‘壹’ python中常用的包、库、软件，俗称轮子
Python是一个广泛使用的编程语言，有着丰富的生态系统，包含众多的包、库和软件，俗称"轮子"。以下是一个概览，展示了Python中常见的一些工具和库，这些工具和库覆盖了从基本的环境管理到高级的科学计算等多个领域，旨在提高开发效率并简化复杂任务。
在Python环境中，管理版本和虚拟环境至关重要。使用虚拟环境可以避免不同项目之间的依赖冲突，并确保项目依赖的正确性。
包和依赖管理工具是Python开发的基础。这些工具，如pip、conda等，帮助开发者轻松安装、更新和卸载Python包，确保项目能够稳定运行。
打包发布工具，如setuptools、twine等，简化了将项目转换为可安装包的过程，使得项目可以被其他开发者轻松使用。
交互式工具（如IPython、REPL）提供了与Python交互的便利性，帮助开发者快速测试代码和实验新想法。
文件操作和MIME类型描述等库（如os、mimetypes）提供了处理文件和文件类型的基本功能，是任何Python项目的基础。
时间、日期处理库（如datetime）是许多应用程序中不可或缺的一部分，用于处理时间相关逻辑和日期计算。
文本处理库（如re、nltk）提供了解析和操作普通文本的工具，对于构建文本处理应用至关重要。
对于特定文本格式（如Word、Excel、pdf、Markdown等）的解析和处理，有专门的库如python-docx、pandas、PyPDF2、markdown等，极大地简化了这些任务。
自然语言处理库（如NLTK、spaCy）提供了分析和理解自然语言的工具，是构建聊天机器人、文本分类等应用的基石。
生成项目文档的工具（如Sphinx）帮助开发者轻松创建高质量的文档，提升代码的可读性和可维护性。
配置管理库（如ConfigParser、PyYAML）提供了存储和解析配置文件的方式，使得应用能够根据不同的环境灵活配置。
图片处理库（如Pillow、OpenCV）提供了强大的图像处理功能，适用于各种图像操作任务。
文字识别库（如Tesseract、PIL）提供了OCR功能，使文本可以被计算机理解，对于自动化文档处理等应用场景非常有用。
音频和视频处理库（如pyb、moviepy）提供了对音频和视频文件进行剪辑、转换和处理的功能，是构建媒体应用的必备工具。
地理位置处理库（如geopy）提供了与地理坐标相关的功能，如地址解析、坐标转换等，对于构建地图应用或地理位置服务非常有用。
HTTP库（如requests、http.client）简化了HTTP请求和响应的处理，是构建网络应用的基本组件。
数据库相关库（如sqlite3、MySQL-connector-python）提供了与多种数据库交互的功能，是数据存储和管理的基础。
数据库驱动（连接件）和数据库对象关系模型映射（ORM）库（如psycopg2、SQLAlchemy）帮助开发者更高效地操作数据库，简化了SQL查询和事务处理。
全栈Web框架（如Django、Flask）提供了构建Web应用的完整工具链，包括路由、视图、模板等，让开发者能够快速构建Web应用。
内容管理系统（CMS）库（如pelican、mkdocs）提供了构建静态或动态内容网站的功能，适合构建博客或知识库。
电子商务框架和库（如Shopify API、Stripe API）提供了构建在线商店和处理支付流程的工具，简化了电子商务应用的开发。
RESTful API框架（如Flask-RESTful、Django REST framework）帮助开发者构建符合REST规范的API，使服务可以被其他应用调用。
授权和认证库（如Flask-Login、Django Authentication）提供了安全的用户认证和会话管理功能，确保应用的安全性。
模板引擎（如Jinja2、Django templates）提供了生成动态页面的功能，简化了网页内容的生成和布局。
任务队列库（如Celery）帮助开发者处理后台任务，实现异步处理和任务调度。
搜索工具（如Elasticsearch）提供了全文搜索和索引功能，使开发者能够快速构建搜索能力丰富的应用。
Feed工具（如RSS feeds）帮助开发者生成和处理RSS或ATOM格式的订阅源，使应用能够提供新闻或内容聚合功能。
网站资源管理工具（如mini-css-extract-plugin、terser-webpack-plugin）帮助开发者优化和压缩网站资源，提高应用性能。
