Go vs Python 2025: mikor melyik programozási nyelvet érdemes választanod?

A Go (más néven Golang) és a Python programozási nyelv két különböző filozófiát képvisel. Mindkét nyelvnek megvannak az előnyei és a hátrányai, és sok mindentől függ, hogy mikor melyiket érdemes választani. A cikkből megismerheted a két programozási nyelv közötti különbséget, illetve, hogy a sajátosságai milyen jellegű projekteknél jelentenek előnyt, illetve hátrányt.

Mit is takar a Golang és a Python nyelv?

A Go (más néven Golang) büszkén hirdeti, hogy idiomatikus nyelv. Mit is jelent ez?

• idiomatic: using, containing, or denoting expressions that are natural to a native speaker.

A programozási nyelv elsődleges célja tehát az egyértelmű, direkt, olvasható kód létrehozása, ami nem tartogat meglepetéseket, nem kedveli az annotációkat, amik a háttérben végeznek műveleteket. A nagy, előre megírt absztrakciók helyett előnyben részesíti a kifejezetten az adott célra megírt, egyszerű kódot.

A Python ezzel szemben egy igazi svájci bicska: a fő hangsúly esetében a gyors fejlesztésen és a prototype-ingon van. Legyen szó két szám konzolban történő összeadásáról, egy feladat automatizálásáról, vagy egy admin felülettel és REST API-val rendelkező portál létrehozásáról, kevés annál gyorsabb megoldás van, mint a Python, ráadásul számtalan kipróbált library-val rendelkezik.

Ha egyszerűen szeretnénk fogalmazni, akkor azt mondhatnánk, hogy a Go-ban többet gépelünk, a Pythonban pedig többet olvasgatjuk a library-k dokumentációit.

Nézzünk példaként egy egyszerű adatlekérést egy REST API-ból.

Pythonban a legelterjedtebb nézetek szerint ennyiből meg is vagyunk, amennyiben használjuk a requests library-t:

import requests

def fetch_data(url):
  response = requests.get(url)
  if response.status_code == 200:
    return response.json()
  else:
    return None

if __name__ == "__main__":
  url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
  data = fetch_data(url)
  print(data)

Ezzel szemben a Go esetében a http package a standard library része, és a legtöbb Go fejlesztő szemében ez szinte mindenre elegendő is. Így néz ki a fenti kód Go-ban, bármiféle külső függőség nélkül:

package main

import (
  "encoding/json"
  "fmt"
  "net/http"
)

type Post struct {
  UserID int    `json:"userId"`
  ID     int    `json:"id"`
  Title  string `json:"title"`
  Body   string `json:"body"`
}

func fetchData(url string) ([]Post, error) {
  response, err := http.Get(url)
  if err != nil {
    return nil, err
  }
  defer response.Body.Close()

  decoder := json.NewDecoder(response.Body)

  var posts []Post
  if err := decoder.Decode(&posts); err != nil {
    return nil, err
  }

  return posts, nil
}

func main() {
  url := "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
  posts, err := fetchData(url)
  if err != nil {
    fmt.Println("Error fetching data:", err)
    return
  }

  for _, post := range posts {
    fmt.Println(post.Title)
  }
}

Első ránézésre ez rettenetesen hosszúnak tűnik, de ha alaposabban elemezzük, két olyan jellemzőt emelhetünk ki, ami miatt szókimondóbb a kód:

1. Explicit hibakezelés: mindenhol, ahol hibalehetőség van, láthatunk egy if-et, ami - ez esetben - befejezi az adott függvény futását és visszatér egy hiba változóval. Ez könnyen azonosíthatóvá teszi a hibák keletkezésének helyét, és rákényszeríti a fejlesztőt, hogy a más nyelvekben megszokott kivétel eldobás (“majd valaki elkapja”) helyett átgondoltan kezelje a hibákat.
2. Típusosság: a Python kóddal ellentétben ez a Go kód csak akkor fog működni, ha a Post típusnak megfelelő json adatot kap. Így korábban kiszűrhetők a hibák, amennyiben az API változik.

