『壹』 享學課堂盤點哪十款python開發工具最受歡迎
1.github
Git是一個分布式的版本控制系統，最初由Linus Torvalds編寫，用作Linux內核代碼的管理。在推出後，Git在其它項目中也取得了很大成功，尤其是在Ruby社區中。目前，包括Rubinius、Merb和Bitcoin在內的很多知名項目都使用了Git。Git同樣可以被諸如Capistrano和Vlad the Deployer這樣的部署工具所使用。
2.Vim
Vim 是高級文本編輯器，旨在提供實際的 Unix 編輯器『Vi』功能，支持更多更完善的特性集。Vim 不需要花費太多的學習時間，一旦你需要一個無縫的編程體驗，那麼就會把 Vim 集成到你的工作流中。
3.Eclipse with PyDev
Eclipse 是非常流行的 IDE，而且已經有了很久的歷史。Eclipse with Pydev 允許開發者創建有用和互動式的 Web 應用。PyDev 是 Eclipse 開發 Python 的 IDE，支持 Python，Jython和 IronPython 的開發。
4、Sublime Text
Sublime Text 是開發者中最流行的編輯器之一，多功能，支持多種語言，而且在開發者社區非常受歡迎。Sublime 有自己的包管理器，開發者可以使用TA來安裝組件，插件和額外的樣式，所有這些都能提升你的編碼體驗。
5.Emacs
Emacs是一種強大的文本編輯器，在程序員和其他以技術工作為主的計算機用戶中廣受歡迎。EMACS，即Editor MACroS(宏編輯器)的縮寫，最初由Richard Stallman於1975年在MIT協同Guy Steele共同完成。
6.Komodo Edit
Open Komodo 是Komodo edit 的開源發布 ，一個免費的動態語言的多語言編輯器，基於屢獲殊榮的Komodo IDE。既支持Perl、PHP、Python、Ruby、Tcl 等服務端語言，也支持CSS、HTML、Java、XML等。在使用Komodo Edit 編寫代碼時，通過其提供的自動完成、調用提示、語法糾正、代碼片斷等功能可以充分提高你的編碼效率，助你寫出高質量的代碼。
『貳』 python初學者工具用什麼工具好呢
Python開發軟體可根據其用途不同分為兩種，一種是Python代碼編輯器，一種是Python集成開發工具，兩者的配合使用可以極大的提高Python開發人員的編程效率，以下是常用的幾款Python代碼編輯器和Python集成開發工具。
一、Python代碼編輯器
1. Sublime Text
Sublime Text是一款非常流行的代碼編輯器，支持Python代碼編輯，同時兼容所有平台，並且豐富的插件擴展了語法和編輯功能，迅捷小巧，具有良好的兼容性，很受編程人士的喜愛！
2. Vim
Vim和Vi是一種模型編輯器，它將文本查看從文本編輯中分離，VIM在原始VI之上做了諸多改進，包括可擴展模型和就地代碼構建，VIMScripts可用於各種Python開發任務！
3. Atom
Atom被稱為「21世紀可破解的文本編輯器」，可以兼容所有平台，擁有時尚的界面、文件系統瀏覽器和擴展插件市場，使用Electron構建，其運行時安裝的擴展插件可支持Python語言！
4. GNU Emacs
GNU Emacs是一款終身免費且兼容任何平台的代碼編輯器，使用強大的Lisp編程語言進行定製，並為Python開發提供各種定製腳本，是一款可擴展、可定製、自動記錄、實時顯示的編輯器，一直縈繞在UNIX周圍。
5. Visual Studio Code
Visual Studio Code是一款兼容Linux、Mac OS X和Windows 平台的全功能代碼編輯器，可擴展並且可以對幾乎所有任務進行配置，對於Python的支持可以在Visual Studio Code中安裝插件，只需快速點擊按鈕即可成功安裝，且可自動識別Python安裝和庫。
二、Python集成開發環境
1. PyCharm
PyCharm是唯一一款專門面向Python的全功能集成開發環境，同樣擁有付費版和免費開源版，PyCharm不論是在Windows、 Mac OS X系統中，還是在Linux系統中都支持快速安裝和使用。
PyCharm直接支持Python開發環境，打開一個新的文件然後就可以開始編寫代碼，也可以在PyCharm中直接運行和調試Python程序，它還支持源碼管理和項目，並且其擁有眾多便利和支持社區，能夠快速掌握學習使用！
2. Eclipse + PyDev
PyDev是Eclipse集成開發環境的一個插件，支持Python調試、代碼補全和互動式Python控制台等，在Eclipse中安裝PyDev非常便捷，只需從Eclipse中選擇「Help」點擊「Eclipse Marketplace」然後搜索PyDev，點擊安裝，必要的時候重啟Eclipse即可，對於資深Eclipse開發者來說，PyDev可以很輕松上手！
3. Visual Studio
