LevelUpGo
Se connecter
Retour au blog
Go · Article22 min de lecture

Le meilleur langage de programmation backend en 2026

Go est le meilleur langage de programmation pour le développement backend en 2026, et 11 % des développeurs prévoient de l'adopter prochainement (JetBrains). Comparatif de 7 langages.

Patrik Nilsson
Fondateur, LevelUpGo
Publié le 26 septembre 2026
Le meilleur langage de programmation backend en 2026

Go est le meilleur choix par défaut pour le développement backend en 2026. Il se compile en un binaire unique, gère des milliers de requêtes concurrentes grâce aux goroutines, fournit un serveur HTTP prêt pour la production dans sa bibliothèque standard et reste lisible à mesure que l'équipe grandit. Java, C#, Python, TypeScript, Rust et PHP l'emportent chacun sur un terrain précis. Aucun d'eux ne couvre autant de besoins backend à la fois que Go.

En bref

  • Go obtient de bons scores sur chacun des critères ci-dessous et n'a aucun point faible qui compte pour des API, des workers et des microservices classiques.
  • Kubernetes, Terraform, Docker Engine et Prometheus sont écrits à 88 % à 99,7 % en Go, selon les statistiques de langage de GitHub pour chaque dépôt.
  • Dans l'enquête JetBrains 2025 menée auprès de 24 534 développeurs, Go était le langage que le plus grand nombre de développeurs prévoyaient d'adopter prochainement (11 %), devant Rust (10 %) et Python (7 %) (JetBrains, 2025).
  • D'autres langages restent les meilleurs pour certains usages. Choisissez Python pour le ML et la data, restez sur Java ou C# au sein d'une grande base de code JVM ou .NET existante, et tournez-vous vers Rust quand vous ne pouvez accepter aucune pause de garbage collector.

Sept critères pour évaluer un langage backend

Évaluez un langage backend sur ce que coûtent la construction, l'exploitation et la maintenance d'un service sur plusieurs années, pas sur un benchmark isolé. L'enquête Stack Overflow 2025 montre que JavaScript est le langage le plus utilisé tous usages confondus, avec 66 %, suivi de Python à 57,9 % (Stack Overflow, 2025). Mais l'usage seul ne dit pas lequel est le meilleur côté serveur.

Ce comparatif s'appuie sur sept critères qui déterminent comment un backend tient en production :

  1. Performances et mémoire. La quantité de CPU et de RAM dont un service a besoin pour absorber son trafic, ce qui se retrouve directement sur la facture cloud.
  2. Concurrence. La facilité avec laquelle le langage gère en même temps de nombreuses requêtes, appels à la base de données et tâches de fond.
  3. Déploiement et exploitation. Ce que vous livrez sur un serveur, la taille de l'image de conteneur et la vitesse de démarrage du service.
  4. Maintenabilité en équipe. La lisibilité du code quand 20 personnes le modifient pendant cinq ans.
  5. Écosystème. Les bibliothèques pour les bases de données, les files de messages, l'authentification, les SDK cloud et l'observabilité.
  6. Marché de l'emploi. Le nombre de développeurs qui connaissent le langage et le nombre d'entreprises qui l'utilisent.
  7. Délai de prise en main. Le temps qu'il faut à un nouveau développeur pour livrer une modification relue.

Pourquoi Go est-il le meilleur choix par défaut pour le backend ?

Go a été conçu chez Google pour les serveurs réseau, et cela se voit dans ses choix par défaut. JetBrains recense 2,2 millions de développeurs professionnels qui utilisent Go comme langage principal, soit deux fois plus que cinq ans plus tôt (JetBrains Go Ecosystem 2025, 2025), et l'enquête de l'équipe Go indique que 91 % des développeurs Go en sont satisfaits (Go Developer Survey 2025, 2026).

Idéal pour : les API REST et gRPC, les microservices, les workers en arrière-plan, les CLI et l'infrastructure cloud comme les operators et les proxies.

