‘壹’ 享学课堂盘点哪十款python开发工具最受欢迎
1.github
Git是一个分布式的版本控制系统，最初由Linus Torvalds编写，用作Linux内核代码的管理。在推出后，Git在其它项目中也取得了很大成功，尤其是在Ruby社区中。目前，包括Rubinius、Merb和Bitcoin在内的很多知名项目都使用了Git。Git同样可以被诸如Capistrano和Vlad the Deployer这样的部署工具所使用。
2.Vim
Vim 是高级文本编辑器，旨在提供实际的 Unix 编辑器‘Vi’功能，支持更多更完善的特性集。Vim 不需要花费太多的学习时间，一旦你需要一个无缝的编程体验，那么就会把 Vim 集成到你的工作流中。
3.Eclipse with PyDev
Eclipse 是非常流行的 IDE，而且已经有了很久的历史。Eclipse with Pydev 允许开发者创建有用和交互式的 Web 应用。PyDev 是 Eclipse 开发 Python 的 IDE，支持 Python，Jython和 IronPython 的开发。
4、Sublime Text
Sublime Text 是开发者中最流行的编辑器之一，多功能，支持多种语言，而且在开发者社区非常受欢迎。Sublime 有自己的包管理器，开发者可以使用TA来安装组件，插件和额外的样式，所有这些都能提升你的编码体验。
5.Emacs
Emacs是一种强大的文本编辑器，在程序员和其他以技术工作为主的计算机用户中广受欢迎。EMACS，即Editor MACroS(宏编辑器)的缩写，最初由Richard Stallman于1975年在MIT协同Guy Steele共同完成。
6.Komodo Edit
Open Komodo 是Komodo edit 的开源发布 ，一个免费的动态语言的多语言编辑器，基于屡获殊荣的Komodo IDE。既支持Perl、PHP、Python、Ruby、Tcl 等服务端语言，也支持CSS、HTML、Java、XML等。在使用Komodo Edit 编写代码时，通过其提供的自动完成、调用提示、语法纠正、代码片断等功能可以充分提高你的编码效率，助你写出高质量的代码。
‘贰’ python初学者工具用什么工具好呢
Python开发软件可根据其用途不同分为两种，一种是Python代码编辑器，一种是Python集成开发工具，两者的配合使用可以极大的提高Python开发人员的编程效率，以下是常用的几款Python代码编辑器和Python集成开发工具。
一、Python代码编辑器
1. Sublime Text
Sublime Text是一款非常流行的代码编辑器，支持Python代码编辑，同时兼容所有平台，并且丰富的插件扩展了语法和编辑功能，迅捷小巧，具有良好的兼容性，很受编程人士的喜爱！
2. Vim
Vim和Vi是一种模型编辑器，它将文本查看从文本编辑中分离，VIM在原始VI之上做了诸多改进，包括可扩展模型和就地代码构建，VIMScripts可用于各种Python开发任务！
3. Atom
Atom被称为“21世纪可破解的文本编辑器”，可以兼容所有平台，拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场，使用Electron构建，其运行时安装的扩展插件可支持Python语言！
4. GNU Emacs
GNU Emacs是一款终身免费且兼容任何平台的代码编辑器，使用强大的Lisp编程语言进行定制，并为Python开发提供各种定制脚本，是一款可扩展、可定制、自动记录、实时显示的编辑器，一直萦绕在UNIX周围。
5. Visual Studio Code
Visual Studio Code是一款兼容Linux、Mac OS X和Windows 平台的全功能代码编辑器，可扩展并且可以对几乎所有任务进行配置，对于Python的支持可以在Visual Studio Code中安装插件，只需快速点击按钮即可成功安装，且可自动识别Python安装和库。
二、Python集成开发环境
1. PyCharm
PyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境，同样拥有付费版和免费开源版，PyCharm不论是在Windows、 Mac OS X系统中，还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。
PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码，也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，它还支持源码管理和项目，并且其拥有众多便利和支持社区，能够快速掌握学习使用！
2. Eclipse + PyDev
PyDev是Eclipse集成开发环境的一个插件，支持Python调试、代码补全和交互式Python控制台等，在Eclipse中安装PyDev非常便捷，只需从Eclipse中选择“Help”点击“Eclipse Marketplace”然后搜索PyDev，点击安装，必要的时候重启Eclipse即可，对于资深Eclipse开发者来说，PyDev可以很轻松上手！
3. Visual Studio
