『壹』 python中常用的包、庫、軟體，俗稱輪子
Python是一個廣泛使用的編程語言，有著豐富的生態系統，包含眾多的包、庫和軟體，俗稱"輪子"。以下是一個概覽，展示了Python中常見的一些工具和庫，這些工具和庫覆蓋了從基本的環境管理到高級的科學計算等多個領域，旨在提高開發效率並簡化復雜任務。
在Python環境中，管理版本和虛擬環境至關重要。使用虛擬環境可以避免不同項目之間的依賴沖突，並確保項目依賴的正確性。
包和依賴管理工具是Python開發的基礎。這些工具，如pip、conda等，幫助開發者輕松安裝、更新和卸載Python包，確保項目能夠穩定運行。
打包發布工具，如setuptools、twine等，簡化了將項目轉換為可安裝包的過程，使得項目可以被其他開發者輕松使用。
互動式工具（如IPython、REPL）提供了與Python交互的便利性，幫助開發者快速測試代碼和實驗新想法。
文件操作和MIME類型描述等庫（如os、mimetypes）提供了處理文件和文件類型的基本功能，是任何Python項目的基礎。
時間、日期處理庫（如datetime）是許多應用程序中不可或缺的一部分，用於處理時間相關邏輯和日期計算。
文本處理庫（如re、nltk）提供了解析和操作普通文本的工具，對於構建文本處理應用至關重要。
對於特定文本格式（如Word、Excel、pdf、Markdown等）的解析和處理，有專門的庫如python-docx、pandas、PyPDF2、markdown等，極大地簡化了這些任務。
自然語言處理庫（如NLTK、spaCy）提供了分析和理解自然語言的工具，是構建聊天機器人、文本分類等應用的基石。
生成項目文檔的工具（如Sphinx）幫助開發者輕松創建高質量的文檔，提升代碼的可讀性和可維護性。
配置管理庫（如ConfigParser、PyYAML）提供了存儲和解析配置文件的方式，使得應用能夠根據不同的環境靈活配置。
圖片處理庫（如Pillow、OpenCV）提供了強大的圖像處理功能，適用於各種圖像操作任務。
文字識別庫（如Tesseract、PIL）提供了OCR功能，使文本可以被計算機理解，對於自動化文檔處理等應用場景非常有用。
音頻和視頻處理庫（如pyb、moviepy）提供了對音頻和視頻文件進行剪輯、轉換和處理的功能，是構建媒體應用的必備工具。
地理位置處理庫（如geopy）提供了與地理坐標相關的功能，如地址解析、坐標轉換等，對於構建地圖應用或地理位置服務非常有用。
HTTP庫（如requests、http.client）簡化了HTTP請求和響應的處理，是構建網路應用的基本組件。
資料庫相關庫（如sqlite3、MySQL-connector-python）提供了與多種資料庫交互的功能，是數據存儲和管理的基礎。
資料庫驅動（連接件）和資料庫對象關系模型映射（ORM）庫（如psycopg2、SQLAlchemy）幫助開發者更高效地操作資料庫，簡化了SQL查詢和事務處理。
全棧Web框架（如Django、Flask）提供了構建Web應用的完整工具鏈，包括路由、視圖、模板等，讓開發者能夠快速構建Web應用。
內容管理系統（CMS）庫（如pelican、mkdocs）提供了構建靜態或動態內容網站的功能，適合構建博客或知識庫。
電子商務框架和庫（如Shopify API、Stripe API）提供了構建在線商店和處理支付流程的工具，簡化了電子商務應用的開發。
RESTful API框架（如Flask-RESTful、Django REST framework）幫助開發者構建符合REST規范的API，使服務可以被其他應用調用。
授權和認證庫（如Flask-Login、Django Authentication）提供了安全的用戶認證和會話管理功能，確保應用的安全性。
模板引擎（如Jinja2、Django templates）提供了生成動態頁面的功能，簡化了網頁內容的生成和布局。
任務隊列庫（如Celery）幫助開發者處理後台任務，實現非同步處理和任務調度。
搜索工具（如Elasticsearch）提供了全文搜索和索引功能，使開發者能夠快速構建搜索能力豐富的應用。
Feed工具（如RSS feeds）幫助開發者生成和處理RSS或ATOM格式的訂閱源，使應用能夠提供新聞或內容聚合功能。
網站資源管理工具（如mini-css-extract-plugin、terser-webpack-plugin）幫助開發者優化和壓縮網站資源，提高應用性能。