Visual Studio是一款全功能集成開發平台，提供了免費版和付費版，可以支持各種平台的開發，且附帶了自己的擴展插件市場。在Visual Studio中可進行Python編程，並且支持Python智能感知、調試和其他工具，值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台！
4. Spyder
Spyder是一款為了數據科學工作流做了優化的開源Python集成開發環境，它是附在Anaconda軟體包管理器發行版中的，Spyder擁有大部分集成開發環境該具備的功能，如強大語法高亮功能的代碼編輯器、Python代碼補全以及集成文件瀏覽器，其還具有其他Python編輯環境中所不具備的變數瀏覽器功能，十分適合使用Python的數據科學家們。
5. Thonny
Thonny是針對新手的一款集成開發環境，適用於全部主流平台，默認情況下，Thonny會和自帶捆綁的Python版本一起安裝，十分方便新手使用！
『叄』 看Python 超級程序員使用什麼開發工具
我以個人的身份采訪了幾個頂尖的Python程序員，問了他們以下5個簡單的問題：
當前你的主要開發任務是什麼？
你在項目中使用的電腦是怎樣的？
你使用什麼IDE開發？
你將來的計劃是什麼？
有什麼給Python程序員的建議？
就是這幾個問題，我找了幾個頂尖的程序員和編程書籍作家，問他們這幾個相同的問題。下面是他們的回答，希望在他們的回答中你能找到一些可以讓你的開發更便捷的工具。
Alex Martelli
Alex Martelli
人物簡介：Alex Martelli是一位義大利計算機軟體程序員，他是Python軟體基金會的成員。從2005年初開始，他以「Über技術首領」的身份在加利福尼亞景山谷歌總部工作。他擁有義大利Bologna大學電子工程學位(1980)。他是《Python in a Nutshell》一書的作者，他還和其他人合著了《Python Cookbook》，他還寫了一些其它一些作品，大部分都是和Python相關的。因為他對Python社區傑出的貢獻，他被授予的榮譽包括2002 Activators』 Choice Award和2006 Frank Willison award。
你可以通過他的博客了解更多關於他的信息。
問題一、當前你的主要開發任務是什麼？
給我的老闆(谷歌)開發商業軟體，大部分是商業智能方面。
問題二、你在項目中使用的硬體機器是怎樣的？
基本上都是谷歌的雲伺服器，通過谷歌APP引擎直接或間接的使用。有時候也使用一個Unix工作站或Macbook Air，但很少。
問題三、你使用什麼IDE開發？
vim, gvim, mvim; 偶爾用一下iPython，但這好像不能算是IDE吧。
問題四、你將來的計劃是什麼？
應該還會待在谷歌——具體的研究方向那要看實際情況。
問題五、有什麼給Python程序員的建議？
學習一下App Engine(通過webapp2 或flask, jinja2, &c以及其它類似django的輕量級環境)：它們大部分都會對你的web項目有很好的用處——如果你想在這些環境之外的地方部署web應用，Appscale會是你最方便的選擇。
Daniel Greenfeld
Daniel Greenfeld
人物簡介： Daniel Greenfeld是《Two Scoops of django》一書的合著人。他有超過6年的在Django領域的研究經驗。之前他在美國宇航局做開發，就是在那裡他開始了他的Python之旅，一直到現在。他目前是Cartwheel Web的負責人。
你可以通過他的Twitter: @pydanny 和他的博客獲取他的更多信息。
問題一、當前你的主要開發任務是什麼？
我現在的工作主要是客戶端方面，基本上都是用Python。內容服務方面有時候會用到Django，但當前的主要工作基本上跟web無關。
問題二、你在項目中使用的硬體機器是怎樣的？
硬體方面，我使用一個2011年的Macbook Air。因為我的開發方式，像Macbook
Air這樣的超級本用起來非常舒服。可蘋果的產品一般都很貴，我就自己配了一個，我打算所有的任務都用它來做。如果哪天我能有一個新的筆記本，我想試試Linux的超級本或Window8的平板(以前我是靠虛擬機運行Windows8)。
問題三、你使用什麼IDE開發？
我使用Sublime Text。我更喜歡文本編輯器，而不是IDE，因為我喜歡深入研究程序庫和它們的文檔，而不是通過IDE工具來提示我。
問題四、你將來的計劃是什麼？
我未來的計劃就是編程，鍛煉，做我最擅長的事情。也許會去一個新地方旅遊。我喜歡去沒有去過的地方，認識新朋友，品嘗沒吃過的食物。但大部分我的旅遊都是基於客戶的需求，今年我不知道什麼時候會有這樣的機會。
問題五、有什麼給Python程序員的建議？
我給Python程序員的建議是挑戰極限。尋找新的代碼庫，研究它們，使用它們。它們有些會不是很好，不好的東西也會教會你一些東西(不該做的事情)。
Miguel Grinberg
Miguel Grinberg