Golang vs Python fejlesztés: 6 fő szempont az összehasonlításukhoz

1. Fordítás, interpretáció, performancia szempontok

A Python interpretált nyelv, azaz minden számítógépnek, ahol futtatni akarod, rendelkeznie kell Python interpreterrel, és ennek inputja közvetlenül a forráskód. Az előbbi a Docker és a virtualizáció korában nem jelent problémát, azonban érdemes megjegyezni, hogy - a PHP-hez hasonlóan - egy on-premise szerveren futtatott alkalmazás esetén elkerülhetetlen, hogy a forráskód is a szerveren legyen.

További hátrányt jelent a futtató környezet mérete. Egy tipikus, Pythonban írt, közepes méretű alkalmazás Docker konténerének a mérete - ami minden, futtatáshoz szükséges dependenciát is tartalmaz - könnyen meghaladhatja az 1 GB-ot. Ezzel szemben egy hasonló méretű, lefordított Go alkalmazás néhány megabyte-os nagyságrendben mérhető, és hasonló konténerizáció esetén sem haladja meg a 30-40 MB-ot. 

A performancia szempont sem elhanyagolható. Egy lefordított alkalmazás törvényszerűen mindig gyorsabban fog futni, mint egy interpretált. Természetesen Go-ban is lehet rosszul optimalizált kódot írni, de amennyiben egy alkalmazás performancia kritikus, érdemes ezt figyelembe venni. Ezt a kérdést alaposan körbejárta a Benchmarks Game csapata.

Példaként nézzük a fannkuch-redux algoritmust.

Az “eredeti kód” a benchmark optimalizálatlan, egy szálon futó, Go-ra illetve Pythonra transzliterált változata, míg az “optimalizált kód” igyekszik minden nyelvi előnyt és párhuzamosítást kihasználni, az eredeti algoritmus megtartásával.

Forrás: benchmarksgame-team.pages.debian.net

A hibák felismerése szempontjából sem mindegy, hogy már fordításkor kiderül egy hiba, vagy csak futáskor. Bárkivel előfordulhat, hogy az utolsó pillanatban egy apró módosítást úgy pushol, hogy nem teszteli le előtte - bár nem szabadva. Ha ilyenkor valami eltörik, egy Go CI/CD pipeline-ban törvényszerű, hogy még deploy előtt kiderül, míg a Python nem nagyon véd ilyen esetekben, csak akkor, ha a pipeline jól átgondolt. 

Előnye is van azonban az interpretált Pythonnak. Az a konzol, amiben fejlesztés közben bármilyen kódrészt kipróbálhatunk, jelentősen felgyorsítja a munkát, főleg, ha épp egy kis kódrészlet finomításáról van szó (pl. egy RegEx finomhangolása).

2. Szükséges fejlesztői kompetenciák

Mi kell ahhoz, hogy egy fejlesztő hatékonyan tudjon bekapcsolódni egy projektbe?

1. A programnyelv ismerete.
2. Az alkalmazott library-k, frameworkök ismerete.
3. A domain tudás, azaz a projekt céljainak, nevezék- és módszertanának, modelljeinek és üzleti logikájának az ismerete.

A Golang filozófiájának megfelelően megírt alkalmazásoknak egy komoly előnyük van, ami a projektek hosszútávú támogatását megkönnyítheti: a Pythonhoz képest lényegesen redukálódik a library és a domain tudás szükségessége. Míg egy Python projektben tipikusan rengeteg olyan libraryt vagy keretrendszer funkciót használunk, ami a működés zömét elfedi - ezáltal a fejlesztő ténylegesen csak az üzleti logikára koncentrálhat -, addig a Go esetében sokkal kevesebb az absztrakció, és egy új fejlesztő az egyes use case-ek soronkénti végigdebugolásával könnyedén teljes képet kaphat az alkalmazás működéséről. 

