矽谷go編程原碼

㈠ 谷歌為什麼要發明GO編程語言

Go語言是谷歌2009發布的編程語言，這個語言發明的目的，就是為了在運行速度接近C/C++語言的基礎上（注意是接近），降低開發者的門檻，減少開發難度。Go語言，在功能上沒有超過C/C++，適用者為沒有C/C++經驗的開發者，開發出接近C效率的程序。對於已經熟練掌握C/C++的開發者來說，Go語言沒有優勢，還要重學語法，適應開發環境，明顯是不符合效率的。

㈡ 如何理解go編程語言

Go語言是谷歌2009發布的第二款開源編程語言。Go語言專門針對多處理器系統應用程序的編程進行了優化，使用Go編譯的程序可以媲美C或C++代碼的速度，而且更加安全、支持並行進程。

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書名：Go語言編程

作者：許式偉

豆瓣評分：7.1

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2012-8

頁數：300

內容簡介：

這本書從整體的寫作風格來說，會以介紹 Go 語言特性為主，示例則盡量採用作者平常的實踐，而不是一個沒有太大實際意義的語法示範樣例。

本書作者背景極強，許式偉為原金山WPS首席架構師、曾是盛大創新院研究員，目前是國內Go語言實踐圈子公認的Go語言專家。參與本書寫作的幾位作者都是實際用Go語言開發的項目的開發人員，有較強的實戰經驗。

本書以介紹Go語言特性為主，示例則盡量採用作者開發團隊平常的實踐，內容涉及內存管理（堆和棧）、錯誤處理、OOP、並發編程等關鍵話題。 這本書面向的讀者是所有打算用Go語言的開發者，主要包括目前使用C、C++、Java、C#的開發人員，甚至一些python、PHP開發人員也可能轉為 Go 程序員。

作者簡介：

許式偉

七牛雲存儲CEO，曾任盛大創新院資深研究員、金山軟體技術總監、WPS Office 2005首席架構師。開源愛好者，發布過包括WINX、TPL等十餘個C++開源項目，擁有超過15年的C/C++開發經驗。在接觸Go語言後即可被其大道至簡、少即是多的設計哲學所傾倒。七牛雲存儲是國內第一個吃螃蟹的團隊，核心服務完全採用Go語言實現。

呂桂華

七牛雲存儲聯合創始人，曾在金山軟體、盛大游戲等公司擔任架構師和部門經理等職務，在企業級系統和大型網游平台領域有較多涉獵。擁有十餘年的C/C++大型項目開發經驗，也曾在Java和.NET平台上探索多年。同樣被Go語言的魅力所吸引而不可自拔，希望能為推廣這門優秀的語言盡自己的綿薄之力。

㈣ 家裡人讓我去學習計算機開發，我看尚矽谷的golang課程挺不錯的，

一般技術差不多能拿10k吧，再好點20k也沒問題的。
這個學校口碑也不錯，你可以去咨詢下，實地試聽一下。
但是有這個機會你不好好把握也是拿不到高薪的，去了就要好好學習不要浪費自己的時間。

