高性能伺服器編程pdf

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《Linux高性能伺服器編程》（游雙）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Linux高性能伺服器編程

作者：游雙

豆瓣評分：7.9

出版社：機械工業出版社

出版年份：2013-5-1

頁數：360

內容簡介：

本書是Linux伺服器編程領域的經典著作，由資深Linux軟體開發工程師撰寫，從網路協議、伺服器編程核心要素、原理機制、工具框架等多角度全面闡釋了編寫高性能Linux伺服器應用的方法、技巧和思想。不僅理論全面、深入，抓住了重點和難點，還包含兩個綜合性案例，極具實戰意義。

全書共17章，分為3個部分：第一部分對Linux伺服器編程的核心基礎——TCP/IP協議進行了深入的解讀和闡述，包括TCP/IP協議族、TCP/IP協議，以及一個經典的TCP/IP通信案例；第二部分對高性能伺服器編程的核心要素進行了全面深入的剖析，包含Linux網路編程API、高級I/O函數、Linux伺服器程序規范、高性能伺服器程序框架、I/O復用、信號、定時器、高性能I/O框架庫Libevent、多進程編程、多線程編程、進程池和線程池等內容，原理、技術與方法並重；第三部分從側重實戰的角度講解了高性能伺服器的優化與監測，包含伺服器的調制、調試和測試，以及各種實用系統監測工具的使用等內容。

作者簡介：

游雙，資深Linux軟體開發工程師，對Linux網路編程，尤其是伺服器端的編程，有非常深入的研究，實戰經驗也十分豐富。曾就職於摩托羅拉，擔任高級Linux軟體工程師。此外，他還精通C++、Android、QT等相關的技術。活躍於Chinaunix等專業技術社區，發表了大量關於Linux網路編程的文章，深受社區歡迎。

❷ 我為什麼說 python 是大數據全棧式開發語言 怎樣成為數據分析師

就像只要會javaScript就可以寫出完整的Web應用，只要會Python，就可以實現一個完整的大數據處理平台。

雲基礎設施

這年頭，不支持雲平台，不支持海量數據，不支持動態伸縮，根本不敢說自己是做大數據的，頂多也就敢跟人說是做商業智能（BI）。

雲平台分為私有雲和公有雲。私有雲平台如日中天的 OpenStack

，就是Python寫的。曾經的追趕者CloudStack，在剛推出時大肆強調自己是Java寫的，比Python有優勢。結果，搬石砸腳，2015年
初，CloudStack的發起人Citrix宣布加入OpenStack基金會，CloudStack眼看著就要壽終正寢。

如果嫌麻煩不想自己搭建私有雲，用公有雲，不論是AWS，GCE，Azure，還是阿里雲，青雲，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青雲只提供Python SDK。可見各家雲平台對Python的重視。

提到基礎設施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因為其MapRece數據處理速度不夠快，已經不再作為大數據處理的首選，但
是HDFS和Yarn——Hadoop的兩個組件——倒是越來越受歡迎。Hadoop的開發語言是Java，沒有官方提供Python支持，不過有很多第
三方庫封裝了Hadoop的API介面（pydoop，hadoopy等等）。

Hadoop MapRece的替代者，是號稱快上100倍的 Spark ，其開發語言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的開發介面，想要討好那麼多用Python開發的數據科學家，不支持Python，真是說不過去。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++實現，除C++外，提供了Java和Python的支持包。

DevOps

DevOps有個中文名字，叫做 開發自運維 。互聯網時代，只有能夠快速試驗新想法，並在第一時間，安全、可靠的交付業務價值，才能保持競爭力。DevOps推崇的自動化構建/測試/部署，以及系統度量等技術實踐，是互聯網時代必不可少的。

自動化構建是因應用而易的，如果是Python應用，因為有setuptools, pip, virtualenv, tox,
flake8等工具的存在，自動化構建非常簡單。而且，因為幾乎所有Linux系統都內置Python解釋器，所以用Python做自動化，不需要系統預
安裝什麼軟體。

自動化測試方面，基於Python的 Robot Framework 企業級應用最喜歡的自動化測試框架，而且和語言無關。Cucumber也有很多支持者，Python對應的Lettuce可以做到完全一樣的事情。 Locust 在自動化性能測試方面也開始受到越來越多的關注。

自動化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby開發，目前仍保持著強勁的勢頭。不過，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均為Python開發——因為較前兩者設計更為輕量化，受到越來越多開發這的歡迎，已經開始給前輩們製造了不少的壓力。

在系統監控與度量方面，傳統的Nagios逐漸沒落，新貴如 Sensu 大受好評，雲服務形式的New Relic已經成為創業公司的標配，這些都不是直接通過Python實現的，不過Python要接入這些工具，並不困難。

除了上述這些工具，基於Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，雖未成氣候，但已經得到大量關注。

網路爬蟲

大數據的數據從哪裡來？除了部分企業有能力自己產生大量的數據，大部分時候，是需要靠爬蟲來抓取互聯網數據來做分析。

網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。

不過，網路爬蟲並不僅僅是打開網頁，解析HTML這么簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的
線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。Python由於能夠很好的支持協程（ Coroutine ）操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。

抓取下來的數據，需要做分詞處理，Python在這方面也不遜色，著名的自然語言處理程序包NLTK，還有專門做中文分詞的Jieba，都是做分詞的利器。

數據處理

萬事俱備，只欠東風。這東風，就是數據處理演算法。從統計理論，到數據挖掘，機器學習，再到最近幾年提出來的深度學習理論，數據科學正處於百花齊放的時代。數據科學家們都用什麼編程？

如果是在理論研究領域，R語言也許是最受數據科學家歡迎的，但是R語言的問題也很明顯，因為是統計學家們創建了R語言，所以其語法略顯怪異。而且
R語言要想實現大規模分布式系統，還需要很長一段時間的工程之路要走。所以很多公司使用R語言做原型試驗，演算法確定之後，再翻譯成工程語言。

Python也是數據科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同，Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直
接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。正式因為數據科學家對Python和R的熱愛，Spark為了討好數據科學家，對這兩種語言
提供了非常好的支持。

Python的數據處理相關類庫非常多。高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy，給其他高級演算法打了非常好的基礎，matploglib讓
Python畫圖變得像Matlab一樣簡單。Scikit-learn和Milk實現了很多機器學習演算法，基於這兩個庫實現的 Pylearn2 ，是深度學習領域的重要成員。 Theano 利用GPU加速，實現了高性能數學符號計算和多維矩陣計算。當然，還有 Pandas ，一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類庫，其DataFrame的設計借鑒自R語言，後來又啟發了Spark項目實現了類似機制。

