如何使用 Go 函数并发遍历数据结构
Go 语言提供了丰富的并发功能，使开发人员能够利用多核 CPU 的优势，提高程序执行速度。通过使用并发函数，我们可以同时处理多个数据元素，从而提升遍历大型数据结构的效率。
goroutine
Go 语言中的并发是通过轻量级线程（称为 goroutine）实现的。goroutine 可以看作是 Go 协程的一种更轻量级的实现。goroutine 的创建和切换开销很小，因此可以在程序中大量使用。
func Walk
Go 标准库提供了 func Walk 函数，用于并发遍历任意类型的数据结构。该函数接收一个 func 作为参数，该 func 将在每个数据元素上执行。
package mainimport ( "fmt" "sync")func main() { s := []string{"foo", "bar", "baz"} // 创建一个等待组，用于跟踪 goroutine 的完成情况 var wg sync.WaitGroup wg.Add(len(s)) // 并发遍历字符串数组 for _, v := range s { go func(v string) { // 在每个元素上执行操作 fmt.Println(v) wg.Done() }(v) } // 等待所有 goroutine 完成 wg.Wait()}
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实战案例
场景: 我们有一个包含大量文件的目录，需要计算目录中所有文件的总大小。
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package mainimport ( "fmt" "io/ioutil" "os" "sync")func main() { // 读取目录下的所有文件 files, err := ioutil.ReadDir("./files") if err != nil { panic(err) } // 创建一个等待组 var wg sync.WaitGroup wg.Add(len(files)) // 每个 goroutine 计算一个文件的大小 totalSize := 0 for _, file := range files { go func(file os.FileInfo) { size, err := file.Size() if err != nil { panic(err) } totalSize += size wg.Done() }(file) } // 等待所有 goroutine 完成 wg.Wait() // 打印总大小 fmt.Println("Total size:", totalSize)}
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通过使用 func Walk 和 goroutine，我们可以并发遍历数据结构，并高效地完成计算任务。
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