人物簡介： Miguel是一個程序員，攝影師和電影製作人。生活在美國俄勒岡州。他目前正在寫一本關於使用Python和Flask做web開發的書，將會由 O』Reilly Media出版。這本書的官方網站是Flask Book。
你可以通過他的Twitter: @miguelgrinberg 和他的博客獲取更多信息。
問題一、當前你的主要開發任務是什麼？
也許你會吃驚，工作中我並不做web開發。我在為Harmonic做視頻軟體。C++是我在工作中使用的主要語言，但我們卻使用了一個古老的用Python寫的自動化單元測試框架，用起來很有趣。
空閑時間里我目前的第一大任務就是給O』Reilly出版社寫一本關於Flask為框架的書，基本上快寫成了。
問題二、你在項目中使用的硬體機器是怎樣的？
我的機器是一個雙系統的台式機，裝的是Ubuntu和Windows8.1。我還有一個Mac OS X筆記本。
我在跨平台方面有些變態。除了給Arino這樣的嵌入式系統寫代碼外，所有其它我寫的代碼(不管什麼語言)，都需要在三種平台上運行。為了達到這個目的，我會不斷的在Linux，Windows和OS X機器間切換。
問題三、你使用什麼IDE開發？
我有一些最愛。PyCharm非常棒，在大型項目時我越來越依賴它，主要是因為它的互動式的調試工具。
在Windows平台上我會使用Visual Studio的一個Python插件，免費的，非常出色，我估計大部分人沒聽說過它。
我還經常使用SublimeText，通常是在筆記本上使用它。
Notepad++是我在Window台式機上最順手的工具。在我所有的電腦上都裝有一個非常老的Vim，即使在Windows上也使用Cygwin運行它。
問題四、你將來的計劃是什麼？
我在四月份的PyCon大會上會有一個關於Flask的演講，我下一步開始著手准備材料，因為書已經快寫好了。
我最近沒怎麼寫博客，我很想寫一點。我想能多騰出一些時間寫博客。我已經擬了一份話題目錄，准備按著這個清單寫。如果需要的話，我可以把裡面的一個關於Flask上的web sockets的文章提到最前面。
問題五、有什麼給Python程序員的建議？
我對所有程序員——不光是Python愛好者——的建議是，多去實踐，然後把它們分享給世界。分享很重要，從別人那獲得反饋是讓你提高的好方法。
而對於Python程序員我想說的是，如果我們只需要用嘴去討論Python2和Python3的差別、而不需要花時間將眾多的軟體移植到Python3，那該多好。玩笑。
說的太好了！
揭開其他程序員的面紗，窺視他們如何施展魔法工作，這很有用。你可以看到，他們使用的工具、技術，我們都可以採用，很多都是免費的。我很感謝他們能分享這些信息。
『肆』 大數據雲計算好不好學習
說一下大數據的四個典型的特徵：
數據量大；
數據類型繁多，（結構化、非結構化文本、日誌、視頻、圖片、地理位置等）；
商業價值高，但需要在海量數據之上，通過數據分析與機器學習快速的挖掘出來；
處理時效性高，海量數據的處理需求不再局限在離線計算當中。
第一章：Hadoop
在大數據存儲和計算中Hadoop可以算是開山鼻祖，現在大多開源的大數據框架都依賴Hadoop或者與它能很好的兼容。
關於Hadoop，你至少需要搞清楚這些是什麼：
自己學會如何搭建Hadoop，先讓它跑起來。建議先使用安裝包命令行安裝，不要使用管理工具安裝。現在都用Hadoop 2.0。
目錄操作命令；上傳、下載文件命令；提交運行MapRece示常式序；打開Hadoop WEB界面，查看Job運行狀態，查看Job運行日誌。知道Hadoop的系統日誌在哪裡。
以上完成之後，就應該去了解他們的原理了：
MapRece：如何分而治之；HDFS：數據到底在哪裡，究竟什麼才是副本；
Yarn到底是什麼，它能幹什麼；NameNode到底在幹些什麼；Resource Manager到底在幹些什麼；
如果有合適的學習網站，視頻就去聽課，如果沒有或者比較喜歡書籍，也可以啃書。當然最好的方法是先去搜索出來這些是干什麼的，大概有了概念之後，然後再去聽視頻。
第二章：更高效的WordCount
在這里，一定要學習sql，它會對你的工作有很大的幫助。
就像是你寫（或者抄）的WordCount一共有幾行代碼？但是你用SQL就非常簡單了，例如：
SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word；
這便是SQL的魅力，編程需要幾十行，甚至上百行代碼，而SQL一行搞定；使用SQL處理分析Hadoop上的數據，方便、高效、易上手、更是趨勢。不論是離線計算還是實時計算，越來越多的大數據處理框架都在積極提供SQL介面。
另外就是SQL On Hadoop之Hive於大數據而言一定要學習的。
什麼是Hive？
官方解釋如下：The Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage and queried using SQL syntax。
為什麼說Hive是數據倉庫工具，而不是資料庫工具呢？