對了，還有 iPython ，這個工具如此有用，以至於我差點把他當成標准庫而忘了介紹。iPython是一個互動式Python運行環境，能夠實時看到每一段Python代碼的結果。默認情況下，iPython運行在命令行，可以執行 ipython notebook 在網頁中運行。用matplotlib繪制的圖可以直接嵌入式的顯示在iPython Notebook中。

iPython Notebook的筆記本文件可以共享給其他人，這樣其他人就可以在自己的環境中重現你的工作成果；如果對方沒有運行環境，還可以直接轉換成HTML或者PDF。

為什麼是Python

正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python，才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。

對於開發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python互動式環境中，執行 import this

，讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力，和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不
同，Python的軟體包增長速度一直比較穩定，同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才
使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼，證明了這一點。

對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大，但畢竟語法不夠優雅，寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell，做一些復雜的任務，對運維人員來說，是一次解放。

對於數據科學家而言，Python簡單又不失強大。和C/C++相比，不用做很多的底層工作，可以快速進行模型驗證；和Java相比，Python語法簡
潔，表達能力強，同樣的工作只需要1/3代碼；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一個編程大牛表達過，Python
是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為Python能夠讓人學到編程最重要的東西——
如何解決問題。

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《深入理解Nginx》（陶輝）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：深入理解Nginx

作者：陶輝

豆瓣評分：8.4

出版社：機械工業出版社

出版年份：2013-4-15

頁數：584

內容簡介：

本書是阿里巴巴資深Nginx技術專家嘔心瀝血之作，是作者多年的經驗結晶，也是目前市場上唯一一本通過還原Nginx設計思想，剖析Nginx架構來幫助讀者快速高效開發HTTP模塊的圖書。

本書首先通過介紹官方Nginx的基本用法和配置規則，幫助讀者了解一般Nginx模塊的用法，然後重點介紹如何開發HTTP模塊（含HTTP過濾模塊）來得到定製的Nginx，其中包括開發一個功能復雜的模塊所需要了解的各種知識，如Nginx的基礎數據結構、配置項的解析、記錄日誌的工具以及upstream、subrequest的使用方法等。在此基礎上，綜合Nginx框架代碼分析Nginx的架構，介紹其設計理念和技巧，進一步幫助讀者自由、有效地開發出功能豐富、性能一流的Nginx模塊。

作者簡介：

陶輝，畢業於西安交通大學計算機科學與技術專業，曾就職於華為中央軟體部、騰訊QQ空間、思科中國CRDC等公司，目前在阿里巴巴雲計算公司的飛天團隊工作，研究方向為介於IaaS和PaaS間的彈性計算，多年以來專注於Nginx的定製化應用，對Nginx的設計與特性有深刻認識，實戰經驗豐富，編寫過許多優秀的Nginx模塊並應用於企業級產品中，同時撰寫了大量關於Nginx的技術文章。擅長Linux環境下高性能伺服器的開發，以及分布式環境下海量數據存儲的設計開發。

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《Node.js實戰》（[美] Mike Cantelon）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Node.js實戰

作者：[美] Mike Cantelon

譯者：吳海星

豆瓣評分：8.1

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2014-5

頁數：356

內容簡介：

伺服器端JavaScript？沒錯。Node.js是一個JavaScript伺服器，支持可伸縮的高性能Web應用。藉助非同步I/O，這個伺服器可以同時做很多事情，能滿足聊天、游戲和實時統計等應用的需求。並且既然是JavaScript，那你就可以全棧使用一種語言。

本書向讀者展示了如何構建產品級應用，對關鍵概念的介紹清晰明了，貼近實際的例子，涵蓋從安裝到部署的各個環節，是一部講解與實踐並重的優秀著作。通過學習本書，讀者將深入非同步編程、數據存儲、輸出模板、讀寫文件系統，掌握創建TCP/IP伺服器和命令行工具等非HTTP程序的技術。本書同樣非常適合熟悉Rails、Django或php開發的讀者閱讀學習。

本書主要內容：

Node.js及其擴展的安裝配置；

全面理解非同步編程和事件循環；

學會開發微博、聊天和游戲等熱門應用。

作者簡介：

作者簡介：

Mike Cantelon

Node.js核心框架貢獻者、Node社區活躍分子、資深培訓師和演講人。

Marc Harter

Node.js核心框架貢獻者。

T.J. Holowaychuk

參與開發了很多Node.js模塊，包括流行的Express框架。

Nathan Rajlich

大名鼎鼎的TooTallNate，Node.js核心代碼提交者。

譯者簡介：

吳海星

2001年畢業於南京理工大學。編程數載代碼不過幾十萬，翻譯幾年碼字不過幾百萬。項目不過十幾個，帶隊不到五十人。年過而立，惴惴不安，愈加發奮，孜孜求學，願憑綿薄之力，貢獻於IT社區。

❺ 誰幫我推薦幾本linux運維方面的 項目實戰文檔、經驗總結文檔和 好的shell腳本編程 的書啊

根據樓主口述，樓主需要的是linux進階的書籍。顯然鳥哥私房菜一類的Linux啟蒙書籍不能很好滿足樓主。本身作為一個linux運維人員，強烈給你推薦兩本書：
余洪春老師（撫琴煮酒）的《構建高可用Linux伺服器》 機械工業出版社
高俊峰老師（南非螞蟻）的《高性能Linux伺服器構建實戰 運維監控、性能調優與集群應用》 機械工業出版社
兩位51CTO、CU技術論壇的明星博主的經驗給了在運維上很多啟迪，建議樓主可以先看電子書，但一定要買實體書，在工作之餘或者應急響應的時候可以隨手拈來。

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❼ 有哪些關於C++高性能伺服器開發的高質量博客

第零步
C語言，推薦：《C語言程序設計：現代方法》
第一步
UNIX/Linux系統編程，
推薦《UNIX環境高級編程：第三版》《Linux/UNIX系統編程手冊》
第二步
TCP-IP詳解卷一
卷二
卷三
第四步
精研nginx源碼