缓存库（如Redis、memcached）提供了高效的数据缓存功能，能够提高应用响应速度和减少数据库负载。
电子邮件库（如smtplib、SMTP_SSL）提供了发送和解析电子邮件的功能，对于构建邮件通知或邮件服务的开发非常有用。
国际化（i18n）库（如Babel、gettext）帮助开发者构建多语言支持的应用，确保应用能够面向全球用户。
URL处理库（如urlparse、urllib）提供了解析和操作URL的功能，是构建网络应用的基础。
HTML和XML处理库（如BeautifulSoup、lxml）提供了解析和生成HTML和XML文档的功能，对于构建Web应用和数据抓取非常关键。
Web爬虫库（如Scrapy、BeautifulSoup）提供了自动抓取网页数据的功能，是数据收集和分析的重要工具。
数据验证库（如Pydantic、Dataclasses）帮助开发者创建有效的数据模型和验证输入数据，简化了数据验证和处理流程。
管理界面库（如Flask-Admin、django-admin）提供了构建用户友好的管理后台的功能，使开发者能够方便地管理应用数据。
静态网站生成工具（如Jekyll、Hugo）帮助开发者快速构建静态网站，适合构建博客、个人站点等。
进程管理库（如multiprocessing、concurrent.futures）提供了管理多进程和并行处理的功能，提高应用的并发性能。
并发和并行处理库（如asyncio、concurrent.futures）帮助开发者实现异步编程和并行任务执行，提高应用的响应速度。
网络编程库（如socket、asyncio）提供了构建网络应用的基础功能，包括网络通信、套接字编程等。
WebSocket处理库（如websockets）提供了构建WebSocket应用的功能，使开发者能够构建实时通信应用。
WSGI服务器（如Gunicorn、uWSGI）提供了兼容WSGI规范的Web服务器，简化了Web应用的部署。
远程调用库（如dill、PyRPC）提供了实现远程过程调用的功能，使得服务能够跨网络或进程调用。
加解密图形界面库（如PyQt、Tkinter）提供了构建图形用户界面应用的基础功能，包括窗口、控件和事件处理等。
游戏开发库（如Pygame）提供了构建2D游戏应用的工具，包括图形、音效和游戏逻辑等。
日志工具（如logging、loguru）提供了记录应用运行时信息的功能，帮助开发者诊断和调试应用问题。
测试库（如unittest、pytest）提供了编写和执行测试用例的工具，确保应用的可靠性和稳定性。
代码分析和优化工具（如pycodestyle、black）帮助开发者检查和优化代码质量，提高代码可读性和性能。
调试工具（如pdb、IPython）提供了强大的调试功能，帮助开发者在代码中设置断点、查看变量状态等，加速调试过程。
科学计算和数据分析库（如NumPy、pandas、scipy）提供了进行数值计算和数据分析的强大功能，是数据科学和工程领域的基石。
数据可视化库（如matplotlib、seaborn、Plotly）提供了生成图表和可视化数据的功能，帮助开发者和用户更好地理解和解释数据。
视觉计算库（如OpenCV、scikit-image）提供了计算机视觉的基本功能，如图像处理、特征提取等，是构建视觉应用的关键。
机器学习库（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）提供了构建和训练机器学习模型的工具，是人工智能应用的核心。
MapRece框架和库（如Apache Spark、Dask）提供了实现分布式计算任务的功能，适合处理大规模数据集。
函数式编程库（如functools、PyMonad）提供了函数式编程的支持，简化了代码的可读性和可维护性。
运维开发工具（如Ansible、Terraform）提供了自动化部署和管理基础设施的功能，提高运维效率。
任务调度库（如APScheler、cron）提供了实现定时任务和工作流管理的功能，确保应用按照预定时间执行任务。
使用其他语言扩展Python库（如cffi、ctypes）提供了与其他语言集成的接口，使Python能够使用外部库。
高性能库（如numba、cython）提供了加速Python代码执行的功能，提高应用性能。
Windows工具（如pywin32）提供了在Windows操作系统中使用Python的功能，简化了Windows开发。
网络虚拟化和SDN库（如OpenDaylight、ONOS）提供了构建网络虚拟化和SDN服务的基础，是网络基础设施的关键。