Visual Studio是一款全功能集成开发平台，提供了免费版和付费版，可以支持各种平台的开发，且附带了自己的扩展插件市场。在Visual Studio中可进行Python编程，并且支持Python智能感知、调试和其他工具，值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台！
4. Spyder
Spyder是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境，它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的，Spyder拥有大部分集成开发环境该具备的功能，如强大语法高亮功能的代码编辑器、Python代码补全以及集成文件浏览器，其还具有其他Python编辑环境中所不具备的变量浏览器功能，十分适合使用Python的数据科学家们。
5. Thonny
Thonny是针对新手的一款集成开发环境，适用于全部主流平台，默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，十分方便新手使用！
‘叁’ 看Python 超级程序员使用什么开发工具
我以个人的身份采访了几个顶尖的Python程序员，问了他们以下5个简单的问题：
当前你的主要开发任务是什么？
你在项目中使用的电脑是怎样的？
你使用什么IDE开发？
你将来的计划是什么？
有什么给Python程序员的建议？
就是这几个问题，我找了几个顶尖的程序员和编程书籍作家，问他们这几个相同的问题。下面是他们的回答，希望在他们的回答中你能找到一些可以让你的开发更便捷的工具。
Alex Martelli
Alex Martelli
人物简介：Alex Martelli是一位意大利计算机软件程序员，他是Python软件基金会的成员。从2005年初开始，他以“Über技术首领”的身份在加利福尼亚景山谷歌总部工作。他拥有意大利Bologna大学电子工程学位(1980)。他是《Python in a Nutshell》一书的作者，他还和其他人合着了《Python Cookbook》，他还写了一些其它一些作品，大部分都是和Python相关的。因为他对Python社区杰出的贡献，他被授予的荣誉包括2002 Activators’ Choice Award和2006 Frank Willison award。
你可以通过他的博客了解更多关于他的信息。
问题一、当前你的主要开发任务是什么？
给我的老板(谷歌)开发商业软件，大部分是商业智能方面。
问题二、你在项目中使用的硬件机器是怎样的？
基本上都是谷歌的云服务器，通过谷歌APP引擎直接或间接的使用。有时候也使用一个Unix工作站或Macbook Air，但很少。
问题三、你使用什么IDE开发？
vim, gvim, mvim; 偶尔用一下iPython，但这好像不能算是IDE吧。
问题四、你将来的计划是什么？
应该还会待在谷歌——具体的研究方向那要看实际情况。
问题五、有什么给Python程序员的建议？
学习一下App Engine(通过webapp2 或flask, jinja2, &c以及其它类似django的轻量级环境)：它们大部分都会对你的web项目有很好的用处——如果你想在这些环境之外的地方部署web应用，Appscale会是你最方便的选择。
Daniel Greenfeld
Daniel Greenfeld
人物简介： Daniel Greenfeld是《Two Scoops of django》一书的合着人。他有超过6年的在Django领域的研究经验。之前他在美国宇航局做开发，就是在那里他开始了他的Python之旅，一直到现在。他目前是Cartwheel Web的负责人。
你可以通过他的Twitter: @pydanny 和他的博客获取他的更多信息。
问题一、当前你的主要开发任务是什么？
我现在的工作主要是客户端方面，基本上都是用Python。内容服务方面有时候会用到Django，但当前的主要工作基本上跟web无关。
问题二、你在项目中使用的硬件机器是怎样的？
硬件方面，我使用一个2011年的Macbook Air。因为我的开发方式，像Macbook
Air这样的超级本用起来非常舒服。可苹果的产品一般都很贵，我就自己配了一个，我打算所有的任务都用它来做。如果哪天我能有一个新的笔记本，我想试试Linux的超级本或Window8的平板(以前我是靠虚拟机运行Windows8)。
问题三、你使用什么IDE开发？
我使用Sublime Text。我更喜欢文本编辑器，而不是IDE，因为我喜欢深入研究程序库和它们的文档，而不是通过IDE工具来提示我。
问题四、你将来的计划是什么？
我未来的计划就是编程，锻炼，做我最擅长的事情。也许会去一个新地方旅游。我喜欢去没有去过的地方，认识新朋友，品尝没吃过的食物。但大部分我的旅游都是基于客户的需求，今年我不知道什么时候会有这样的机会。
问题五、有什么给Python程序员的建议？
我给Python程序员的建议是挑战极限。寻找新的代码库，研究它们，使用它们。它们有些会不是很好，不好的东西也会教会你一些东西(不该做的事情)。
Miguel Grinberg
Miguel Grinberg
