Bazel：来自Google的构建工具，可以快速、可靠地构建代码。官网
Gradle：使用Groovy（非XML）进行增量构建，可以很好地与Maven依赖管理配合工作。官网
Buck：Facebook构建工具。官网
字节码操作
编程方式操作字节码的开发库。
ASM：通用底层字节码操作和分析开发库。官网
Byte Buddy：使用流式API进一步简化字节码生成。官网
Byteman：在运行时通过DSL（规则）操作字节码进行测试和故障排除。官网
Javassist：一个简化字节码编辑尝试。官网
集群管理
在集群内动态管理应用程序的框架。
Apache Aurora：Apache Aurora是一个Mesos框架，用于长时间运行服务和定时任务（cron job）。官网
Singularity：Singularity是一个Mesos框架，方便部署和操作。它支持Web Service、后台运行、调度作业和一次性任务。官网
代码分析
测量代码指标和质量工具。
Checkstyle：代码编写规范和标准静态分析工具。官网
Error Prone：将常见编程错误作为运行时错误报告。官网
FindBugs：通过字节码静态分析查找隐藏bug。官网
jQAssistant：使用基于Neo4J查询语言进行代码静态分析。官网
PMD：对源代码分析查找不良的编程习惯。官网
SonarQube：通过插件集成其它分析组件，对过去一段时间内的数据进行统计。官网
编译器生成工具
用来创建解析器、解释器或编译器的框架。
ANTLR：复杂的全功能自顶向下解析框架。官网
JavaCC：JavaCC是更加专门的轻量级工具，易于上手且支持语法超前预测。官网
外部配置工具
支持外部配置的开发库。
config：针对JVM语言的配置库。官网
owner：减少冗余配置属性。官网
约束满足问题求解程序
帮助解决约束满足问题的开发库。
Choco：可直接使用的约束满足问题求解程序，使用了约束规划技术。官网
JaCoP：为FlatZinc语言提供了一个接口，可以执行MiniZinc模型。官网
OptaPlanner：企业规划与资源调度优化求解程序。官网
Sat4J：逻辑代数与优化问题最先进的求解程序。官网
持续集成
Bamboo：Atlassian解决方案，可以很好地集成Atlassian的其他产品。可以选择开源许可，也可以购买商业版。官网
CircleCI：提供托管服务，可以免费试用。官网
Codeship：提供托管服务，提供有限的免费模式。官网
fabric8：容器集成平台。官网
Go：ThoughtWork开源解决方案。官网
Jenkins：支持基于服务器的部署服务。官网
TeamCity：JetBrain的持续集成解决方案，有免费版。官网
Travis：通常用作开源项目的托管服务。官网
Buildkite: 持续集成工具，用简单的脚本就能设置pipeline，而且能快速构建，可以免费试用。官网
CSV解析
简化CSV数据读写的框架与开发库
uniVocity-parsers：速度最快功能最全的CSV开发库之一，同时支持TSV与固定宽度记录的读写。官网
数据库
简化数据库交互的相关工具。
Apache Phoenix：HBase针对低延时应用程序的高性能关系数据库层。官网
Crate：实现了数据同步、分片、缩放、复制的分布式数据存储。除此之外还可以使用基于SQL的语法跨集群查询。官网
Flyway：简单的数据库迁移工具。官网
H2：小型SQL数据库，以可以作为内存数据库使用着称。官网
HikariCP：高性能JDBC连接工具。官网
JDBI：便捷的JDBC抽象。官网
Protobuf：Google数据交换格式。官网
SBE：简单二进制编码，是最快速的消息格式之一。官网
Wire：整洁轻量级协议缓存。官网
帮实现依赖翻转范式的开发库。官网
Apache DeltaSpike：CDI扩展框架。官网
Dagger2：编译时注入框架，不需要使用反射。官网
Guice：可以匹敌Dagger的轻量级注入框架。官网
HK2：轻量级动态依赖注入框架。官网
开发流程增强工具
从最基本的层面增强开发流程。
ADT4J：针对代数数据类型的JSR-269代码生成器。官网
AspectJ：面向切面编程（AOP）的无缝扩展。官网
Auto：源代码生成器集合。官网
DCEVM：通过修改JVM在运行时支持对已加载的类进行无限次重定义。官网
HotswapAgent：支持无限次重定义运行时类与资源。官网
Immutables：类似Scala的条件类。官网
JHipster：基于Spring Boot与AngularJS应用程序的Yeoman源代码生成器。官网
