1. 保留但大幅度简化指针
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Go语言保留着C中值和指针的区别，但是对于指针繁琐用法进行了大量的简化，引入引用的概念。所以在Go语言中，你几乎不用担心会因为直接操作内寸而引起各式各样的错误。
2. 多参数返回
还记得在C里面为了回馈多个参数，不得不开辟几段指针传到目标函数中让其操作么？在Go里面这是完全不必要的。而且多参数的支持让Go无需使用繁琐的exceptions体系，一个函数可以返回期待的返回值加上error，调用函数后立刻处理错误信息，清晰明了。
3. Array，slice，map等内置基本数据结构
如果你习惯了Python中简洁的list和dict操作，在Go语言中，你不会感到孤单。一切都是那么熟悉，而且更加高效。如果你是C++程序员，你会发现你又找到了STL的vector 和 map这对朋友。
4. Interface
Go语言最让人赞叹不易的特性，就是interface的设计。任何数据结构，只要实现了interface所定义的函数，自动就implement了这个interface，没有像Java那样冗长的class申明，提供了灵活太多的设计度和OO抽象度，让你的代码也非常干净。千万不要以为你习惯了Java那种一条一条加implements的方式，感觉还行，等接口的设计越来越复杂的时候，无数Bug正在后面等着你。
同时，正因为如此，Go语言的interface可以用来表示任何generic的东西，比如一个空的interface，可以是string可以是int，可以是任何数据类型，因为这些数据类型都不需要实现任何函数，自然就满足空interface的定义了。加上Go语言的type assertion，可以提供一般动态语言才有的duck typing特性， 而仍然能在compile中捕捉明显的错误。
5. OO
Go语言本质上不是面向对象语言，它还是过程化的。但是，在Go语言中， 你可以很轻易的做大部分你在别的OO语言中能做的事，用更简单清晰的逻辑。是的，在这里，不需要class，仍然可以继承，仍然可以多态，但是速度却快得多。因为本质上，OO在Go语言中，就是普通的struct操作。
6. Goroutine
这个几乎算是Go语言的招牌特性之一了，我也不想多提。如果你完全不了解Goroutine，那么你只需要知道，这玩意是超级轻量级的类似线程的东西，但通过它，你不需要复杂的线程操作锁操作，不需要care调度，就能玩转基本的并行程序。在Go语言里，触发一个routine和erlang spawn一样简单。基本上要掌握Go语言，以Goroutine和channel为核心的内存模型是必须要懂的。不过请放心，真的非常简单。
7. 更多现代的特性
和C比较，Go语言完全就是一门现代化语言，原生支持的Unicode, garbage collection, Closures(是的，和functional programming language类似), function是first class object，等等等等。
看到这里，你可能会发现，我用了很多轻易，简单，快速之类的形容词来形容Go语言的特点。我想说的是，一点都不夸张，连Go语言的入门学习到提高，都比别的语言门槛低太多太多。在大部分人都有C的背景的时代，对于Go语言，从入门到能够上手做项目，最多不过半个月。Go语言给人的感觉就是太直接了，什么都直接，读源代码直接，写自己的代码也直接。
根据Go趋势报告显示，全球范围内有 110 万专业开发者选择Go作为其主要开发语言。如果把以其他编程语言作为主要开发语言，同时也在使用Go的开发者计算在内，这一数字将高达270万，中国的Go语言开发者排名第一，全球占比超过16%。
Go 语言能够支持并构建与微服务结合的内部工具、架构和后端服务而深受IT企业欢迎，许多IT架构工具由Go构建而成，例如大型的Kubernetes、Docker和Vault等。数据显示，有63%的具有统治力的云原生项目都是用Go构建。
因此，博睿数据在国内首发支持Go语言智能探针，对于提升业务性能，助力企业数字化转型有着非常重要的意义。
SmartAgent探针技术集结主流编程语言
SmartAgent是博睿数据自研的自动化部署的一体化探针，在已支持JAVA，PHP，.net，Nodejs，.NET Core，Python的基础上，新增了对Go语言的支持。
相较而言，传统探针技术需要客户配合修改应用程序代码，风险不可控，需要客户重新编译程序集成探针，耦合度高。
不同于行业内传统探针技术，博睿数据GoAgent探针直接后台安装即可，主动注入和嵌码，降低与客户程序耦合、无需二次修改代码、提高 GoAgent 技术易用性。无论是动态编译还是静态编译的代码，博睿数据Samrt Agent技术都可以在不进行任何修改的情况下进行服务级别和代码级别的分布式链路跟踪，实现业务的可观测性。
GoAgent探针支持六大功能，实现全链路追踪
非编程篇/可直接上手的工具
1. Excel
Excel是最容易上手的图表工具，善于处理快速少量的数据。结合数据透视表，VBA语言，可制作高大上的可视化分析和dashboard仪表盘。
单表或单图用Excel制作是不二法则，它能快速地展现结果。但是越到复杂的报表，excel无论在模板制作还是数据计算性能上都稍显不足，任何大型的企业也不会用Excel作为数据分析的主要工具。
2. 可视化 BI（Power BI \Tableau \ 帆软FineBI等等）
也许是Excel也意识到自己在数据分析领域的限制和眼下自助分析的趋势，微软在近几年推出了BI工具Power BI。同可视化工具Tableau和国内帆软的BI工具一样，封装了所有可能分析操作的编程代码，操作上都是以点击和拖拽来实现，几款工具的定位稍有不同。
Power BI
最大的明显是提供了可交互、钻取的仪表板，利用Power Pivot可直接生产数据透视报告，省去了数据透视表。
Tableau
可视化图表较为丰富，堪称一等， 操作更为简单。
帆软FineBI
企业级的BI应用，实用性较强，因2B市场的大热受到关注。千万亿级的数据性能可以得到保证，业务属性较重，能与各类业务挂钩。
对于个人，上手简单，可以腾出更多的时间去学习业务逻辑的分析。
编程篇
对于寻求更高境界数据分析师或数据科学家，如果掌握可视化的编程技巧，就可以利用数据做更多的事情。熟练掌握一些编程技巧，赋予数据分析工作更加灵活的能力，各种类型的数据都能适应。大多数设计新颖、令人惊艳的数据图几乎都可以通过代码或绘图软件来实现。