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❾ GitHub上面有哪些經典的java框架源碼

• Bazel：來自Google的構建工具，可以快速、可靠地構建代碼。官網

• Gradle：使用Groovy（非XML）進行增量構建，可以很好地與Maven依賴管理配合工作。官網

• Buck：Facebook構建工具。官網

位元組碼操作

編程方式操作位元組碼的開發庫。

• ASM：通用底層位元組碼操作和分析開發庫。官網

• Byte Buddy：使用流式API進一步簡化位元組碼生成。官網

• Byteman：在運行時通過DSL（規則）操作位元組碼進行測試和故障排除。官網

• Javassist：一個簡化位元組碼編輯嘗試。官網

集群管理

在集群內動態管理應用程序的框架。

• Apache Aurora：Apache Aurora是一個Mesos框架，用於長時間運行服務和定時任務（cron job）。官網

• Singularity：Singularity是一個Mesos框架，方便部署和操作。它支持Web Service、後台運行、調度作業和一次性任務。官網

代碼分析

測量代碼指標和質量工具。

• Checkstyle：代碼編寫規范和標准靜態分析工具。官網

• Error Prone：將常見編程錯誤作為運行時錯誤報告。官網

• FindBugs：通過位元組碼靜態分析查找隱藏bug。官網

• jQAssistant：使用基於Neo4J查詢語言進行代碼靜態分析。官網

• PMD：對源代碼分析查找不良的編程習慣。官網

• SonarQube：通過插件集成其它分析組件，對過去一段時間內的數據進行統計。官網

編譯器生成工具

用來創建解析器、解釋器或編譯器的框架。

• ANTLR：復雜的全功能自頂向下解析框架。官網

• JavaCC：JavaCC是更加專門的輕量級工具，易於上手且支持語法超前預測。官網

外部配置工具

支持外部配置的開發庫。

• config：針對JVM語言的配置庫。官網

• owner：減少冗餘配置屬性。官網

約束滿足問題求解程序

幫助解決約束滿足問題的開發庫。

• Choco：可直接使用的約束滿足問題求解程序，使用了約束規劃技術。官網

• JaCoP：為FlatZinc語言提供了一個介面，可以執行MiniZinc模型。官網

• OptaPlanner：企業規劃與資源調度優化求解程序。官網

• Sat4J：邏輯代數與優化問題最先進的求解程序。官網

持續集成

• Bamboo：Atlassian解決方案，可以很好地集成Atlassian的其他產品。可以選擇開源許可，也可以購買商業版。官網

• CircleCI：提供託管服務，可以免費試用。官網

• Codeship：提供託管服務，提供有限的免費模式。官網

• fabric8：容器集成平台。官網

• Go：ThoughtWork開源解決方案。官網

• Jenkins：支持基於伺服器的部署服務。官網

• TeamCity：JetBrain的持續集成解決方案，有免費版。官網

• Travis：通常用作開源項目的託管服務。官網

• Buildkite: 持續集成工具，用簡單的腳本就能設置pipeline，而且能快速構建，可以免費試用。官網

CSV解析

簡化CSV數據讀寫的框架與開發庫

• uniVocity-parsers：速度最快功能最全的CSV開發庫之一，同時支持TSV與固定寬度記錄的讀寫。官網

資料庫

簡化資料庫交互的相關工具。

• Apache Phoenix：HBase針對低延時應用程序的高性能關系資料庫層。官網

• Crate：實現了數據同步、分片、縮放、復制的分布式數據存儲。除此之外還可以使用基於SQL的語法跨集群查詢。官網

• Flyway：簡單的資料庫遷移工具。官網

• H2：小型SQL資料庫，以可以作為內存資料庫使用著稱。官網

• HikariCP：高性能JDBC連接工具。官網

• JDBI：便捷的JDBC抽象。官網

• Protobuf：Google數據交換格式。官網

• SBE：簡單二進制編碼，是最快速的消息格式之一。官網

• Wire：整潔輕量級協議緩存。官網

幫實現依賴翻轉範式的開發庫。官網

• Apache DeltaSpike：CDI擴展框架。官網

• Dagger2：編譯時注入框架，不需要使用反射。官網

• Guice：可以匹敵Dagger的輕量級注入框架。官網

• HK2：輕量級動態依賴注入框架。官網

開發流程增強工具

從最基本的層面增強開發流程。

• ADT4J：針對代數數據類型的JSR-269代碼生成器。官網

• AspectJ：面向切面編程（AOP）的無縫擴展。官網

• Auto：源代碼生成器集合。官網

• DCEVM：通過修改JVM在運行時支持對已載入的類進行無限次重定義。官網

• HotswapAgent：支持無限次重定義運行時類與資源。官網

• Immutables：類似Scala的條件類。官網

• JHipster：基於Spring Boot與AngularJS應用程序的Yeoman源代碼生成器。官網

• JRebel：無需重新部署，可以即時重新載入代碼與配置的商業軟體。官網

• Lombok：減少冗餘的代碼生成器。官網

• Spring Loaded：類重載代理。官網

• vert.x：多語言事件驅動應用框架。官網

分布式應用

用來編寫分布式容錯應用的開發庫和框架。

• Akka：用來編寫分布式容錯並發事件驅動應用程序的工具和運行時。官網

• Apache Storm：實時計算系統。官網

• Apache ZooKeeper：針對大型分布式系統的協調服務，支持分布式配置、同步和名稱注冊。官網

• Hazelcast：高可擴展內存數據網格。官網

• Hystrix：提供延遲和容錯。官網

• JGroups：提供可靠的消息傳遞和集群創建的工具。官網

• Orbit：支持虛擬角色（Actor），在傳統角色的基礎上增加了另外一層抽象。官網

• Quasar：為JVM提供輕量級線程和角色。官網

分布式資料庫

對應用程序而言，在分布式系統中的資料庫看起來就像是只有一個數據源。

• Apache Cassandra：列式資料庫，可用性高且沒有單點故障。官網

• Apache HBase：針對大數據的Hadoop資料庫。官網

• Druid：實時和歷史OLAP數據存儲，在聚集查詢和近似查詢方面表現不俗。官網

• Infinispan：針對緩存的高並發鍵值對數據存儲。官網

發布

以本機格式發布應用程序的工具。

• Bintray：發布二進制文件版本控制工具。可以於Maven或Gradle一起配合使用。提供開源免費版本和幾種商業收費版本。官網

• Central Repository：最大的二進制組件倉庫，面向開源社區提供免費服務。Apache Maven默認使用Central官網Repository，也可以在所有其他構建工具中使用。