㈤ GO語言是什麼語言我們應該怎麼學

Go語言是谷歌推出的一種全新的編程語言，可以在不損失應用程序性能的情況下降低代碼的復雜性。谷歌首席軟體工程師羅布派克(Rob Pike)說:我們之所以開發Go，是因為過去10多年間軟體開發的難度令人沮喪。
Go是谷歌2009發布的第二款編程語言。2009年7月份，谷歌曾發布了Simple語言，它是用來開發Android應用的一種BASIC語言.
北京時間2010年1月10日，Go語言摘得了TIOBE公布的2009年年度大獎。該獎項授予在2009年市場份額增長最多的編程語言。
谷歌資深軟體工程師羅布·派克(Rob Pike)表示，"Go讓我體驗到了從未有過的開發效率。"派克表示，今天的C++或C一樣，Go是一種系統語言。他解釋道，"使用它可以進行快速開發，同時它還是一個真正的編譯語言，我們之所以現在將其開源，原因是我們認為它已經非常有用和強大。"
2007年，谷歌把Go作為一個20%項目開始研發，即讓員工抽出本職工作之外時間的20%， 投入在該項目上。除了派克外，該項目的成員還有其他谷歌工程師也參與研發。
派克表示，編譯後Go代碼的運行速度與C語言非常接近,而且編譯速度非常快，就像在使用一個互動式語言。現有編程語言均未專門對多核處理器進行優化。Go就是谷歌工程師為這類程序編寫的一種語言。它不是針對編程初學者設計的，但學習使用它也不是非常困難。Go支持面向對象，而且具有真正的閉包(closures)和反射 (reflection)等功能。
在學習曲線方面，派克認為Go與Java類似，對於Java開發者來說，應該能夠輕松學會 Go。之所以將Go作為一個開源項目發布，目的是讓開源社區有機會創建更好的工具來使用該語言，例如 Eclipse IDE中的插件。
在谷歌公開發布的所有網路應用中，均沒有使用Go，但是谷歌已經使用該語言開發了幾個內部項目。派克表示，Go是否會對谷歌即將推出的Chrome OS產生影響，還言之尚早,不過Go的確可以和Native Client配合使用。他表示"Go可以讓應用完美的運行在瀏覽器內。"例如，使用Go可以更高效的實現Wave，無論是在前端還是後台。
Go 同時具有兩種編譯器，一種是建立在GCC基礎上的Gccgo，另外一種是分別針對64位x64和32位x86計算機的一套編譯器(6g和8g)。谷歌目前正在研發其對ARM晶元和Android設備的支持。派克表示，"Android手機存在的問題是，我們一直沒有一個數學協處理器。"

㈥ 如何用go語言每分鍾處理100萬個請求

在Malwarebytes 我們經歷了顯著的增長，自從我一年前加入了矽谷的公司，一個主要的職責成了設計架構和開發一些系統來支持一個快速增長的信息安全公司和所有需要的設施來支持一個每天百萬用戶使用的產品。我在反病毒和反惡意軟體行業的不同公司工作了12年，從而我知道由於我們每天處理大量的數據，這些系統是多麼復雜。
有趣的是，在過去的大約9年間，我參與的所有的web後端的開發通常是通過Ruby on Rails技術實現的。不要錯怪我。我喜歡Ruby on Rails，並且我相信它是個令人驚訝的環境。但是一段時間後，你會開始以ruby的方式開始思考和設計系統，你會忘記，如果你可以利用多線程、並行、快速執行和小內存開銷，軟體架構本來應該是多麼高效和簡單。很多年期間，我是一個c/c++、Delphi和c#開發者，我剛開始意識到使用正確的工具可以把復雜的事情變得簡單些。
作為首席架構師，我不會很關心在互聯網上的語言和框架戰爭。我相信效率、生產力。代碼可維護性主要依賴於你如何把解決方案設計得很簡單。
問題
當工作在我們的匿名遙測和分析系統中，我們的目標是可以處理來自於百萬級別的終端的大量的POST請求。web處理服務可以接收包含了很多payload的集合的JSON數據，這些數據需要寫入Amazon S3中。接下來，map-rece系統可以操作這些數據。
按照習慣，我們會調研服務層級架構，涉及的軟體如下：
Sidekiq
Resque
DelayedJob
Elasticbeanstalk Worker Tier
RabbitMQ
and so on…
搭建了2個不同的集群，一個提供web前端，另外一個提供後端處理，這樣我們可以橫向擴展後端服務的數量。
但是，從剛開始，在 討論階段我們的團隊就知道我們應該使用Go，因為我們看到這會潛在性地成為一個非常龐大（ large traffic）的系統。我已經使用了Go語言大約2年時間，我們開發了幾個系統，但是很少會達到這樣的負載（amount of load）。
我們開始創建一些結構，定義從POST調用得到的web請求負載，還有一個上傳到S3 budket的函數。
type PayloadCollection struct {
WindowsVersion string `json:"version"`
Token string `json:"token"`
Payloads []Payload `json:"data"`
}

type Payload struct {
// [redacted]
}

func (p *Payload) UploadToS3() error {
// the storageFolder method ensures that there are no name collision in
// case we get same timestamp in the key name
storage_path := fmt.Sprintf("%v/%v", p.storageFolder, time.Now().UnixNano())

bucket := S3Bucket

b := new(bytes.Buffer)
encodeErr := json.NewEncoder(b).Encode(payload)
if encodeErr != nil {
return encodeErr
}

// Everything we post to the S3 bucket should be marked 'private'
var acl = s3.Private
var contentType = "application/octet-stream"

return bucket.PutReader(storage_path, b, int64(b.Len()), contentType, acl, s3.Options{})
}