有的朋友可能不知道數據倉庫，數據倉庫是邏輯上的概念，底層使用的是資料庫，數據倉庫中的數據有這兩個特點：最全的歷史數據（海量）、相對穩定的；所謂相對穩定，指的是數據倉庫不同於業務系統資料庫，數據經常會被更新，數據一旦進入數據倉庫，很少會被更新和刪除，只會被大量查詢。而Hive，也是具備這兩個特點，因此，Hive適合做海量數據的數據倉庫工具，而不是資料庫工具。
了解了它的作用之後，就是安裝配置Hive的環節，當可以正常進入Hive命令行是，就是安裝配置成功了。
了解Hive是怎麼工作的
學會Hive的基本命令：
創建、刪除表；載入數據到表；下載Hive表的數據；
MapRece的原理（還是那個經典的題目，一個10G大小的文件，給定1G大小的內存，如何使用Java程序統計出現次數最多的10個單詞及次數）；
HDS讀寫數據的流程；向HDFS中PUT數據；從HDFS中下載數據；
自己會寫簡單的MapRece程序，運行出現問題，知道在哪裡查看日誌；
會寫簡單的Select、Where、group by等SQL語句；
Hive SQL轉換成MapRece的大致流程；
Hive中常見的語句：創建表、刪除表、往表中載入數據、分區、將表中數據下載到本地；
從上面的學習，你已經了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存儲框架，它可以用來存儲海量數據，MapRece是Hadoop提供的分布式計算框架，它可以用來統計和分析HDFS上的海量數據，而Hive則是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL介面，開發人員只需要編寫簡單易上手的SQL語句，Hive負責把SQL翻譯成MapRece，提交運行。
此時，你的」大數據平台」是這樣的：那麼問題來了，海量數據如何到HDFS上呢？
第三章：數據採集
把各個數據源的數據採集到Hadoop上。
3.1 HDFS PUT命令
這個在前面你應該已經使用過了。put命令在實際環境中也比較常用，通常配合shell、python等腳本語言來使用。建議熟練掌握。
3.2 HDFS API
HDFS提供了寫數據的API，自己用編程語言將數據寫入HDFS，put命令本身也是使用API。
實際環境中一般自己較少編寫程序使用API來寫數據到HDFS，通常都是使用其他框架封裝好的方法。比如：Hive中的INSERT語句，Spark中的saveAsTextfile等。建議了解原理，會寫Demo。
3.3 Sqoop
Sqoop是一個主要用於Hadoop/Hive與傳統關系型資料庫，Oracle、MySQL、SQLServer等之間進行數據交換的開源框架。就像Hive把SQL翻譯成MapRece一樣，Sqoop把你指定的參數翻譯成MapRece，提交到Hadoop運行，完成Hadoop與其他資料庫之間的數據交換。
自己下載和配置Sqoop（建議先使用Sqoop1，Sqoop2比較復雜）。了解Sqoop常用的配置參數和方法。
使用Sqoop完成從MySQL同步數據到HDFS；使用Sqoop完成從MySQL同步數據到Hive表；如果後續選型確定使用Sqoop作為數據交換工具，那麼建議熟練掌握，否則，了解和會用Demo即可。
3.4 Flume
Flume是一個分布式的海量日誌採集和傳輸框架，因為「採集和傳輸框架」，所以它並不適合關系型資料庫的數據採集和傳輸。Flume可以實時的從網路協議、消息系統、文件系統採集日誌，並傳輸到HDFS上。
因此，如果你的業務有這些數據源的數據，並且需要實時的採集，那麼就應該考慮使用Flume。
下載和配置Flume。使用Flume監控一個不斷追加數據的文件，並將數據傳輸到HDFS；Flume的配置和使用較為復雜，如果你沒有足夠的興趣和耐心，可以先跳過Flume。
3.5 阿里開源的DataX
現在DataX已經是3.0版本，支持很多數據源。
第四章：把Hadoop上的數據搞到別處去
Hive和MapRece進行分析了。那麼接下來的問題是，分析完的結果如何從Hadoop上同步到其他系統和應用中去呢？其實，此處的方法和第三章基本一致的。
HDFS GET命令：把HDFS上的文件GET到本地。需要熟練掌握。
HDFS API：同3.2.
Sqoop：同3.3.使用Sqoop完成將HDFS上的文件同步到MySQL；使用Sqoop完成將Hive表中的數據同步到MySQL。
如果你已經按照流程認真完整的走了一遍，那麼你應該已經具備以下技能和知識點：
知道如何把已有的數據採集到HDFS上，包括離線採集和實時採集；
知道sqoop是HDFS和其他數據源之間的數據交換工具；
知道flume可以用作實時的日誌採集。
從前面的學習，對於大數據平台，你已經掌握的不少的知識和技能，搭建Hadoop集群，把數據採集到Hadoop上，使用Hive和MapRece來分析數據，把分析結果同步到其他數據源。
接下來的問題來了，Hive使用的越來越多，你會發現很多不爽的地方，特別是速度慢，大多情況下，明明我的數據量很小，它都要申請資源，啟動MapRece來執行。
第五章：SQL
