Go 学习有一段时间了，书还差一点没看完，一直没动手写代码。
场景：
近期客户抱怨我们给的数据导出工具太慢了，领导说看看能不能优化。
思考：
第一时间想到了用Go，因为学了一段时间，也想实战一下。
Go的速度是接近C/C++的，并发容易，且这个工具执行的任务都是一个个数据文件解析，独立无关联，适合用高并发的方式。
但我们这个工具是有界面的，用的PySide。全部用Go重写比较费时，而且网上看了一下，基本很少有用Go写GUI的，几个GUI库的文档也少，使用起来估计很费劲。
于是想到用Go写一个后台，数据导出工具来调用它，给它分发任务，由Go程序来执行。ZMQ的PUSH模式好像刚好符合。
解决：
数据导出工具开始执行任务后，调用Go程序，Go程序起动多个goroutine(可配置)作为Worker，连接ZMQ的PUSH服务，导出工具通过ZMQ给分发要处理的文件路径，保存路径，由Go程序来处理。Go程序即时发送回处理状态，进度 。
因为是两个不同的程序通讯，过程中要特别注意异常处理，恢复，确保可靠。
效果：
效率大幅提升，经测试原来花费182秒，现在只需12秒。基本保持15倍的提升，根据电脑状态波动，至少也在10倍以上。虽然Go比Python快不止15倍，受IO性能所限，也是没办法的。
缺点：
Go的库还是比Python少的多，本来这个导出工具有额外的数据处理功能（虽然客户说不用），但改版后这些额外的功能就去掉了（反正你说不用嘛）。因为这些功能用到了numpy, scipy等python库，Go好像没有这种库能替代。所以数据导出工具功能减少，性能提高，只做了解析保存文件的动作。
感想：
如果Go的库更丰富一些，完全可以用Python+Go来提升性能。
Python库丰富什么都能做，方便快捷。
Go的开发效率高，相比C来说，比较新的语言，编译快。由Go做一些耗时的任务，对于性能的提升是很值得的 。