本地Go routines方法
剛開始，我們採用了一個非常本地化的POST處理實現，僅僅嘗試把發到簡單go routine的job並行化：
func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

if r.Method != "POST" {
w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)
return
}

// Read the body into a string for json decoding
var content = &PayloadCollection{}
err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(&content)
if err != nil {
w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")
w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)
return
}

// Go through each payload and queue items indivially to be posted to S3
for _, payload := range content.Payloads {
go payload.UploadToS3() // <----- DON'T DO THIS
}

w.WriteHeader(http.StatusOK)
}

對於中小負載，這會對大多數的人適用，但是大規模下，這個方案會很快被證明不是很好用。我們期望的請求數，不在我們剛開始計劃的數量級，當我們把第一個版本部署到生產環境上。我們完全低估了流量。
上面的方案在很多地方很不好。沒有辦法控制我們產生的go routine的數量。由於我們收到了每分鍾1百萬的POST請求，這段代碼很快就崩潰了。
再次嘗試
我們需要找一個不同的方式。自開始我們就討論過， 我們需要保持請求處理程序的生命周期很短，並且進程在後台產生。當然，這是你在Ruby on Rails的世界裡必須要做的事情，否則你會阻塞在所有可用的工作 web處理器上，不管你是使用puma、unicore還是passenger（我們不要討論JRuby這個話題）。然後我們需要利用常用的處理方案來做這些，比如Resque、 Sidekiq、 SQS等。這個列表會繼續保留，因為有很多的方案可以實現這些。
所以，第二次迭代，我們創建了一個緩沖channel，我們可以把job排隊，然後把它們上傳到S3。因為我們可以控制我們隊列中的item最大值，我們有大量的內存來排列job，我們認為只要把job在channel裡面緩沖就可以了。
var Queue chan Payload

func init() {
Queue = make(chan Payload, MAX_QUEUE)
}

func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
...
// Go through each payload and queue items indivially to be posted to S3
for _, payload := range content.Payloads {
Queue <- payload
}
...
}

接下來，我們再從隊列中取job，然後處理它們。我們使用類似於下面的代碼：
func StartProcessor() {
for {
select {
case job := <-Queue:
job.payload.UploadToS3() // <-- STILL NOT GOOD
}
}
}

說實話，我不知道我們在想什麼。這肯定是一個滿是Red-Bulls的夜晚。這個方法不會帶來什麼改善，我們用了一個 有缺陷的緩沖隊列並發，僅僅是把問題推遲了。我們的同步處理器同時僅僅會上傳一個數據到S3，因為來到的請求遠遠大於單核處理器上傳到S3的能力，我們的帶緩沖channel很快達到了它的極限，然後阻塞了請求處理邏輯的queue更多item的能力。
我們僅僅避免了問題，同時開始了我們的系統掛掉的倒計時。當部署了這個有缺陷的版本後，我們的延時保持在每分鍾以常量增長。

最好的解決方案
我們討論過在使用用Go channel時利用一種常用的模式，來創建一個二級channel系統，一個來queue job，另外一個來控制使用多少個worker來並發操作JobQueue。
想法是，以一個恆定速率並行上傳到S3，既不會導致機器崩潰也不好產生S3的連接錯誤。這樣我們選擇了創建一個Job/Worker模式。對於那些熟悉Java、C#等語言的開發者，可以把這種模式想像成利用channel以golang的方式來實現了一個worker線程池，作為一種替代。
var (
MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")
MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")
)

// Job represents the job to be run
type Job struct {
Payload Payload
}

// A buffered channel that we can send work requests on.
var JobQueue chan Job

// Worker represents the worker that executes the job
type Worker struct {
WorkerPool chan chan Job
JobChannel chan Job
quit chan bool
}

func NewWorker(workerPool chan chan Job) Worker {
return Worker{
WorkerPool: workerPool,
JobChannel: make(chan Job),
quit: make(chan bool)}
}

// Start method starts the run loop for the worker, listening for a quit channel in
// case we need to stop it
func (w Worker) Start() {
go func() {
for {
// register the current worker into the worker queue.
w.WorkerPool <- w.JobChannel

select {
case job := <-w.JobChannel:
// we have received a work request.
if err := job.Payload.UploadToS3(); err != nil {
log.Errorf("Error uploading to S3: %s", err.Error())
}

case <-w.quit:
// we have received a signal to stop
return
}
}
}()
}

// Stop signals the worker to stop listening for work requests.
func (w Worker) Stop() {
go func() {
w.quit <- true
}()
}