緩存庫（如Redis、memcached）提供了高效的數據緩存功能，能夠提高應用響應速度和減少資料庫負載。
電子郵件庫（如smtplib、SMTP_SSL）提供了發送和解析電子郵件的功能，對於構建郵件通知或郵件服務的開發非常有用。
國際化（i18n）庫（如Babel、gettext）幫助開發者構建多語言支持的應用，確保應用能夠面向全球用戶。
URL處理庫（如urlparse、urllib）提供了解析和操作URL的功能，是構建網路應用的基礎。
HTML和XML處理庫（如BeautifulSoup、lxml）提供了解析和生成HTML和XML文檔的功能，對於構建Web應用和數據抓取非常關鍵。
Web爬蟲庫（如Scrapy、BeautifulSoup）提供了自動抓取網頁數據的功能，是數據收集和分析的重要工具。
數據驗證庫（如Pydantic、Dataclasses）幫助開發者創建有效的數據模型和驗證輸入數據，簡化了數據驗證和處理流程。
管理界面庫（如Flask-Admin、django-admin）提供了構建用戶友好的管理後台的功能，使開發者能夠方便地管理應用數據。
靜態網站生成工具（如Jekyll、Hugo）幫助開發者快速構建靜態網站，適合構建博客、個人站點等。
進程管理庫（如multiprocessing、concurrent.futures）提供了管理多進程和並行處理的功能，提高應用的並發性能。
並發和並行處理庫（如asyncio、concurrent.futures）幫助開發者實現非同步編程和並行任務執行，提高應用的響應速度。
網路編程庫（如socket、asyncio）提供了構建網路應用的基礎功能，包括網路通信、套接字編程等。
WebSocket處理庫（如websockets）提供了構建WebSocket應用的功能，使開發者能夠構建實時通信應用。
WSGI伺服器（如Gunicorn、uWSGI）提供了兼容WSGI規范的Web伺服器，簡化了Web應用的部署。
遠程調用庫（如dill、PyRPC）提供了實現遠程過程調用的功能，使得服務能夠跨網路或進程調用。
加解密圖形界面庫（如PyQt、Tkinter）提供了構建圖形用戶界面應用的基礎功能，包括窗口、控制項和事件處理等。
游戲開發庫（如Pygame）提供了構建2D游戲應用的工具，包括圖形、音效和游戲邏輯等。
日誌工具（如logging、loguru）提供了記錄應用運行時信息的功能，幫助開發者診斷和調試應用問題。
測試庫（如unittest、pytest）提供了編寫和執行測試用例的工具，確保應用的可靠性和穩定性。
代碼分析和優化工具（如pycodestyle、black）幫助開發者檢查和優化代碼質量，提高代碼可讀性和性能。
調試工具（如pdb、IPython）提供了強大的調試功能，幫助開發者在代碼中設置斷點、查看變數狀態等，加速調試過程。
科學計算和數據分析庫（如NumPy、pandas、scipy）提供了進行數值計算和數據分析的強大功能，是數據科學和工程領域的基石。
數據可視化庫（如matplotlib、seaborn、Plotly）提供了生成圖表和可視化數據的功能，幫助開發者和用戶更好地理解和解釋數據。
視覺計算庫（如OpenCV、scikit-image）提供了計算機視覺的基本功能，如圖像處理、特徵提取等，是構建視覺應用的關鍵。
機器學習庫（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）提供了構建和訓練機器學習模型的工具，是人工智慧應用的核心。
MapRece框架和庫（如Apache Spark、Dask）提供了實現分布式計算任務的功能，適合處理大規模數據集。
函數式編程庫（如functools、PyMonad）提供了函數式編程的支持，簡化了代碼的可讀性和可維護性。
運維開發工具（如Ansible、Terraform）提供了自動化部署和管理基礎設施的功能，提高運維效率。
任務調度庫（如APScheler、cron）提供了實現定時任務和工作流管理的功能，確保應用按照預定時間執行任務。
使用其他語言擴展Python庫（如cffi、ctypes）提供了與其他語言集成的介面，使Python能夠使用外部庫。
高性能庫（如numba、cython）提供了加速Python代碼執行的功能，提高應用性能。
Windows工具（如pywin32）提供了在Windows操作系統中使用Python的功能，簡化了Windows開發。
網路虛擬化和SDN庫（如OpenDaylight、ONOS）提供了構建網路虛擬化和SDN服務的基礎，是網路基礎設施的關鍵。