人物简介： Miguel是一个程序员，摄影师和电影制作人。生活在美国俄勒冈州。他目前正在写一本关于使用Python和Flask做web开发的书，将会由 O’Reilly Media出版。这本书的官方网站是Flask Book。
你可以通过他的Twitter: @miguelgrinberg 和他的博客获取更多信息。
问题一、当前你的主要开发任务是什么？
也许你会吃惊，工作中我并不做web开发。我在为Harmonic做视频软件。C++是我在工作中使用的主要语言，但我们却使用了一个古老的用Python写的自动化单元测试框架，用起来很有趣。
空闲时间里我目前的第一大任务就是给O’Reilly出版社写一本关于Flask为框架的书，基本上快写成了。
问题二、你在项目中使用的硬件机器是怎样的？
我的机器是一个双系统的台式机，装的是Ubuntu和Windows8.1。我还有一个Mac OS X笔记本。
我在跨平台方面有些变态。除了给Arino这样的嵌入式系统写代码外，所有其它我写的代码(不管什么语言)，都需要在三种平台上运行。为了达到这个目的，我会不断的在Linux，Windows和OS X机器间切换。
问题三、你使用什么IDE开发？
我有一些最爱。PyCharm非常棒，在大型项目时我越来越依赖它，主要是因为它的交互式的调试工具。
在Windows平台上我会使用Visual Studio的一个Python插件，免费的，非常出色，我估计大部分人没听说过它。
我还经常使用SublimeText，通常是在笔记本上使用它。
Notepad++是我在Window台式机上最顺手的工具。在我所有的电脑上都装有一个非常老的Vim，即使在Windows上也使用Cygwin运行它。
问题四、你将来的计划是什么？
我在四月份的PyCon大会上会有一个关于Flask的演讲，我下一步开始着手准备材料，因为书已经快写好了。
我最近没怎么写博客，我很想写一点。我想能多腾出一些时间写博客。我已经拟了一份话题目录，准备按着这个清单写。如果需要的话，我可以把里面的一个关于Flask上的web sockets的文章提到最前面。
问题五、有什么给Python程序员的建议？
我对所有程序员——不光是Python爱好者——的建议是，多去实践，然后把它们分享给世界。分享很重要，从别人那获得反馈是让你提高的好方法。
而对于Python程序员我想说的是，如果我们只需要用嘴去讨论Python2和Python3的差别、而不需要花时间将众多的软件移植到Python3，那该多好。玩笑。
说的太好了！
揭开其他程序员的面纱，窥视他们如何施展魔法工作，这很有用。你可以看到，他们使用的工具、技术，我们都可以采用，很多都是免费的。我很感谢他们能分享这些信息。
‘肆’ 大数据云计算好不好学习
说一下大数据的四个典型的特征：
数据量大；
数据类型繁多，（结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等）；
商业价值高，但需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习快速的挖掘出来；
处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。
第一章：Hadoop
在大数据存储和计算中Hadoop可以算是开山鼻祖，现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。
关于Hadoop，你至少需要搞清楚这些是什么：
自己学会如何搭建Hadoop，先让它跑起来。建议先使用安装包命令行安装，不要使用管理工具安装。现在都用Hadoop 2.0。
目录操作命令；上传、下载文件命令；提交运行MapRece示例程序；打开Hadoop WEB界面，查看Job运行状态，查看Job运行日志。知道Hadoop的系统日志在哪里。
以上完成之后，就应该去了解他们的原理了：
MapRece：如何分而治之；HDFS：数据到底在哪里，究竟什么才是副本；
Yarn到底是什么，它能干什么；NameNode到底在干些什么；Resource Manager到底在干些什么；
如果有合适的学习网站，视频就去听课，如果没有或者比较喜欢书籍，也可以啃书。当然最好的方法是先去搜索出来这些是干什么的，大概有了概念之后，然后再去听视频。
第二章：更高效的WordCount
在这里，一定要学习sql，它会对你的工作有很大的帮助。
就像是你写（或者抄）的WordCount一共有几行代码？但是你用SQL就非常简单了，例如：
SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word；
这便是SQL的魅力，编程需要几十行，甚至上百行代码，而SQL一行搞定；使用SQL处理分析Hadoop上的数据，方便、高效、易上手、更是趋势。不论是离线计算还是实时计算，越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。
另外就是SQL On Hadoop之Hive于大数据而言一定要学习的。
什么是Hive？
官方解释如下：The Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage and queried using SQL syntax。
为什么说Hive是数据仓库工具，而不是数据库工具呢？