JRebel：无需重新部署，可以即时重新加载代码与配置的商业软件。官网
Lombok：减少冗余的代码生成器。官网
Spring Loaded：类重载代理。官网
vert.x：多语言事件驱动应用框架。官网
分布式应用
用来编写分布式容错应用的开发库和框架。
Akka：用来编写分布式容错并发事件驱动应用程序的工具和运行时。官网
Apache Storm：实时计算系统。官网
Apache ZooKeeper：针对大型分布式系统的协调服务，支持分布式配置、同步和名称注册。官网
Hazelcast：高可扩展内存数据网格。官网
Hystrix：提供延迟和容错。官网
JGroups：提供可靠的消息传递和集群创建的工具。官网
Orbit：支持虚拟角色（Actor），在传统角色的基础上增加了另外一层抽象。官网
Quasar：为JVM提供轻量级线程和角色。官网
分布式数据库
对应用程序而言，在分布式系统中的数据库看起来就像是只有一个数据源。
Apache Cassandra：列式数据库，可用性高且没有单点故障。官网
Apache HBase：针对大数据的Hadoop数据库。官网
Druid：实时和历史OLAP数据存储，在聚集查询和近似查询方面表现不俗。官网
Infinispan：针对缓存的高并发键值对数据存储。官网
发布
以本机格式发布应用程序的工具。
Bintray：发布二进制文件版本控制工具。可以于Maven或Gradle一起配合使用。提供开源免费版本和几种商业收费版本。官网
Central Repository：最大的二进制组件仓库，面向开源社区提供免费服务。Apache Maven默认使用Central官网Repository，也可以在所有其他构建工具中使用。
IzPack：为跨平台部署建立创作工具（Authoring Tool）。官网
JitPack：打包GitHub仓库的便捷工具。可根据需要构建Maven、Gradle项目，发布可立即使用的组件。官网
Launch4j：将JAR包装为轻量级本机Windows可执行程序。官网
Nexus：支持代理和缓存功能的二进制管理工具。官网
packr：将JAR、资源和JVM打包成Windows、Linux和Mac OS X本地发布文件。官网
文档处理工具
处理Office文档的开发库。
Apache POI：支持OOXML规范（XLSX、DOCX、PPTX）以及OLE2规范（XLS、DOC、PPT）。官网
documents4j：使用第三方转换器进行文档格式转换，转成类似MS Word这样的格式。官网
jOpenDocument：处理OpenDocument格式（由Sun公司提出基于XML的文档格式）。官网
函数式编程
函数式编程支持库。
Cyclops：支持一元（Monad）操作和流操作工具类、comprehension（List语法）、模式匹配、trampoline等特性。官网
Fugue：Guava的函数式编程扩展。官网
Functional Java：实现了多种基础和高级编程抽象，用来辅助面向组合开发（composition-oriented development）。官网
Javaslang：一个函数式组件库，提供持久化数据类型和函数式控制结构。官网
jOOλ：旨在填补Java 8 lambda差距的扩展，提供了众多缺失的类型和一组丰富的顺序流API。官网
游戏开发
游戏开发框架。
jMonkeyEngine：现代3D游戏开发引擎。官网
libGDX：全面的跨平台高级框架。官网
LWJGL：对OpenGL/CL/AL等技术进行抽象的健壮框架。官网
GUI
现代图形化用户界面开发库。
JavaFX：Swing的后继者。官网
Scene Builder：开发JavaFX应用的可视化布局工具。官网
高性能计算
涵盖了从集合到特定开发库的高性能计算相关工具。
Agrona：高性能应用中常见的数据结构和工具方法。官网
Disruptor：线程间消息传递开发库。官网
fastutil：快速紧凑的特定类型集合（Collection）。官网
GS Collections：受Smalltalk启发的集合框架。官网
HPPC：基础类型集合。官网
Javolution：实时和嵌入式系统的开发库。官网
JCTools：JDK中缺失的并发工具。官网
Koloboke：Hash set和hash map。官网
Trove：基础类型集合。官网
High-scale-bli:Cliff Click 个人开发的高性能并发库官网
IDE
简化开发的集成开发环境。
Eclipse：老牌开源项目，支持多种插件和编程语言。官网
IntelliJ IDEA：支持众多JVM语言，是安卓开发者好的选择。商业版主要针对企业客户。官网
