刚入行的程序员小李最近有点纠结：公司新项目要用服务端语言，同事推荐Go，可他自己学的是Python，写脚本顺手得像泡面加蛋。他问老张：到底选哪个？
Python：写得快，生态强
如果你要快速搭个数据分析仪表盘，或者写个爬虫抓点天气数据，Python几乎是本能选择。它的语法像读英语句子：
import requests
response = requests.get("https://api.example.com/data")
print(response.json())几行代码就能拿到数据，连新手都能看懂。加上NumPy、Pandas、Flask这些轮子，开发效率高得离谱。很多初创公司用Python做MVP（最小可行产品），就是因为能快速验证想法。
Go：跑得快，省资源
但当用户量从百级涨到百万级，问题就来了。Python的GIL（全局解释器锁）让它在并发处理上有点“偏科”。这时候，Go的优势就冒头了。
Go是谷歌设计的，目标就是让服务器跑得更稳、更省。它天生支持并发，一个关键字go就能起一个轻量线程：
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func say(s string) {
for i := 0; i < 3; i++ {
time.Sleep(100 * time.Millisecond)
fmt.Println(s)
}
}
func main() {
go say("world")
say("hello")
}这段代码会同时输出hello和world，资源利用率高，适合做API网关、微服务这类对性能敏感的场景。
学习曲线和团队适配
Python学起来轻松，大学里教编程十有八九从print("Hello World")开始。而Go语法简洁但规矩多，比如变量声明了就必须用，不然编译直接报错。刚开始写会觉得“啰嗦”，但久了会发现这反而减少了低级错误。
团队技术栈也很关键。如果你们已经在用Kubernetes，那Go几乎是“亲儿子”——K8s本身就是Go写的。工具链一致，排查问题方便。但如果团队主攻AI或数据科学，Python的库生态几乎不可替代。
真实场景怎么选？
小李后来想明白了：他的项目是个实时日志分析系统，需要高并发处理大量请求。Python虽然开发快，但部署时得堆机器，运维成本上去，老板皱眉。最后他用Go重写了核心服务，内存占用降了一半，响应也快了。
但他也没完全放弃Python。日常写个自动化脚本、处理Excel报表，还是Python来得快。两种语言在他手里，像炒菜用不同锅：爆炒用铁锅，炖汤用砂锅，各有各的理儿。