我們已經修改了我們的web請求handler，用payload創建一個Job實例，然後發到JobQueue channel，以便於worker來獲取。
func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

if r.Method != "POST" {
w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)
return
}

// Read the body into a string for json decoding
var content = &PayloadCollection{}
err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(&content)
if err != nil {
w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")
w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)
return
}

// Go through each payload and queue items indivially to be posted to S3
for _, payload := range content.Payloads {

// let's create a job with the payload
work := Job{Payload: payload}

// Push the work onto the queue.
JobQueue <- work
}

w.WriteHeader(http.StatusOK)
}

在web server初始化時，我們創建一個Dispatcher，然後調用Run()函數創建一個worker池子，然後開始監聽JobQueue中的job。
dispatcher := NewDispatcher(MaxWorker)
dispatcher.Run()

下面是dispatcher的實現代碼：
type Dispatcher struct {
// A pool of workers channels that are registered with the dispatcher
WorkerPool chan chan Job
}

func NewDispatcher(maxWorkers int) *Dispatcher {
pool := make(chan chan Job, maxWorkers)
return &Dispatcher{WorkerPool: pool}
}

func (d *Dispatcher) Run() {
// starting n number of workers
for i := 0; i < d.maxWorkers; i++ {
worker := NewWorker(d.pool)
worker.Start()
}

go d.dispatch()
}

func (d *Dispatcher) dispatch() {
for {
select {
case job := <-JobQueue:
// a job request has been received
go func(job Job) {
// try to obtain a worker job channel that is available.
// this will block until a worker is idle
jobChannel := <-d.WorkerPool

// dispatch the job to the worker job channel
jobChannel <- job
}(job)
}
}
}

注意到，我們提供了初始化並加入到池子的worker的最大數量。因為這個工程我們利用了Amazon Elasticbeanstalk帶有的docker化的Go環境，所以我們常常會遵守12-factor方法論來配置我們的生成環境中的系統，我們從環境變了讀取這些值。這種方式，我們控制worker的數量和JobQueue的大小，所以我們可以很快的改變這些值，而不需要重新部署集群。
var (
MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")
MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")
)

直接結果
我們部署了之後，立馬看到了延時降到微乎其微的數值，並未我們處理請求的能力提升很大。

Elastic Load Balancers完全啟動後，我們看到ElasticBeanstalk 應用服務於每分鍾1百萬請求。通常情況下在上午時間有幾個小時，流量峰值超過每分鍾一百萬次。
我們一旦部署了新的代碼，伺服器的數量從100台大幅 下降到大約20台。

我們合理配置了我們的集群和自動均衡配置之後，我們可以把伺服器的數量降至4x EC2 c4.Large實例，並且Elastic Auto-Scaling設置為如果CPU達到5分鍾的90%利用率，我們就會產生新的實例。

總結
在我的書中，簡單總是獲勝。我們可以使用多隊列、後台worker、復雜的部署設計一個復雜的系統，但是我們決定利用Elasticbeanstalk 的auto-scaling的能力和Go語言開箱即用的特性簡化並發。
我們僅僅用了4台機器，這並不是什麼新鮮事了。可能它們還不如我的MacBook能力強大，但是卻處理了每分鍾1百萬的寫入到S3的請求。
處理問題有正確的工具。當你的 Ruby on Rails 系統需要更強大的web handler時，可以考慮下ruby生態系統之外的技術，或許可以得到更簡單但更強大的替代方案。