有的朋友可能不知道数据仓库，数据仓库是逻辑上的概念，底层使用的是数据库，数据仓库中的数据有这两个特点：最全的历史数据（海量）、相对稳定的；所谓相对稳定，指的是数据仓库不同于业务系统数据库，数据经常会被更新，数据一旦进入数据仓库，很少会被更新和删除，只会被大量查询。而Hive，也是具备这两个特点，因此，Hive适合做海量数据的数据仓库工具，而不是数据库工具。
了解了它的作用之后，就是安装配置Hive的环节，当可以正常进入Hive命令行是，就是安装配置成功了。
了解Hive是怎么工作的
学会Hive的基本命令：
创建、删除表；加载数据到表；下载Hive表的数据；
MapRece的原理（还是那个经典的题目，一个10G大小的文件，给定1G大小的内存，如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数）；
HDS读写数据的流程；向HDFS中PUT数据；从HDFS中下载数据；
自己会写简单的MapRece程序，运行出现问题，知道在哪里查看日志；
会写简单的Select、Where、group by等SQL语句；
Hive SQL转换成MapRece的大致流程；
Hive中常见的语句：创建表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地；
从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapRece是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据，而Hive则是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL接口，开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句，Hive负责把SQL翻译成MapRece，提交运行。
此时，你的”大数据平台”是这样的：那么问题来了，海量数据如何到HDFS上呢？
第三章：数据采集
把各个数据源的数据采集到Hadoop上。
3.1 HDFS PUT命令
这个在前面你应该已经使用过了。put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。建议熟练掌握。
3.2 HDFS API
HDFS提供了写数据的API，自己用编程语言将数据写入HDFS，put命令本身也是使用API。
实际环境中一般自己较少编写程序使用API来写数据到HDFS，通常都是使用其他框架封装好的方法。比如：Hive中的INSERT语句，Spark中的saveAsTextfile等。建议了解原理，会写Demo。
3.3 Sqoop
Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库，Oracle、MySQL、SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。就像Hive把SQL翻译成MapRece一样，Sqoop把你指定的参数翻译成MapRece，提交到Hadoop运行，完成Hadoop与其他数据库之间的数据交换。
自己下载和配置Sqoop（建议先使用Sqoop1，Sqoop2比较复杂）。了解Sqoop常用的配置参数和方法。
使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS；使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表；如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具，那么建议熟练掌握，否则，了解和会用Demo即可。
3.4 Flume
Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架，因为“采集和传输框架”，所以它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。Flume可以实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志，并传输到HDFS上。
因此，如果你的业务有这些数据源的数据，并且需要实时的采集，那么就应该考虑使用Flume。
下载和配置Flume。使用Flume监控一个不断追加数据的文件，并将数据传输到HDFS；Flume的配置和使用较为复杂，如果你没有足够的兴趣和耐心，可以先跳过Flume。
3.5 阿里开源的DataX
现在DataX已经是3.0版本，支持很多数据源。
第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去
Hive和MapRece进行分析了。那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？其实，此处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。需要熟练掌握。
HDFS API：同3.2.
Sqoop：同3.3.使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL；使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL。