• IzPack：為跨平台部署建立創作工具（Authoring Tool）。官網

• JitPack：打包GitHub倉庫的便捷工具。可根據需要構建Maven、Gradle項目，發布可立即使用的組件。官網

• Launch4j：將JAR包裝為輕量級本機Windows可執行程序。官網

• Nexus：支持代理和緩存功能的二進制管理工具。官網

• packr：將JAR、資源和JVM打包成Windows、Linux和Mac OS X本地發布文件。官網

文檔處理工具

處理Office文檔的開發庫。

• Apache POI：支持OOXML規范（XLSX、DOCX、PPTX）以及OLE2規范（XLS、DOC、PPT）。官網

• documents4j：使用第三方轉換器進行文檔格式轉換，轉成類似MS Word這樣的格式。官網

• jOpenDocument：處理OpenDocument格式（由Sun公司提出基於XML的文檔格式）。官網

函數式編程

函數式編程支持庫。

• Cyclops：支持一元（Monad）操作和流操作工具類、comprehension（List語法）、模式匹配、trampoline等特性。官網

• Fugue：Guava的函數式編程擴展。官網

• Functional Java：實現了多種基礎和高級編程抽象，用來輔助面向組合開發（composition-oriented development）。官網

• Javaslang：一個函數式組件庫，提供持久化數據類型和函數式控制結構。官網

• jOOλ：旨在填補Java 8 lambda差距的擴展，提供了眾多缺失的類型和一組豐富的順序流API。官網

游戲開發

游戲開發框架。

• jMonkeyEngine：現代3D游戲開發引擎。官網

• libGDX：全面的跨平台高級框架。官網

• LWJGL：對OpenGL/CL/AL等技術進行抽象的健壯框架。官網

GUI

現代圖形化用戶界面開發庫。

• JavaFX：Swing的後繼者。官網

• Scene Builder：開發JavaFX應用的可視化布局工具。官網

高性能計算

涵蓋了從集合到特定開發庫的高性能計算相關工具。

• Agrona：高性能應用中常見的數據結構和工具方法。官網

• Disruptor：線程間消息傳遞開發庫。官網

• fastutil：快速緊湊的特定類型集合（Collection）。官網

• GS Collections：受Smalltalk啟發的集合框架。官網

• HPPC：基礎類型集合。官網

• Javolution：實時和嵌入式系統的開發庫。官網

• JCTools：JDK中缺失的並發工具。官網

• Koloboke：Hash set和hash map。官網

• Trove：基礎類型集合。官網

• High-scale-bli:Cliff Click 個人開發的高性能並發庫官網

IDE

簡化開發的集成開發環境。

• Eclipse：老牌開源項目，支持多種插件和編程語言。官網

• IntelliJ IDEA：支持眾多JVM語言，是安卓開發者好的選擇。商業版主要針對企業客戶。官網

• NetBeans：為多種技術提供集成化支持，包括Java SE、Java EE、資料庫訪問、HTML5

• Imgscalr：純Java 2D實現，簡單、高效、支持硬體加速的圖像縮放開發庫。官網

• Picasso：安卓圖片下載和圖片緩存開發庫。官網

• Thumbnailator：Thumbnailator是一個高質量Java縮略圖開發庫。官網

• ZXing：支持多種格式的一維、二維條形碼圖片處理開發庫。官網

• im4java: 基於ImageMagick或GraphicsMagick命令行的圖片處理開發庫，基本上ImageMagick能夠支持的圖片格式和處理方式都能夠處理。官網

• Apache Batik：在Java應用中程序以SVG格式顯示、生成及處理圖像的工具集，包括SVG解析器、SVG生成器、SVG DOM等模塊，可以集成使用也可以單獨使用，還可以擴展自定義的SVG標簽。官網

JSON

簡化JSON處理的開發庫。

• Genson：強大且易於使用的Java到JSON轉換開發庫。官網

• Gson：谷歌官方推出的JSON處理庫，支持在對象與JSON之間雙向序列化，性能良好且可以實時調用。官網

• Jackson：與GSON類似，在頻繁使用時性能更佳。官網

• LoganSquare：基於Jackson流式API，提供對JSON解析和序列化。比GSON與Jackson組合方式效果更好。官網

• Fastjson：一個Java語言編寫的高性能功能完善的JSON庫。官網

• Kyro：快速、高效、自動化的Java對象序列化和克隆庫。官網

JVM與JDK

目前的JVM和JDK實現。

• JDK 9：JDK 9的早期訪問版本。官網

• OpenJDK：JDK開源實現。官網

基於JVM的語言

除Java外，可以用來編寫JVM應用程序的編程語言。

• Scala：融合了面向對象和函數式編程思想的靜態類型編程語言。官網

• Groovy：類型可選（Optionally typed）的動態語言，支持靜態類型和靜態編譯。目前是一個Apache孵化器項目。官網

• Clojure：可看做現代版Lisp的動態類型語言。官網

• Ceylon：RedHat開發的面向對象靜態類型編程語言。官網

• Kotlin：JetBrain針對JVM、安卓和瀏覽器提供的靜態類型編程語言。官網

• Xtend：一種靜態編程語言，能夠將其代碼轉換為簡潔高效的Java代碼，並基於JVM運行。官網

日誌

記錄應用程序行為日誌的開發庫。

• Apache Log4j 2：使用強大的插件和配置架構進行完全重寫。官網

• kibana：分析及可視化日誌文件。官網

• Logback：強健的日期開發庫，通過Groovy提供很多有趣的選項。官網

• logstash：日誌文件管理工具。官網

• Metrics：通過JMX或HTTP發布參數，並且支持存儲到資料庫。官網

• SLF4J：日誌抽象層，需要與具體的實現配合使用。官網

機器學習

提供具體統計演算法的工具。其演算法可從數據中學習。

• Apache Flink：快速、可靠的大規模數據處理引擎。官網

• Apache Hadoop：在商用硬體集群上用來進行大規模數據存儲的開源軟體框架。官網

• Apache Mahout：專注協同過濾、聚類和分類的可擴展演算法。官網

• Apache Spark：開源數據分析集群計算框架。官網

• DeepDive：從非結構化數據建立結構化信息並集成到已有資料庫的工具。官網

• Deeplearning4j：分布式多線程深度學習開發庫。官網

• H2O：用作大數據統計的分析引擎。官網

• Weka：用作數據挖掘的演算法集合，包括從預處理到可視化的各個層次。官網

• QuickML：高效機器學習庫。官網、GitHub

消息傳遞

在客戶端之間進行消息傳遞，確保協議獨立性的工具。

• Aeron：高效可擴展的單播、多播消息傳遞工具。官網

• Apache ActiveMQ：實現JMS的開源消息代理（broker），可將同步通訊轉為非同步通訊。官網

• Apache Camel：通過企業級整合模式（Enterprise Integration Pattern EIP）將不同的消息傳輸API整合在一起。官網

• Apache Kafka：高吞吐量分布式消息系統。官網

• Hermes：快速、可靠的消息代理（Broker），基於Kafka構建。官網

• JBoss HornetQ：清晰、准確、模塊化，可以方便嵌入的消息工具。官網

• JeroMQ：ZeroMQ的純Java實現。官網

• Smack：跨平台XMPP客戶端函數庫。官網

• Openfire：是開源的、基於XMPP、採用Java編程語言開發的實時協作伺服器。 Openfire安裝和使用都非常簡單，並可利用Web界面進行管理。官網GitHub

