golang项目实战教程(Golang大型项目目录结构)

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。