其實大家都已經發現Hive後台使用MapRece作為執行引擎，實在是有點慢。因此SQL On Hadoop的框架越來越多，按我的了解，最常用的按照流行度依次為SparkSQL、Impala和Presto.這三種框架基於半內存或者全內存，提供了SQL介面來快速查詢分析Hadoop上的數據。
我們目前使用的是SparkSQL，至於為什麼用SparkSQL，原因大概有以下吧：使用Spark還做了其他事情，不想引入過多的框架；Impala對內存的需求太大，沒有過多資源部署。
5.1 關於Spark和SparkSQL
什麼是Spark，什麼是SparkSQL。
Spark有的核心概念及名詞解釋。
SparkSQL和Spark是什麼關系，SparkSQL和Hive是什麼關系。
SparkSQL為什麼比Hive跑的快。
5.2 如何部署和運行SparkSQL
Spark有哪些部署模式？
如何在Yarn上運行SparkSQL？
使用SparkSQL查詢Hive中的表。Spark不是一門短時間內就能掌握的技術，因此建議在了解了Spark之後，可以先從SparkSQL入手，循序漸進。
關於Spark和SparkSQL，如果你認真完成了上面的學習和實踐，此時，你的」大數據平台」應該是這樣的。
第六章：數據多次利用
請不要被這個名字所誘惑。其實我想說的是數據的一次採集、多次消費。
在實際業務場景下，特別是對於一些監控日誌，想即時的從日誌中了解一些指標（關於實時計算，後面章節會有介紹），這時候，從HDFS上分析就太慢了，盡管是通過Flume採集的，但Flume也不能間隔很短就往HDFS上滾動文件，這樣會導致小文件特別多。
為了滿足數據的一次採集、多次消費的需求，這里要說的便是Kafka。
關於Kafka：什麼是Kafka？Kafka的核心概念及名詞解釋。
如何部署和使用Kafka：使用單機部署Kafka，並成功運行自帶的生產者和消費者例子。使用Java程序自己編寫並運行生產者和消費者程序。Flume和Kafka的集成，使用Flume監控日誌，並將日誌數據實時發送至Kafka。
如果你認真完成了上面的學習和實踐，此時，你的」大數據平台」應該是這樣的。
這時，使用Flume採集的數據，不是直接到HDFS上，而是先到Kafka，Kafka中的數據可以由多個消費者同時消費，其中一個消費者，就是將數據同步到HDFS。
如果你已經認真完整的學習了以上的內容，那麼你應該已經具備以下技能和知識點：
為什麼Spark比MapRece快。
使用SparkSQL代替Hive，更快的運行SQL。
使用Kafka完成數據的一次收集，多次消費架構。
自己可以寫程序完成Kafka的生產者和消費者。
從前面的學習，你已經掌握了大數據平台中的數據採集、數據存儲和計算、數據交換等大部分技能，而這其中的每一步，都需要一個任務（程序）來完成，各個任務之間又存在一定的依賴性，比如，必須等數據採集任務成功完成後，數據計算任務才能開始運行。如果一個任務執行失敗，需要給開發運維人員發送告警，同時需要提供完整的日誌來方便查錯。
第七章：越來越多的分析任務
不僅僅是分析任務，數據採集、數據交換同樣是一個個的任務。這些任務中，有的是定時觸發，有點則需要依賴其他任務來觸發。當平台中有幾百上千個任務需要維護和運行時候，僅僅靠crontab遠遠不夠了，這時便需要一個調度監控系統來完成這件事。調度監控系統是整個數據平台的中樞系統，類似於AppMaster，負責分配和監控任務。
7.1 Apache Oozie
Oozie是什麼？有哪些功能？
Oozie可以調度哪些類型的任務（程序）？
Oozie可以支持哪些任務觸發方式？
安裝配置Oozie。
7.2 其他開源的任務調度系統
Azkaban，light-task-scheler，Zeus，等等。另外，我這邊是之前單獨開發的任務調度與監控系統，具體請參考《大數據平台任務調度與監控系統》。
第八章：我的數據要實時
在第六章介紹Kafka的時候提到了一些需要實時指標的業務場景，實時基本可以分為絕對實時和准實時，絕對實時的延遲要求一般在毫秒級，准實時的延遲要求一般在秒、分鍾級。對於需要絕對實時的業務場景，用的比較多的是Storm，對於其他准實時的業務場景，可以是Storm，也可以是Spark Streaming。當然，如果可以的話，也可以自己寫程序來做。
8.1 Storm
什麼是Storm？有哪些可能的應用場景？
Storm由哪些核心組件構成，各自擔任什麼角色？
Storm的簡單安裝和部署。
自己編寫Demo程序，使用Storm完成實時數據流計算。
8.2 Spark Streaming
什麼是Spark Streaming，它和Spark是什麼關系？
Spark Streaming和Storm比較，各有什麼優缺點？
使用Kafka + Spark Streaming，完成實時計算的Demo程序。
至此，你的大數據平台底層架構已經成型了，其中包括了數據採集、數據存儲與計算（離線和實時）、數據同步、任務調度與監控這幾大模塊。接下來是時候考慮如何更好的對外提供數據了。
第九章：數據要對外
通常對外（業務）提供數據訪問，大體上包含以下方面。