• Spark：是一個開源，跨平台IM客戶端。它的特性支持集組聊天，電話集成和強大安全性能。如果企業內部部署IM使用Openfire+Spark是最佳的組合。官網GitHub

• Tigase： 是一個輕量級的可伸縮的 Jabber/XMPP 伺服器。無需其他第三方庫支持，可以處理非常高的復雜和大量的用戶數，可以根據需要進行水平擴展。官網

雜項

未分類其它資源。

• Design Patterns：實現並解釋了最常見的設計模式。官網

• Jimfs：內存文件系統。官網

• Lanterna：類似curses的簡單console文本GUI函數庫。官網

• LightAdmin：可插入式CRUD UI函數庫，可用來快速應用開發。官網

• OpenRefine：用來處理混亂數據的工具，包括清理、轉換、使用Web Service進行擴展並將其關聯到資料庫。官網

• RoboVM：Java編寫原生iOS應用。官網

• Quartz：強大的任務調度庫.官網

應用監控工具

監控生產環境中應用程序的工具。

• AppDynamics：性能監測商業工具。官網

• JavaMelody：性能監測和分析工具。官網

• Kamon：Kamon用來監測在JVM上運行的應用程序。官網

• New Relic：性能監測商業工具。官網

• SPM：支持對JVM應用程序進行分布式事務追蹤的性能監測商業工具。官網

• Takipi：產品運行時錯誤監測及調試商業工具。官網

原生開發庫

用來進行特定平台開發的原生開發庫。

• JNA：不使用JNI就可以使用原生開發庫。此外，還為常見系統函數提供了介面。官網

自然語言處理

用來專門處理文本的函數庫。

• Apache OpenNLP：處理類似分詞等常見任務的工具。官網

• CoreNLP：斯坦佛CoreNLP提供了一組基礎工具，可以處理類似標簽、實體名識別和情感分析這樣的任務。官網

• LingPipe：一組可以處理各種任務的工具集，支持POS標簽、情感分析等。官網

• Mallet：統計學自然語言處理、文檔分類、聚類、主題建模等。官網

網路

網路編程函數庫。

• Async Http Client：非同步HTTP和WebSocket客戶端函數庫。官網

• Grizzly：NIO框架，在Glassfish中作為網路層使用。官網

• Netty：構建高性能網路應用程序開發框架。官網

• OkHttp：一個Android和Java應用的HTTP+SPDY客戶端。官網

• Undertow：基於NIO實現了阻塞和非阻塞API的Web伺服器，在WildFly中作為網路層使用。官網

ORM

處理對象持久化的API。

• Ebean：支持快速數據訪問和編碼的ORM框架。官網

• EclipseLink：支持許多持久化標准，JPA、JAXB、JCA和SDO。官網

• Hibernate：廣泛使用、強健的持久化框架。Hibernate的技術社區非常活躍。官網

• MyBatis：帶有存儲過程或者SQL語句的耦合對象（Couples object）。官網

• OrmLite：輕量級開發包，免除了其它ORM產品中的復雜性和開銷。官網

• Nutz：另一個SSH。官網，Github

• JFinal：JAVA WEB + ORM框架。官網，Github

PDF

用來幫助創建PDF文件的資源。

• Apache FOP：從XSL-FO創建PDF。官網

• Apache PDFBox：用來創建和操作PDF的工具集。官網

• DynamicReports：JasperReports的精簡版。官網

• flyingsaucer：XML/XHTML和CSS 2.1渲染器。官網

• iText：一個易於使用的PDF函數庫，用來編程創建PDF文件。注意，用於商業用途時需要許可證。官網

• JasperReports：一個復雜的報表引擎。官網

性能分析

性能分析、性能剖析及基準測試工具。

• jHiccup：提供平台中JVM暫停的日誌和記錄。官網

• JMH：JVM基準測試工具。官網

• JProfiler：商業分析器。官網

• LatencyUtils：測量和報告延遲的工具。官網

• VisualVM：對運行中的應用程序信息提供了可視化界面。官網

• YourKit Java Profiler：商業分析器。官網

響應式開發庫

用來開發響應式應用程序的開發庫。

• Reactive Streams：非同步流處理標准，支持非阻塞式反向壓力（backpressure）。官網

• Reactor：構建響應式快速數據（fast-data）應用程序的開發庫。官網

• RxJava：通過JVM可觀察序列（observable sequence）構建非同步和基於事件的程序。官網

REST框架

用來創建RESTful 服務的框架。

• Dropwizard：偏向於自己使用的Web框架。用來構建Web應用程序，使用了Jetty、Jackson、Jersey和Metrics。官網

• Feign：受Retrofit、JAXRS-2.0和WebSocket啟發的HTTP客戶端連接器（binder）。官網

• Jersey：JAX-RS參考實現。官網

• RESTEasy：經過JAX-RS規范完全認證的可移植實現。官網

• RestExpress：一個Java類型安全的REST客戶端。官網

• RestX：基於註解處理和編譯時源碼生成的框架。官網

• Retrofit：類型安全的REST客戶端。官網

• Spark：受到Sinatra啟發的Java REST框架。官網

• Swagger：Swagger是一個規范且完整的框架，提供描述、生產、消費和可視化RESTful Web Service。官網

• Blade：國人開發的一個輕量級的MVC框架. 它擁有簡潔的代碼，優雅的設計。官網

科學計算與分析

用於科學計算和分析的函數庫。

• DataMelt：用於科學計算、數據分析及數據可視化的開發環境。官網

• JGraphT：支持數學圖論對象和演算法的圖形庫。官網

• JScience：用來進行科學測量和單位的一組類。官網

搜索引擎

文檔索引引擎，用於搜索和分析。

• Apache Solr：一個完全的企業搜索引擎。為高吞吐量通信進行了優化。官網

• Elasticsearch：一個分布式、支持多租戶（multitenant）全文本搜索引擎。提供了RESTful Web介面和無schema的JSON文檔。官網

