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① 我为什么说 python 是大数据全栈式开发语言 怎样成为数据分析师

就像只要会javaScript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。

云基础设施

这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。

云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的 OpenStack

，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Java写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年
初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。

如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。

提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapRece数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但
是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java，没有官方提供Python支持，不过有很多第
三方库封装了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。

Hadoop MapRece的替代者，是号称快上100倍的 Spark ，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。

DevOps

DevOps有个中文名字，叫做 开发自运维 。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。

自动化构建是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox,
flake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预
安装什么软件。

自动化测试方面，基于Python的 Robot Framework 企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。 Locust 在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。

自动化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。

在系统监控与度量方面，传统的Nagios逐渐没落，新贵如 Sensu 大受好评，云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不过Python要接入这些工具，并不困难。

除了上述这些工具，基于Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，虽未成气候，但已经得到大量关注。

网络爬虫

大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。

网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。

不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的
线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程（ Coroutine ）操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。

抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，着名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。

数据处理

万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程？

如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且
R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。

Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直
接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言
提供了非常好的支持。

Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让
Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的 Pylearn2 ，是深度学习领域的重要成员。 Theano 利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有 Pandas ，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。

对了，还有 iPython ，这个工具如此有用，以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行 ipython notebook 在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。

iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果；如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。

为什么是Python

正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。

对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行 import this

，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不
同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才
使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。

对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。

对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证；和Java相比，Python语法简
洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python
是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——
如何解决问题。

② 为什么说Python是大数据全栈式开发语言

就像只要会JavaScript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。x0dx0ax0dx0a云基础设施x0dx0ax0dx0a这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本竖凯不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。x0dx0ax0dx0a云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的 OpenStackx0dx0a x0dx0a，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Java写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年x0dx0a初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。x0dx0ax0dx0a如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。x0dx0ax0dx0a提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapRece数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但x0dx0a是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java，没有官方提供Python支持，不过有很多第x0dx0a三方库封装了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。x0dx0ax0dx0aHadoop MapRece的替代者，是号余悔唤称快上100倍的 Spark ，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。有个中文名字，叫做 开发自运维 。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/前毕部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。x0dx0ax0dx0a自动化构建是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox, x0dx0aflake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预x0dx0a安装什么软件。x0dx0ax0dx0a自动化测试方面，基于Python的 Robot Framework 企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。 Locust 在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。x0dx0ax0dx0a自动化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。x0dx0ax0dx0a在系统监控与度量方面，传统的Nagios逐渐没落，新贵如 Sensu 大受好评，云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不过Python要接入这些工具，并不困难。x0dx0ax0dx0a除了上述这些工具，基于Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，虽未成气候，但已经得到大量关注。x0dx0ax0dx0a网络爬虫x0dx0ax0dx0a大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。x0dx0ax0dx0a网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。x0dx0ax0dx0a不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的x0dx0a线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程（ Coroutine ）操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。x0dx0ax0dx0a抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，着名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。x0dx0ax0dx0a数据处理x0dx0ax0dx0a万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程？x0dx0ax0dx0a如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且x0dx0aR语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。x0dx0ax0dx0aPython也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直x0dx0a接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言x0dx0a提供了非常好的支持。x0dx0ax0dx0aPython的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让x0dx0aPython画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的 Pylearn2 ，是深度学习领域的重要成员。 Theano 利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有 Pandas ，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。x0dx0ax0dx0a对了，还有 iPython ，这个工具如此有用，以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行 ipython notebook 在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。x0dx0a x0dx0aiPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果；如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。x0dx0ax0dx0a为什么是Pythonx0dx0ax0dx0a正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。x0dx0ax0dx0a对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行 import thisx0dx0a x0dx0a，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不x0dx0a同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才x0dx0a使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。x0dx0ax0dx0a对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。x0dx0ax0dx0a对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证；和Java相比，Python语法简x0dx0a洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Pythonx0dx0a是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——x0dx0a如何解决问题。

