24 3月 2025
GoとPythonのどちらを選ぶかは、どちらの言語が「優れている」かではなく、どちらがあなたの特定のニーズに合っているかということです。どちらも強力で、広く使われており、複雑なシステムを構築することができますが、プログラミングに対するアプローチは根本的に異なります。
Go (または Golang) は、Google で現代のソフトウェアの課題、つまり高性能ネットワーク、並行処理、スケーラブルなインフラストラクチャのために設計されました。一方、Python は開発者の生産性、可読性、そしてスクリプト、データサイエンス、ラピッドプロトタイピングに適した広大なエコシステムを優先しています。
最も基本的なプログラムでさえ、両者の違いが明らかになります。
# Python: 最小限で直感的
print("Hello, World!")
// Go: 構造化され、明示的
package main
import "fmt"
func main() {
fmt.Println("Hello, World!")
}
Python ではコードを素早く書くことができます。Go は最初から構造を強制します。
Go と Python の最も重要な違いの 1 つは、パフォーマンスです。コンパイル型言語である Go は、一般的に、インタープリタ型言語である Python よりも大幅に高速に実行されます。Go のコンパイルプロセスは、ソースコードを直接機械語に変換し、コンピュータが直接実行します。これは、インタープリタがコードを実行中に一行ずつ処理し、大幅なオーバーヘッドを発生させる Python とは対照的です。
多くのベンチマークが、Go の速度の優位性を一貫して示しています。このパフォーマンスの差は、実行速度が最も重要なアプリケーションにとって非常に重要です。例としては、以下のようなものがあります。
この違いは、並行処理においてより顕著になります。Go の組み込みの並行処理機能、具体的には goroutine と channel は、最小限のオーバーヘッドで多数のタスクを同時に処理することを可能にします。Python は、スレッドとマルチプロセッシングを通じて並行処理をサポートしていますが、通常は効率が低くなります。CPython (標準の Python 実装) のグローバルインタープリタロック (GIL) は、Python インタープリタの制御を一度に 1 つのスレッドしか保持できないようにします。これにより、CPU バウンドのタスクの真の並列処理が制限されます。PyPy のような代替の Python 実装は GIL の制限に対処することを目的としていますが、Go の固有の並行処理モデルは依然として大きな利点です。
スケーラビリティは本質的にパフォーマンスと結びついており、Go の設計は本質的にそれを支持しています。goroutine は非常に軽量で、わずか数キロバイトのメモリしか必要としません。これにより、Go アプリケーションは、システムリソースを使い果たすことなく、数千、さらには 数百万 もの goroutine を生成できます。チャネルは、これらの goroutine が通信および同期するための安全で効率的なメカニズムを提供し、手動のロック管理の複雑さを回避します。
Python はスケーリングが可能ですが、同等のレベルの並行処理を実現するためには、より多くのリソースを必要とすることがよくあります。CPython の GIL は、CPU バウンドのスレッドにおける真の並列処理を制限します。マルチプロセッシングはこの制限を回避できますが、プロセス間通信 (IPC) によるオーバーヘッドが大きくなります。Python アプリケーションは、asyncio のような非同期プログラミングフレームワークを使用して効果的にスケーリングできますが、イベントループとコールバックの慎重な管理が必要になるため、コードベースが複雑になることがよくあります。
Python は、そのクリーンで読みやすい構文で広く賞賛されており、「実行可能な疑似コード」と表現されることもあります。その設計は、重要なインデントを採用し、可能な限り英語のキーワードを使用し、句読点を最小限に抑えることによって、コードの可読性を重視しています。この哲学により、Python は特に初心者にとって非常に簡単に習得して使用することができます。ロジックを明確かつ簡潔に表現することに重点が置かれています。
# Python のリスト内包表記の例
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [x**2 for x in numbers if x % 2 == 0] # 偶数のみを二乗
print(squared_numbers)
Go の構文は、比較的クリーンでありながら、Python よりも冗長であり、C 言語からインスピレーションを得ています。コードブロックを区切るために中括弧 {} を使用し、型推論をサポートしていますが、明示的な型宣言が必要になることがよくあります。Go の構文は Python ほどコンパクトではありませんが、曖昧さをなくし、容易に理解できるように綿密に設計されており、簡潔な表現力よりも長期的な保守性を優先しています。
// Python のリスト内包表記に相当する Go のコード (より冗長)
package main
import "fmt"