• Apache Lucene：是一個開放源代碼的全文檢索引擎工具包，是一個全文檢索引擎的架構，提供了完整的查詢引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。官網

安全

用於處理安全、認證、授權或會話管理的函數庫。

• Apache Shiro：執行認證、授權、加密和會話管理。官網

• Bouncy Castle，涵蓋了從基礎的幫助函數到PGP/SMIME操作。官網：多途加密開發庫。支持JCA提供者（JCA provider)

• Cryptomator：在雲上進行客戶端跨平台透明加密。官網

• Keycloak：為瀏覽器應用和RESTful Web Service集成SSO和IDM。目前還處於beta版本，但是看起來非常有前途。官網

• PicketLink：PicketLink是一個針對Java應用進行安全和身份認證管理的大型項目（Umbrella Project）。官網

序列化

用來高效處理序列化的函數庫。

• FlatBuffers：高效利用內存的序列化函數庫，無需解包和解析即可高效訪問序列化數據。官網

• Kryo：快速、高效的對象圖形序列化框架。官網

• FST：提供兼容JDK的高性能對象圖形序列化。官網

• MessagePack：一種高效的二進制序列化格式。官網

應用伺服器

用來部署應用程序的伺服器。

• Apache Tomcat：針對Servlet和JSP的應用伺服器，健壯性好且適用性強。官網

• Apache TomEE：Tomcat加Java EE。官網

• Jetty：輕量級、小巧的應用伺服器，通常會嵌入到項目中。官網

• WebSphere Liberty：輕量級、模塊化應用伺服器，由IBM開發。官網

• WildFly：之前被稱作JBoss，由Red Hat開發。支持很多Java EE功能。官網

模板引擎

在模板中替換表達式的工具。

• Apache Velocity：提供HTML頁面模板、email模板和通用開源代碼生成器模板。官網

• FreeMarker：通用模板引擎，不需要任何重量級或自己使用的依賴關系。官網

• Handlebars.java：使用Java編寫的模板引擎，邏輯簡單，支持語義擴展（semantic Mustache）。官網

• Thymeleaf：旨在替換JSP，支持XML文件的工具。官網

測試

測試內容從對象到介面，涵蓋性能測試和基準測試工具。

• Apache JMeter：功能性測試和性能評測。官網

• Arquillian：集成測試和功能行測試平台，集成Java EE容器。官網

• AssertJ：支持流式斷言提高測試的可讀性。官網

• Awaitility：用來同步非同步操作的DSL。官網

• Cucumber：BDD測試框架。官網

• Gatling：設計為易於使用、可維護的和高性能負載測試工具。官網

• Hamcrest：可用來靈活創建意圖（intent）表達式的匹配器。官網

• JMockit：用來模擬靜態、final方法等。官網

• JUnit：通用測試框架。官網

• Mockito：在自動化單元測試中創建測試對象，為TDD或BDD提供支持。官網

• PowerMock： 支持模擬靜態方法、構造函數、final類和方法、私有方法以及移除靜態初始化器的模擬工具。官網

• REST Assured：為REST/HTTP服務提供方便測試的Java DSL。官網

• Selenide：為Selenium提供精準的周邊API，用來編寫穩定且可讀的UI測試。官網

• Selenium：為Web應用程序提供可移植軟體測試框架。官網

• Spock：JUnit-compatible framework featuring an expressive Groovy-derived specification language.官網兼容JUnit框架，支持衍生的Groovy范的語言。

• TestNG：測試框架。官網

• Truth：Google的斷言和命題（proposition）框架。官網

• Unitils：模塊化測試函數庫，支持單元測試和集成測試。官網

• WireMock：Web Service測試樁（Stub）和模擬函數。官網

通用工具庫

通用工具類函數庫。

• Apache Commons：提供各種用途的函數，比如配置、驗證、集合、文件上傳或XML處理等。官網

• args4j：命令行參數解析器。官網

• CRaSH：為運行進行提供CLI。官網

• Gephi：可視化跨平台網路圖形化操作程序。官網

• Guava：集合、緩存、支持基本類型、並發函數庫、通用註解、字元串處理、I/O等。官網

• JADE：構建、調試多租戶系統的框架和環境。官網

• javatuples：正如名字表示的那樣，提供tuple支持。盡管目前tuple的概念還有留有爭議。官網

• JCommander：命令行參數解析器。官網

• Protégé：提供存在論（ontology）編輯器以及構建知識系統的框架。官網

網路爬蟲

用於分析網站內容的函數庫。

• Apache Nutch：可用於生產環境的高度可擴展、可伸縮的網路爬蟲。官網

• Crawler4j：簡單的輕量級網路爬蟲。官網

• JSoup：刮取、解析、操作和清理HTML。官網

Web框架

用於處理Web應用程序不同層次間通訊的框架。

• Apache Tapestry：基於組件的框架，使用Java創建動態、強健的、高度可擴展的Web應用程序。官網

• Apache Wicket：基於組件的Web應用框架，與Tapestry類似帶有狀態顯示GUI。官網

• Google Web Toolkit：一組Web開發工具集，包含在客戶端將Java代碼轉為JavaScript的編譯器、XML解析器、RCP官網API、JUnit集成、國際化支持和GUI控制項。

• Grails：Groovy框架，旨在提供一個高效開發環境，使用約定而非配置、沒有XML並支持混入（mixin）。官網

• Ninja：Java全棧Web開發框架。非常穩固、快速和高效。官網

• Pippo：小型、高度模塊化的類Sinatra框架。官網

• Play：使用約定而非配置，支持代碼熱載入並在瀏覽器中顯示錯誤。官網

• PrimeFaces：JSF框架，提供免費和帶支持的商業版本。包括若干前端組件。官網

• Ratpack：一組Java開發函數庫，用於構建快速、高效、可擴展且測試完備的HTTP應用程序。官網

• Spring Boot：微框架，簡化了Spring新程序的開發過程。官網

• Spring：旨在簡化Java EE的開發過程，提供依賴注入相關組件並支持面向切面編程。官網

• Vaadin：基於GWT構建的事件驅動框架。使用服務端架構，客戶端使用Ajax。官網

• Blade：國人開發的一個輕量級的MVC框架. 它擁有簡潔的代碼，優雅的設計。官網

業務流程管理套件

流程驅動的軟體系統構建。

• jBPM：非常靈活的業務流程管理框架，致力於構建開發與業務分析人員之間的橋梁。官網

• Activity：輕量級工作流和業務流程管理框架。官網github

資源

社區

❿ 懂編程的來

各種語言的介紹（第二版）

在介紹編程語言之前，先說說開放源代碼的必要性。現在，在軟體生產領域存在巨大的智利浪費，大家把大量的精力用在編寫別人已經實現的 程序代碼上。看看，文本編輯器有多少，看看ftp程序有多少，看看字處理程序有多少，這些程序雖然有差別，但主要的功能都是一樣的。要實 現個性化的功能，在已有的軟體基礎上修改會節省多少時間呀！而每個程序各編一套，又浪費多少時間？如果，沒有這些重復的工作量，世界 上的程序員至少可以節省80%的工作量。同時，開放源代碼也方便了大家的交流，閱讀源代碼應該是最直接最有效的學習途徑。尤其是比較專業 的領域。