如果你已经按照流程认真完整的走了一遍，那么你应该已经具备以下技能和知识点：
知道如何把已有的数据采集到HDFS上，包括离线采集和实时采集；
知道sqoop是HDFS和其他数据源之间的数据交换工具；
知道flume可以用作实时的日志采集。
从前面的学习，对于大数据平台，你已经掌握的不少的知识和技能，搭建Hadoop集群，把数据采集到Hadoop上，使用Hive和MapRece来分析数据，把分析结果同步到其他数据源。
接下来的问题来了，Hive使用的越来越多，你会发现很多不爽的地方，特别是速度慢，大多情况下，明明我的数据量很小，它都要申请资源，启动MapRece来执行。
第五章：SQL
其实大家都已经发现Hive后台使用MapRece作为执行引擎，实在是有点慢。因此SQL On Hadoop的框架越来越多，按我的了解，最常用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto.这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。
我们目前使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概有以下吧：使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架；Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署。
5.1 关于Spark和SparkSQL
什么是Spark，什么是SparkSQL。
Spark有的核心概念及名词解释。
SparkSQL和Spark是什么关系，SparkSQL和Hive是什么关系。
SparkSQL为什么比Hive跑的快。
5.2 如何部署和运行SparkSQL
Spark有哪些部署模式？
如何在Yarn上运行SparkSQL？
使用SparkSQL查询Hive中的表。Spark不是一门短时间内就能掌握的技术，因此建议在了解了Spark之后，可以先从SparkSQL入手，循序渐进。
关于Spark和SparkSQL，如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的。
第六章：数据多次利用
请不要被这个名字所诱惑。其实我想说的是数据的一次采集、多次消费。
在实际业务场景下，特别是对于一些监控日志，想即时的从日志中了解一些指标（关于实时计算，后面章节会有介绍），这时候，从HDFS上分析就太慢了，尽管是通过Flume采集的，但Flume也不能间隔很短就往HDFS上滚动文件，这样会导致小文件特别多。
为了满足数据的一次采集、多次消费的需求，这里要说的便是Kafka。
关于Kafka：什么是Kafka？Kafka的核心概念及名词解释。
如何部署和使用Kafka：使用单机部署Kafka，并成功运行自带的生产者和消费者例子。使用Java程序自己编写并运行生产者和消费者程序。Flume和Kafka的集成，使用Flume监控日志，并将日志数据实时发送至Kafka。
如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的。
这时，使用Flume采集的数据，不是直接到HDFS上，而是先到Kafka，Kafka中的数据可以由多个消费者同时消费，其中一个消费者，就是将数据同步到HDFS。
如果你已经认真完整的学习了以上的内容，那么你应该已经具备以下技能和知识点：
为什么Spark比MapRece快。
使用SparkSQL代替Hive，更快的运行SQL。
使用Kafka完成数据的一次收集，多次消费架构。
自己可以写程序完成Kafka的生产者和消费者。
从前面的学习，你已经掌握了大数据平台中的数据采集、数据存储和计算、数据交换等大部分技能，而这其中的每一步，都需要一个任务（程序）来完成，各个任务之间又存在一定的依赖性，比如，必须等数据采集任务成功完成后，数据计算任务才能开始运行。如果一个任务执行失败，需要给开发运维人员发送告警，同时需要提供完整的日志来方便查错。
第七章：越来越多的分析任务
不仅仅是分析任务，数据采集、数据交换同样是一个个的任务。这些任务中，有的是定时触发，有点则需要依赖其他任务来触发。当平台中有几百上千个任务需要维护和运行时候，仅仅靠crontab远远不够了，这时便需要一个调度监控系统来完成这件事。调度监控系统是整个数据平台的中枢系统，类似于AppMaster，负责分配和监控任务。
7.1 Apache Oozie
Oozie是什么？有哪些功能？
Oozie可以调度哪些类型的任务（程序）？
Oozie可以支持哪些任务触发方式？
安装配置Oozie。
7.2 其他开源的任务调度系统
Azkaban，light-task-scheler，Zeus，等等。另外，我这边是之前单独开发的任务调度与监控系统，具体请参考《大数据平台任务调度与监控系统》。
第八章：我的数据要实时
在第六章介绍Kafka的时候提到了一些需要实时指标的业务场景，实时基本可以分为绝对实时和准实时，绝对实时的延迟要求一般在毫秒级，准实时的延迟要求一般在秒、分钟级。对于需要绝对实时的业务场景，用的比较多的是Storm，对于其他准实时的业务场景，可以是Storm，也可以是Spark Streaming。当然，如果可以的话，也可以自己写程序来做。