NetBeans：为多种技术提供集成化支持，包括Java SE、Java EE、数据库访问、HTML5
Imgscalr：纯Java 2D实现，简单、高效、支持硬件加速的图像缩放开发库。官网
Picasso：安卓图片下载和图片缓存开发库。官网
Thumbnailator：Thumbnailator是一个高质量Java缩略图开发库。官网
ZXing：支持多种格式的一维、二维条形码图片处理开发库。官网
im4java: 基于ImageMagick或GraphicsMagick命令行的图片处理开发库，基本上ImageMagick能够支持的图片格式和处理方式都能够处理。官网
Apache Batik：在Java应用中程序以SVG格式显示、生成及处理图像的工具集，包括SVG解析器、SVG生成器、SVG DOM等模块，可以集成使用也可以单独使用，还可以扩展自定义的SVG标签。官网
JSON
简化JSON处理的开发库。
Genson：强大且易于使用的Java到JSON转换开发库。官网
Gson：谷歌官方推出的JSON处理库，支持在对象与JSON之间双向序列化，性能良好且可以实时调用。官网
Jackson：与GSON类似，在频繁使用时性能更佳。官网
LoganSquare：基于Jackson流式API，提供对JSON解析和序列化。比GSON与Jackson组合方式效果更好。官网
Fastjson：一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。官网
Kyro：快速、高效、自动化的Java对象序列化和克隆库。官网
JVM与JDK
目前的JVM和JDK实现。
JDK 9：JDK 9的早期访问版本。官网
OpenJDK：JDK开源实现。官网
基于JVM的语言
除Java外，可以用来编写JVM应用程序的编程语言。
Scala：融合了面向对象和函数式编程思想的静态类型编程语言。官网
Groovy：类型可选（Optionally typed）的动态语言，支持静态类型和静态编译。目前是一个Apache孵化器项目。官网
Clojure：可看做现代版Lisp的动态类型语言。官网
Ceylon：RedHat开发的面向对象静态类型编程语言。官网
Kotlin：JetBrain针对JVM、安卓和浏览器提供的静态类型编程语言。官网
Xtend：一种静态编程语言，能够将其代码转换为简洁高效的Java代码，并基于JVM运行。官网
日志
记录应用程序行为日志的开发库。
Apache Log4j 2：使用强大的插件和配置架构进行完全重写。官网
kibana：分析及可视化日志文件。官网
Logback：强健的日期开发库，通过Groovy提供很多有趣的选项。官网
logstash：日志文件管理工具。官网
Metrics：通过JMX或HTTP发布参数，并且支持存储到数据库。官网
SLF4J：日志抽象层，需要与具体的实现配合使用。官网
机器学习
提供具体统计算法的工具。其算法可从数据中学习。
Apache Flink：快速、可靠的大规模数据处理引擎。官网
Apache Hadoop：在商用硬件集群上用来进行大规模数据存储的开源软件框架。官网
Apache Mahout：专注协同过滤、聚类和分类的可扩展算法。官网
Apache Spark：开源数据分析集群计算框架。官网
DeepDive：从非结构化数据建立结构化信息并集成到已有数据库的工具。官网
Deeplearning4j：分布式多线程深度学习开发库。官网
H2O：用作大数据统计的分析引擎。官网
Weka：用作数据挖掘的算法集合，包括从预处理到可视化的各个层次。官网
QuickML：高效机器学习库。官网、GitHub
消息传递
在客户端之间进行消息传递，确保协议独立性的工具。
Aeron：高效可扩展的单播、多播消息传递工具。官网
Apache ActiveMQ：实现JMS的开源消息代理（broker），可将同步通讯转为异步通讯。官网
Apache Camel：通过企业级整合模式（Enterprise Integration Pattern EIP）将不同的消息传输API整合在一起。官网
Apache Kafka：高吞吐量分布式消息系统。官网
Hermes：快速、可靠的消息代理（Broker），基于Kafka构建。官网
JBoss HornetQ：清晰、准确、模块化，可以方便嵌入的消息工具。官网
JeroMQ：ZeroMQ的纯Java实现。官网
Smack：跨平台XMPP客户端函数库。官网
Openfire：是开源的、基于XMPP、采用Java编程语言开发的实时协作服务器。 Openfire安装和使用都非常简单，并可利用Web界面进行管理。官网GitHub