㈦ golang 多人開發怎麼保證源碼安全

隨著PHP有著越來越深入的了解，以及遇到越來越多的不同業務時，使用PHP總會讓我有一種莫名的無力感。當然，並不是我一個人在使用PHP的時候遇到了問題。事實上，每個略微有一些經驗，接觸過一些需求的人都會有同樣的困惑。各種配合LAMP（或者LNMP？）架構的後端技術也因此被發明或被發現，進而整合到PHP的開發的技術體系中。從簡單的Memcached作為數據中轉，cron後端定時處理；到Gearman、RabbitMQ這些隊列神器；最近Laruence甚至封裝了利用libcurl的非同步特性實現並發RPC調用的yar擴展。幾乎整個社區都在尋找PHP的摩西之路。好吧，說了一大堆，回歸主題。之前我寫了一篇英文練筆《》，獲得不少國際友人的關注。排除拼寫和語法被他們詬病外，主要是有許多朋友覺得我沒把事情說清楚。所以這里我用母語重新聊聊這個事情，只是這些國際友人什麼時候能學會閱讀中文呢？；）Go或者Golang，是由Google支持的快速、一致、穩定的，有活躍的社區支持的開源編程語言。越來越多的應用選擇使用Golang進行構建。雖然RobPike說「…我們希望C++程序員來了解Go並作為一個可選的語言…」，不過我真得認為：PHPer應當學習Golang！接下來我們就來談談原因。容易學習PHP相當容易學習。Golang也是！在這點上，一群大老外對我的觀點進行了猛烈的抨擊。他們認為我羞辱了PHPer，說得好像只有簡單的東西PHPer才能學會一樣。但是，這難道不是事實嗎？或者換個說法：像我一樣的喜歡PHP的人，或多或少都會更喜歡簡單的東西。PHP的語法接近C族編程語言（C/C++/Java等等）。如果有這些語言的經驗，在第一次遇到PHP的時候立刻就能開始上手編寫代碼。在我看來，編寫PHP代碼或許更加考驗程序員的記憶力，而不是智力（當你面對各種不同風格的函數定義、各種擴展的特殊約定時，你一定會相當認同我的觀點）。Golang同樣是一個C族編程語言。呃，或者有一些不同吧。例如關鍵字「for」，功能上和PHP的接近，但是沒有括弧。條件語句「if」同樣無需括弧。可以閱讀EffectiveGo了解內容。Golang只有3025個關鍵字和47個操作符號、分隔符號或其他特殊標記。記住這些標記確實不需要什麼特別的努力。精巧的類型系統相當容易使用。實用的，具有方法的結構體類型代替了笨重的對象系統。介面的設計是Golang中我最喜歡的部分。當完成了《Go指南》的學習之後，利用PHP積累的經驗，立刻就可以開始使用Golang處理一些簡單的任務。容易使用PHP腳本是由SAPI組件進行解析執行的，如Web伺服器模塊、PHP-FPM或者CLI。部署PHP所需要的全部東西就是一個SAPI環境。配置這個環境對於新手來說可能是學習PHP過程中最為困難的部分。所有的Golang代碼會編譯和鏈接為本地碼。所以除了編譯環境，執行時無需再為其進行任何特別的部署。對比PHP環境的配置，這要簡單很多。你真得認為配置PHP環境很復雜嗎？我不覺得，真的！而配置Golang編譯環境比那還要簡單點。我確信已經有大量的Golang相關的書籍、文章介紹過如何進行編譯環境的配置了。為了更加清晰，我這里梳理一下思路。有三個步驟需要處理：下載Golang的源代碼；根據《[翻譯]Go環境設置》的提示設置環境變數；運行源代碼src目錄中的all.bash。或者一步到位：使用二進制包進行安裝。然後就會得到一個叫做「go」的工具集合。使用「go」工具和使用PHP的CLI工具一樣簡單。《[翻譯]go工具》對此進行了詳細的解釋。PHP的迷思如果一個編程語言容易學習和使用，我們是不是就應當學習它呢？有許多容易學習和使用的編程語言。難道要把它們都學一遍？答案是顯然的：NO!但是呢？只是因為它很酷！是的，我在開玩笑，但是這是真的。無論如何先從PHP自身談起吧。PHP「原本是為了開發動態的Web頁面而設計的伺服器端通用語言(Wikipedia)」。PHP一個重要的特性就是可以嵌入到HMTL中。代碼編寫在「」標簽內；HTML寫在標簽外。它有一個強大的擴展系統。擴展使用C調用ZendAPI編寫。數據的處理實際上要利用這些擴展完成。在我看來，PHP是世界上最好的模板語言。但是當積累了一些PHP的經驗，並且開始面對一些更加復雜的Web應用時，你一定會對PHP產生一種無力的感覺。它沒有內建的並行機制，沒有線程、進程（你真得認為那個簡陋的進程式控制制可以不加改造的用在高並發的生產環境？），或者其他某「程」。一個慢數據源可以阻塞整個頁面的處理。消息隊列、緩存、代理……系統開始不僅僅是PHP這么單純，還包括了許多服務和系統組件。這時，PHP只處理很少的業務邏輯，成為真正的模板語言了。PHPer們總是在尋找解決這一問題的法，如「PHPmultithread」或者PHPRPC並發框架。我很難說哪種會更好一些。不過我肯定你會需要選擇一些編程語言用於後端工作的開發。就我自己的經驗，我嘗試過C（一直在和malloc/free進行搏鬥）/Java（陷入到了jar地獄中）/Python（從來沒能做到Pythonic不說，還總是在錯誤的類型中打轉）……如果想要獲得性能，就得同內存管理進行搏鬥；如果用GC，就得部署和調優VM；當獲得便利性的時候，同時也是走在刀尖上，一個小錯誤就引起巨大的災難……每個都有優勢，同樣每個都有問題。好吧！現在回到Golang！Golang有GC，無需關心內存管理（或者可以用較少的精力去關注它）。代碼被編譯為本地碼，因此「cp」和「mv」就是部署Golang編寫的應用所需要的全部工具。噢，我剛才已經說過了，Golang是一個具有靜態類型系統的編譯語言。所以你沒有機會弄亂變數的類型。當然，PHPer應該學習Golang的一個重要原因是「轉到Go是因為他們並未放棄太多的表達能力，但是獲得了性能，並且與並發共舞（RobPike）」。《WhyNotGo?（英文）》對此進行了深入的分析。我可以分享一些我的經驗：有一個Gearman的worker用於處理後端數據。PHP通過其API連接到Gearman的JobServer向worker發起請求。最初worker是使用python編寫的（還有更加原始的版本，PHP的，但是你能想像它工作起來……唉，不說了……）。這個版本有許多的問題（是我們自己的問題，不關Python的事），但是至少它能工作。後來用Golang重寫了這個worker。為此我開發了Golang的GearmanAPI，並使用ZendAPI編寫了一個在Golang中執行PHP腳本的包。然後將它們放在一起：一個可以執行PHP的Gearmanworker。它已經工作了一段時間了，看起來還不錯！哦，受到Yar的啟發，這里還有一個Golang編寫的RPC合並器，用來合並PHP腳本中的RPC調用。現在還是個玩具，不過或許日後能用得著。這其實是將Golang的channel當作消息隊列來用。我在《Golang：有趣的channel應用》中對此有一些說明。世界真美好啊。謝謝Golang！無論如何，大多數PHPer在進行後端開發的時候都會需要學習一些其他語言。如果你正在尋找，或者已經嘗試了一些其他語言。為什麼不來試試Golang？它真得可以讓你的生活更加輕松和快樂。讓你可以有的時間陪伴你的家人和朋友，吃你愛吃的東西，去你想去的地方。貌似我還是沒說清楚啊？好吧，沒關系，在下個月的中國軟體開發者大會上再跟大家就這個話題做一個探討吧。

