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GO语言由Google公司开发，并于2009年开源，对比Java、Python、C等语言，GO尤其擅长并发编程，性能堪比C语言，开发效率比肩Python，被誉为21世纪的C语言。GO语言在云计算、大数据、微服务、高并发领域，应用非常广泛。BAT大厂正在把GO作为新项目开发的首选语言。

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Go语言是谷歌推出的一种全新的编程语言，可以在不损失应用程序性能的情况下降低代码的复杂性。谷歌首席软件工程师罗布派克(Rob Pike)说：我们之所以开发Go，是因为过去10多年间软件开发的难度令人沮丧。

Go是谷歌2009发布的第二款编程语言。2009年7月份，谷歌曾发布了Simple语言，它是用来开发Android应用

Go Logo

的一种BASIC语言.

北京时间2010年1月10日，Go语言摘得了TIOBE公布的2009年年度大奖。该奖项授予在2009年市场份额增长最多的编程语言。

谷歌资深软件工程师罗布·派克(Rob Pike)表示，“Go让我体验到了从未有过的开发效率。”派克表示，和今天的C++或C一样，Go是一种系统语言。他解释道，“使用它可以进行快速开发，同时它还是一个真正的编译语言，我们之所以现在将其开源，原因是我们认为它已经非常有用和强大。”

2007年，谷歌把Go作为一个20%项目开始研发，即让员工抽出本职工作之外时间的20%， 投入在该项目上。除了派克外，该项目的成员还有其他谷歌工程师也参与研发。

派克表示，编译后Go代码的运行速度与C语言非常接近,而且编译速度非常快，就像在使用一个交互式语言。现有编程语言均未专门对多核处理器进行优化。Go就是谷歌工程师为这类程序编写的一种语言。它不是针对编程初学者设计的，但学习使用它也不是非常困难。Go支持面向对象，而且具有真正的闭包(closures)和反射 (reflection)等功能。

在学习曲线方面，派克认为Go与Java类似，对于Java开发者来说，应该能够轻松学会 Go。之所以将Go作为一个开源项目发布，目的是让开源社区有机会创建更好的工具来使用该语言，例如 Eclipse IDE中的插件。

在谷歌公开发布的所有网络应用中，均没有使用Go，但是谷歌已经使用该语言开发了几个内部项目。派克表示，Go是否会对谷歌即将推出的Chrome OS产生影响，还言之尚早,不过Go的确可以和Native Client配合使用。他表示“Go可以让应用完美的运行在浏览器内。”例如，使用Go可以更高效的实现Wave，无论是在前端还是后台。

Go 同时具有两种编译器，一种是建立在GCC基础上的Gccgo，另外一种是分别针对64位x64和32位x86计算机的一套编译器(6g和8g)。谷歌目前正在研发其对ARM芯片和Android设备的支持。派克表示，“Android手机存在的问题是，我们一直没有一个数学协处理器。

GO 和 KEGG 的区别

1、属性不同

Go（又称 Golang）是 Google 的 Robert Griesemer，Rob Pike 及 Ken Thompson 开发的一种静态强类型、编译型语言。功能：内存安全，GC（垃圾回收），结构形态及 CSP-style 并发计算。

KEGG 是了解高级功能和生物系统（如细胞、 生物和生态系统），从分子水平信息，尤其是大型分子数据集生成的基因组测序和其他高通量实验技术的实用程序数据库资源，是国际最常用的生物信息数据库之一，以“理解生物系统的高级功能和实用程序资源库”著称。

2、性质不同

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KEGG基因组破译方面的数据库。

扩展资料：

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。Go 2.0版本将支持泛型，对于断言的存在，则持负面态度，同时也为自己不提供类型继承来辩护。

不同于Java，Go内嵌了关联数组（也称为哈希表（Hashes）或字典（Dictionaries）），就像字符串类型一样。

KEGG是一个整合了基因组、化学和系统功能信息的数据库。把从已经完整测序的基因组中得到的基因目录与更高级别的细胞、物种和生态系统水平的系统功能关联起来是KEGG数据库的特色之一。

人工创建了一个知识库，这个知识库是基于使用一种可计算的形式捕捉和组织实验得到的知识而形成的系统功能知识库。它是一个生物系统的计算机模拟。

与其他数据库相比，KEGG 的一个显著特点就是具有强大的图形功能，它利用图形而不是繁缛的文字来介绍众多的代谢途径以及各途径之间的关系，这样可以使研究者能够对其所要研究的代谢途径有一个直观全面的了解。

参考资料来源：百度百科-go

参考资料来源：百度百科-KEGG

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