離線：比如，每天將前一天的數據提供到指定的數據源（DB、FILE、FTP）等；離線數據的提供可以採用Sqoop、DataX等離線數據交換工具。
實時：比如，在線網站的推薦系統，需要實時從數據平台中獲取給用戶的推薦數據，這種要求延時非常低（50毫秒以內）。根據延時要求和實時數據的查詢需要，可能的方案有：HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。
OLAP分析：OLAP除了要求底層的數據模型比較規范，另外，對查詢的響應速度要求也越來越高，可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。如果你的數據模型比較規模，那麼Kylin是最好的選擇。
即席查詢：即席查詢的數據比較隨意，一般很難建立通用的數據模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。
這么多比較成熟的框架和方案，需要結合自己的業務需求及數據平台技術架構，選擇合適的。原則只有一個：越簡單越穩定的，就是最好的。
『伍』 我的雲學習平台視頻觀看能後台學習嗎
不確定。
一般可以用不同的瀏覽器打開，但是有的學習系統也會檢測是否重復登錄。
注意在後台播放過程中，滑鼠不要碰到html頁面圖中紅色部分，否則腳本失效就行了。
『陸』 《Linux命令行與shell腳本編程大全》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源
《Linux命令行與shell腳本編程大全》網路網盤pdf最新全集下載:
鏈接: https://pan..com/s/1E_h5bBXPM-pZR2jFGctrgA
簡介：這是一本關於Linux命令行與shell腳本編程的全方位教程，主要包括四大部分：Linux命令行，shell腳本編程基礎，高級shell腳本編程，如何創建實用的shell腳本。本書針對Linux系統的新特性進行了全面更新，不僅涵蓋了詳盡的動手教程和現實世界中的實用信息，還提供了與所學內容相關的參考信息和背景資料。通過本書的學習，你將輕松寫出自己的shell腳本。
『柒』 雲計算技術是學什麼的
專業的雲計算學習應該包含這些內容：
1、雲計算基礎。學完此階段可對Linux系統進行基本的管理操作、可以在Linux系統中配置部署域名解析服務、能夠在Linux系統中配置LAMP架構的網站服務；可以根據網路協議准確判斷error的位置、可以在交換機上進行VLAN的劃分、可以利用抓包工具分析網路數據。
2、雲計算高級。學完此階段可以使用awk or sed在命令行中處理文本文件、實現伺服器的初始化、批量傳輸文件、編寫運維工具；可以搭建MySQL主從復制的架構實現數據實時備份、可以運維MySQL組建的集群、能夠實現數據可視化操作。
能夠部署出一台伺服器給多台主機安裝系統、可以利用Ansible管理成千上百台伺服器、利用Nginx部署支持高並發的網站、部署Zabbix來監控主機的異常情況，以及編寫自定義報警處理腳本。
3、雲計算項目。當前企業招聘的是理論與實戰兼備的精英，千鋒完全從企業需求出發，增加信息安全、安全防禦和黑客技術講解，學完可以做網站的容災策略，保證服務的在線率、利用Nginx緩存加快用戶訪問網站的速度、提高網站的並發量；可參與Python Linux自動化運維開發實戰，以及企業私有雲架構及運維實戰。
雲計算就業方向
隨著我國高度重視雲計算產業發展，其產業規模增長迅速，應用領域也在不斷的擴展，從金融、交通、醫療、教育領域到人員和創新製造等全行業延伸拓展。
學習雲計算你可以擔任雲架構師、雲計算軟體工程師、雲計算工程師、雲服務開發人員、雲系統管理人員、雲計算顧問、雲系統工程師、雲網路工程師、雲產品經理等崗位。
『捌』 學習公社雲手機上可以自動播放嗎
不可以。
學習公社雲在手機上看視頻不會自動切換播放，需要手動刷新和切換，但是網上也可以找到一些輔助視頻播放切換的腳本。
『玖』 雲班課測試活動怎樣尋找答案，或者自動答題的腳本
老師每次都會創建測試，只有在測試活動已結束的時候才能看的題目的答案希望大神可以做一個自動答題的助手感謝。
雲班課測試自動答案 更多相關問題定位覺兩點辨別和實體覺障礙是A延髓中部病變B內囊損害C皮質損害D脊髓半側損害E末梢神經損臨床上最常用於判斷貧血嚴重程度。稿件投訴 未經作者授權，禁止轉載 隨便寫寫，雲班課自動答題啦 記錄生活學習，非CS專業，喜歡搗鼓，僅限於學習目的。
另外，如果您需要更加強大的功能，可以咨詢一下試題通的群組功能，這個功能挺適合老師、教育機構、企事業單位的領導的！可以隨時查看學生們的考試成績、排行榜、答題時間等！希望試題通可以滿足您的要求！
『拾』 低代碼開發平台與零代碼開發平台相比，誰的性價比更高
這幾年很火的一個概念叫低代碼 ( Low Code Development ) 開發，用少量的代碼就能開發復雜的業務系統。然後更進一步，由此又催生出一個新的概念：零代碼開發 ( No Code Development )。