8.1 Storm
什么是Storm？有哪些可能的应用场景？
Storm由哪些核心组件构成，各自担任什么角色？
Storm的简单安装和部署。
自己编写Demo程序，使用Storm完成实时数据流计算。
8.2 Spark Streaming
什么是Spark Streaming，它和Spark是什么关系？
Spark Streaming和Storm比较，各有什么优缺点？
使用Kafka + Spark Streaming，完成实时计算的Demo程序。
至此，你的大数据平台底层架构已经成型了，其中包括了数据采集、数据存储与计算（离线和实时）、数据同步、任务调度与监控这几大模块。接下来是时候考虑如何更好的对外提供数据了。
第九章：数据要对外
通常对外（业务）提供数据访问，大体上包含以下方面。
离线：比如，每天将前一天的数据提供到指定的数据源（DB、FILE、FTP）等；离线数据的提供可以采用Sqoop、DataX等离线数据交换工具。
实时：比如，在线网站的推荐系统，需要实时从数据平台中获取给用户的推荐数据，这种要求延时非常低（50毫秒以内）。根据延时要求和实时数据的查询需要，可能的方案有：HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。
OLAP分析：OLAP除了要求底层的数据模型比较规范，另外，对查询的响应速度要求也越来越高，可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。如果你的数据模型比较规模，那么Kylin是最好的选择。
即席查询：即席查询的数据比较随意，一般很难建立通用的数据模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。
这么多比较成熟的框架和方案，需要结合自己的业务需求及数据平台技术架构，选择合适的。原则只有一个：越简单越稳定的，就是最好的。
‘伍’ 我的云学习平台视频观看能后台学习吗
不确定。
一般可以用不同的浏览器打开，但是有的学习系统也会检测是否重复登录。
注意在后台播放过程中，鼠标不要碰到html页面图中红色部分，否则脚本失效就行了。
‘陆’ 《Linux命令行与shell脚本编程大全》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源
《Linux命令行与shell脚本编程大全》网络网盘pdf最新全集下载:
链接: https://pan..com/s/1E_h5bBXPM-pZR2jFGctrgA
简介：这是一本关于Linux命令行与shell脚本编程的全方位教程，主要包括四大部分：Linux命令行，shell脚本编程基础，高级shell脚本编程，如何创建实用的shell脚本。本书针对Linux系统的新特性进行了全面更新，不仅涵盖了详尽的动手教程和现实世界中的实用信息，还提供了与所学内容相关的参考信息和背景资料。通过本书的学习，你将轻松写出自己的shell脚本。
‘柒’ 云计算技术是学什么的
专业的云计算学习应该包含这些内容：
1、云计算基础。学完此阶段可对Linux系统进行基本的管理操作、可以在Linux系统中配置部署域名解析服务、能够在Linux系统中配置LAMP架构的网站服务；可以根据网络协议准确判断error的位置、可以在交换机上进行VLAN的划分、可以利用抓包工具分析网络数据。
2、云计算高级。学完此阶段可以使用awk or sed在命令行中处理文本文件、实现服务器的初始化、批量传输文件、编写运维工具；可以搭建MySQL主从复制的架构实现数据实时备份、可以运维MySQL组建的集群、能够实现数据可视化操作。
能够部署出一台服务器给多台主机安装系统、可以利用Ansible管理成千上百台服务器、利用Nginx部署支持高并发的网站、部署Zabbix来监控主机的异常情况，以及编写自定义报警处理脚本。
3、云计算项目。当前企业招聘的是理论与实战兼备的精英，千锋完全从企业需求出发，增加信息安全、安全防御和黑客技术讲解，学完可以做网站的容灾策略，保证服务的在线率、利用Nginx缓存加快用户访问网站的速度、提高网站的并发量；可参与Python Linux自动化运维开发实战，以及企业私有云架构及运维实战。
云计算就业方向
随着我国高度重视云计算产业发展，其产业规模增长迅速，应用领域也在不断的扩展，从金融、交通、医疗、教育领域到人员和创新制造等全行业延伸拓展。
学习云计算你可以担任云架构师、云计算软件工程师、云计算工程师、云服务开发人员、云系统管理人员、云计算顾问、云系统工程师、云网络工程师、云产品经理等岗位。
‘捌’ 学习公社云手机上可以自动播放吗
不可以。
学习公社云在手机上看视频不会自动切换播放，需要手动刷新和切换，但是网上也可以找到一些辅助视频播放切换的脚本。
‘玖’ 云班课测试活动怎样寻找答案，或者自动答题的脚本
老师每次都会创建测试，只有在测试活动已结束的时候才能看的题目的答案希望大神可以做一个自动答题的助手感谢。
云班课测试自动答案 更多相关问题定位觉两点辨别和实体觉障碍是A延髓中部病变B内囊损害C皮质损害D脊髓半侧损害E末梢神经损临床上最常用于判断贫血严重程度。稿件投诉 未经作者授权，禁止转载 随便写写，云班课自动答题啦 记录生活学习，非CS专业，喜欢捣鼓，仅限于学习目的。