③ GitHub上面有哪些经典的java框架源码

• 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

PDF

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

④ freɪgrənt是什么意思

1

学习用品（school things）

pen /pen/ 钢笔

pencil /'pensl/ 铅笔

pencil-case /'penslkeis / 铅笔盒

ruler /'ru:l/ 尺子

book /buk/ 书

bag /bg/ 包

post card /pust kɑ:d/ 明信片

newspaper /'nju:z,peip/ 报纸

schoolbag /sku:lbg/ 书包

eraser / i'reis / 橡皮

crayon / 'krein / 蜡笔

sharpener / 'ɑ:pn / 卷笔刀

story-book / 'st:ri] buk / 故事书

notebook / 'nutbuk / 笔记本

Chinese book / 'tai'ni:z / 语文书

English book / 'igli / 英语书

maths book / mθs / 数学书

magazine / ,mg'zi:n / 杂志

newspaper / 'nju:z,peip / 报纸 dictionary / 'dikneri / 词典

2

身体部位（body）

foot / fut / 脚

head / hed / 头

face / feis / 脸

hair / h / 头发

nose / nuz / 鼻子

mouth / mauθ / 嘴

eye / ai / 眼睛

ear / i / 耳朵

arm / ɑ:m / 手臂

hand / hnd / 手

finger / 'fig / 手指

leg / leg / 腿

tail / teil / 尾巴

3

颜色（colours）

red /red/ 红

更多学习资料请关注e学堂(ext100)

blue /blu:/ 蓝

yellow /'jelu/ 黄

green /gri:n/ 绿

white /wait/ 白

black /blk/ 黑

pink /pik/ 粉红

purple /'p:pl/ 紫

orange /':rind/ 橙

brown /braun/ 棕

4

动物（animals）

cat /kt/ 猫

dog /dg/ 狗

pig /pig/ 猪

ck /dk/ 鸭

rabbit /'rbit/ 兔子

horse /h:s/ 马

elephant /'elifnt/ 大象

ant /nt/ 蚂蚁

fish /fi/ 鱼

bird /b:d/ 鸟

snake /sneik/ 蛇

mouse /maus/ 鼠

kangaroo /,kg'ru:/ 袋鼠

monkey /'mki/ 猴子

panda /'pnd/ 熊猫

bear /b/ 熊

lion /'lain/ 狮

tiger /'taig/ 老虎

fox /fks/ 狐狸

zebra /'zi:br/ 斑马

deer /di/ 鹿

giraffe /di'rɑ:f/ 长颈鹿

goose /gu:s/ 鹅

hen /hen/ 母鸡

turkey /'t:ki/ 火鸡

lamb /lm/ 小羊

sheep /i:p/ 绵羊

goat /gut/ 山羊

cow /kau/ 奶牛

shark /'ɑ:k/ 鲨鱼

seal / si:l / 海豹

5

人物（people）

friend /frend/ 朋友

boy / bi / 男孩

girl /g:l/ 女孩

mother /'m/ 母亲

father /'fɑ:/ 父亲

sister /'sist/ 姐妹

brother /'br/ 兄弟

uncle /'kl/ 叔叔

man /mn/ 男人

woman/ 'wumn/女人

Mr先生 Miss小姐

lady /'leidi/ 女士

mom /mm/ 妈妈

dad /dd/ 爸爸

parents /'prnts/ 父母

grandma /'grndmɑ:/ grandmother /'grnd,m/（外）祖母

grandpa /'grndpɑ:/ grandfather /'grnd,fɑ:/（外）祖父

aunt /ɑ:nt/ 阿姨

cousin /'kzn/ 堂兄妹

son /sn/ 儿子

baby /'beibi/ 婴儿

kid /kid/小孩

classmate/'klɑ:smeit /同学

queen /'kwi:n/ 女

visitor /'vizit/ 参观者

neighbour /'neib / 邻居

principal /'prinspl / 校长

pen pal / pen pl / 笔友

tourist /'tu:rist / 旅行者

people /'pi:pl / 人物

robot /'rubt / 机器人 六、 职业（job）

teacher /'ti:t/ 教师

student /'stju:dnt/学生

doctor /'dkt/ 医生

nurse /n:s/ 护士

driver /'draiv / 司机

farmer /'fɑ:m/ 农民

singer /'si/ 歌唱家

writer /'rait/ 作家

artist /'ɑ:tist /画家

actor /'kt/男演员

actress/'ktris/女演员 TV

reporter /ri'p:t/ 电视台记者

engineer /,endi'ni / 工程师

policeman / p'li:smn /（男）警察

salesperson /'seilz,p:sn / 销售员

更多学习资料请关注e学堂(ext100)