硬體庫（如RPi.GPIO、PyUSB）提供了與硬體設備交互的功能，適合構建嵌入式應用。
兼容性工具（如2to3、Py2App）提供了Python 2到Python 3的轉換功能，幫助開發者遷移代碼。
開發者插件（如PyCharm、Visual Studio Code插件）提供了增強開發環境的功能，提升開發效率。
IDEs（如PyCharm、Jupyter Notebook）提供了集成開發環境，支持代碼編寫、調試、運行和文檔生成。
Python資源（如awesome-python、PyPI）提供了發現和使用新Python庫的平台，是開發者獲取資源的寶貴資源。
『貳』 想轉行到大數據開發需要學習哪些技術
如果要學習大數據，不管你是零基礎，還是有一定的基礎，都是要懂至少一種計算機編程語言，因為大數據的開發離不開編程語言，不僅要懂，還要精通！但這門編程語言不一定是java。
比如說，如果你主攻Hadoop開發方向，是一定要學習java的，因為Hadoop是由java來開發的。
如果你想要主攻spark方向，是要學習Scala語言的，每個方向要求的編程語言是不同的。
如果你是想要走數據分析方向，那你就要從python編程語言下手，這個也是看自己未來的需求的。
大數據是需要一定的編程基礎的，但具體學習哪一門編程，自己可以選擇的。其實只要學會了一門編程語言，其他編程語言也是不在話下的。
『叄』 大數據工程師需要掌握哪些技能
對於大數據工程師而言，您至少要掌握以下技能：
一門JVM系語言：當前大數據生態JVM系語言類的比重極大，某種程度上說是壟斷也不為過。這里我推薦大家學習Java或Scala，至於Clojure這樣的語言上手不易，其實並不推薦大家使用。另外，如今是「母以子貴」的年代，某個大數據框架會帶火它的編程語言的流行，比如Docker之於Go、Kafka之於Scala。因此筆者這里建議您至少要精通一門JVM系的語言。值得一提的，一定要弄懂這門語言的多線程模型和內存模型，很多大數據框架的處理模式其實在語言層面和多線程處理模型是類似的，只是大數據框架把它們引申到了多機分布式這個層面。
計算處理框架：嚴格來說，這分為離線批處理和流式處理。流式處理是未來的趨勢，建議大家一定要去學習；而離線批處理其實已經快過時了，它的分批處理思想無法處理無窮數據集，因此其適用范圍日益縮小。事實上，Google已經在公司內部正式廢棄了以MapRece為代表的離線處理。因此如果要學習大數據工程，掌握一門實時流式處理框架是必須的。當下主流的框架包括：Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming以及最近一年風頭正勁的Apache Flink。當然Apache Kafka也推出了它自己的流式處理框架：Kafka Streams
分布式存儲框架：雖說MapRece有些過時了，但Hadoop的另一個基石HDFS依然堅挺，並且是開源社區最受歡迎的分布式存儲，絕對您花時間去學習。如果想深入研究的話，Google的GFS論文也是一定要讀的（[url=]https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/gfs-sosp2003.pdf[/url]）。當然開源世界中還有很多的分布式存儲，國內阿里巴巴的OceanBase也是很優秀的一個。
資源調度框架：Docker可是整整火了最近一兩年。各個公司都在發力基於Docker的容器解決方案，最有名的開源容器調度框架就是K8S了，但同樣著名的還有Hadoop的YARN和Apache Mesos。後兩者不僅可以調度容器集群，還可以調度非容器集群，非常值得我們學習。
分布式協調框架：有一些通用的功能在所有主流大數據分布式框架中都需要實現，比如服務發現、領導者選舉、分布式鎖、KV存儲等。這些功能也就催生了分布式協調框架的發展。最古老也是最有名的當屬Apache Zookeeper了，新一些的包括Consul，etcd等。學習大數據工程，分布式協調框架是不能不了解的， 某種程度上還要深入了解。
KV資料庫：典型的就是memcache和Redis了，特別是Redis簡直是發展神速。其簡潔的API設計和高性能的TPS日益得到廣大用戶的青睞。即使是不學習大數據，學學Redis都是大有裨益的。
