怎样学习go语言？

如果有其他语言基础的话，直接类比学习就好了。如果没有话那就先得熟悉编程思维，在掌握语言具体用法.

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用 Go 编程的感觉很棒。库程序里有我想要的一切，总体实现较为完善。学习体验也十分顺畅，不得不说，Go 是一种经过精心设计的实用性语言。举个例子：一旦你知悉了 Go 的语法，就能将其他语言中惯用法延续到 Go 中。只要你学会一些 Go，就可以相对轻易地推测 Go 语言的其他特性。凭借一些来自其他语言的知识，我能够阅读并理解 Go 代码，而不需要过多的搜索

GO语言有哪些优势？怎样入门？

1、学习曲线

它包含了类C语法、GC内置和工程工具。这一点非常重要，因为Go语言容易学习，所以一个普通的大学生花一个星期就能写出来可以上手的、高性能的应用。在国内大家都追求快，这也是为什么国内Go流行的原因之一。

2、效率

Go拥有接近C的运行效率和接近PHP的开发效率，这就很有利的支撑了上面大家追求快速的需求。

3、出身名门、血统纯正

之所以说Go语言出身名门，是因为我们知道Go语言出自Google公司，这个公司在业界的知名度和实力自然不用多说。Google公司聚集了一批牛人，在各种编程语言称雄争霸的局面下推出新的编程语言，自然有它的战略考虑。而且从Go语言的发展态势来看，Google对它这个新的宠儿还是很看重的，Go自然有一个良好的发展前途。我们看看Go语言的主要创造者，血统纯正这点就可见端倪了。

4、自由高效：组合的思想、无侵入式的接口

Go语言可以说是开发效率和运行效率二者的完美融合，天生的并发编程支持。Go语言支持当前所有的编程范式，包括过程式编程、面向对象编程以及函数式编程。程序员们可以各取所需、自由组合、想怎么玩就怎么玩。

5、强大的标准库

这包括互联网应用、系统编程和网络编程。Go里面的标准库基本上已经是非常稳定了，特别是我这里提到的三个，网络层、系统层的库非常实用。

6、部署方便：二进制文件、Copy部署

我相信这一点是很多人选择Go的最大理由，因为部署太方便了，所以现在也有很多人用Go开发运维程序。

7、简单的并发

它包含了降低心智的并发和简易的数据同步，我觉得这是Go最大的特色。之所以写正确的并发、容错和可扩展的程序如此之难，是因为我们用了错误的工具和错误的抽象，Go可以说这一块做的相当简单。

8、稳定性

Go拥有强大的编译检查、严格的编码规范和完整的软件生命周期工具，具有很强的稳定性，稳定压倒一切。那么为什么Go相比于其他程序会更稳定呢?这是因为Go提供了软件生命周期(开发、测试、部署、维护等等)的各个环节的工具，如go

tool、gofmt、go test。

问一下哈，0基础 一个月能学会go语言吗？

我有python基础，学GO的时候，不到一个月就入门了，在网上学了GO基础语法，然后又继续在慕课网学GO开发，目测可能得学半年左右才能找到好工作，目前学到了微服务的核心rpc，今天还体验了一把grpc的流模式开发，学了课程还得多实践，这找工作很有帮助的。

求Go语言入门教程！想学习

看的是黑马程序员的：20小时快速入门Go语言，老师讲的还可以，你可以看一下，如果有编程基础，入门是很快的。

GO语言入门，有什么好的教程啊？

可以学习黑马程序员的这个教程

20小时快速入门go语言：网页链接

go语言的优势

可直接编译成机器码，不依赖其他库，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一个文件上去就完成了。

静态类型语言，但是有动态语言的感觉，静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题，动态语言的感觉就是有很多的包可以使用，写起来的效率很高。

语言层面支持并发，这个就是Go最大的特色，天生的支持并发。Go就是基因里面支持的并发，可以充分的利用多核，很容易的使用并发。

内置runtime，支持垃圾回收，这属于动态语言的特性之一吧，虽然目前来说GC(内存垃圾回收机制)不算完美，但是足以应付我们所能遇到的大多数情况，特别是Go1.1之后的GC。

简单易学，Go语言的作者都有C的基因，那么Go自然而然就有了C的基因，那么Go关键字是25个，但是表达能力很强大，几乎支持大多数你在其他语言见过的特性：继承、重载、对象等。

丰富的标准库，Go目前已经内置了大量的库，特别是网络库非常强大。

内置强大的工具，Go语言里面内置了很多工具链，最好的应该是gofmt工具，自动化格式化代码，能够让团队review变得如此的简单，代码格式一模一样，想不一样都很困难。

跨平台编译，如果你写的Go代码不包含cgo，那么就可以做到window系统编译linux的应用，如何做到的呢？Go引用了plan9的代码，这就是不依赖系统的信息。

内嵌C支持，Go里面也可以直接包含C代码，利用现有的丰富的C库。

go分析要多久

Go语言的分析取决于多方面的因素，如代码量、理解深度、复杂性等。如果是一般的小规模项目，比如几百行代码，那么通常需要几个小时来分析。但对于大规模项目，比如几万行以上，则需要更多的时间来分析，可能会有几天或更长的时间。同时，如果开发者对代码深入理解的程度越高，分析的时间也会更长。

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