cleaner /'kli:n / 清洁工

baseball player/'beis,b:l 'plei/棒球运动员

assistant / 'sistnt / 售货员

6

食品（food and drink）

breakfast /'brekfst / 早餐

lunch /lnt/ 中餐

dinner /'din/ 晚餐

egg /eg/ 鸡蛋

rice /rais/ 米饭

cake /keik/ 蛋糕

bread /bred/ 面包

jam /dm/ 果酱

biscuit /'biskit/ 饼干

sausage /'s:sid/ 香肠

sandwich /'sndwit/ 三明治

mplings /'dmpli/ 饺子

French fries /frent fraiz/ 薯条

meat /mi:t/ 肉

chicken /'tikin/ 鸡肉

mutton /'mtn/ 羊肉

beef /bi:f/ 牛肉

pork /p:k/ 猪肉

fish /fi/ 鱼

hamburger /'hmb:g/ 汉堡

hot dog /ht dg/ 热狗

noodles /'nu:dl/ 面条

soup /su:p/ 汤

salad /'sld/ 沙拉

milk /milk/牛奶

water /'w:t/ 水

ice-cream /ais kri:m/ 冰淇淋

cola /'kul/ 可乐

juice /:s/ 果汁

tea /ti:/ 茶

coffee /'kfi/ 咖啡

fruit/fru:t/ 水果

apple /'pl / 苹果

banana / b'nɑ:n / 香蕉

pear /p / 梨

orange /':rind / 橙

watermelon /'w:t,meln / 西瓜

grape / greip / 葡萄

cherry/'teri / 樱桃

lemon/ 'lemn / 柠檬

mango/ 'mgu /芒果

coconut/'kuknt /椰子

peach /pi:t/ 桃

strawberry / 'str:bri / 草莓

vegetable / 'veditbl / 蔬菜

eggplant / 'egplɑ:nt / 茄子

green beans / gri:n bi:ns / 青豆

tomato / t'meitu / 西红柿

potato / p'teitu / 薯仔

cucumber / 'kju:kmb / 黄瓜

onion / 'njn / 洋葱

pea / pi:/ 豌豆

carrot / 'krt / 胡萝卜

cabbage /'kbid / 卷心菜

pumpkin / 'pmpkin / 南瓜

sweet potato / swi:t p'teitu / 红薯

7

衣服（clothes）

jacket /'dkit/ 夹克衫

shirt /:t/ 衬衫

T-shirt T恤衫

skirt /sk:t/ 短裙子

dress /dres/ 连衣裙

jeans /di:nz/ 牛仔裤

pants /pnts/ /trousers /'trauzz / 裤子

socks /sks/ 袜子

shoes /u:z/ 鞋子

sweater /'swet/ 毛衣

coat /kut/ 外套

raincoat /'reinkut/ 雨衣

shorts /:ts/ 短裤

sandals /'sndl/凉鞋

boots /bu:ts/ 靴子

hat /ht/ 有边帽

cap /kp/ 无边帽

tie /tai/ 领带

sunglasses /'snglɑ:siz/太阳镜

scarf /skɑ:f/ 围巾

gloves /glvz/手套

学习资料请关注e学堂(ext100)