但是想想人工智慧，吹了這么多年，落地的應用有多少呢？語音開空調？關窗簾？可以查天氣的Siri？最有用的好像是自動駕駛，算是在一個細分領域的具體應用。是的，理想總是美好的，現實卻要腳踏實地。本文就來扒一扒零代碼開發平台美麗故事後的真實現狀。
零代碼開發是新技術嗎？
其實零代碼開發並非什麼新鮮的概念。2000年左右就非常普遍。大家還記得水晶報表 ( Crystal Report ) 嗎？不需要依賴開發人員，使用圖形化的工具就能繪制報表。還有 Lotus Notes，可以在界面上配置數據表單，並且通過郵件的方式發送到各個部門填寫。還有BPM軟體（審批王、K2等），無需開發人員介入，使用圖形化的方式就能配置表單與流程，實現業務流程的數字化。還有自助建站系統，選一個模版，畫幾個網頁，就能生成一個高大上網站。然而這些都是20年前就存在的技術，零代碼只是一個新頭銜。
零代碼開發平台可以做什麼？
從應用范圍上來說，零代碼開發目前能做的和20年前差不多，還是局限於細節的開發領域。這些開發可以總結出共性，可以標准化，可以設計出圖形化的界面給最終用戶使用，因此能大幅提升效率。
目前的零代碼開發平台主要有三類，界面設計類、表單流程類、數據管理類。
第一類是界面設計類，通過拖動的方式繪制用戶界面。思路與傳統的自助建站系統雷同，只是現在進行了擴展，不只是開發網頁，還能與後台的業務數據交互。不僅能繪制電腦端的界面，還能設計手機端的樣式。典型的廠商有 微軟的 PowerApps，被西門子收購的Mendix，以及獲得大筆融資的Outsystems 。
第二類是表單流程類，這一類工具談不上新技術，基本上就是BPM廠商在炒作，還是20年前那一套圖形化的流程設計、表單設計工具，換湯不換葯。這一類工具只實現了審批的過程管理，流程結束，管理就結束了。
第三類是數據管理類，這一類工具最早的實現方式其實是Excel，可以設定很多欄位，可以把數據錄入進去然後進行統計。隨著應用的深入，為了實現共享編輯，Google發明了雲端的Excel，可以多人同時編輯，可有追蹤每個人的修改痕跡。但Excel不能定義欄位類型，不能做輸入校驗，不能控制許可權，於是 Salesforce 發明了雲端資料庫的模式，可以在線創建數據表，設定欄位，並融入了第一類和第二類開發工具的界面設計、流程設計的功能，打造了一套雲端開發管理系統的新模式，也因此迅速紅遍全球，成了最熱門的管理軟體開發工具。
零代碼開發真的這么美麗嗎？
前面Salesforce的故事只說了一半，零代碼只是開發的第一步。我們都知道Excel可以配置公式，實現數據計算，並提供了數百個公式，可以實現很多很復雜的功能，這就是一種最基本的低代碼。這些公式，給簡單的Excel文檔帶來了更大的價值，說的高大上一點，也算是一種人工智慧。
系統開發也一樣，你不可能只是簡單的錄入和查看數據，為了讓系統更智能，你必須要做很多計算。比如對於一套物品領用的管理系統，你需要實時扣減庫存；對於一套會議室預約的系統，你需要計算會議室是否被佔用；對於一套請假系統，你需要計算員工的年假還剩幾天，還能不能繼續請年假。這些就是開發人員所說的業務邏輯的部分。通過編寫業務邏輯，可以讓系統更智能，提升工作效率。
如何編寫業務邏輯呢？Salesforce 的實現辦法是使用觸發器，在數據保存之前，編寫代碼進行校驗，數據保存之後，更新相關的數據表。國產的低代碼開發平台華炎魔方，也是類似的思路。
我就是不想寫代碼，能用零代碼方式實現業務邏輯嗎？
答案是可以，可以解決一小部分簡單的需求。比如 Salesforce 提供了一個工具Process Builder，可以在界面上編寫條件判斷，執行更新資料庫操作，實現基本的業務邏輯。
但是這類工具有點尷尬，如果你是一個程序員，寫一段這樣的業務邏輯可能只需要20行代碼5分鍾，但是想要畫出這樣一張零代碼的流程圖，肯定不止5分鍾。如果你是一個業務人員，這上面的東西你真的能看懂嗎？就算你看懂了，你能自己畫出這樣的流程圖嗎？或許IT部門的同事可以做到，但有沒有真正提升開發效率我要打一個大大的問號❓。還有一點，這樣的流程圖，要怎麼調試呢？
同時，對於大型項目，版本管理是很重要的課題，Salesforce當然也有對應的解決方案。你可以創建一個Salesforce DX項目，然後把所有界面上繪制的業務邏輯同步到本地，加入源碼倉庫進行版本管理。但問題又來了，你是通過圖形化的方式繪制的業務邏輯，所以同步到本地的也是一大堆配置文件，各種屬性用來記錄配置界面上的各種參數，源碼本身並沒有可讀性。當業務邏輯發生變更時，版本管理工具提供的代碼差異比較功能更是雞肋一樣，沒有價值。
零代碼只是一個花架子，低代碼開發平台是最好的選擇
因此筆者認為，在界面上繪制業務邏輯是不懂開發的無奈選擇，對於程序員來說，編寫腳本思路更加清晰、更容易閱讀和修改、更容易調試，開發效率更高。國產低代碼開發平台華炎魔方選擇編寫腳本的方式來開發業務邏輯，可以很方便的實現本地調試、單步追蹤、復制粘貼、以及多人協作下的源碼版本管理。
低代碼開發平台有什麼好處呢？