Spark：是一个开源，跨平台IM客户端。它的特性支持集组聊天，电话集成和强大安全性能。如果企业内部部署IM使用Openfire+Spark是最佳的组合。官网GitHub
Tigase： 是一个轻量级的可伸缩的 Jabber/XMPP 服务器。无需其他第三方库支持，可以处理非常高的复杂和大量的用户数，可以根据需要进行水平扩展。官网
杂项
未分类其它资源。
Design Patterns：实现并解释了最常见的设计模式。官网
Jimfs：内存文件系统。官网
Lanterna：类似curses的简单console文本GUI函数库。官网
LightAdmin：可插入式CRUD UI函数库，可用来快速应用开发。官网
OpenRefine：用来处理混乱数据的工具，包括清理、转换、使用Web Service进行扩展并将其关联到数据库。官网
RoboVM：Java编写原生iOS应用。官网
Quartz：强大的任务调度库.官网
应用监控工具
监控生产环境中应用程序的工具。
AppDynamics：性能监测商业工具。官网
JavaMelody：性能监测和分析工具。官网
Kamon：Kamon用来监测在JVM上运行的应用程序。官网
New Relic：性能监测商业工具。官网
SPM：支持对JVM应用程序进行分布式事务追踪的性能监测商业工具。官网
Takipi：产品运行时错误监测及调试商业工具。官网
原生开发库
用来进行特定平台开发的原生开发库。
JNA：不使用JNI就可以使用原生开发库。此外，还为常见系统函数提供了接口。官网
自然语言处理
用来专门处理文本的函数库。
Apache OpenNLP：处理类似分词等常见任务的工具。官网
CoreNLP：斯坦佛CoreNLP提供了一组基础工具，可以处理类似标签、实体名识别和情感分析这样的任务。官网
LingPipe：一组可以处理各种任务的工具集，支持POS标签、情感分析等。官网
Mallet：统计学自然语言处理、文档分类、聚类、主题建模等。官网
网络
网络编程函数库。
Async Http Client：异步HTTP和WebSocket客户端函数库。官网
Grizzly：NIO框架，在Glassfish中作为网络层使用。官网
Netty：构建高性能网络应用程序开发框架。官网
OkHttp：一个Android和Java应用的HTTP+SPDY客户端。官网
Undertow：基于NIO实现了阻塞和非阻塞API的Web服务器，在WildFly中作为网络层使用。官网
ORM
处理对象持久化的API。
Ebean：支持快速数据访问和编码的ORM框架。官网
EclipseLink：支持许多持久化标准，JPA、JAXB、JCA和SDO。官网
Hibernate：广泛使用、强健的持久化框架。Hibernate的技术社区非常活跃。官网
MyBatis：带有存储过程或者SQL语句的耦合对象（Couples object）。官网
OrmLite：轻量级开发包，免除了其它ORM产品中的复杂性和开销。官网
Nutz：另一个SSH。官网，Github
JFinal：JAVA WEB + ORM框架。官网，Github
用来帮助创建PDF文件的资源。
Apache FOP：从XSL-FO创建PDF。官网
Apache PDFBox：用来创建和操作PDF的工具集。官网
DynamicReports：JasperReports的精简版。官网
flyingsaucer：XML/XHTML和CSS 2.1渲染器。官网
iText：一个易于使用的PDF函数库，用来编程创建PDF文件。注意，用于商业用途时需要许可证。官网
JasperReports：一个复杂的报表引擎。官网
性能分析
性能分析、性能剖析及基准测试工具。
jHiccup：提供平台中JVM暂停的日志和记录。官网
JMH：JVM基准测试工具。官网
JProfiler：商业分析器。官网
LatencyUtils：测量和报告延迟的工具。官网
VisualVM：对运行中的应用程序信息提供了可视化界面。官网
YourKit Java Profiler：商业分析器。官网
响应式开发库
用来开发响应式应用程序的开发库。
Reactive Streams：异步流处理标准，支持非阻塞式反向压力（backpressure）。官网
Reactor：构建响应式快速数据（fast-data）应用程序的开发库。官网
RxJava：通过JVM可观察序列（observable sequence）构建异步和基于事件的程序。官网
REST框架
用来创建RESTful 服务的框架。
Dropwizard：偏向于自己使用的Web框架。用来构建Web应用程序，使用了Jetty、Jackson、Jersey和Metrics。官网
