Python vs GO : Quel langage choisir ?

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Dans cet article nous vous proposons une comparaison entre Python et GO (également appelé Golang) afin de vous aider à choisir, selon votre contexte et vos enjeux, entre ces deux langages.

En effet, Python et GO sont appréciés à la fois par les experts et les nouveaux venus dans l’industrie et il est souvent difficile de trancher.
Dans cet article, nous allons revenir sur les fondamentaux de Python et de GO avant de dresser un comparatif.

Qu’est-ce que Python ?

Crée par Guido van Rossum, Python est un langage de programmation orienté objet qui a commencé à voir le jour dès les années 80.
Python est un langage de programmation de haut niveau, facile à apprendre et à utiliser.
C’est l’idée de base derrière Python : placer la lisibilité au premier rang des priorités.

Une autre caractéristique de Python est qu’il n’a pas besoin d’être compilé en code machine avant d’être exécuté, c’est un langage interprété.
La programmation orientée objet est un type de programmation qui est axé, en autre, sur les objets, les classes et qui comprend l'encapsulationl'abstraction de données ainsi que l'héritage.

Python a connu une forte croissance ces dernières années et de nombreuses entreprises ont fait le choix de Python pour le back-end de leurs solutions. Nous pourrions notamment cité, parmi les plus connus, Netflix, Instagram ou encore Spotify.

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Qu’est-ce que GO ?

Créé par Robert Griesemer et ses deux collègues, Ken Thompson et Rob Pike, GO (également appelé Golang) est un langage de programmation à typage statique. Cela signifie que ses types sont vérifiés avant l'exécution, par opposition au typage dynamique ou les types sont vérifiés par la suite.

L’idée principale de GO est d’améliorer la productivité de la programmation. Le langage a été créé chez Google et est encore utilisé quotidiennement par l'entreprise. Bien que le développement de Golang ait commencé en 2007, il n’a été rendu public qu’en 2012.

GO possède une syntaxe simple et en fait un langage assez facile à apprendre et à comprendre.
De plus, GO est fortement influencé par C et vise à améliorer certains aspects de ce langage.
En effet, l’objectif derrière la création de GO était d’éliminer les « failles » des langages tels que C++.

De ce fait, GO inculque la surcharge des méthodes, celles des opérateurs, l’arithmétique des pointeurs et l’héritage des types. Une autre caractéristique qui fait l’éloge de Golang est que c’est un langage très rapide. En effet GO est compilé en code machine.
Cependant, la vitesse n’est plus aussi importante qu’avant du fait des processeurs actuels qui sont capables de compenser un langage de programmation plus lent.

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Python vs GO, quelles différences ?

La première différence que nous pourrions citer dans la comparaison entre Python et GO est le type de typage. En effet GO est un langage typé statiquement alors que Python est un langage typé dynamiquement.

Une autre grande différence dans le débat est l'utilisation des deux langages. Python est principalement axé sur le développement Web et la gestion d'applications basées sur Linux.
GO, cependant, est principalement considéré comme une langage système.
Les langages système sont ceux qui sont utilisés pour créer et développer les systèmes d'exploitation eux-mêmes, plutôt que les logiciels. Cela dit, GO peut également être utilisé pour les besoins en développement Web.

Pour finir, une différence très importante entre GO et Python est l'orientation objet.
Python est orienté objet alors que GO ne l’est pas.

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Quels sont nos critères de comparaison ?

Dans le cadre de cet article, nous avons choisi de comparer ces deux langages selon 6 critères (performances, vitesse, développement web, DevOps, Machine et Deep Learning et support de la communauté)

Python vs GO : Performances

Les performances sont basées sur une combinaison de différentes caractéristiques comme la vitesse, le système ou la concurrence.
Dans la plupart des cas, il a été observé que le langage GO a été en mesure d’obtenir de meilleures performances que le langage de programmation Python.
En effet GO a une meilleure évolutivité du CPU, il est donc plus performant et plus efficace.