效率！企業在數字化轉型的過程中，需要面對很多問題。如何數字化？哪些部門需要數字化？哪些業務需要數字化？這些問題都需要在不斷的摸索和試錯中前行。並且業務部門永遠只能描述需求，開發人員又不懂業務，如果按照傳統的模式，項目上線通常需要幾個月甚至數年的時間才能開發完成，這會嚴重阻礙業務創新的進程。而低代碼開發平台就不一樣了，程序員通常可以在一周甚至一天之內搭建出系統原型。業務人員可以一邊試用系統原型，一邊與程序員進行探討，找到思路差異的部分。程序員也可以一邊修改一邊與業務人員確認。使用這種迭代開發模式，數據建模通常可以在1～2周內完成，根據業務需求的復雜程度不同，業務邏輯部分可以在2～4周內完成，系統就能正式上線了。系統推廣到各部門應用之後，必然會繼續反饋各種開發需求，基於低代碼平台開發的系統核心業務邏輯採用配置的方式實現，只需要調整配置可以快速的響應需求，很多需求當天就能調整完，當晚就能更新到正式環境。
開發效率提高了，企業的業務創新能力也就自然提升了。在一個可控的時間段內，實現公司所有業務部門的數字化轉型，把傳統分散在各個Excel，各類文件，各種子系統中的數據收集到統一的數據平台上來，對於提升管理水平會有很大的幫助。舉一個簡單的例子：供應商管理，從供應商的初期評審、各種資質文件、到簽訂的每一個合同、每一次付款情況、每個項目的驗收記錄、每年的考評記錄，都可以在一個界面上清晰的查看。對於客戶，從初始的客戶來源，到客戶評級、每次的成交記錄、談判記錄、客服記錄、投訴記錄、是否能及時付款、甚至客戶在公司網站上的瀏覽記錄等等，都可以完整的追蹤。
只有程序員才能使用低代碼開發平台嗎？
低代碼開發平台的第一個能力是數據建模，這一點不需要很高的編程水平，但需要懂資料庫設計。怎樣把用戶的業務需求轉換為數據表保存下來？各種業務要素，應該用什麼樣的欄位類型來表現？數據表之間要怎麼關聯？數據量大時，如何優化數據結構提升查詢效率？主表記錄刪除時，相關表記錄應該如何處理？很多IT部門的專家、項目經理、產品經理都掌握類似的技能，這個環節都可以比程序員做的更好。
即使是編寫業務邏輯，很多理科生在大學中都學過C語言課程。編程本身不難，定一個變數，寫一個循環，寫一個判斷，難的是各種編程框架、各種編程語言、各種函數、各種控制項、各種平台等等。低代碼開發平台把所有的難題都在內核層面解決，開發人員只需要處理數據建模和核心業務邏輯編碼兩個部分，相對要簡單很多。如果你曾經嘗試過編寫Excel的宏，那切換到低代碼開發平台應該沒有很大的難度。當然，一定需要時間去學習，我覺得邏輯思維清楚的人，通過培訓課程，應該可以在1～3個月之內掌握低代碼平台的開發能力。
學習低代碼開發平台對於程序員的個人發展有幫助嗎？
其實這是兩條完全不同的發展路徑。傳統的程序員要閱讀和編寫大量的代碼，使用各種編程語言，學習各種控制項，各種函數，做的項目越多，編程水平越高。難題是技術的發展日新月異，要不斷的學習新知識，新的開發工具甚至新的開發語言。30歲必須要開始考慮轉型為項目經理或是產品經理，否則40歲以後必然要面對職業生涯的瓶頸。
而低代碼開發平台的程序員專注於數據建模和業務邏輯實現，重點關注的是業務而不是編程，做的項目多了以後，可以成為這個行業內的數字化轉型專家。你積累的主要是管理經驗而不是編程經驗。而管理模式雖然也在不斷的試錯，不斷的優化，但是更新迭代的速度相對要慢很多，因此就好像很多管理學的教授一樣，越老越值錢。
低代碼：朝著更好的未來行進
得益於一些廠商的努力，低代碼行業正在構建起健康的生態。我們在討論低代碼的未來時，需要清楚一點的是，低代碼並非萬能，它有清晰的能力邊界，而非一些聲音所說的會「搶走程序員的飯碗」。低代碼是企業數字化建設當中「最後一公里」，在保障企業數字化進程的價值賦能下，中國市場會有低代碼的一方天地。
國內的簡搭(jabdp)開發平台是一個低代碼開發平台，復雜的業務功能，只需要會基本的sql語句和javascript語法，就能進行快速開發，滿足其個性化的業務需求，設計出各種復雜的企業web應用。主要特點如下：
可靈活定製：簡搭(jabdp)低代碼平台提供了強大的定製能力，包括頁面定製、數據表管理、業務流程定製等，便於實現各類企業應用。
許可權管理：簡搭(jabdp)低代碼平台提供組織結構管理和精細的許可權管理多人，便於企業根據實際情況靈活地進行許可權設置和調整，促進內部協作。
易於部署和維護：簡搭(jabdp)低代碼平台提供一鍵部署功能，無需配置復雜的網路伺服器；根據企業的需求變化進行系統維護也更容易。
支持二次開發和系統集成：簡搭(jabdp)低代碼平台是一個開放的快速開發平台，有經驗的程序員依然可以基於jabdp定製開發出許多高級的功能，而不受jabdp本身的限制；同時，簡搭(jabdp)低代碼平台開發出的應用也可以很方便地與企業的現有信息系統集成，或者與微信、釘釘等第三方應用集成。
簡搭(jabdp)開發平台適合用於大部分的企業級web應用的開發，尤其適合企業信息管理系統（MIS）、企業資源計劃系統（ERP）、客戶關系管理系統（CRM），業務支撐系統（BSS）等。並且就一些經典的項目案例提取整合出各種類型的項目模板，共享給開發者參考，開發者可以在原有的項目基礎上進行修改定製，以打造其個性化的企業信息化平台。