Feign：受Retrofit、JAXRS-2.0和WebSocket启发的HTTP客户端连接器（binder）。官网
Jersey：JAX-RS参考实现。官网
RESTEasy：经过JAX-RS规范完全认证的可移植实现。官网
RestExpress：一个Java类型安全的REST客户端。官网
RestX：基于注解处理和编译时源码生成的框架。官网
Retrofit：类型安全的REST客户端。官网
Spark：受到Sinatra启发的Java REST框架。官网
Swagger：Swagger是一个规范且完整的框架，提供描述、生产、消费和可视化RESTful Web Service。官网
Blade：国人开发的一个轻量级的MVC框架. 它拥有简洁的代码，优雅的设计。官网
科学计算与分析
用于科学计算和分析的函数库。
DataMelt：用于科学计算、数据分析及数据可视化的开发环境。官网
JGraphT：支持数学图论对象和算法的图形库。官网
JScience：用来进行科学测量和单位的一组类。官网
搜索引擎
文档索引引擎，用于搜索和分析。
Apache Solr：一个完全的企业搜索引擎。为高吞吐量通信进行了优化。官网
Elasticsearch：一个分布式、支持多租户（multitenant）全文本搜索引擎。提供了RESTful Web接口和无schema的JSON文档。官网
Apache Lucene：是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。官网
安全
用于处理安全、认证、授权或会话管理的函数库。
Apache Shiro：执行认证、授权、加密和会话管理。官网
Bouncy Castle，涵盖了从基础的帮助函数到PGP/SMIME操作。官网：多途加密开发库。支持JCA提供者（JCA provider)
Cryptomator：在云上进行客户端跨平台透明加密。官网
Keycloak：为浏览器应用和RESTful Web Service集成SSO和IDM。目前还处于beta版本，但是看起来非常有前途。官网
PicketLink：PicketLink是一个针对Java应用进行安全和身份认证管理的大型项目（Umbrella Project）。官网
序列化
用来高效处理序列化的函数库。
FlatBuffers：高效利用内存的序列化函数库，无需解包和解析即可高效访问序列化数据。官网
Kryo：快速、高效的对象图形序列化框架。官网
FST：提供兼容JDK的高性能对象图形序列化。官网
MessagePack：一种高效的二进制序列化格式。官网
应用服务器
用来部署应用程序的服务器。
Apache Tomcat：针对Servlet和JSP的应用服务器，健壮性好且适用性强。官网
Apache TomEE：Tomcat加Java EE。官网
Jetty：轻量级、小巧的应用服务器，通常会嵌入到项目中。官网
WebSphere Liberty：轻量级、模块化应用服务器，由IBM开发。官网
WildFly：之前被称作JBoss，由Red Hat开发。支持很多Java EE功能。官网
模板引擎
在模板中替换表达式的工具。
Apache Velocity：提供HTML页面模板、email模板和通用开源代码生成器模板。官网
FreeMarker：通用模板引擎，不需要任何重量级或自己使用的依赖关系。官网
Handlebars.java：使用Java编写的模板引擎，逻辑简单，支持语义扩展（semantic Mustache）。官网
Thymeleaf：旨在替换JSP，支持XML文件的工具。官网
测试
测试内容从对象到接口，涵盖性能测试和基准测试工具。
Apache JMeter：功能性测试和性能评测。官网
Arquillian：集成测试和功能行测试平台，集成Java EE容器。官网
AssertJ：支持流式断言提高测试的可读性。官网
Awaitility：用来同步异步操作的DSL。官网
Cucumber：BDD测试框架。官网
Gatling：设计为易于使用、可维护的和高性能负载测试工具。官网
Hamcrest：可用来灵活创建意图（intent）表达式的匹配器。官网
JMockit：用来模拟静态、final方法等。官网
JUnit：通用测试框架。官网
Mockito：在自动化单元测试中创建测试对象，为TDD或BDD提供支持。官网
PowerMock： 支持模拟静态方法、构造函数、final类和方法、私有方法以及移除静态初始化器的模拟工具。官网
REST Assured：为REST/HTTP服务提供方便测试的Java DSL。官网