A Go kódban sokkal kevesebb a külső függőség, a kód kevesebb boilerplate-ből, és több, kifejezetten a fejlesztési cél érdekében létrehozott kódból áll, így a fejlesztés során jellemzően kevesebb technical debt keletkezik, és a kód könnyebben karbantartható.

Természetesen a Go-hoz is számtalan library áll rendelkezésre, a fő különbség azonban abban rejlik, hogy mennyire mélyek és szerteágazóak. 

Nézzünk egy konkrét példát!

A Pythonban egy web alkalmazás írása során szinte elkerülhetetlen a Django keretrendszer használata. Ez önmagában biztosítja az ORM-et, user autentikációt és autorizációt, és egy teljes CRUD adminisztrációs felületet, amin a modellek listázhatók és szerkeszthetők. Ha hozzáteszünk egy Django Rest Framework-öt, már API-nk is van a frontendünk vagy a mobil alkalmazásunk számára.

A Go-ban ehhez a funkcionalitáshoz sok library és még több manuális fejlesztés szükséges. ORM-et biztosít a Gorm, ha pedig a standard library http package-e nem lenne elegendő, több opciónk van a webszerver futtatásra és request/response kezelésre (pl. Gin, Fiber, Chi). Ezek mindegyike egy vékony réteg a standard http package felett, és a Djangoval ellentétben nem biztosítanak adminisztrációs felületet. Létezik ugyan egy Djangohoz hasonló GoAdmin nevű mindentudó framework, de nagyon kevés a támogatottsága, és a dokumentációja is gyenge.

3. Objektumelvűség a Go és Python nyelvben

A Python objektumorientált, aminek minden feature-ét alaposan kihasználja, és ezt tanácsolja is. Ez nagyobb alkalmazásoknál tipikusan előnyt jelent, hiszen egyszerűbb a magasabb szintű absztrakciókat bevezetni és a kódot újrahasznosítani. Emiatt azonban könnyen bonyolulttá válhat egy kódbázis. 

A Golang strukturált nyelv, bár rengeteg modern nyelvi elemet támogat, pl. interface-eket. A Go filozófia szerint "egy kis másolás jobb, mint egy nagy absztrakció", ami merőben eltér a tipikus nagyvállalati gondolkodástól. A Go nyelvben írt kódok ugyanakkor könnyebben karbantarthatóak, és a fejlesztők is gyorsabban be tudnak kapcsolódni egy projektbe.

Támogatja azt a típusú fejlesztést is, hogy a kód az igényeknek megfelelően evolválódjon, és ne olyan absztrakciókra épüljön, amik jövőbeli igényeket próbálnak kiszolgálni.

Pythonban így néz ki két egyszerű osztály, öröklődéssel és példányosítással:

# Define a parent class called "Animal"
class Animal:
  def __init__(self, name, age):
    self.name = name
    self.age = age

  def eat(self):
    print(f"{self.name} is eating.")

  def sleep(self):
    print(f"{self.name} is sleeping.")

# Define a child class called "Cat" that inherits from "Animal"
class Cat(Animal):
  def __init__(self, name, age, color):
    super().__init__(name, age)
    self.color = color

  def meow(self):
    print(f"{self.name} says meow.")

# Create an instance of the Cat class
my_cat = Cat("Whiskers", 3, "gray")

# Use the methods
my_cat.eat()
my_cat.sleep()
my_cat.meow()

Ugyanezt Go-ban is meg lehet csinálni, de a szintaxis mellett az elv és a módszertan is különbözik.

package main

import "fmt"

type Animal struct {
  Name string
  Age  int
}

// Define methods for the Animal struct
func (a *Animal) Eat() {
  fmt.Printf("%s is eating.\n", a.Name)
}

func (a *Animal) Sleep() {
  fmt.Printf("%s is sleeping.\n", a.Name)
}

// Define a child struct called "Cat" that embeds the Animal struct
type Cat struct {
  Animal
  Color string
}

// Define a method for the Cat struct
func (c *Cat) Meow() {
  fmt.Printf("%s says meow.\n", c.Name)
}

func main() {
  // Create an instance of the Cat struct
  myCat := &Cat{
    Animal: Animal{
      Name: "Whiskers",
      Age:  3,
    },
    Color: "gray",
  }

  // Use the methods
  myCat.Eat()
  myCat.Sleep()
  myCat.Meow()
}

A fő különbség, hogy öröklődés helyett a Go esetében az Animal struct beépül a Cat structba. Az Eat, Sleep és Meow függvények esetében az, hogy a függvényt látszólag egy structon hívjuk meg, valójában csak szintaktikus cukorka - pontosan azt érjük el vele, mintha a függvény paramétere lenne a myCat változó.