Points forts :

  • Se compile en un seul binaire, sans runtime à installer sur le serveur. Pour compiler vers un autre OS ou un autre processeur, il suffit de définir GOOS et GOARCH (documentation Go).
  • Les goroutines donnent au code concurrent l'allure d'un code séquentiel ordinaire. Le serveur net/http standard traite chaque connexion entrante dans sa propre goroutine, si bien que vous n'écrivez jamais async et ne gérez jamais de pool de threads.
  • La bibliothèque standard couvre les serveurs et clients HTTP, le JSON, le TLS, l'accès aux bases SQL et les logs structurés avec log/slog. Beaucoup de services Go n'ont qu'une poignée de dépendances.
  • Go compte 25 mots-clés (spécification Go) et un seul formateur, gofmt. Le code d'un nouvel arrivant est formaté exactement comme celui d'un ingénieur senior, ce qui accélère les revues de code.
  • La promesse de compatibilité de Go 1 signifie que du code écrit pour Go 1.0 en 2012 est censé continuer à compiler et à s'exécuter sans modification (compatibilité Go 1). Les mises à jour deviennent une opération de routine plutôt qu'un projet de migration.

Points faibles :

  • Go a un garbage collector. Le collecteur Green Tea, activé par défaut depuis Go 1.26, réduit le coût du GC de 10 % à 40 % dans les programmes qui sollicitent beaucoup le GC (notes de version de Go 1.26), mais il existe toujours, ce qui compte pour un petit nombre de systèmes critiques en latence.
  • La gestion des erreurs avec if err != nil est explicite et verbeuse. La plupart des équipes finissent par l'apprécier, mais elle demande plus de lignes que les exceptions.
  • Ses bibliothèques de ML et de data science sont loin derrière celles de Python.

Verdict : le choix polyvalent le plus solide. Aucun critère ne lui vaut un mauvais score pour un travail backend classique. Le backend de LevelUpGo est lui-même écrit en Go, y compris l'API et le correcteur de code qui évalue vos exercices.

Java est-il encore un bon choix pour le développement backend ?

Oui. Java est utilisé par 29,6 % des développeurs professionnels (Stack Overflow, 2025) et fait tourner le backend d'une grande partie des banques, des assureurs et des enseignes de distribution. Les virtual threads, finalisés depuis le JDK 21, apportent à Java une concurrence légère bien plus proche des goroutines que l'ancien modèle d'un thread par requête (JEP 444).

Idéal pour : les grands systèmes d'entreprise, en particulier quand l'organisation tourne déjà sur la JVM et Spring.

Points forts :

  • Spring Boot, Hibernate et l'écosystème JVM au sens large couvrent presque toutes les intégrations d'entreprise imaginables.
  • Le compilateur JIT produit du code très rapide pour les services qui tournent longtemps.
  • Un large vivier de recrutement et des décennies d'outillage pour le profilage et la supervision.

Points faibles :

  • Les services ont besoin d'une JVM, démarrent plus lentement et consomment plus de mémoire qu'un binaire Go, sauf si vous ajoutez les images natives GraalVM et leurs contraintes de build.
  • Les annotations, l'injection de dépendances et l'auto-configuration de Spring masquent beaucoup de comportements. Les nouveaux développeurs peuvent mettre du temps à retracer ce que fait réellement une requête.
  • Une grande partie du code Java existant est antérieure aux virtual threads, si bien que les équipes mélangent plusieurs modèles de concurrence.

Verdict : un choix sûr pour les équipes d'entreprise déjà sur la JVM. Pour un nouveau service, Go offre des performances d'exécution comparables avec moins de mémoire, un déploiement plus simple et moins de framework à apprendre.

C# et .NET sont-ils adaptés au développement backend ?

Oui. Le .NET moderne est multiplateforme, rapide et bien conçu, et C# est utilisé par 29,9 % des développeurs professionnels (Stack Overflow, 2025). La compilation Native AOT produit des applications au « démarrage plus rapide et à l'empreinte mémoire plus faible » qui s'exécutent sans que le runtime .NET soit installé (Microsoft Learn).

Idéal pour : les entreprises bâties autour des technologies Microsoft, les équipes très orientées Azure et les systèmes .NET existants.

Points forts :

  • ASP.NET Core est un framework web mature et rapide, avec un outillage de premier plan dans Visual Studio et Rider.
  • async/await est bien intégré, et Entity Framework Core couvre la plupart des besoins d'accès aux données.
  • Un langage solide, avec les génériques, le pattern matching et LINQ.

Points faibles :

  • Native AOT renonce à la génération de code à l'exécution et au chargement dynamique, et impose le trimming. Les parties de l'écosystème qui reposent sur la réflexion ne fonctionnent pas encore avec.
  • async se propage dans toute la base de code. Dès qu'une méthode est async, ses appelants doivent généralement l'être aussi.
  • Le marché de l'emploi est surtout porteur dans les entreprises qui utilisent déjà des produits Microsoft. Il est plus mince pour les postes cloud-native et infrastructure.