Selenide：为Selenium提供精准的周边API，用来编写稳定且可读的UI测试。官网
Selenium：为Web应用程序提供可移植软件测试框架。官网
Spock：JUnit-compatible framework featuring an expressive Groovy-derived specification language.官网兼容JUnit框架，支持衍生的Groovy范的语言。
TestNG：测试框架。官网
Truth：Google的断言和命题（proposition）框架。官网
Unitils：模块化测试函数库，支持单元测试和集成测试。官网
WireMock：Web Service测试桩（Stub）和模拟函数。官网
通用工具库
通用工具类函数库。
Apache Commons：提供各种用途的函数，比如配置、验证、集合、文件上传或XML处理等。官网
args4j：命令行参数解析器。官网
CRaSH：为运行进行提供CLI。官网
Gephi：可视化跨平台网络图形化操作程序。官网
Guava：集合、缓存、支持基本类型、并发函数库、通用注解、字符串处理、I/O等。官网
JADE：构建、调试多租户系统的框架和环境。官网
javatuples：正如名字表示的那样，提供tuple支持。尽管目前tuple的概念还有留有争议。官网
JCommander：命令行参数解析器。官网
Protégé：提供存在论（ontology）编辑器以及构建知识系统的框架。官网
网络爬虫
用于分析网站内容的函数库。
Apache Nutch：可用于生产环境的高度可扩展、可伸缩的网络爬虫。官网
Crawler4j：简单的轻量级网络爬虫。官网
JSoup：刮取、解析、操作和清理HTML。官网
Web框架
用于处理Web应用程序不同层次间通讯的框架。
Apache Tapestry：基于组件的框架，使用Java创建动态、强健的、高度可扩展的Web应用程序。官网
Apache Wicket：基于组件的Web应用框架，与Tapestry类似带有状态显示GUI。官网
Google Web Toolkit：一组Web开发工具集，包含在客户端将Java代码转为JavaScript的编译器、XML解析器、RCP官网API、JUnit集成、国际化支持和GUI控件。
Grails：Groovy框架，旨在提供一个高效开发环境，使用约定而非配置、没有XML并支持混入（mixin）。官网
Ninja：Java全栈Web开发框架。非常稳固、快速和高效。官网
Pippo：小型、高度模块化的类Sinatra框架。官网
Play：使用约定而非配置，支持代码热加载并在浏览器中显示错误。官网
PrimeFaces：JSF框架，提供免费和带支持的商业版本。包括若干前端组件。官网
Ratpack：一组Java开发函数库，用于构建快速、高效、可扩展且测试完备的HTTP应用程序。官网
Spring Boot：微框架，简化了Spring新程序的开发过程。官网
Spring：旨在简化Java EE的开发过程，提供依赖注入相关组件并支持面向切面编程。官网
Vaadin：基于GWT构建的事件驱动框架。使用服务端架构，客户端使用Ajax。官网
Blade：国人开发的一个轻量级的MVC框架. 它拥有简洁的代码，优雅的设计。官网
业务流程管理套件
流程驱动的软件系统构建。
jBPM：非常灵活的业务流程管理框架，致力于构建开发与业务分析人员之间的桥梁。官网
Activity：轻量级工作流和业务流程管理框架。官网github
资源
社区
㈡ 入门爬虫下载python还要下载单独的编译器如pycharm直接用IELD(Python)不行吗
可以
但是自带的不好用
㈢ Python能用来做什么
Python是当前非常热门、应用范围非常广、使用人员非常多的编程语言。每年都有很多的初学者开始接触并爱上Python语言。作为一门开源的编程语言，其学习教程、技术书籍有很多，各有优缺点。
Python是一门强大的语言，可用于Web开发、自动化运维、科学计算、网络爬虫、数据分析、机器学习、深度学习等几乎所有主流应用方向。尤其是Python+Django的Web开发组合。更是开发大型新闻网站、博客系统、自动化运维凭他的最佳选择。
㈣ Python有哪些优势为什么是人工智能的首选语言
python作为一门高级编程语言，它的诞生虽然很偶然，但是它得到程序员的喜爱却是必然之路，Python入门简单，相比于其他语言，初学者很容易入门，除此之外，Python还具有以下优点：
1. 简单：Python奉行简洁主义，易于读写，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