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‘拾’ 低代码开发平台与零代码开发平台相比，谁的性价比更高
这几年很火的一个概念叫低代码 ( Low Code Development ) 开发，用少量的代码就能开发复杂的业务系统。然后更进一步，由此又催生出一个新的概念：零代码开发 ( No Code Development )。
但是想想人工智能，吹了这么多年，落地的应用有多少呢？语音开空调？关窗帘？可以查天气的Siri？最有用的好像是自动驾驶，算是在一个细分领域的具体应用。是的，理想总是美好的，现实却要脚踏实地。本文就来扒一扒零代码开发平台美丽故事后的真实现状。
零代码开发是新技术吗？
其实零代码开发并非什么新鲜的概念。2000年左右就非常普遍。大家还记得水晶报表 ( Crystal Report ) 吗？不需要依赖开发人员，使用图形化的工具就能绘制报表。还有 Lotus Notes，可以在界面上配置数据表单，并且通过邮件的方式发送到各个部门填写。还有BPM软件（审批王、K2等），无需开发人员介入，使用图形化的方式就能配置表单与流程，实现业务流程的数字化。还有自助建站系统，选一个模版，画几个网页，就能生成一个高大上网站。然而这些都是20年前就存在的技术，零代码只是一个新头衔。
零代码开发平台可以做什么？
从应用范围上来说，零代码开发目前能做的和20年前差不多，还是局限于细节的开发领域。这些开发可以总结出共性，可以标准化，可以设计出图形化的界面给最终用户使用，因此能大幅提升效率。
目前的零代码开发平台主要有三类，界面设计类、表单流程类、数据管理类。
第一类是界面设计类，通过拖动的方式绘制用户界面。思路与传统的自助建站系统雷同，只是现在进行了扩展，不只是开发网页，还能与后台的业务数据交互。不仅能绘制电脑端的界面，还能设计手机端的样式。典型的厂商有 微软的 PowerApps，被西门子收购的Mendix，以及获得大笔融资的Outsystems 。
第二类是表单流程类，这一类工具谈不上新技术，基本上就是BPM厂商在炒作，还是20年前那一套图形化的流程设计、表单设计工具，换汤不换药。这一类工具只实现了审批的过程管理，流程结束，管理就结束了。
第三类是数据管理类，这一类工具最早的实现方式其实是Excel，可以设定很多字段，可以把数据录入进去然后进行统计。随着应用的深入，为了实现共享编辑，Google发明了云端的Excel，可以多人同时编辑，可有追踪每个人的修改痕迹。但Excel不能定义字段类型，不能做输入校验，不能控制权限，于是 Salesforce 发明了云端数据库的模式，可以在线创建数据表，设定字段，并融入了第一类和第二类开发工具的界面设计、流程设计的功能，打造了一套云端开发管理系统的新模式，也因此迅速红遍全球，成了最热门的管理软件开发工具。
零代码开发真的这么美丽吗？
前面Salesforce的故事只说了一半，零代码只是开发的第一步。我们都知道Excel可以配置公式，实现数据计算，并提供了数百个公式，可以实现很多很复杂的功能，这就是一种最基本的低代码。这些公式，给简单的Excel文档带来了更大的价值，说的高大上一点，也算是一种人工智能。
系统开发也一样，你不可能只是简单的录入和查看数据，为了让系统更智能，你必须要做很多计算。比如对于一套物品领用的管理系统，你需要实时扣减库存；对于一套会议室预约的系统，你需要计算会议室是否被占用；对于一套请假系统，你需要计算员工的年假还剩几天，还能不能继续请年假。这些就是开发人员所说的业务逻辑的部分。通过编写业务逻辑，可以让系统更智能，提升工作效率。
如何编写业务逻辑呢？Salesforce 的实现办法是使用触发器，在数据保存之前，编写代码进行校验，数据保存之后，更新相关的数据表。国产的低代码开发平台华炎魔方，也是类似的思路。
我就是不想写代码，能用零代码方式实现业务逻辑吗？
答案是可以，可以解决一小部分简单的需求。比如 Salesforce 提供了一个工具Process Builder，可以在界面上编写条件判断，执行更新数据库操作，实现基本的业务逻辑。
但是这类工具有点尴尬，如果你是一个程序员，写一段这样的业务逻辑可能只需要20行代码5分钟，但是想要画出这样一张零代码的流程图，肯定不止5分钟。如果你是一个业务人员，这上面的东西你真的能看懂吗？就算你看懂了，你能自己画出这样的流程图吗？或许IT部门的同事可以做到，但有没有真正提升开发效率我要打一个大大的问号❓。还有一点，这样的流程图，要怎么调试呢？
同时，对于大型项目，版本管理是很重要的课题，Salesforce当然也有对应的解决方案。你可以创建一个Salesforce DX项目，然后把所有界面上绘制的业务逻辑同步到本地，加入源码仓库进行版本管理。但问题又来了，你是通过图形化的方式绘制的业务逻辑，所以同步到本地的也是一大堆配置文件，各种属性用来记录配置界面上的各种参数，源码本身并没有可读性。当业务逻辑发生变更时，版本管理工具提供的代码差异比较功能更是鸡肋一样，没有价值。
零代码只是一个花架子，低代码开发平台是最好的选择
因此笔者认为，在界面上绘制业务逻辑是不懂开发的无奈选择，对于程序员来说，编写脚本思路更加清晰、更容易阅读和修改、更容易调试，开发效率更高。国产低代码开发平台华炎魔方选择编写脚本的方式来开发业务逻辑，可以很方便的实现本地调试、单步追踪、复制粘贴、以及多人协作下的源码版本管理。