8

交通工具（vehicles）

bike /k/ 自行车

bus /bs/ 公共汽车

train /trein/ 火车

boat /but/ 小船

ship /ip/ 轮船

yacht /jt/ 快艇

car /kɑ:/ 小汽车

taxi /'tksi/出租车

jeep /di:p/ 吉普车

van /vn/ 小货车

plane /plein/飞机

subway /'sbwei/地铁

motor cycle /'mut 'saikl / 摩托车

9

杂物（other things）

window /'win/ 窗户

door /d:/ 门

desk /desk/ 课桌

chair /t/ 椅子

bed /bed/ 床

computer/km'pju:t/计算机

board /b:d/ 写字板

fan /fn/ 风扇

light /lait/ 灯

mirror /'mir/ 镜子

teacher’s desk / 'ti:t desk/ 讲台

picture /'pikt/ 图画

photo /'futu/ 照片

wall /w:l/ 墙壁

floor /fl:/ 地板

football /'futb:l/ 足球

present / 'preznt / /gift / gift / 礼物

walkman / 'w:kmn / 随身听

lamp /lmp/ 台灯

phone /fun/ 电话

sofa /'suf/ 沙发

shelf /elf/ 书架

fridge /frid/ 冰箱

table /'teibl/ 桌子

air-conditioner / kn'din/ 空调

key /ki:/ 钥匙

lock /lk/ 锁

plate /pleit/ 盘子

knife /naif/ 刀

fork /f:k/ 叉

spoon /spu:n/ 勺子

chopsticks /'tpstiks/ 筷子

pot /pt/ 锅

toy /ti/ 玩具

doll /dl/ 洋娃娃

ball /b:l/ 球

balloon /b'lu:n/ 气球

kite /kait/ 风筝

jigsaw puzzle /'digs: 'pzl/ 拼图游戏

box /bks/ 盒子

umbrella /m'brel/ 伞

zipper /'zip/ 拉链

violin /,vai'lin/小提琴

nest /nest/ 鸟窝

hole /hul/ 洞

toothbrush /'tu:θbr/ 牙刷

menu /'menju:/菜单

e-card /kɑ:d/电子卡片

e-mail /meil/电子邮件

money /'mni/ 钱

traffic light /'trfik lait/ 交通灯

medicine /'medisin/ 药

10

地点（locations）

home /hum/ 家

room /ru:m/ 房间

bedroom /'bedrum/ 卧室

bathroom /'bθrum/卫生间

living room / 'livi ru:m / 起居室/客厅

kitchen /'kitin/ 厨房

classroom /'klɑ:srum/ 教室

school /sku:l/ 学校

park /pɑ:k/ 公园

library /'laibrri/ 图书馆

post office /pust ':fis/ 邮政局

hospital /'hspitl/ 医院

cinema /'sinim/ 电影院

bookstore /'bukst:/ 书店

farm /fɑ:m/ 农场

zoo /zu:/ 动物园

garden /'gɑ:dn/ 花园

playground /'pleigraund/ 操场

canteen /kn'ti:n/ 餐厅

teacher’s office /':fis/ 教师办公室

gym /dim/ 体育馆

washroom /'wrum/ 盥洗室

art room /ɑ:t ru:m/ 美术室

computer room /km'pju:t/ 电脑房

music room /'mju:zik/ 音乐教室

TV room电视房

flat /flt/ 公寓

company /'kmpni/ 公司

factory /'fktri/ 工厂

pet shop /pet p/ 宠物店

science museum/'sains mju:'zim/科学博物馆

the Great Wall /greit w:l/ 长城

supermarket /'sju:p,mɑ:kit/ 超市

bank /bk/ 银行

country /'kntri/乡村

village /'vilid/ 村庄

city /'siti/ 城市

11

气象（weather）

cold /kuld/ 冷的

hot /ht/ 热的

warm /w:m/ 温暖的

cool /ku:l/ 凉爽的

snowy /snui/下雪的

sunny /'sni/晴朗的

rainy /'reini/ 下雨

windy /'windi/ 刮风的

cloudy /'klaudi/ 多云的

weather report /'we ri'p:t/ 天气预报

12

景物（nature）

river /'riv/ 河流

lake /leik/ 湖泊

stream /stri:m/ 小溪

forest /'frist/ 森林

path /pɑ:θ/ 小路

road /rud/马路

house /rud/ 房子

bridge / brid / 桥

building /'bildi/建筑物

rain /rein/ 雨

cloud /klaud/ 云

sun /sn/ 太阳

mountain /'mauntin /大山

sky /skai/ 天空

rainbow /'reinbu/ 彩虹

wind /waind/风

air // 空气

13

植物（plants）

flower /'flau/ 花

grass /grɑ:s/ 草

tree /tri:/树

seed /si:d/种子

leaf /li:f/树叶

plant /plɑ:nt/ 植物

rose /ruz/ 玫瑰

14

星期（week）

