Веб-фреймворк для Го?

лично мне Го импонирует, однако я бы пошел от того, что уже есть, и не стал бы гоняться за призраками. В конце концов у каждого инструмента есть свои достоинства и недостатки. Лучше очень хорошо разобраться с Django с тем как он строит запросы к базе и когда фактически отправляется Select к базе данных. Именно от числа Select'ов зависит зачастую производительность приложения. Даже написав на С Вы сможете получить тормоза.

Веб-фреймворк для Го?

Сейчас некоторые запросы занимают 200 и более секунд, потому, что постобработка запросов медленно считается.

А что за обработка у Вас производится? Вы матрицы считаете многоразмерные? Дело в том, что многие сторонние математические расширения Python написаны на чистом C, а потому обеспечивают очень хорошую производительность.
Исходя из необходимых решений нужно поискать бинарные модули, которые заточены под желаемые типы вычислений и использовать их в составе того же Django. Python — это просто «клей». Найдите Python-модуль который рассчитывает то, что Вам необходимо. Если нужного модуля в доступе нет, Вы можете написать его сами, специально для проекта. Это будет проще и эффективнее, чем писать проект с нуля на Го. В этом случае Вы получите производительность С для критичных операций рассчета и оставите себе на радость знакомый Django. Кроме того, есть Java-фреймворки, внутри которых можно реализовать требуемую задачу. Но вариант c CPython гораздо эффективней. www.intuit.ru/department/pl/python/13/1.html
Насколько я понимаю, процедуры рассчета можно для питона реализовать даже на Fortran, языке, который очень эффективен для математических рассчетов и насколько я слышал, используется синоптиками для обработки огромных массивов данных.
Ну и напоследок, не факт, что торможение происходит из-за того, что питон не справляется. Надо проверить эффективно ли строятся запросы к базе данных, хватает ли памяти для рассчета требуемых массивов данных. Так что сначала надо установить где бутылочное горлышко в приложении