㈧ 現在去學習go語言怎麼樣深圳尚矽谷的課程是不是挺好的

go語言人才比較稀缺，但是要學好比較難的哦，建議你先去官網做個網路面試。

㈨ 想去學習go語言區塊鏈開發，現在尚矽谷的班剛好明年3月份畢業工作好找嗎

現在GO語言區塊鏈開發的人才是很緊缺的，
如果你明年畢業，
工作應該是很好找的。

㈩ go語言區塊鏈開發學起來難不難想去尚矽谷學習這個

GO語言+區塊鏈培訓課程優勢
1、 Go有什麼優勢
Go的優勢
1：性能
2：語言性能很重要
3：開發者效率&不要過於創新
4：並發性&通道
5：快速的編譯時間
6：打造團隊的能力
7：強大的生態系統
8：GOFMT，強制代碼格式
9：gRPC 和 Protocol Buffers
可直接編譯成機器碼，不依賴其他庫，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一個文件上去就完成了。
靜態類型語言，但是有動態語言的感覺，靜態類型的語言就是可以在編譯的時候檢查出來隱藏的大多數問題，動態語言的感覺就是有很多的包可以使用，寫起來的效率很高。
適合人群：
1.沒有編程基礎，想學IT技術的人群；
2.發展受限，想要提升的人群；
3.有編程經驗，想要轉行的人群。
學習目標：
從0開始學習Go語言，通過對Go語言的學習綜合培養區塊鏈專項應用型人才。
就業方向：
1.新技術Go語言開發（Web開發、微服務、分布式）。
2.新領域區塊鏈開發（密碼學安全、區塊鏈系統、區塊鏈應用）。