なサポートや高い実行性能を備えており、大規模システムやマイクロサービスに適しています。
Pythonは、豊富なライブラリを活用できるため、データ分析、機械学習、ウェブ開発など多岐にわたる用途で使用されています。
パフォーマンス
Goはネイティブコードにコンパイルされるため、非常に高速な実行性能を持っています。
特にネットワークアプリケーションやリアルタイム性が求められる場面で優れています。
| 項目 | Go | Python |
|---|---|---|
| 並行処理の特徴 |
goroutine と channel による軽量な並行処理が可能 |
非同期処理には asyncio ライブラリを使用 |
| スケーラビリティ | シンプルな記述で効率的な並行処理が実現可能 | GIL（Global Interpreter Lock）の制約によりCPUバウンドなスケーラビリティが制限される |
| 主な活用例 | ネットワークプログラミング、リアルタイム性の高いアプリケーション | I/Oバウンドな非同期処理や軽量なタスク管理 |
Pythonはインタープリタ型であるため、実行速度はGoに劣りますが、C言語の拡張ライブラリ（NumPy、Pandasなど）を活用することでパフォーマンスを補強できます。
並行処理
Goの最大の特徴の一つは、軽量な並行処理を可能にする「goroutine」と「channel」の組み合わせです。
これにより、シンプルな記述で効率的な並行処理が実現できます。
| 項目 | Go | Python |
|---|---|---|
| 並行処理の特徴 |
goroutine と channel による軽量な並行処理が可能 |
非同期処理には asyncio ライブラリを使用 |
| スケーラビリティ | シンプルな記述で効率的な並行処理が実現可能 | GIL（Global Interpreter Lock）の制約によりCPUバウンドなスケーラビリティが制限される |
| 主な活用例 | ネットワークプログラミング、リアルタイム性の高いアプリケーション | I/Oバウンドな非同期処理や軽量なタスク管理 |
Pythonも並列処理をサポートしていますが、Global Interpreter Lock（GIL）の制約があるため、CPUを多用するタスクではスレッドによるスケーラビリティが制限されます。
非同期処理にはasyncioライブラリが活用されています。
文法と学習難易度
Goはシンプルな文法を採用しており、初心者でも学びやすい言語設計になっています。
標準化されたコーディングスタイルがあるため、大規模なチーム開発でもコードの統一性を保ちやすいです。
| 項目 | Go | Python |
|---|---|---|
| 文法の特徴 | シンプルな文法で標準化されたコーディングスタイルを採用 | 直感的で簡潔な文法が特徴 |
| 学習のしやすさ | 初心者でも学びやすく、統一性が保ちやすい | プログラミング初心者にも非常に人気で柔軟性が高い |
| 主な用途 | 大規模なチーム開発や統一されたコードベースが必要な場面 | 小規模スクリプトから大規模プロジェクトまで幅広く利用可能 |
Pythonは直感的で簡潔な文法を特徴としており、プログラミング初心者にも非常に人気です。
その柔軟性により、小規模なスクリプトから大規模なプロジェクトまで幅広く利用されています。
エコシステムと用途
Goは、標準ライブラリが充実しており、外部ライブラリ依存を最小限に抑えることが可能です。マイクロサービス、APIサーバー、DevOpsツールなどに適しています。
| 項目 | Go | Python |
|---|---|---|
| エコシステムの特徴 | 標準ライブラリが充実しており、外部ライブラリ依存が少ない | 膨大なサードパーティライブラリとフレームワークが利用可能 |
| 主な用途 | マイクロサービス、APIサーバー、DevOpsツール | データ分析、機械学習（TensorFlow、PyTorchなど）、ウェブアプリケーション（Django、Flaskなど） |
| 適応分野 | 高性能で軽量なシステム開発 | 幅広い分野のアプリケーション開発 |
Pythonは、膨大なサードパーティライブラリとフレームワークが存在し、データ分析、機械学習（TensorFlow、PyTorchなど）、ウェブアプリケーション（Django、Flaskなど）といった多様な分野で活用されています。
デプロイと配布
Goは、単一の実行可能バイナリを生成するため、依存関係を含めた簡単なデプロイが可能です。
| 項目 | Go | Python |
|---|---|---|
| デプロイ方法 | 単一の実行可能バイナリを生成し、依存関係を含めた簡単なデプロイが可能 | インタープリタが必要で、仮想環境（venv）やパッケージ管理（pip）を利用して依存関係を管理 |
| 配布の手間 | 配布が簡単（バイナリをそのまま配布可能） | 配布時に環境構築が必要（依存関係やPythonバージョンの管理） |
| 適用場面 | シンプルで軽量なアプリケーションのデプロイ | 柔軟性が求められる環境やライブラリ依存の高いプロジェクト |
一方、Pythonはインタープリタが必要で、仮想環境（venv）やパッケージ管理（pip）を用いて依存関係を管理する必要があります。
まとめ
最後までお読みいただきありがとうございました。
今回は、PythonとGo言語の違いを簡単にまとめる形式となりましたが、私自身にとっても非常に良い復習となりました。
今後も、このような基礎的な内容を積極的にアウトプットしながら、自分の知識を整理し、振り返るきっかけを作っていきたいと思います。