Verdict : un excellent choix au sein d'une organisation .NET. En dehors, Go obtient des résultats comparables avec un langage plus petit et un déploiement plus simple.

Python est-il adapté au développement backend ?

Python convient aux backends où la vitesse de développement compte plus que le coût CPU, et c'est le seul choix raisonnable quand le backend fait surtout du ML. Il est utilisé par 54,8 % des développeurs professionnels (Stack Overflow, 2025), et Django comme FastAPI sont des frameworks matures et bien documentés.

Idéal pour : le service de modèles de ML, les pipelines de données, les outils internes et les produits riches en back-office construits avec Django.

Points forts :

  • Avec Go, l'un des deux langages de cette liste où un débutant devient productif le plus vite.
  • L'admin, l'ORM et l'authentification de Django permettent de lancer un produit CRUD en quelques jours. FastAPI génère la documentation OpenAPI à partir des annotations de type.
  • NumPy, pandas, PyTorch et scikit-learn n'ont aucun équivalent proche dans les autres langages de cette liste.

Points faibles :

  • CPython est interprété et bien plus lent que Go, Java ou C# sur les traitements limités par le CPU.
  • Le global interpreter lock limite le vrai parallélisme. Un build free-threaded sans GIL est officiellement pris en charge depuis Python 3.14, mais il reste un build optionnel et non le build par défaut (PEP 779).
  • Le typage dynamique rend les grandes bases de code plus difficiles à refactorer sans risque, même avec les annotations de type et mypy.

Verdict : le bon choix pour le ML et la data. Pour des services d'API généralistes, les équipes à fort trafic se heurtent souvent à ses limites de performances et de concurrence, et ajoutent un second langage. Si vous écrivez déjà du Python, notre guide pour passer de Python à Go détaille ce qui change, et Go vs Python compare les deux en profondeur.

Node.js avec TypeScript est-il adapté au développement backend ?

Node.js avec TypeScript est un choix solide pour les services dominés par les I/O, surtout quand la même équipe écrit le frontend. TypeScript est utilisé par 48,8 % des développeurs professionnels (Stack Overflow, 2025), et un seul langage côté navigateur comme côté serveur est un vrai avantage pour les petites équipes.

Idéal pour : les backends d'applications web, les couches BFF (backend for frontend), les fonctionnalités temps réel avec WebSockets et les équipes full-stack.

Points forts :

  • Le partage des types et du code de validation entre frontend et backend.
  • L'écosystème npm est le plus grand registre de paquets qui existe.
  • Les I/O non bloquantes gèrent bien un grand nombre de connexions concurrentes.

Points faibles :

  • Par défaut, Node exécute votre JavaScript sur un seul thread (documentation Node.js). Les worker threads aident pour les traitements lourds en CPU mais, comme le dit la documentation de Node, ils « n'aident pas beaucoup pour les traitements intensifs en I/O » (Node.js worker_threads).
  • Un service typique embarque des centaines de paquets npm transitifs, chacun représentant un risque pour la chaîne d'approvisionnement. Nous abordons ce sujet dans Go vs Node.js : la sécurité de la chaîne d'approvisionnement.
  • Les types TypeScript disparaissent à l'exécution, vous avez donc toujours besoin d'une bibliothèque de validation à chaque frontière.

Verdict : un bon choix pour les équipes full-stack et les services limités par les I/O. Pour les services qui demandent du calcul CPU, du parallélisme ou un arbre de dépendances réduit, Go est le meilleur choix par défaut.

Rust est-il adapté au développement backend ?

Rust est excellent pour le petit nombre de backends qui exigent des performances maximales sans garbage collector. C'est le langage le plus admiré de l'enquête Stack Overflow 2025, avec 72 % (Stack Overflow, 2025), et son modèle d'ownership élimine des catégories entières de bugs mémoire dès la compilation.

Idéal pour : les proxies, les load balancers, les bases de données et les services soumis à des exigences strictes de latence de queue.

Points forts :

  • Des performances comparables à celles du C et du C++, sans pause de GC.
  • La sûreté mémoire et l'absence de data races vérifiées par le compilateur.
  • Une stack async performante construite sur Tokio et Axum.