func main() {
numbers := []int{1, 2, 3, 4, 5}
var squaredNumbers []int
for _, num := range numbers {
if num%2 == 0 {
squaredNumbers = append(squaredNumbers, num*num)
}
}
fmt.Println(squaredNumbers)
}
Go は厳密なコーディング規約を強制します。例えば、未使用の変数やインポートはコンパイルエラーになります。
Go は 静的型付け 言語です。変数の型は コンパイル時 に既知であり、チェックされます。コンパイラは型の正当性を厳密に強制し、開発ライフサイクルの早い段階で潜在的なエラーを捕捉します。この積極的なエラー検出は、Go のパフォーマンスと信頼性に大きく貢献しています。型宣言は最初は冗長に見えるかもしれませんが、Go の型推論はしばしばこれを簡略化します。
var x int = 10 // 明示的な型宣言
y := 20 // 型推論: y は int 型と推論される
逆に、Python は 動的型付け です。変数の型は 実行時 にチェックされます。これにより、かなりの柔軟性が得られ、明示的な型宣言が不要なため、初期開発を加速できます。しかし、この柔軟性には代償が伴います。型関連のエラーはプログラムの実行中にのみ表面化する可能性があり、予期しないクラッシュやバグにつながる可能性があります。Python は (バージョン 3.5 以降) オプションの型ヒントを導入しており、mypy のようなツールを使用した静的解析を可能にし、中間的な立場を提供しています。
x = 10 # x は整数
x = "Hello" # 今度は x は文字列。これは Python では有効
Go の並行処理モデルは、goroutine とチャネルに基づいて構築されており、間違いなくその最も特徴的な機能です。goroutine は軽量で並行実行される関数であり、チャネルは goroutine 間の安全な通信と同期を促進する型付きの導管です。このモデルは、並行プログラムの開発を大幅に簡素化し、複雑なスレッド管理やロックメカニズムに頼ることなく、複数の CPU コアを効率的に活用するコードを簡単に記述できるようにします。
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func say(s string, ch chan string) {
for i := 0; i < 5; i++ {
time.Sleep(100 * time.Millisecond)
ch <- fmt.Sprintf("%s %d", s, i) // チャネルにメッセージを送信
}
}
func main() {
ch := make(chan string) // チャネルを作成
go say("world", ch) // goroutine を開始
go say("hello", ch)
for i := 0; i < 10; i++ {
msg := <-ch // ch から受信
fmt.Println(msg)
}
}
Python は、スレッドとマルチプロセッシングを通じて並行処理をサポートしています。しかし、GIL は単一プロセス内のスレッドの真の並列処理を制限します。asyncio ライブラリを使用した非同期プログラミングは、並行 I/O バウンド操作を処理するためのより効率的なアプローチを提供しますが、async および await キーワードの使用とイベントループの慎重な管理が必要になるため、複雑さが増します。concurrent.futures のようなライブラリは、より高レベルの抽象化を提供しますが、Go の goroutine とチャネルの固有の単純さと効率性には及びません。
Go は 明示的なエラー処理 を採用しています。エラーが発生する可能性のある関数は、最後の戻り値として error 値を返します。呼び出し元のコードは、このエラーをチェックし、適切に処理する 義務 があります。
result, err := someFunction()
if err != nil {
// エラーを処理
fmt.Println("Error:", err)
} else {
// 結果を処理
fmt.Println("Result:", result)
}
この明示的なアプローチは、Python の例外処理と比較して、より冗長なコードになることがありますが、開発者に潜在的なエラー状態を意識的に考慮し、対処することを強制し、より堅牢で予測可能なプログラムにつながります。「迅速な失敗」の文化を促進し、エラーが暗黙的に無視されるのを防ぎます。これは議論の的となる点であり、明示性と簡潔性のトレードオフです。
対照的に、Python はエラー処理に 例外 を利用します。エラーが発生すると例外が発生し、try-except ブロックでキャッチされるまでコールスタックを伝播します。これにより、エラー処理を一元化できるため、コードが簡潔になる可能性があります。しかし、例外が明示的に処理されない場合、潜在的なエラー状態を見落としやすくなり、予期しないプログラムの終了につながる可能性もあります。
try:
result = some_function()