列式存儲資料庫：筆者曾經花了很長的時間學習Oracle，但不得不承認當下關系型資料庫已經慢慢地淡出了人們的視野，有太多的方案可以替代rdbms了。人們針對行式存儲不適用於大數據ad-hoc查詢這種弊端開發出了列式存儲，典型的列式存儲資料庫就是開源社區的HBASE。實際上列式存儲的概念也是出自Google的一篇論文：Google BigTable，有興趣的話大家最好讀一下：
消息隊列：大數據工程處理中消息隊列作為「削峰填谷」的主力系統是必不可少的，當前該領域內的解決方案有很多，包括ActiveMQ，Kafka等。國內阿里也開源了RocketMQ。這其中的翹楚當屬Apache Kafka了。Kafka的很多設計思想都特別契合分布流式數據處理的設計理念。這也難怪，Kafka的原作者Jay Kreps可是當今實時流式處理方面的頂級大神。
『肆』 你常用的Java工具庫都有哪些
JavaSDK肯定是使用最廣的庫，所以本文的名單焦點是流行的第三方庫。該列表可能並不完善，所以如果你覺得有什麼應該出現在列表中的，請留下您的評論。非常感謝！
1、核心庫
Apache Commons Lang：來自Apache的核心庫，為java.lang API補充了許多常用的工具類，如字元串操作、對象的創建等。
Google Guava：來自谷歌的核心庫，包括集合（Collection）、緩存（Caching）、支持原語（Primitives）等。（示例）
2、HTML、XML Parser
Jsoup：一個簡化了的 HTML操作的庫。（示例）
STaX：一組可以高效處理XML的API。 （示例）
3、Web框架
Spring：Java平台上眾所周知的開源框架和依賴注入容器。（示例）
Struts2：來自Apache的流行Web框架。 （示例）
GoogleWebToolkit：Google提供的開發工具庫，主要用於構建和優化復雜的Web程序用。 （示例）
Strips：使用最新Java技術構建的Web程序框架，推薦使用。
Tapestry：面向組件的框架，用於使用Java創建動態、健壯、擴展性高的Web應用程序。
請猛擊這里查看以上面框架之間的比較。
4、圖表、報表、圖像
JFreeChart：用於創建如條形圖、折線圖、餅圖等圖表。
JFreeReport：創建於輸出PDF格式的報表。
JGraphT：創建圖像，其中只包含由線段連接的點集。
5、窗口
Swing：SDK提供的GUI庫。（示例）
SWT：eclipse提供的GUI庫。
SWT與Swing的比較。
6.、GUI框架
EclipseRCP。（示例）
7、自然語言處理
OpenNLP：來自Apache的自然語言處理庫。 （示例）
StanfordParser：斯坦福大學提供的自然語言處理庫。（示例）
如果你是一名NLP專家，請猛擊這里查看更多工具庫介紹。
8、靜態分析
EclipseJDT：由IBM提供的靜態分析庫，可以操作Java源代碼。（示例）
WALA：可以處理jar包文件（即位元組碼）的工具庫。（示例）
9、JSON
Jackson： 用於處理JSON數據格式的多用途的Java庫。Jackson 旨在快速、准確、輕量、對開人員友好之間找到最好的平衡點。
XStream：一個簡單用於對象和XML互相轉換的庫。
GoogleGson：一個專門用於Java對象和Json對象相互轉換的工具庫。（示例）
JSON-lib：用於beans、maps、collections、javaarrays、XML和JSON之間相互轉換操作的工具庫。
10、數學
ApacheCommonsMath：提供數學計算和數值統計需函數的工具庫。
11、日誌
ApacheLog4j：風行一時的日誌記錄操作庫。（示例）
Logback：當前流行的log4j項目的繼任者。
SLF4J（TheSimpleLoggingFacadeforJava）： 各種日誌框架的一個簡單的外觀或抽象（如java.util.logging 、logback、log4j等），允許用戶在部署時加入需要的日誌框架。
12、Office
ApachePOI：利用其提供的APIs，可以使用純Java代碼操作各種基於微軟OLE2合成文檔格式的文檔。
Docx4j：一個用於創建、操作微軟公開的XML文件的庫（支持Worddocx、 Powerpointpptx和Excelxlsx）。
13、日期和時間
Joda-Time：如有質量問題包退包換的Java日期和時間類。
14、資料庫
Hibernate、EclipseLink、JPA
JDO
jOOQ
SpringJDBC、SpringData
ApacheDbUtils
15、開發工具
Lambok： 旨在減少代碼編寫的Java開發庫。