与任何语言一样，你不可能立刻就开始进行对话。要从基础开始，然后逐步建立自己的学习方式。很可能在你意识到之前，你就已经开始写代码了。关于编程最酷的事情在于，一旦你掌握了一门语言，学习其他语言就会更加容易，因为它们的逻辑思路是共通的。
1. Python语言
Python 语言最大的优点在于善于处理大批量的数据，性能良好不会造成宕机。尤其适合繁杂的计算和分析工作，而且，Python的语法干净易读，可以利用很多模块来创建数据图形比较受IT人员的欢迎。
利用 Python 生成的图表
2. PHP语言
PHP这个语言松散却很有调理，用好了功能很强大。在数据分析领域可以用php做爬虫，爬取和分析百万级别的网页数据，也可与Hadoop结合做大数据量的统计分析。
因为大部分 Web 服务器都事先安装了 PHP 的开源软件，省去了部署之类的工作，可直接上手写。
比如 Sparkline（微线表）库，它能让你在文本中嵌入小字号的微型图表，或者在数字表格中添加视觉元素，就像下面这张图一样：
利用 PHP 图形函数库生成的微线表
一般 PHP会和 MySQL 数据库结合使用，这使它能物尽其用，处理大型的数据集。
3. HTML、JavaScript 和 CSS语言
很多可视化软件都是基于web端的，可视化的开发，这几类语言功不可没。而且随着人们对浏览器工作越来越多的依赖，Web 浏览器的功能也越来越完善，借助 HTML、JavaScript 和 CSS，可直接运行可视化展现的程序。
可交互日历，同时也是用户使用 your.flowingdata 的热度图
不过还是有几点需要注意。由于相关的软件和技术还比较新，在不同浏览器中你的设计可能在显示上会有所差别。在 Internet Explorer 6 这类老旧的浏览器中，有些工具可能无法正常运行。比如一些银行单位仍旧使用着IE，无论是自己使用还是开发的时候都要考虑这样的问题。
4. R语言
R语言是绝大多数统计学家最中意的分析软件，开源免费，图形功能很强大。
谈到R语言的历史，它是专为数据分析而设计的，面向的也是统计学家，数据科学家。但是由于数据分析越来越热门，R语言的使用也不瘦那么多限制了。
R的使用流程很简洁，支持 R 的工具包也有很多，只需把数据载入到 R 里面，写一两行代码就可以创建出数据图形。比如利用 Portfolio 工具包快速创建出如下的板块层级图。
比如热度图
部署简单。Go编译生成的是一个静态可执行文件，除了glibc外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。这和Python有着巨大的区别。由于历史的原因，Python的部署工具生态相当混乱【比如setuptools,distutils,pip,
buildout的不同适用场合以及兼容性问题】。官方PyPI源又经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。
并发性好。Goroutine和channel使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个Go应用也能有效的利用多个CPU核，并行执行的性能好。这和Python也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁GIL的原因，多线程的Python程序并不能有效利用多核，只能用多进程的方式部署;如果用标准库里的multiprocessing包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的supervisor管理进程，对fork支持不好】。部署Python应用的时候通常是每个CPU核部署一个应用，这会造成不少资源的浪费，比如假设某个Python应用启动后需要占用100MB内存，而服务器有32个CPU核，那么留一个核给系统、运行31个应用副本就要浪费3GB的内存资源。
良好的语言设计。从学术的角度讲Go语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲，Go的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是Go自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。比如gofmt自动排版Go代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行gofmt，这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有gofix,
govet等非常有用的工具。
执行性能好。虽然不如C和Java，但通常比原生Python应用还是高一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。
Go语言主要用作服务器端开发，其定位是用来开发“大型软件”的，适合于需要很多程序员一起开发，并且开发周期较长的大型软件和支持云计算的网络服务。
Go语言融合了传统编译型语言的高效性和脚本语言的易用性和富于表达性，不仅提高了项目的开发速度，而且后期维护起来也非常轻松。
编译器
当前有两个Go编译器分支，分别为官方编译器gc和gccgo。官方编译器在初期使用C写成，后用Go重写从而实现自举。Gccgo是一个使用标准GCC作为后端的Go编译器。
官方编译器支持跨平台编译（但不支持CGO），允许将源代码编译为可在目标系统、架构上执行的二进制文件。
1、简单易学。
Go语言的作者本身就很懂C语言，所以同样Go语言也会有C语言的基因，所以对于程序员来说，Go语言天生就会让人很熟悉，容易上手。
2、并发性好。
Go语言天生支持并发，可以充分利用多核，轻松地使用并发。 这是Go语言最大的特点。
描述
Go的语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同。Go支持垃圾回收功能。Go的并行模型是以东尼·霍尔的通信顺序进程（CSP）为基础，采取类似模型的其他语言包括Occam和Limbo，但它也具有Pi运算的特征，比如通道传输。
在1.8版本中开放插件（Plugin）的支持，这意味着现在能从Go中动态加载部分函数。
与C++相比，Go并不包括如枚举、异常处理、继承、泛型、断言、虚函数等功能，但增加了 切片(Slice) 型、并发、管道、垃圾回收、接口（Interface）等特性的语言级支持。