except Exception as e:
// エラーを処理
print(f"Error: {e}")
else:
// 結果を処理
print(f"Result: {result}")
Python は、事実上すべての分野を網羅する、信じられないほど広大で成熟したライブラリとフレームワークのエコシステムを誇っています。データサイエンスと機械学習に関しては、NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch などのライブラリが業界標準であり、データ分析、モデル構築、および展開のための包括的なツールを提供しています。Web 開発に関しては、Django や Flask などのフレームワークが迅速な開発機能を提供しており、Django はフル機能の、バッテリー同梱のアプローチを提供し、Flask はより軽量で柔軟な代替手段を提供しています。
Go の標準ライブラリは、非常によく設計されており、包括的であり、ネットワーク、I/O、並行処理、暗号化などを堅牢にサポートしています。サードパーティライブラリの広範なエコシステムは、急速に成長していますが、特にデータサイエンスや機械学習の分野では、Python よりもまだ小さいです。しかしながら、Go のエコシステムは、クラウドネイティブテクノロジー、マイクロサービス、およびネットワーキングにおいて非常に強力で成熟していることに注意することが重要です。
Go ライブラリの例:
Python ライブラリの例:
Go は次のような場合に最適です:
Python は次のような場合に強力な選択肢です:
Go と Python はどちらも、依存関係を管理するための確立されたメカニズムを持っています。
Go: Go は、公式の依存関係管理システムとして Go Modules (Go 1.11 で導入) を利用しています。Go Modules を使用すると、開発者はプロジェクトの依存関係とその正確なバージョンを go.mod ファイルで指定できます。これにより、再現可能なビルドが保証され、依存関係の管理が大幅に簡素化されます。go get コマンドはパッケージをダウンロードしてインストールし、go mod コマンドは、更新、整理、ベンダリングなど、依存関係を管理するための一連のツールを提供します。Go Modules はプロジェクトの分離をネイティブに処理します。
Python: Python は、従来、パッケージインストーラとして pip を使用し、分離されたプロジェクト環境を作成するために venv (または古い virtualenv) を使用します。依存関係は通常、requirements.txt ファイルにリストされ、pip はこれを使用して必要なパッケージをインストールします。仮想環境の使用は、異なるプロジェクトの依存関係間の競合を回避し、各プロジェクトが独自の分離されたパッケージセットを持つことを保証するために重要です。pip は、オープンソースの Python パッケージの広大なリポジトリである Python Package Index (PyPI) からパッケージをインストールします。venv や virtualenv のようなツールは、Go Modules がネイティブに提供するプロジェクトの分離を実現するために、pip と 共に使用されることを強調することが重要です。
Go と Python はどちらも強力で汎用性の高いプログラミング言語ですが、異なる設計哲学を表しており、異なる分野で優れています。Go はパフォーマンス、並行処理、およびスケーラビリティを優先し、要求の厳しいシステム、インフラストラクチャプロジェクト、および高性能アプリケーションに最適です。Python は可読性、豊富なライブラリエコシステム、および迅速な開発を強調し、データサイエンス、スクリプト、Web 開発、および開発者の生産性が最も重要な状況に最適です。
Go と Python のどちらを選択するかは、常に 特定のプロジェクト要件、チームの既存の専門知識、およびプロジェクトの長期的な目標に依存します。これら 2 つの言語のトレードオフを十分に理解することは、情報に基づいた戦略的な決定を下すために不可欠です。普遍的に「より良い」言語はありません。仕事に適したツール があるだけです。
主な違いをまとめた表を以下に示します。
| 特徴 | Go | Python |
|---|---|---|
| 型付け | 静的 | 動的 |
| パフォーマンス | 非常に高速 (コンパイル型) | 低速 (インタープリタ型) |
| 並行処理 | 組み込み (Goroutine, チャネル) | スレッド、マルチプロセッシング、Asyncio |
| 学習曲線 | 中程度 | 容易 |
| エコシステム | 成長中、強力な標準ライブラリ | 非常に大規模で成熟 |
| エラー処理 | 明示的な戻り値 | 例外 |
| ユースケース | システム、ネットワーク、クラウド、CLI | データサイエンス、Web、スクリプト |
| スケーラビリティ | 非常に優れている | 良好、ただしより多くのリソースが必要な場合がある |
| 可読性 | 良好、ただし冗長 | 非常に優れている |
| コンパイル | コンパイル | インタープリタ |
| 依存関係管理 | Go Modules | pip, venv |