13518219792
Go语言也称 Golang，兼具效率、性能、安全、健壮等特性。这套Go语言教程（Golang教程）通俗易懂，深入浅出，既适合没有基础的读者快速入门，也适合工作多年的程序员查阅知识点。
成都创新互联公司坚持“要么做到，要么别承诺”的工作理念，服务领域包括：网站制作、做网站、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务，满足客户于互联网时代的武宣网站设计、移动媒体设计的需求，帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴！
Go 语言
这套教程在讲解一些知识点时，将 Go 语言和其他多种语言进行对比，让掌握其它编程语言的读者能迅速理解 Go 语言的特性。Go语言从底层原生支持并发，无须第三方库、开发者的编程技巧和开发经验就可以轻松搞定。
Go语言（或 Golang）起源于 2007 年，并在 2009 年正式对外发布。Go 是非常年轻的一门语言，它的主要目标是“兼具 Python 等动态语言的开发速度和 C/C++ 等编译型语言的性能与安全性”。
Go语言是编程语言设计的又一次尝试，是对类C语言的重大改进，它不但能让你访问底层操作系统，还提供了强大的网络编程和并发编程支持。Go语言的用途众多，可以进行网络编程、系统编程、并发编程、分布式编程。
Go语言的推出，旨在不损失应用程序性能的情况下降低代码的复杂性，具有“部署简单、并发性好、语言设计良好、执行性能好”等优势，目前国内诸多 IT 公司均已采用Go语言开发项目。Go语言有时候被描述为“C 类似语言”，或者是“21 世纪的C语言”。Go 从C语言继承了相似的表达式语法、控制流结构、基础数据类型、调用参数传值、指针等很多思想，还有C语言一直所看中的编译后机器码的运行效率以及和现有操作系统的无缝适配。
因为Go语言没有类和继承的概念，所以它和 Java 或 C++ 看起来并不相同。但是它通过接口（interface）的概念来实现多态性。Go语言有一个清晰易懂的轻量级类型系统，在类型之间也没有层级之说。因此可以说Go语言是一门混合型的语言。
此外，很多重要的开源项目都是使用Go语言开发的，其中包括 Docker、Go-Ethereum、Thrraform 和 Kubernetes。Go 是编译型语言，Go 使用编译器来编译代码。编译器将源代码编译成二进制（或字节码）格式；在编译代码时，编译器检查错误、优化性能并输出可在不同平台上运行的二进制文件。要创建并运行 Go 程序，程序员必须执行如下步骤。
使用文本编辑器创建 Go 程序；
保存文件；编译程序；运行编译得到的可执行文件。
这不同于 Python、Ruby 和 JavaScript 等语言，它们不包含编译步骤。Go 自带了编译器，因此无须单独安装编译器。
链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。专业站立足为学生提供多样化成长路径，推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革，构建应用型、复合型人才培养体系。
非计算机专业，但有java自学基础，现在从头开始0基础学go语言可以吗。
首先答案肯定是可以的。go语言的学习难度并不算特别的高，你有java语言自学基础，学习go语言应该也是可以的。但是你是非计算机专业的，如果以后想从事软件开发相关的工作，还是会比较吃力，需要比计算机相关专业毕业的学生更努力才行。
而且你需要注意，学习一门语言的语法和应用一门语言进行项目开发这是两回事，软件开发是一门综合学科，需要学习很多的相关知识。
希望对你有帮助，祝你学有所成。
我有python基础，学GO的时候，不到一个月就入门了，在网上学了GO基础语法，然后又继续在慕课网学GO开发，目测可能得学半年左右才能找到好工作，目前学到了微服务的核心rpc，今天还体验了一把grpc的流模式开发，学了课程还得多实践，这找工作很有帮助的。
为什么要学习GO语言,GO的优势是什么？
1、 Go有什么优势
Go的优势
1：性能
2：语言性能很重要
3：开发者效率不要过于创新
4：并发性通道
5：快速的编译时间
6：打造团队的能力
7：强大的生态系统
8：GOFMT，强制代码格式
9：gRPC 和 Protocol Buffers
可直接编译成机器码，不依赖其他库，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一个文件上去就完成了。
静态类型语言，但是有动态语言的感觉，静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题，动态语言的感觉就是有很多的包可以使用，写起来的效率很高。
第一阶段：区块链行业及Go编程 5周
第二阶段：密码学与共识算法 2周
第三阶段：以太坊源码解析与开发 3周
第四阶段：超级账本与Node.js 2周
第五阶段：比特币 EOS 4周
第六阶段：项目综合性实战
Go语言的分析取决于多方面的因素，如代码量、理解深度、复杂性等。如果是一般的小规模项目，比如几百行代码，那么通常需要几个小时来分析。但对于大规模项目，比如几万行以上，则需要更多的时间来分析，可能会有几天或更长的时间。同时，如果开发者对代码深入理解的程度越高，分析的时间也会更长。