Monday/'mndei/ 星期一

Tuesday/'tju:zdi/ 星期二

Wednesday/wenzdi/ 星期三

Thursday/'θ:zdi/ 星期四

Friday /'fraidi/ 星期五

Saturday/'stdi/ 星期六

Sunday /'sndi/ 星期天

weekend/'wi:k'end/周末

15

月份（months）

January/'dnjueri/ 一月

February/'februri/ 二月

March /mɑ:t/ 三月

April /'eiprl/ 四月

May /mei/ 五月

June /:n/ 六月

July /:'lai/ 七月

August /:'gst/ 八月

September /sep'temb/ 九月

October /k'tub/ 十月

November /nu'vemb/ 十一月

December /di'semb/ 十二月

16

季节（seasons）

spring /spri/

summer /'sm/

fall/autumn/f:l ':tm/

winter/'wint/

17

方位（directions）

south/sauθ/南

north/n:θ/北

east/i:st/东

west/west/西

left/left/ 左

right/rait/右

18

患病（illness）

have a fever /'fi:v/ 发高烧

hurt /h:t/ 疼痛

have a cold /kuld/伤风

have a toothache /'tu:θei/牙疼

have a headache /'hedeik/头疼

have a sore throat /s: θrut/喉咙疼

have a stomachache/'stmkeik/胃痛

19

数词（number）

one 一

two 二

three 三

four 四

five 五

six 六

seven七

eight 八

nine 九

ten 十

eleven 十一

twelve 十二

thirteen 十三

fourteen 十四

fifteen 十五

sixteen 十六

seventeen 十七

eighteen 十八

nineteen十九

twenty二十

thirty三十

forty四十

fifty五十

sixty六十

seventy七十

eighty八十

ninety九十

hundred /'hndrd/ 一百

first第一

second第二

third第三

fourth第四

fifth第五

sixth第六

seventh第七

eighth第八

ninth第九

tenth 第十

eleventh 第十一

twelfth第十二

20

形容词（adj.）

big /big/大的

small/sm:/小的

long/ l/长的

tall/t:l/高的

short/:t/短的

young/j/年轻的

old/uld/老的

strong/str/强壮的

thin/θin/瘦的

active/'ktiv/积极的

quiet/'kwait/安静的

nice/nais /好的

kind/kaind/善良的

strict/strikt/严格的

smart/smɑ:t/聪明的

funny/'fni/滑稽的

sweet/swi:t/甜的

salty/'s:lti /咸的

sour/'sau/酸的

fresh/fre/新鲜

favourite/'feivri t/最喜欢的

clean/kli:n/干净的

tired/'taid/累的

excited/ik'saitid/兴奋的

angry/'gri/生气的

happy/'hpi/高兴的

bored/b:d/无聊的

sad/sd/难过的

taller更高的

shorter更短的

stronger更强壮的

older更老的

younger更年轻的

bigger更大的

heavier更重的

longer 更长的

thinner更瘦的

smaller更小的

good好的

better更好的

higher更高的

fine/fain/好的

great/greit/棒的

heavy/'hevi/重的

new/nju:/新的

fat/ft/胖的

right /rait/对的

hungry/'hgri/饿的

cute/kju:t/可爱的

little/'litl/小的

lovely/'lvli/可爱的

beautiful/'bju:tfl/漂亮的

colourful/'klful/五颜六色的

pretty/'priti/漂亮的

cheap/ti:p/便宜的

expensive/iks'pensiv/贵的

juicy/':si/有汁的

healthy/'helθi/健康的

helpful/'helpfl /有帮助的

high/hai/高的

easy/'i:zi/简单的

proud/praud/骄傲的

21

介词（prep.）

in在……里面

on 在……上面

under/'nd/在……下面

near /ni/在……附近

behind/bi'haind/在……后面

next to 在……旁边

over/'uv/悬在……上面

in front of/frnt/在……前面

22

代词（pron.）

I/ai/我

we/wi:/我们

you/ju:/你，你们

he/hi:/他

she/i:/她

it/it/它

they/ei/他们

my/mai/我的

our/'au/我们的

your/ju/你的，你们的

his/hiz/他的

her/h:/她的

23

动词（verb.）

play/plei/玩

swim/swim/游泳

skate/skeit/溜冰

fly/flai/飞

jump/dmp/跳

walk/w:k/走

run/rn/跑

climb/klaim/爬

fight/fait/打架

swing/swi/荡秋千

eat/i:t/吃

sleep/sli:p/睡觉

like/laik/喜欢

have/hv/有

buy//买

take/teik /拍（照），带

live/liv/居住

