Golang：数据科学领域中的高性能并发编程新星

在Golang中，进行高性能的数据科学计算通常需要处理大量的并发操作。以下是一个简单的例子，展示了如何使用Golang的并发特性来加速数据处理任务：

package main
 
import (
    "fmt"
    "sync"
)
 
func processData(data []int, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done() // 在函数退出时通知WaitGroup
    // 对data进行一些计算
    // ...
    fmt.Println("Data processed:", data)
}
 
func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    dataSlices := [][]int{/* 数据切片列表 */}
 
    for _, slice := range dataSlices {
        wg.Add(1) // 为每个数据切片创建一个新的goroutine
        go processData(slice, &wg)
    }
 
    wg.Wait() // 等待所有goroutine完成
}

这个例子中，我们定义了一个processData函数，它接受一个整数切片和一个WaitGroup指针。每个processData调用都在一个新的goroutine中运行，并且在其开始执行前和执行完成后通知WaitGroup。main函数中的循环会为每个数据切片创建一个goroutine，并等待所有处理完成。这种方式可以显著提高处理大量小任务的效率。