2. 免费：Python是开源软件。这意味着你不用花一分钱便能复制、阅读、改动它，这也是Python越来越优秀的原因——它是由一群希望看到一个更加优秀的Python的人创造并经常改进着的。
3. 兼容性：Python兼容众多平台，所以开发者不会遇到使用其他语言时常会遇到的困扰。
4. 面向对象：Python既支持面向过程，也支持面向对象编程。在面向过程编程中，程序员复用代码，在面向对象编程中，使用基于数据和函数的对象。
5. 丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。
6. 规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。
7. 可扩展性和可嵌入性。如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。
Python的学习强度相对于其他的一些编程语言普遍公认的简单，0基础也可轻松学会，而且发展前景好，在人工智能、大数据、云计算等领域均得到了广泛的应用，且现阶段人才紧缺，薪资普遍高于其他编程语言，因此，是IT转型的好选择！
㈤ python安装scrapy，所需要安装的包都安装好了，但是在最后安装scrapy时，老是出现错误
这个问题已经困扰我好几天了。。。大兄弟后面是怎么解决这个问题的？
㈥ 什么牌子的蟑螂药好，蟑螂喷雾哪个牌子好
因为超强的环境适应力和繁殖能力，
蟑螂一直被称作“小强”，
遇到小强不能直接打死？
市面上灭蟑药物琳琅满目,
到底哪种最有效？
小强有没有克星？
南都记者以消费者身份从电商平台选购8款市面常见的蟑螂药，包括饵剂、胶饵、蟑螂屋、气雾剂四类，并以华师昆虫所提供的160只左右的德国小蠊进行测试，连续5天观察、记录，结果显示，最贵的蟑螂药不一定效果最好。
鉴定实录
哪款蟑螂药最“无敌”？
地点：南都鉴定评测实验室
样品：鉴定君以消费者身份从电商平台选购8款销量较高的蟑螂药，包括饵剂、胶饵、蟑螂屋、气雾剂四类常见灭蟑药物，价格在14.8~59.9元不等。
仪器：爬虫饲养盒、鸡蛋壳、鼠粮、卫生手套
（本次比较试验结果仅对所购买的产品负责，不代表同品牌不同批次、不同规格产品的质量状况。）
样品一览＞华南师范大学昆虫所李胜实验室培养了数万只品种不同、大小不一的蟑螂（蟑螂是俗称，学名为蜚蠊）。9月5日下午，华南师范大学昆虫所研究人员把160只左右体积较大的德国小蠊分装在8个装有鸡蛋壳的饲养盒中，研究人员表示，鸡蛋壳既可以作为蟑螂的庇护所，增大活动空间，也可以作为蟑螂的食物，饲养盒四壁上方有很多小洞洞，可以通风透气。为了防止蟑螂逃跑出来，研究人员在饲养盒内壁四周涂上凡士林。
【杀虫气雾剂】
雷达牌立竿见影，
喷一下蟑螂群受刺激上窜下跳
因为气雾剂见效快，而胶饵、饵剂和蟑螂屋需要等待一段时间才见效，因此药效鉴定实验分成两组。9月5日下午19时40分，鉴定君按照说明书上的要求，分别用雷达杀虫气雾剂和绿百灵家用杀虫剂对准不同的爬虫饲养盒里面进行喷射，分别标记为“雷达”饲养盒和“绿百灵”饲养盒。两个饲养盒内的蟑螂都出现程度不同的反应，“雷达”饲养盒内的蟑螂反应强烈，受到刺激上窜下跳，相比之下“绿百灵”饲养盒的蟑螂，反应缓慢；5分钟后，“雷达”饲养盒内有蟑螂死亡，“绿百灵”饲养盒内还没有蟑螂死亡；10分钟后，两个盒子均有一半蟑螂死亡；1天后南都记者发现两组蟑螂群体均死亡。
据悉，气雾剂是传统的杀蟑螂药物，见效较快，可以当场杀死蟑螂，但气味呛鼻，使用时需移动物品，而且药物有效杀虫时间短，无法根治蟑螂。除此之外，气雾剂瓶内有抛射剂，外力撞击或者摩擦发热都容易引起爆炸，因此专家提醒消费者不要把杀虫气雾剂存放于阳台、厨房、汽车等高温环境中，以免发生爆炸。
【诱饵、胶饵、蟑螂屋】
两款蟑螂屋几乎全灭小强
价格最贵的这款胶饵致死率仅5%
鉴定君统计发现，2款蟑螂屋效果相对明显，第二天就有约一半蟑螂被食物诱惑中招。据电商平台上该产品介绍显示，蟑螂屋利用诱饵将蟑螂引诱过来，再用粘板黏住蟑螂身体和足，属于物理捕蟑，日常打扫时无需清理，相对安全，使用方便。
为何效果不明显？夏传国表示可能是鼠粮、鸡蛋壳等其他食物对蟑螂诱惑更大，影响了药效发挥。据悉，诱饵、胶型属于新型灭蟑螂药，无臭无味，使用方便，但因为微毒，仍存在不够安全等缺陷。
关注
“连锁杀蟑”不科学
据杀蟑诱饵、胶饵的产品说明显示，蟑螂有分食同类尸体和粪便的习性，毒性会相互传染。大约1-2周之后，就会全窝死亡。对于连锁杀蟑，广东省生物资源应用研究所科技服务中心夏传国主任表示，“连锁杀蟑”这种说法不科学，“蟑螂群居是靠粪便里的聚集素，气温低时聚集在一起取暖，只能说蟑螂群体都吃了有毒诱饵造成集体中毒，但它很少会吃同类的尸体”。