Il utilise également la goroutine, qui est environ 10 fois moins chère que les ressources utilisées dans le langage de programmation Python.

Python vs GO : Vitesse

Go est très rapide et précis.
On dit que le langage GO est environ 40 fois plus rapide que Python.

Python vs GO : Développement web

GO possède de nombreuses fonctionnalités intégrées, qui ne sont pas présentes dans Python. 
Il prend bien en charge la concurrence et est très efficace en termes de ressources. 
De plus, GO utilise des goroutines qui sollicitent moins de CPU.
Alors que son homologue Python ne dispose d’aucun type de fonctionnalités intégrées pour prendre en charge les versions concurrentes et doit donc s’appuyer sur des bibliothèques.

En outre, il est moins efficace en termes de ressources. Sur la base des performances et d’évolutivité, Go semble être plus efficace que le langage de programmation Python.
Go offre de meilleures fonctionnalités de développement web, notamment l’exécution de tâches, d’applications et de bibliothèques.

Lorsqu’il s’agit des applications, le langage Go est plus sûr, mais lorsqu’il s’agit de développer des outils ERP, Python est préféré.

Sur le point du parallélisme, Python a légèrement l’avantage sur son homologue.
Du point de vue de la fiabilité, GO est plus fiable et plus facile à utiliser. Il dispose de diverses fonctionnalités intégrées pour aider et s’adapter facilement.

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Python vs GO : DevOps

Dans le monde du DevOps, il existe de nombreuses fonctionnalités et outils.
Le langage Go est utilisé pour la programmation système, il est plus utile en DevOps.

Lorsqu’on utilise Python, on dispose d’un environnement productif pour la gestion et l’utilisation efficace des ressources dans un environnement DevOps.
Python est un langage qui peut agir à la fois comme un outil de script et comme un langage de programmation, mais le langage Go est considéré comme plus approprié pour du DevOps. 

Ainsi il existe de nombreuses options pour choisir un langage de programmation pour du DevOps, mais le langage Go semble rester le meilleur des deux. Il offre d’excellentes performances grâce à ses programmes et fonctions intégrés.
Il prend en charge la version simultanée et le multithreading.

Python vs GO : Machine Learning et Deep Learning

Dans le domaine du Machine et du Deep Learning, Python a un large avantage sur Go.
Bien que Go soit plus rapide, Python a un système très riche et productif qui offre un meilleur soutien. Il dispose de diverses fonctionnalités et frameworks (pandas, keras,pytorch etc.) particulièrement conçus pour prendre en charge des sujets autour du machine learning et du deep learning.

Python vs GO : Support de la communauté

Le soutien de la communauté est un aspect très important d’un langage de programmation.

Il y a au moins deux raisons pour lesquelles c'est le cas.
Tout d’abord, un soutien solide de la part de la communauté signifie que vous ne rencontrerez que très rarement un problème impossible à résoudre.
Vous pourrez sûrement trouver une réponse à toute question que vous pourriez avoir.
De plus, si un langage de programmation est populaire, il y a de fortes chances qu'il y ait beaucoup d'informations à ce sujet en ligne. Qui dit information dit problèmes résolus plus rapidement !

Python et GO bénéficient tous deux d’un excellent support en ligne. Cela étant dit, Python est généralement considéré comme l'un des langages de programmation les plus populaires.

Tentons de conclure

Golang et Python ont tous deux leurs avantages et leurs inconvénients et il est difficile de tirer une conclusion globale.
Python est le langage leader non seulement pour le machine et le deep learning mais également dans l’analyse des données.
GO, quant à lui et malgré sa rapidité, n’a pas encore eu le temps de se construire un écosystème et une communauté solide.

Vous l’aurez compris, il semble difficile de trancher et le choix de GO ou de Python devra se faire en fonction de vos attentes.

N’hésitez pas à contacter notre équipe si vous souhaitez un accompagnement sur vos différents enjeux IT.

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