golang从0到1实战系统七十三：pipelines

在Go语言中，pipelines是一种处理数据的方式，通常用于并发编程。这里我们将创建一个pipeline，它将从一个channel读取数据，处理数据，然后将处理后的数据发送到另一个channel。

解决方案1：

package main
 
import (
    "fmt"
    "sync"
)
 
func process(in <-chan int, out chan<- int, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    for n := range in {
        // 对输入的数据进行处理
        out <- n * 2
    }
    close(out)
}
 
func main() {
    const n = 10
    in := make(chan int, n)
    out := make(chan int, n)
 
    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(1)
    go process(in, out, &wg)
 
    for i := 0; i < n; i++ {
        in <- i
    }
    close(in)
 
    wg.Wait()
    close(out)
 
    for v := range out {
        fmt.Println(v)
    }
}

在上述代码中，我们创建了一个process函数，它接收一个输入channel和一个输出channel，并对输入channel中的数据进行处理。我们还使用了一个WaitGroup来确保主函数等待所有goroutine完成其工作。

解决方案2：

package main
 
import (
    "fmt"
    "sync"
)
 
func process(in <-chan int, out chan<- int, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    for n := range in {
        // 对输入的数据进行处理
        out <- n * 2
    }
    close(out)
}
 
func main() {
    const n = 10
    in := make(chan int, n)
    out := make(chan int, n)
 
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < n; i++ {
        wg.Add(1)
        go process(in, out, &wg)
        in <- i
    }
    close(in)
 
    wg.Wait()
    close(out)
 
    for v := range out {
        fmt.Println(v)
    }
}

在这个例子中，我们创建了多个goroutine，每个goroutine都处理一个输入值。这种方式可以提高处理数据的效率，尤其是在处理大量数据的时候。

这两种解决方案都展示了如何在Go语言中使用pipelines来处理数据。第一种解决方案是创建一个单独的goroutine来处理数据，第二种解决方案是创建多个goroutine来并行处理数据。这两种方式都使用了Go语言的channel机制来传递数据，并通过sync.WaitGroup来确保主函数在所有goroutine完成工作之前不会退出。