Points faibles :

  • Le borrow checker, les lifetimes et les traits async demandent des mois pour être bien maîtrisés. Cela ralentit une équipe qui doit livrer des fonctionnalités.
  • Les temps de compilation sont longs, surtout en CI.
  • Moins de développeurs le connaissent (14,5 % des développeurs professionnels l'utilisent, selon Stack Overflow), et les bibliothèques backend, par exemple les SDK cloud, sont moins complètes que celles de Go.

Verdict : le bon outil pour les systèmes où les pauses du GC sont inacceptables. Pour des API et des services classiques, il coûte plus en temps de développement qu'il ne fait gagner en CPU. Notre comparatif backend Go vs Rust passe en revue les compromis en détail.

PHP est-il encore adapté au développement backend ?

Oui, pour les applications web. PHP est utilisé par 19,1 % des développeurs professionnels (Stack Overflow, 2025), et Laravel comme Symfony sont des frameworks productifs et bien maintenus. Le JIT de PHP 8 a apporté « une amélioration de 1,5 à 2 fois sur certaines applications spécifiques à longue durée d'exécution », même si les performances des applications typiques sont restées au niveau de PHP 7.4 (annonce de PHP 8.0).

Idéal pour : les sites de contenu, l'e-commerce et les applications web CRUD construites avec Laravel ou sur WordPress.

Points forts :

  • Laravel fournit d'emblée le routage, l'ORM, les files de tâches, l'authentification et le scaffolding d'administration.
  • Un hébergement bon marché et simple presque partout.
  • Un large vivier de développeurs pour les agences web et les éditeurs de produits.

Points faibles :

  • Le modèle de requête traditionnel repart de zéro à chaque requête, ce qui limite les traitements longs comme les WebSockets et les tâches de fond sans outils supplémentaires. FrankenPHP, un serveur d'applications PHP moderne qui ajoute un mode worker persistant, est lui-même écrit en Go (FrankenPHP).
  • La concurrence au sein d'une même requête est limitée.
  • Moins répandu dans le cloud-native et l'infrastructure.

Verdict : toujours productif pour les applications web classiques. Pour les services qui tournent en continu et la forte concurrence, Go est le meilleur choix par défaut. Si vous êtes développeur PHP et que Go vous intéresse, consultez notre guide pour passer de PHP à Go.

Tableau comparatif des langages backend

Go obtient 32 points sur 35 sur les sept critères, soit le total le plus élevé et quatre points de plus que Java et C#. Les notes ci-dessous sont nos évaluations éditoriales, de 1 (faible) à 5 (fort), fondées sur les sources et les compromis présentés plus haut, pour un service backend typique : une API HTTP avec une base de données, une file de messages et quelques workers en arrière-plan.

CritèreGoJavaC#TypeScriptPythonRustPHP
Performances et mémoire4443253
Concurrence5443242
Déploiement et exploitation5343353
Maintenabilité en équipe5443333
Écosystème4545534
Marché de l'emploi4555524
Délai de prise en main5334514
Total (sur 35)32282826252323

Quelques remarques sur ces notes :

  • Go perd un point face à Rust sur les performances à cause du garbage collector, et un point sur l'écosystème et le marché de l'emploi face à Java, TypeScript et Python, qui existent depuis plus longtemps et sont plus largement utilisés.
  • Rust fait jeu égal avec Go sur le déploiement. Lui aussi se compile en un binaire unique.
  • C# a un point de plus que Java sur le déploiement, car Native AOT est livré dans le SDK .NET, alors que les images natives Java nécessitent GraalVM comme toolchain séparée.
  • Le 5 de Python en délai de prise en main est réel. Beaucoup d'équipes démarrent en Python pour cette raison, puis migrent plus tard les services critiques en performances vers un autre langage.

Pourquoi Go arrive-t-il en tête ?