4. Rugalmasság az architektúrán belül

A Golang programozási nyelv rugalmas, de - by design - microservice alapú projektszervezést favorizál. A nyelvben írt kódok könnyen szétoszthatóak, de rendkívül egyszerű a közös, megosztott komponensek (pl. adatmodellek, repository-k, stb.) használata. Ez tökéletesen illeszkedik a modern, felhő alapú, skálázható alkalmazások fejlesztéséhez.

Pythonban gyakorlatilag bármilyen architektúrát választhatunk, egyszerű, egymástól független szkriptektől, microservice appokon át monolitikus, nagy alkalmazásokig.

5. Párhuzamos feladatok futtatása

A Go nyelvben írt kódok natívan futtathatók párhuzamosan, és a nyelvben beépített eszközökkel könnyen kezelhetőek a párhuzamosítási problémák.

Pythonban is van lehetőség párhuzamosításra, de ez threadek szintjén a GIL (Global Interpreter Lock) miatt sokszor nem jár tényleges performancia növekedéssel.

Egy egyszerű példa párhuzamos feladatok futtatására Go-ban:

package main

import (
  "fmt"
  "sync"
  "time"
)

func square(n int, wg *sync.WaitGroup, results chan<- int) {
  defer wg.Done()
  fmt.Printf("Calculating square of %d\n", n)
  time.Sleep(1 * time.Second)
  results <- n * n
}

func main() {
  numbers := []int{1, 2, 3, 4, 5}
  var wg sync.WaitGroup
  results := make(chan int)

  for _, n := range numbers {
    wg.Add(1) // Add to the WaitGroup
    go square(n, &wg, results) // Launch goroutine
  }

  go func() {
    wg.Wait()
    close(results)
  }()

  for result := range results {
    fmt.Println("Result:", result)
  }
}

Kiemelném a go kulcsszót, ami bármely, utána következő függvényhívást párhuzamos szálon indít el. Ez azt jelenti, hogy a fenti példából a valódi párhuzamos futáshoz sem a WaitGroup-ra, sem a Channelre nincs szükség. Ez különösen hasznos webszolgáltatások esetén, például e-mailek küldésekor. Ilyenkor nem szükséges message queue-t beépíteni, vagy várni az SMTP szerver válaszára, az e-mail küldő függvény elé egyszerűen odaírjuk a go kulcsszót.

Pythonban a kód rövidebb, de nem fog valódi párhuzamosságot eredményezni, mert a Global Interpreter Lock egyszerre csak egy szálat enged futtatni a CPU-n. Ezáltal az alábbi kód akkor tud teljesítménynövelést hozni, ha az időigényes feladat inkább IO intenzív, mint számításigényes.

import multiprocessing
import time

# Function to be executed in parallel
def square(n):
  print(f"Calculating square of {n}")
  time.sleep(1)  # Simulate a time-consuming task
  return n * n

if __name__ == "__main__":
  # Create a list of numbers to compute the square
  numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

  # Create a pool of workers
  with multiprocessing.Pool(processes=3) as pool:
    # Map the function to the numbers list
    results = pool.map(square, numbers)

  print("Results:", results)

6. Csomagok kezelése

A Golang és a Python csomagkezelés közötti egyik legfontosabb különbség a Go nyelv azon képessége, hogy nyelvi eszközökkel, közvetlenül Git-ből csomagokat tud lehúzni, ami feleslegessé teszi a külön csomagkezelő szoftverek és repók használatát. Ez egyúttal azt is jelenti, hogy a package-ek forráskódja könnyen hozzáférhető a használt IDE-n belül.