硬件库（如RPi.GPIO、PyUSB）提供了与硬件设备交互的功能，适合构建嵌入式应用。
兼容性工具（如2to3、Py2App）提供了Python 2到Python 3的转换功能，帮助开发者迁移代码。
开发者插件（如PyCharm、Visual Studio Code插件）提供了增强开发环境的功能，提升开发效率。
IDEs（如PyCharm、Jupyter Notebook）提供了集成开发环境，支持代码编写、调试、运行和文档生成。
Python资源（如awesome-python、PyPI）提供了发现和使用新Python库的平台，是开发者获取资源的宝贵资源。
‘贰’ 想转行到大数据开发需要学习哪些技术
如果要学习大数据，不管你是零基础，还是有一定的基础，都是要懂至少一种计算机编程语言，因为大数据的开发离不开编程语言，不仅要懂，还要精通！但这门编程语言不一定是java。
比如说，如果你主攻Hadoop开发方向，是一定要学习java的，因为Hadoop是由java来开发的。
如果你想要主攻spark方向，是要学习Scala语言的，每个方向要求的编程语言是不同的。
如果你是想要走数据分析方向，那你就要从python编程语言下手，这个也是看自己未来的需求的。
大数据是需要一定的编程基础的，但具体学习哪一门编程，自己可以选择的。其实只要学会了一门编程语言，其他编程语言也是不在话下的。
‘叁’ 大数据工程师需要掌握哪些技能
对于大数据工程师而言，您至少要掌握以下技能：
一门JVM系语言：当前大数据生态JVM系语言类的比重极大，某种程度上说是垄断也不为过。这里我推荐大家学习Java或Scala，至于Clojure这样的语言上手不易，其实并不推荐大家使用。另外，如今是“母以子贵”的年代，某个大数据框架会带火它的编程语言的流行，比如Docker之于Go、Kafka之于Scala。因此笔者这里建议您至少要精通一门JVM系的语言。值得一提的，一定要弄懂这门语言的多线程模型和内存模型，很多大数据框架的处理模式其实在语言层面和多线程处理模型是类似的，只是大数据框架把它们引申到了多机分布式这个层面。
计算处理框架：严格来说，这分为离线批处理和流式处理。流式处理是未来的趋势，建议大家一定要去学习；而离线批处理其实已经快过时了，它的分批处理思想无法处理无穷数据集，因此其适用范围日益缩小。事实上，Google已经在公司内部正式废弃了以MapRece为代表的离线处理。因此如果要学习大数据工程，掌握一门实时流式处理框架是必须的。当下主流的框架包括：Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming以及最近一年风头正劲的Apache Flink。当然Apache Kafka也推出了它自己的流式处理框架：Kafka Streams
分布式存储框架：虽说MapRece有些过时了，但Hadoop的另一个基石HDFS依然坚挺，并且是开源社区最受欢迎的分布式存储，绝对您花时间去学习。如果想深入研究的话，Google的GFS论文也是一定要读的（[url=]https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/gfs-sosp2003.pdf[/url]）。当然开源世界中还有很多的分布式存储，国内阿里巴巴的OceanBase也是很优秀的一个。
资源调度框架：Docker可是整整火了最近一两年。各个公司都在发力基于Docker的容器解决方案，最有名的开源容器调度框架就是K8S了，但同样着名的还有Hadoop的YARN和Apache Mesos。后两者不仅可以调度容器集群，还可以调度非容器集群，非常值得我们学习。
分布式协调框架：有一些通用的功能在所有主流大数据分布式框架中都需要实现，比如服务发现、领导者选举、分布式锁、KV存储等。这些功能也就催生了分布式协调框架的发展。最古老也是最有名的当属Apache Zookeeper了，新一些的包括Consul，etcd等。学习大数据工程，分布式协调框架是不能不了解的， 某种程度上还要深入了解。
KV数据库：典型的就是memcache和Redis了，特别是Redis简直是发展神速。其简洁的API设计和高性能的TPS日益得到广大用户的青睐。即使是不学习大数据，学学Redis都是大有裨益的。
