golang项目实战教程(golang大型项目目录结构)-捕鱼10元起上10元下

介绍

go（或 golang）是google开发的一种编程语言，它支持并发编程和垃圾回收。go语言的设计是为了提高程序员的效率，特别是在现代计算机网络环境中。在本教程中，我们将介绍如何使用golang进行以下项目实战：

1.创建web应用程序
2.使用golang进行机器学习
3.使用golang创建微服务

创建web应用程序

在本节中，我们将讨论如何使用golang构建web应用程序。使用golang开发web应用程序非常简单。它使用标准库中的一些包，例如net/http和html/template。下面是一些简单的步骤：

1. 安装go编程语言
2. 新建一个文件夹，并创建一个go.mod文件
3. 在终端中使用"go get"命令从github上安装所需的任何外部库。
4. 向golang.org获取http包，并使用它启动web服务器。

在我们的golang项目中，我们将创建一个网页，它会向客户端发送“hello world”字符串。以下是我们所创建的网页代码：

```
package main

import (
"io"
"net/http"
)

func hello(w http.responsewriter, r *http.request) {
io.writestring(w, "hello world!")
}

func main() {
http.handlefunc("/", hello)
http.listenandserve(":8000", nil)
}
```

在这个代码中，我们在主函数中定义了一个名为“hello”的函数，它向客户端（在这种情况下是服务器）写入“hello world”字符串。通过http.handlefunc()函数，我们将函数“hello” 与根路由关联起来。http.listenandserve()函数启动web服务器，并将其监听在端口8000上。

使用golang进行机器学习

在本节中，我们将探讨如何使用golang进行机器学习。golang在这方面并不非常出名，但它有一些广泛使用的机器学习库，例如：
1. gonum
2. gorgonia
3. tensorflow

让我们以一个分类问题作为例子。我们将使用一个名为“iris”的数据集，该数据集包含关于鸢尾花（iris）的三个品种的四个特征。我们将使用gonum库来构建机器学习模型。

以下是预处理代码：

```
package main

import (
"fmt"
"gonum.org/v1/gonum/mat"
)

func main() {
irisdata := mat.newdense(150, 4, nil)
irislabels := mat.newvecdense(150, nil)
}
```

在这个代码中，我们导入了fmt和gonum.org/v1/gonum/mat包。我们使用mat.newdense()方法创建了一个150?4维的矩阵iriddata和150?1维的向量irislabels。

接下来的步骤是将数据拆分为训练数据和测试数据：

```
package main

import (
"fmt"
"gonum.org/v1/gonum/mat"
)

func main() {
irisdata := mat.newdense(150, 4, nil)
irislabels := mat.newvecdense(150, nil)

for i := 0; i < 150; i { irisdata.set(i, 0, irisobs[i].sepallength) irisdata.set(i, 1, irisobs[i].sepalwidth) irisdata.set(i, 2, irisobs[i].petallength) irisdata.set(i, 3, irisobs[i].petalwidth) if irisobs[i].species == "setosa" { irislabels.setvec(i, 0) } else if irisobs[i].species == "versicolor" { irislabels.setvec(i, 1) } else { irislabels.setvec(i, 0) } } rand.seed(time.now().unix()) iristrain, iristest, iristrainlables, iristestlables, _ := splitdata( irisdata, irislabels, 0.6, )}```在这个代码中，我们从iris数据集中读取数据，并根据每一个数据项的标签“setosa”、“versicolor”或“virginica”将它们分类为0、1或2。我们然后使用splitdata()方法将数据拆分为60%的训练数据和40%的测试数据。下一个步骤是训练机器学习模型生成预测结果：```package mainimport ( "fmt" "math" "math/rand" "time" "gonum.org/v1/gonum/f64" "gonum.org/v1/gonum/mat")func main() { irisdata := mat.newdense(150, 4, nil) irislabels := mat.newvecdense(150, nil) for i := 0; i < 150; i { irisdata.set(i, 0, irisobs[i].sepallength) irisdata.set(i, 1, irisobs[i].sepalwidth) irisdata.set(i, 2, irisobs[i].petallength) irisdata.set(i, 3, irisobs[i].petalwidth) if irisobs[i].species == "setosa" { irislabels.setvec(i, 0) } else if irisobs[i].species == "versicolor" { irislabels.setvec(i, 1) } else { irislabels.setvec(i, 0) } } rand.seed(time.now().unix()) iristrain, iristest, iristrainlables, iristestlables, _ := splitdata( irisdata, irislabels, 0.6, ) w1 := mat.newvecdense(4, []float64{rand.float64(), rand.float64(), rand.float64(), rand.float64()}) w2 := mat.newvecdense(4, []float64{rand.float64(), rand.float64(), rand.float64(), rand.float64()}) niters := 10000 learningrate := 0.001 for i := 0; i < niters; i { w1, w2 = sgd( iristrain, iristrainlables, w1, w2, learningrate, ) } outputs := predictmulti(iristest, w1, w2) fmt.printf("predicted values : %v\n\ntrue values : %v\n", mat.formatted(outputs), mat.formatted(iristestlables), ) mse := f64.mean(mat.col(nil, 0, mat.pow(mat.sub(outputs, iristestlables), 2))) fmt.printf("\nmse : %.2f\n", mse)}```在这个代码中，我们使用随机梯度下降法（sgd）来训练一个线性分类器，这个线性分类器使用两个权重向量w1和w2。我们使用predictmulti()方法来生成预测值，并计算均方误差（mse）。

使用golang创建微服务

在本节中，我们将探讨如何使用golang创建微服务。golang非常适合为web应用程序构建微服务。以下是一些简单的步骤：

1. 安装go编程语言
2. 安装gin框架：“go get github.com/gin-gonic/gin”
3. 创建main.go文件和一个容器文件夹
4. 编写服务端代码
5. 启动服务

以下是一些代码：

```
package main

import (
"fmt"
"net/http"
"github.com/gin-gonic/gin"
)

func main() {
router := gin.default()

router.get("/health", healthcheck)

v1 := router.group("/api/v1/")
{
v1.post("/login", login)
v1.post("/signup", signup)
}

router.run(":8080")
}

func healthcheck(c *gin.context) {
c.json(http.statusok, gin.h{"status": "i'm alive!"})
}

func login(c *gin.context) {
var user user
if err := c.bind(&user); err != nil {
c.status(http.statusbadrequest)
return
}

if !authenticate(user.username, user.password) {
c.status(http.statusunauthorized)
return
}

token := jwt.newwithclaims(jwt.signingmethodhs256, jwt.mapclaims{
"username": user.username,
"exp": time.now().add(time.hour * 24).unix(),
})

tokenstring, err := token.signedstring([]byte("secret"))
if err != nil {
c.status(http.statusinternalservererror)
return
}

c.json(http.statusok, gin.h{"token": tokenstring})
}

func signup(c *gin.context) {
var user user
if err := c.bind(&user); err != nil {
c.status(http.statusbadrequest)
return
}

if createuser(user.username, user.password) != nil {
c.status(http.statusconflict)
return
}

c.status(http.statusok)
}

```

在这个代码中，我们使用gin框架来创建一个应用程序，并创建一个/gin/health路由来检查服务器是否活着。我们使用post路由创建/login和/signup路由。在login() 中，我们使用jwt令牌进行身份验证，并返回一个包含令牌的json。在signup()中，我们创建一个新用户并将其添加到我们的用户列表中。

对于生产环境，您可以使用nginx或apache等web服务器来代理请求。