Az a tipikus probléma, hogy egy library-ben fellelhető elemet másképp szeretnénk használni, triviális megoldást nyer ezáltal. Képessé válunk ugyanis arra, hogy egyszerűen forkoljuk a repositoryt, megcsináljuk benne a változtatást, és átirányítsuk az importált csomagot a saját repónkra.

Emellett a Go lehetővé teszi azt is, hogy egy projekt egyszerre több fő verziót is importálhasson egy adott package-ből. 

A Python teljesen más megközelítést alkalmaz, amelyben a csomagkezeléshez külön eszközöket (pl. pip, uv, conda) kell telepíteni. Ez a töredezettség önmagában is nehézségeket tud okozni.

A legelterjedtebb - és alapértelmezett - eszköz, a pip nem ösztönzi a legjobb gyakorlatokat, például a verziókezelés elválik a tényleges környezettől. Gyorsan felhalmozódhat rengeteg csomag, amelyek közül sokan csak közvetett függőségek. Nincs beépített lock-file támogatás, aminek következtében a környezetek kezelése és reprodukálhatósága bonyolultabb lehet. Ráadásul a függőségi ütközések kézi megoldása egy újabb kihívást jelenthet, különösen a kezdő Python programozók számára, akik nincsenek azzal tisztában, hogyan kezeljék a Python különböző eszköztárainak együttéléseit.

A Python csomagkezeléséhez számos harmadik féltől származó eszköz jött létre, mint például a pipenv, az uv és a poetry, hogy betömjék az alapértelmezett eszköztár által hagyott réseket. Ezek az eszközök azonban sokszor nem kompatibilisek egymással, ami tovább nehezíti a fejlesztők számára a megfelelő eszközök kiválasztását. Az ökoszisztéma megosztottsága további kihívást jelent: a klasszikus pypi.org és pip rendszertől eltérően a Conda egy párhuzamos világot képvisel, különösen a tudományos kutatás és az adatfeldolgozás területein.

Továbbá, a legtöbb Python eszköz magát a Pythont igényli a telepítéshez, ami a "toolception" problémát szüli: eszközöket szükséges használni a fejlesztői eszközök kezelése érdekében. Bár legújabb trendként az eszközök egy része már Rust nyelven készül, amely statikusan összekapcsolt binárisokat biztosít, a Python ökoszisztéma kezelésének bonyolultsága változatlanul kihívás marad.

Python vagy Go: milyen projektekhez melyik nyelvet célszerű használni?

A Golang és a Python két különböző filozófiát képvisel, és ezeknek megfelelően különböző projektekhez is ajánlott a használatuk.

A Pythont sokkal szélesebb körben használják desktop alkalmazások és matematikai, illetve mesterséges intelligenciával kapcsolatos projektekben. Egyszerűbb szintaxisa és könnyű tanulhatósága miatt könnyebben hozzáférhető a szoftverfejlesztéstől távolabb álló szakemberek (pl. matematikusok) számára, illetve a szerteágazó libraryk miatt nagyvállalatoknak is megéri a nem performancia kritikus alkalmazásaikat Pythonban írni.

• Néhány példa: TensorFlow, Youtube, Dropbox, Spotify

A Go a skálázhatóbb, performancia kritikus alkalmazásokhoz ajánlott, ahol a karbantarthatóság és a hosszútávú támogatás a fontosabb. Különösen jellemző a web backend világban, ahol a konténerizáló eszközök, adatbázisok, devops toolok esetében előszeretettel alkalmazzák ezt a nyelvet.

• Néhány példa: Kubernetes, Docker, Prometheus, Terraform, Caddy, ImmuDB

Összességében elmondható, hogy egy összetett projektben mindkét nyelven írt alkalmazásoknak lehet helye, sőt, egy microservice architektúrában akár azt is érdemes lehet mérlegelni, hogy az egyes szolgáltatások ne ugyanazon a programnyelven készüljenek.