列式存储数据库：笔者曾经花了很长的时间学习Oracle，但不得不承认当下关系型数据库已经慢慢地淡出了人们的视野，有太多的方案可以替代rdbms了。人们针对行式存储不适用于大数据ad-hoc查询这种弊端开发出了列式存储，典型的列式存储数据库就是开源社区的HBASE。实际上列式存储的概念也是出自Google的一篇论文：Google BigTable，有兴趣的话大家最好读一下：
消息队列：大数据工程处理中消息队列作为“削峰填谷”的主力系统是必不可少的，当前该领域内的解决方案有很多，包括ActiveMQ，Kafka等。国内阿里也开源了RocketMQ。这其中的翘楚当属Apache Kafka了。Kafka的很多设计思想都特别契合分布流式数据处理的设计理念。这也难怪，Kafka的原作者Jay Kreps可是当今实时流式处理方面的顶级大神。
‘肆’ 你常用的Java工具库都有哪些
JavaSDK肯定是使用最广的库，所以本文的名单焦点是流行的第三方库。该列表可能并不完善，所以如果你觉得有什么应该出现在列表中的，请留下您的评论。非常感谢！
1、核心库
Apache Commons Lang：来自Apache的核心库，为java.lang API补充了许多常用的工具类，如字符串操作、对象的创建等。
Google Guava：来自谷歌的核心库，包括集合（Collection）、缓存（Caching）、支持原语（Primitives）等。（示例）
2、HTML、XML Parser
Jsoup：一个简化了的 HTML操作的库。（示例）
STaX：一组可以高效处理XML的API。 （示例）
3、Web框架
Spring：Java平台上众所周知的开源框架和依赖注入容器。（示例）
Struts2：来自Apache的流行Web框架。 （示例）
GoogleWebToolkit：Google提供的开发工具库，主要用于构建和优化复杂的Web程序用。 （示例）
Strips：使用最新Java技术构建的Web程序框架，推荐使用。
Tapestry：面向组件的框架，用于使用Java创建动态、健壮、扩展性高的Web应用程序。
请猛击这里查看以上面框架之间的比较。
4、图表、报表、图像
JFreeChart：用于创建如条形图、折线图、饼图等图表。
JFreeReport：创建于输出PDF格式的报表。
JGraphT：创建图像，其中只包含由线段连接的点集。
5、窗口
Swing：SDK提供的GUI库。（示例）
SWT：eclipse提供的GUI库。
SWT与Swing的比较。
6.、GUI框架
EclipseRCP。（示例）
7、自然语言处理
OpenNLP：来自Apache的自然语言处理库。 （示例）
StanfordParser：斯坦福大学提供的自然语言处理库。（示例）
如果你是一名NLP专家，请猛击这里查看更多工具库介绍。
8、静态分析
EclipseJDT：由IBM提供的静态分析库，可以操作Java源代码。（示例）
WALA：可以处理jar包文件（即字节码）的工具库。（示例）
9、JSON
Jackson： 用于处理JSON数据格式的多用途的Java库。Jackson 旨在快速、准确、轻量、对开人员友好之间找到最好的平衡点。
XStream：一个简单用于对象和XML互相转换的库。
GoogleGson：一个专门用于Java对象和Json对象相互转换的工具库。（示例）
JSON-lib：用于beans、maps、collections、javaarrays、XML和JSON之间相互转换操作的工具库。
10、数学
ApacheCommonsMath：提供数学计算和数值统计需函数的工具库。
11、日志
ApacheLog4j：风行一时的日志记录操作库。（示例）
Logback：当前流行的log4j项目的继任者。
SLF4J（TheSimpleLoggingFacadeforJava）： 各种日志框架的一个简单的外观或抽象（如java.util.logging 、logback、log4j等），允许用户在部署时加入需要的日志框架。
12、Office
ApachePOI：利用其提供的APIs，可以使用纯Java代码操作各种基于微软OLE2合成文档格式的文档。
Docx4j：一个用于创建、操作微软公开的XML文件的库（支持Worddocx、 Powerpointpptx和Excelxlsx）。
13、日期和时间
Joda-Time：如有质量问题包退包换的Java日期和时间类。
14、数据库
Hibernate、EclipseLink、JPA
JDO
jOOQ
SpringJDBC、SpringData
ApacheDbUtils
15、开发工具
Lambok： 旨在减少代码编写的Java开发库。