夏传国表示，最典型有连锁中毒反应的昆虫应该是白蚁，“因为白蚁有工蚁饲喂其它品级个体的行为，导致毒剂在群体内慢性传染性中毒，最后使整个群体死亡”。
鉴定补充
如何团灭小强？
疾控专家来支招
广东省疾控中心副主任林立丰博士此前接受有关媒体采访时表示，蟑螂的分泌物、排泄物、呕吐物，身上携带的致病微生物、寄生虫卵，甚至蟑螂尸体干成粉末，都是过敏原。如何对付蟑螂？他表示有两条路：一是防，二是灭。
第一招，堵死入口。封堵墙壁、破损的瓷砖墙面、地板、门窗、管线通道等处的孔洞、缝隙；下水道口用细眼不锈钢金属网密封或安装存水弯管。旧家具搬入之前做好清洁，必要时用杀虫气雾剂喷洒隐蔽角落，预防隐藏的蟑螂随家具迁入；物品特别是快递包裹带入室内之前应仔细检查有无蟑螂卵鞘或活虫，并采取换袋、换箱保存。
第二招，简单粗暴见效快——杀虫剂。拿起杀虫剂对着缝、孔、洞等地方喷！喷！喷！这种方法特别适用于蟑螂密度很高、不经常用水冲洗的表面。但注意别在有明火的厨房使用。另有一种粉剂，具有良好的飘逸性能，适用于干燥的缝隙、夹层、夹墙、孔洞和一些固定设备。
第三招，物理方法最环保——粘蟑纸。蟑螂还喜欢在冰箱、衣柜、橱柜、食品柜底出没，对于这些不能用药的地方，布放粘蟑纸最合适。因为蟑螂不耐高温，抓到蟑螂后可以用50℃以上的热水将蟑螂烫死，或用火烧。
一脚踩死行不行？疾控专家表示，假如蟑螂身上没有卵鞘，就能将蟑螂踩死。但如果踩的是一只母蟑螂，踩死它时恰恰没伤着它的卵鞘，不过十天八天，潜伏在卵鞘中的卵便可再孵出三四十只小蟑螂。如何灭卵鞘？疾控专家表示，踩死蟑螂时发现它尾部有卵鞘，应快、准、狠用力踩上去“补刀”；其次用火烧，但会散发蛋白质灼烧的味道，不顺利的话卵鞘还可能炸开，喷出粉嫩嫩的小小强。
雌蟑螂尾端的卵鞘，可孵出10~50只左右的小蟑螂
鉴定者说
蟑螂屋好用又环保
气雾剂见效快但污染环境
据悉，德国小蠊体长小的仅0.2~0.5cm，多数体长在1~3cm，因为个头小，喜欢钻孔隙，在室温24~32℃时最为活跃，常年开空调以及常年使用电脑的室内都是它们的安身之地。夏传国介绍，德国小蠊在家庭比较常见，它是分布最广泛、也最难治理的一类蟑螂。除了盗食、污染食物，损害衣物、书籍，破坏电脑等精密仪器，造成经济损失外，它更主要的危害是传播疾病。由于德国小蠊适应性强、繁殖快，易对化学杀虫剂产生抗药性，因而对其防治难度较大。
夏传国还表示，从环保角度来看，蟑螂屋是相对环保的灭蟑工具，“因为它没有任何化学药物和化学成分，所以适合家里有小朋友或者饲养宠物的家庭使用，把它放置在橱柜或者柜子的下方就可以有效杀灭蟑螂。”气雾剂虽然见效快，但气味浓，对环境污染最大。
出品：南都大数据研究院
统筹：南都鉴定评测实验室
主持：陈养凯
采写：见习记者 杨丽云 实习生谢晓珊
摄影：南都记者 李冠祺 实习生陈思颖
视频：许晓鑫 实习生陈思颖
（感谢华南师范大学昆虫所李胜实验室、广东省生物资源应用研究所）
㈦ python和C#哪个适合我
Python与c#的技术差异很大，但都适合web开发，以下是Python与C#详细对比分析：
Python原本就被设计的类似用英语表达一样，只要你使用合适的变量名称，许多表达式就很容易读懂。另外，由于Python语法简单，没有像句法括号和大量的修饰词，各种类C的构造和不同的初始化变量，所以Python写的代码易读易学。
C#从C++和Java遗传了很多原始表达的类C语法，更重要的是，C#语法使我们必须遵循一定的规则来编写自已的方法或是继承类，伴随而来的是另一大串修饰词，还有一点不能忘记的是要把代码段放在括号内。而Python只用SHIFTS键就可以让代码看上去很整洁。
至于编写脚本方面，值得一提的是Python的脚本是真正的脚本，能够被解释器执行。你可以用任何编辑器打开它，修改后就可以立即运行。这在手边没有IDE或编译器的时候优势十分明显。而且使用Python更容易编写跨平台的脚本，甚至都不需要重新编译。
但是，我们要指出Python的一个不足，就是需要在机器上安装脚本解释器，至少要在一个包或可执行文件里打包上一个解释器，从而使脚本的大小从几KB增加到十几M，不过对于现代计算机来说，十几兆的空间需求基本可以忽略不计，所以这也不是什么大问题。
而C#需要IDE来编写程序，C#的一个好处是，当你编写基于WINDOWS平台的脚本时，它有强大的各类WINDOWS系统组件支持。例如，注册表、WMI、网络等内置工具。C#可以使用WINFORMS，你需要的时候可以很容易地创建图形化接口。
没法说Python和C#哪个更好，Python比C#更容易学，开源库更多，但C#的标准库比Python的更好，其性能更高。