Go arrive en tête parce qu'il n'a aucun critère faible. Il est assez rapide pour contenir les coûts cloud, et le langage est assez petit pour qu'une équipe reste productive sur la même base de code pendant des années. La bibliothèque standard couvre aussi l'essentiel de ce dont un service a besoin, si bien qu'une API JSON simple se passe de framework :

example.gogo
package main

import (
	"encoding/json"
	"log"
	"net/http"
)

type Order struct {
	ID     string `json:"id"`
	Status string `json:"status"`
}

func getOrder(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	id := r.PathValue("id")
	order := Order{ID: id, Status: "shipped"}

	w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
	if err := json.NewEncoder(w).Encode(order); err != nil {
		log.Printf("encode order %s: %v", id, err)
	}
}

func main() {
	mux := http.NewServeMux()
	mux.HandleFunc("GET /orders/{id}", getOrder)
	log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", mux))
}

Les motifs combinant méthode et chemin comme GET /orders/{id} sont intégrés à net/http, et chaque connexion est servie dans sa propre goroutine. Vous n'avez ni pool de threads à dimensionner ni boucle d'événements à gérer. Au moment du déploiement, une seule commande compile depuis un Mac un binaire Linux pour un serveur ARM :

example.bashbash
CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=arm64 go build -o orders-api .

Ce binaire peut aller dans une image de conteneur qui ne contient rien d'autre. Ces mêmes propriétés expliquent la place de Go dans l'infrastructure cloud. Plus de 75 % des projets de la Cloud Native Computing Foundation sont écrits en Go (go.dev). La répartition des langages sur GitHub montre Terraform à 99,7 % en Go, Kubernetes à 97,7 %, Docker Engine (moby) à 97,3 % et Prometheus à 88,0 %. Avec 82 % des utilisateurs de conteneurs qui font désormais tourner Kubernetes en production (CNCF Annual Survey, 2026), une grande partie de la stack backend moderne repose sur du code Go.

PayPal a fait état d'une « réduction de l'utilisation CPU d'environ dix pour cent, avec un code plus propre et plus facile à maintenir » après avoir migré des services vers Go (étude de cas PayPal sur go.dev). Uber, Cloudflare, Twitch, Monzo, American Express et Dropbox font partie des entreprises qui font tourner des backends de production en Go (études de cas sur go.dev).

Go est aussi le langage que le plus grand nombre de développeurs prévoient d'adopter dans l'année à venir.

Diagramme en barres : Go est le langage que le plus de développeurs prévoient d'adopter prochainement, avec 11 %, devant Rust à 10, Python à 7, Kotlin à 6 et TypeScript à 6, dans le JetBrains State of Developer Ecosystem 2025

L'étude JetBrains de 2026 sur la migration entre langages va dans le même sens : parmi les langages dont elle prévoyait la croissance, « seul Go a réellement progressé » (JetBrains, 2026).

Quand choisir un autre langage ?

Choisissez un autre langage quand votre problème sort du cadre du backend classique, ou quand vous avez déjà une grande équipe et une grande base de code sur une autre stack. Voici les trois cas où nous ne commencerions pas par Go :

  • ML et data science. Les bibliothèques de Python n'ont pas d'équivalent. Une approche courante consiste à entraîner les modèles en Python et à les servir derrière une API Go.
  • Un grand système JVM ou .NET existant. Réécrire un logiciel qui fonctionne coûte plus cher que ce que cela rapporte. Développez les nouveaux services en Go quand c'est pertinent, et laissez le cœur du système là où il est.
  • Aucun garbage collector autorisé. Les proxies, les bases de données et les services soumis à des contraintes de latence strictes relèvent du territoire de Rust.
flowchart TD
    Start(["New backend service"]) --> ML{"Is the core job ML or data science?"}
    ML -->|Yes| Py(["Python"])
    ML -->|No| Estate{"Joining a large JVM or .NET codebase?"}
    Estate -->|Yes| Stay(["Java or C#"])
    Estate -->|No| GC{"Are GC pauses unacceptable?"}
    GC -->|Yes| Rust(["Rust"])
    GC -->|No| Go(["Go"])

    classDef start fill:#0b2942,color:#d6deeb,stroke:#1d3b53,stroke-width:1px
    classDef question fill:#0b2942,color:#d6deeb,stroke:#1d3b53,stroke-width:2px
    classDef goPick fill:#00ADD8,color:#011627,stroke:#5DC9E2,stroke-width:3px
    classDef other fill:#0b2942,color:#d6deeb,stroke:#7a8fa3,stroke-width:2px

    class Start start
    class ML,Estate,GC question
    class Go goPick
    class Py,Stay,Rust other

Tout ce qui n'entre pas dans l'un de ces trois cas revient à Go. Cela inclut la plupart des API, des microservices, des workers et des plateformes internes.

Comment apprendre Go pour le développement backend ?