teach/ti:t/教

go/gu/去

study/'stdi/学习

learn/l:n/学习

sing/si/唱歌

dance/dɑ:ns/跳舞

row/ru/划

read books读书

do homework做作业

watch TV /wt/ 看电视

cook the meals /kuk mi:l/ 烧菜

water the flowers /'flau/浇花

sweep the floor /swi:p fl:/拖地

clean the bedroom /kli:n 'bedrum/打扫房间

make the bed铺床叠被

set the table /'teibl/摆餐桌

wash the clothes /w kluz/洗衣服

wash the dishes /di/洗盘子

use a computer /km'pju:t/用电脑

do morning exercises /'m:ni 'ekssaiz/做早操

eat breakfast /i:t 'brekfst/吃早餐

eat dinner /'din /吃晚饭

go to school去上学

have English class上英语课

play sports/plei sp:ts/体育运动

get up起床

climb mountains/klaim 'mauntins/爬山

go shopping去购物

play the piano /pi'nu/ 弹钢琴

visit grandparents /'vizit 'grnd,prnt/拜访祖父母

go hiking /haik/ 去远足

fly kites /flai kaits/ 放风筝

make a snowman /meik 'snu,mn/堆雪人

plant trees /plɑ:nt tri:z/ 植树

draw pictures /dr: 'piktz/画画

cook dinner /kuk 'din/烧晚饭

read a book 读书

answer the phone/'ɑ:ns fun /接电话

listen to music /'lisn 'mju:zik/听音乐

clean the room打扫房间

write a letter /rait 'let/ 写信

write an e-mail写电子邮件

drink water /drik 'w:t/ 喝水

take pictures /teik 'pikt/ 拍照片

pick up leaves /pik p li:vz/ 摘树叶

write a report /rait ri'p:t/ 写报告

play chess /tes/ 下棋

have a picnic /'piknik/ 野餐

get to到达

ride a bike /raid k/ 骑自行车

play the violin /,vai'lin/ 拉小提琴

collect stamps /k'lekt stmp/ 集邮

meet/mi:t/ 遇见

welcome/'welkm/ 欢迎

thank /θk/ 谢谢

work /w:k/ 工作

drink /drik/ 喝

taste /teist/ 尝

smell /smel/ 闻

feed /fi:d/ 喂

milk /milk/ 挤牛奶

look /luk/ 看

guess /ges/ 猜

help /help/ 帮助

pass/pɑ:s/ 传递

show/u/展示，给……看

use /ju:z/ 用

clean /kli:n/ 打扫

open/'upn/ 打开

close /kluz/ 关

put /put/ 放

read /ri:d/ 读，看

write /rait/ 写

paint /peint/ 画画

tell /tel/ 告诉

kick /kik/ 踢

ride /raid/ 骑

stop /stp/ 停

wait /weit/ 等

find /faind/ 找

drive /draiv/ 驾驶

fold /fuld/ 折叠

send /send/送，寄

wash /w/ 洗

shine/ain/照耀

become/bi'km/变成

feel /fi:l/ 感觉

think /θik/ 想

fall /f:l/ 掉下

leave /li:v/ 离开

wake up/weik p/醒过来

put on穿上

take off 脱下

hang up /h p/ 挂起来

wear /w/ 穿

go home回家

go to bed去睡觉

play computer games /km'pju:t geims/玩电脑游戏

play chess /tes/ 下棋

do housework /'hausw:k/ 做家务

empty the trash/'empti tr/倒垃圾

put away the clothes /klu/放好衣服

get off下车

take a trip/trip/去郊游

read a magazine /,mg'zi:n/读杂志

go to the cinema /'sinim/去电影院

24

疑问词

what什么

what colour什么颜色

what time几点

what day星期几

how怎样

how old年龄多大、几岁

how many多少

how much 多少钱

how tall多高

how heavy多重

how long多长

how big多大

how large /hau lɑ:d/ 面积多

who/hu:/ 谁

when/hwen/什么时候

whose/hu:z/ 谁的

where/hw/在哪里

why/hwai/为什么

which /hwit/ 哪一个

本文来源于小学英语，转载请注明出处。

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通用版数学六年级下册总复习专题 320页（小学生家长慧整理）
其他资料（小学生家长慧整理）
小升初总复习数学归类讲解及训练(含答案) 100页.doc
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六年级数学名校小升初模拟试题解析12页.doc