低代码开发平台有什么好处呢？
效率！企业在数字化转型的过程中，需要面对很多问题。如何数字化？哪些部门需要数字化？哪些业务需要数字化？这些问题都需要在不断的摸索和试错中前行。并且业务部门永远只能描述需求，开发人员又不懂业务，如果按照传统的模式，项目上线通常需要几个月甚至数年的时间才能开发完成，这会严重阻碍业务创新的进程。而低代码开发平台就不一样了，程序员通常可以在一周甚至一天之内搭建出系统原型。业务人员可以一边试用系统原型，一边与程序员进行探讨，找到思路差异的部分。程序员也可以一边修改一边与业务人员确认。使用这种迭代开发模式，数据建模通常可以在1～2周内完成，根据业务需求的复杂程度不同，业务逻辑部分可以在2～4周内完成，系统就能正式上线了。系统推广到各部门应用之后，必然会继续反馈各种开发需求，基于低代码平台开发的系统核心业务逻辑采用配置的方式实现，只需要调整配置可以快速的响应需求，很多需求当天就能调整完，当晚就能更新到正式环境。
开发效率提高了，企业的业务创新能力也就自然提升了。在一个可控的时间段内，实现公司所有业务部门的数字化转型，把传统分散在各个Excel，各类文件，各种子系统中的数据收集到统一的数据平台上来，对于提升管理水平会有很大的帮助。举一个简单的例子：供应商管理，从供应商的初期评审、各种资质文件、到签订的每一个合同、每一次付款情况、每个项目的验收记录、每年的考评记录，都可以在一个界面上清晰的查看。对于客户，从初始的客户来源，到客户评级、每次的成交记录、谈判记录、客服记录、投诉记录、是否能及时付款、甚至客户在公司网站上的浏览记录等等，都可以完整的追踪。
只有程序员才能使用低代码开发平台吗？
低代码开发平台的第一个能力是数据建模，这一点不需要很高的编程水平，但需要懂数据库设计。怎样把用户的业务需求转换为数据表保存下来？各种业务要素，应该用什么样的字段类型来表现？数据表之间要怎么关联？数据量大时，如何优化数据结构提升查询效率？主表记录删除时，相关表记录应该如何处理？很多IT部门的专家、项目经理、产品经理都掌握类似的技能，这个环节都可以比程序员做的更好。
即使是编写业务逻辑，很多理科生在大学中都学过C语言课程。编程本身不难，定一个变量，写一个循环，写一个判断，难的是各种编程框架、各种编程语言、各种函数、各种控件、各种平台等等。低代码开发平台把所有的难题都在内核层面解决，开发人员只需要处理数据建模和核心业务逻辑编码两个部分，相对要简单很多。如果你曾经尝试过编写Excel的宏，那切换到低代码开发平台应该没有很大的难度。当然，一定需要时间去学习，我觉得逻辑思维清楚的人，通过培训课程，应该可以在1～3个月之内掌握低代码平台的开发能力。
学习低代码开发平台对于程序员的个人发展有帮助吗？
其实这是两条完全不同的发展路径。传统的程序员要阅读和编写大量的代码，使用各种编程语言，学习各种控件，各种函数，做的项目越多，编程水平越高。难题是技术的发展日新月异，要不断的学习新知识，新的开发工具甚至新的开发语言。30岁必须要开始考虑转型为项目经理或是产品经理，否则40岁以后必然要面对职业生涯的瓶颈。
而低代码开发平台的程序员专注于数据建模和业务逻辑实现，重点关注的是业务而不是编程，做的项目多了以后，可以成为这个行业内的数字化转型专家。你积累的主要是管理经验而不是编程经验。而管理模式虽然也在不断的试错，不断的优化，但是更新迭代的速度相对要慢很多，因此就好像很多管理学的教授一样，越老越值钱。
低代码：朝着更好的未来行进
得益于一些厂商的努力，低代码行业正在构建起健康的生态。我们在讨论低代码的未来时，需要清楚一点的是，低代码并非万能，它有清晰的能力边界，而非一些声音所说的会“抢走程序员的饭碗”。低代码是企业数字化建设当中“最后一公里”，在保障企业数字化进程的价值赋能下，中国市场会有低代码的一方天地。
国内的简搭(jabdp)开发平台是一个低代码开发平台，复杂的业务功能，只需要会基本的sql语句和javascript语法，就能进行快速开发，满足其个性化的业务需求，设计出各种复杂的企业web应用。主要特点如下：
可灵活定制：简搭(jabdp)低代码平台提供了强大的定制能力，包括页面定制、数据表管理、业务流程定制等，便于实现各类企业应用。
权限管理：简搭(jabdp)低代码平台提供组织结构管理和精细的权限管理多人，便于企业根据实际情况灵活地进行权限设置和调整，促进内部协作。
易于部署和维护：简搭(jabdp)低代码平台提供一键部署功能，无需配置复杂的网络服务器；根据企业的需求变化进行系统维护也更容易。
支持二次开发和系统集成：简搭(jabdp)低代码平台是一个开放的快速开发平台，有经验的程序员依然可以基于jabdp定制开发出许多高级的功能，而不受jabdp本身的限制；同时，简搭(jabdp)低代码平台开发出的应用也可以很方便地与企业的现有信息系统集成，或者与微信、钉钉等第三方应用集成。
简搭(jabdp)开发平台适合用于大部分的企业级web应用的开发，尤其适合企业信息管理系统（MIS）、企业资源计划系统（ERP）、客户关系管理系统（CRM），业务支撑系统（BSS）等。并且就一些经典的项目案例提取整合出各种类型的项目模板，共享给开发者参考，开发者可以在原有的项目基础上进行修改定制，以打造其个性化的企业信息化平台。