Commencez par les bases du langage, puis construisez un vrai service. Comme Go a peu de fonctionnalités, la plupart des développeurs qui connaissent déjà un autre langage peuvent écrire du Go utile en deux ou trois semaines.

  1. Apprenez les fondamentaux. Les types, les slices, les maps, les structs, les interfaces, les erreurs et les goroutines. Le cours gratuit Go Fundamentals les couvre avec un éditeur à côté de chaque leçon, et vous ne passez à la suite qu'une fois que votre code réussit les tests.
  2. Réalisez des projets. Une API avec une base de données, une file de tâches en arrière-plan, un cache. Le parcours Real-World Projects vous les fait construire à partir d'un dépôt vide.
  3. Suivez un parcours. La feuille de route LevelUpGo présente l'ordre complet, du premier programme jusqu'à la concurrence, aux tests et aux services de production.

Si vous vous demandez encore si Go vaut la peine d'y consacrer du temps, Is Go Worth Learning in 2026? examine les emplois, les salaires et l'évolution du langage.

Questions fréquentes

Go est-il meilleur que Java pour le développement backend ?

Pour de nouveaux services, généralement oui. Go consomme moins de mémoire, démarre plus vite, se déploie sous forme de binaire unique et impose beaucoup moins de framework à apprendre. Java est le meilleur choix quand vous étendez une grande base de code Spring ou dépendez de bibliothèques disponibles uniquement sur la JVM. Les virtual threads de Java 21 ont réduit l'écart en matière de concurrence, mais le modèle de Go est plus simple et c'est le modèle par défaut depuis Go 1.0.

Python est-il assez rapide pour le développement backend ?

Pour beaucoup d'applications web limitées par les I/O, oui, car l'essentiel du temps est passé à attendre la base de données. Python peine sur les traitements lourds en CPU et la forte concurrence à cause de l'interpréteur et du GIL. Le build free-threaded qui supprime le GIL est officiellement pris en charge dans Python 3.14, mais reste optionnel. Les équipes à fort trafic migrent souvent leurs services les plus sollicités vers Go.

Rust est-il meilleur que Go pour le développement backend ?

Rust est plus rapide et n'a pas de garbage collector, mais il est bien plus long à apprendre et à écrire. Pour la plupart des API et des microservices, Go offre des performances suffisamment proches avec un développement bien plus rapide. Rust est le meilleur choix pour les proxies, les bases de données et les systèmes où les pauses du GC sont inacceptables.

Quels langages les grandes entreprises utilisent-elles pour le backend ?

La plupart des grandes entreprises utilisent plusieurs langages. Les systèmes d'entreprise plus anciens tournent souvent sur Java ou C#, le ML sur Python, et l'infrastructure cloud ainsi que de nombreux microservices plus récents sur Go. PayPal, Uber, Cloudflare, Twitch, Monzo et American Express font tous tourner Go en production, et Kubernetes, Docker et Terraform sont écrits en Go.

Go est-il adapté aux microservices ?

Oui, c'est l'un des meilleurs choix. De petits binaires statiques donnent des images de conteneur minuscules, les services démarrent en quelques millisecondes, les goroutines gèrent les requêtes concurrentes sans framework supplémentaire, et gRPC comme Protocol Buffers offrent un support Go de premier plan. La plupart des projets de la Cloud Native Computing Foundation sont écrits en Go.

Go est-il toujours en croissance en 2026 ?

Cela dépend de l'indicateur. L'index TIOBE, fondé sur les résultats des moteurs de recherche, classait Go 12e en septembre 2026, contre 8e un an plus tôt. Les enquêtes auprès des développeurs montrent l'inverse : JetBrains a constaté que Go était le langage que le plus de développeurs prévoyaient d'adopter, et son étude de 2026 sur la migration a montré que Go était le seul des langages censés progresser à l'avoir réellement fait.

Quel langage backend apprendre en premier quand on débute ?

Go est un excellent premier langage backend. Il compte 25 mots-clés, un seul style de formatage et un compilateur qui détecte les erreurs tôt, et sa bibliothèque standard enseigne le fonctionnement de HTTP, du JSON et des bases de données sans qu'un framework ne le masque. Nous approfondissons cette question dans Should Go Be Your First Programming Language?.

Sources

Écrivez du Go comme un ingénieur senior

Des leçons interactives dans votre navigateur. Les premières sont gratuites.

Essayer une leçon gratuiteOu créer un compte gratuit