要開放源代碼，下面幾點比較重要： ×、語言要流行。 ×、語言的函數和類庫統一。 ×、語言的語法和編譯器要統一。 ×、編譯器是否開 放源代碼。 ×、API是否開放源代碼。 ×、語言的可重用性、功能、友好性。

語言統一的必要性：如果大家都用一種編程語言，都用同樣的函數，同樣的類庫，那麼，大家的共同語言就會很多。大家只要學會一種語言， 一套函數，一套類庫，就可以相互讀懂源代碼，這樣，學習量是最少的。學習新的API浪費程序員大量的時間和精力，尤其是當這個API有大量 和其他API重復的功能的時候。

要增加代碼的可重用性，要從下面幾點著手： ×、代碼的可讀性。如格式、是否接近英語語法和單詞。 ×、代碼的表達能力，也就是簡單性 ，能用最少的語句和單詞實現同樣的功能。 ×、代碼的結構性，如函數、模塊、類。

語言功能的強大從下面幾點來說： ×、是否擁有大量的庫支持。這是最重要的，要求編寫任何功能的程序都有強大的庫支持。 ×、語法功能 是否強大，比如是否有出錯處理。是否有指針。

語言的友好性： ×、語言包的大小，語言包越小，學習越簡單。 ×、語言是否有友好的編輯調試環境。 ×、語言的可視化和集成編程環境。

c語言：

從性能上說，除了匯編語言，c語言是最接近機器的語言。各種操作系統的編程介面的默認語言都是c語言。因此，用c語言編程，可以最大限 度發揮操作系統的能力。同時，由於絕大部分的商品軟體都是c實現的，都有c編程介面，可以說，沒有c不能實現的功能。

在linux環境中，c具有很好的開放源代碼的條件，它有統一的編譯器gcc，有強大但比較難掌握的編程環境emacs，有統一的API：posix和 linux介面。並且編譯器和API是開放源代碼的。

在linux上編寫圖形界面程序，有兩個選擇KDE和gnome，KDE更成熟，gnome支持多語言和面向對象的程序間的協同。

在windows環境中，現在統一到了vc上，但有一個缺點，windows的升級換代太快，從dos環境到windows31

，從windows31到windows95，到windows2000，到.net。API常常變換，這樣，在windows上的程序代碼的壽命會比較短。並且vc的編譯器和API 太復雜，難於掌握。

同時，由於c具有現代語言的大量特徵，現在常常代替pasical作為教學的編程語言。

實際上，如果不深入學習，c也是一種很簡單的語言。不學basic，直接學c完全沒有問題。

和其他語言相比，c有多種編譯器，多種操作系統API，多種語法和函數。學習的難度大，統一性差。

和java相比，c的語法不夠豐富、現代。

java：

相對c，java作為現代語言，具有非常豐富的語法特徵，如模塊和類，不像c隨操作系統和編譯器的不同有極大差異，java是一個公司的產品 ，具有唯一的API，因此，java程序員沒有語言隔閡。

相對跨平台的語言來說，java具有最好的圖形界面編程API。

java所有的API都是類庫，相對c的函數來說，是非常大的進步。java具有現代語言幾乎所有的特徵。

perl：

perl的最大特點是有強大的字元串模式匹配，是最好的文本文件的讀取和生成語言。

perl具有很大的自由性，象英語一樣有很大的隨意性，

perl有一個強大的資料庫介面和其他各種介面。

perl有最大量的程序庫。

perl不適合編寫大程序。

perl有一個著名的缺點是難懂，也有一個著名的優點是簡練。

php：

我感到php是個怪胎，本來perl加嵌入html的功能就完全能實現php的功能，還要另創一種語言，加重了大家的學習負擔。

php可以嵌入html，更容易編寫伺服器端程序。

php天然和web伺服器以及mysql資料庫相結合。

php可以動態生成圖像。

python：

首先，python是和basic一樣面向初學者的語言，和英語一樣容易懂。

python具有和java一樣的最豐富的語法。

python有和perl類似的簡單性，但沒有模式匹配。

python適合編寫大程序。

python有和lisp相似的地方，它有將字元串作為程序執行的eval函數，可以對一個對象的所有數據進行保存，可以把函數作為參數傳給另一 個函數。

python具有非常好的擴充性，python程序可以和c程序，以及java程序很好地結合。

tcl：

tcl具有最簡單的語法，最好的和其他程序交互的能力，有編寫圖形界面程序的tk。

javascript：

編寫動態網頁的最佳工具。

lisp：

lisp的語法非常簡單，只有簡單的函數和參數的語句結構。

lisp數據和程序的界限模糊。

lisp可以深度嵌套。

prolog：

prolog是一種專門的語言。專門用來處理知識。

我感覺prolog是一種資料庫的處理工具。

也是根據一些知識衍生出更多知識的推理工具。

basic：

現在最著名的basic是vb，

basic是簡單的初級語言。

vb是快速的界面生成語言，是快速的資料庫程序開發語言。

vba是vb的應用版，嵌入在offic中。編寫offic上的程序很好用。

vbscript是vb的腳本語言，可以產生伺服器端和客戶端的動態網頁。

basic的醜陋在於參數還是默認傳地址。太危險。

delphi：

和vb一樣是快速開發環境，但性能更好，功能更強大。

.net:

支持多種語言的統一的API類庫，

可以編寫webform程序，即所有的邏輯都在伺服器端，傳到客戶端的是標準的html3.0，可以被各種瀏覽器支持。各程序組件間通過soap交換 消息。

2002-04-12新增內容：

除了匯編語言外，c是最接近系統底層的語言，因此它是大部分程序的編程語言。c的缺點是沒有統一的函數庫，標准不統一，因此，同樣是c程 序員，相互看不懂代碼是很平常的事。

ada的出現就是為了解決統一標準的問題。有一個國際組織專門進行嚴格ada語言的認證來保證ada的統一。因此，ada編譯器有很多種，但ada語 言程序用任何ada編譯器編譯都能通過。同時，ada的執行程序的效率和c比較接近。有人說比c要快，我想不可能，除非c用的庫有問題。ada比c 排錯能力更強，但c也有類似的功能。ada還有一個缺點，就是語言羅索，象cobol一樣非常難看。

java是對c的大大的改進。有統一的標准，豐富的庫，完全的面向對象。也繼承了c的一些特點，無所不包的全功能，深入系統底層的編程的靈 活性。但因為java學習了c的深入系統底層的特點，它的語言就嚴格、呆板、羅索。另外，java要跨平台，它的速度就非常令人不滿意，只能局 限在高級應用方面。在速度上，可以選擇微軟的.net和蘋果的coco（可能拼寫有錯誤）。他們也同樣是底層的面向對象語言。

作為高級的應用程序，如果沒有保密要求，腳本語言是最合適的。腳本語言因為不用編譯，因此開發速度會比編譯語言快很多。

basic和perl都是古老的腳本語言。basic被微軟發揚光大了，但它的缺點是沒有完整的面向對象特性，因此編寫大型程序很困難。另外，微軟 的產品肯定是「腫件」。perl被特別設計來進行文本的處理，文本處理能力非常強，但不適合編寫大程序，語言風格也比較令人費解。

python定位於入門的編程語言，是basic的代替品，它具有和basic同樣的簡單性，並且編程語句更優雅。python有比較完整的面向對象特性， 可以用來編寫大程序，因此有些大型的實用程序是python完成的，從加快開發速度的角度，可以代替c和java。python的另一個巨大的應用領域 是用來操作定製其他程序，這個能力basic也有，從這個角度說，python就是unix世界的basic。但python更進一步，和c的溝通能力非常好，任 何為c編寫的介面能夠很容易轉化為python的介面。和java的介面有專門的python的java版，就是jython，jython可以和java本身一樣使用各種 java資源。

ruby首先是smalltalk的替代品。有徹底的面向對象特性。另外，也努力作為perl、php、basic、python的替代品。

rebol是lisp的替代品，同時作為腳本語言的一員，有自己的獨特之處，他的網路編程和圖形用戶界面編程是最強大的。

語言解析語言yacc、 html、xml、xlt、xul等也可以算作語言。

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各種語言的選擇

如果編寫對性能要求苛刻，或和操作系統結合緊密的程序，必然選擇c。

如果編寫到處可用的程序，選java。

如果編寫大程序，可能的化盡量用python，不行了再用java和c。因為python帶來了生產力。

編寫文本的處理程序用perl。

編寫知識的處理程序用prolog。

編寫最靈活，最模糊的程序用lisp。

編寫office程序用vba。

編寫伺服器端程序，php、perl、python、asp都是選擇。

編寫資料庫程序用vb或delphi。

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各種語言的選擇

如果要追求性能和程序的能力，要完全發揮操作系統的能力，使用c語言是合適的。在windows環境下用vc，在linux環境下用gcc。

如果不是追求和操作系統完美結合，而只是性能，又要追求跨平台性，那麼仍然選擇c，但可以選擇跨平台的庫，如qt、gtk、fox、wxwindows 。如果要編寫游戲也有跨平台選擇：SDL。

如果不滿意c領域標準的不統一，不滿意c的容易出錯，不滿意c的面向對象特徵不徹底。如果不在乎跨平台，windows平台可以選擇c#，mac平台 可以選擇coco。如果需要跨平台，可以選擇java。

如果需要跨平台，又要廣泛的支持的話，選擇java。

如果不在乎商業機密，應用目標也不是太苛刻的話，編寫大型跨平台程序還有一個選擇就是python或ruby。腳本語言，但是具有全面的庫的支 持，有和c語言的方便的交互能力。他們和java相比，編程效率更高。同時因為沒有編譯，程序更方便修改。因為他們的庫都是c實現的，也比 java有更高性能。同時，他們都是開源的，都是對商業應用友好的，也是簡單的、方便定製的。也是不滿意java的不可控制的越來越龐大的庫 的又一個選擇。

在linux下，最方便的工具語言是perl，它有強大的社區和代碼庫的支持。

如果只作為簡單應用的工具語言，python和ruby是更好的選擇，他們的跨平台移植性好，應用也比較廣泛。其中python更適合入門和交流，長 期使用也不錯。ruby是對python不滿意的另一個選擇，它提供了很多額外的功能。

如果要選擇一個程序的嵌入語言，原來有lisp、basic和java，現在還可以選擇python和ruby。

如果在要求動態解釋執行語言，而又不想學其他語言的話，c程序員的選擇是pike，java程序員的選擇是beanshell。

在java平台，又想用腳本語言的話，可以用jython。

最正統的基於文檔的語言或叫動態頁面語言是javascript。

最專門的伺服器端語言是php，當然也有很多其他選擇。

xml語言以xul為最著名，dtml也算一個，你自己也可以用xml作為自己特殊用途的語言。比如jedit就用xml作為一種模式定製語言。xml語言是 一種比較先進的趨勢，比現有的語言在特殊領域更高效。

要找容易實現的語言，lisp和tcl是選擇。

lisp的數據和程序融為一體的能力和自由是其他語言都沒有的。現在出現了一個lisp的現代化的變種：rebol。

如果有基於事實的編程的需要的話，prolog和clips是必然。

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我為什麼選擇了python

首先聲明，我編程只編應用程序，就是代替自己工作的小程序。如果編寫系統程序總會用到c或java的。

我喜歡腳本語言，腳本語言不用編譯就可以運行，非常便於修改，而編程序是一種經常性的活動，程序編完後總在不斷的修改中，沒必要搞的 很隆重，還要編譯。另外，腳本程序每個使用的人都可以隨手拿來修改，不會出現還要去找源代碼的情況。因此，c和java就被排除了。

我喜歡簡單的語言，不喜歡為了編寫簡單的程序而去學習大量復雜的規定，需要大量的學習才會的語言不是好語言，是把人當機器看。c和java 都有嚴格但羅索的語法，有永遠學不完的函數、類、庫。讓人看到就頭大。而perl有各種怪里怪氣的速記符號，程序常常讓人頭暈。簡單的含 義除了容易學，還要功能豐富，常用到的東西要早就准備好，不用每個人都去寫同樣的數據結構程序等。python有豐富的數據類型，有完備的 面向對象的結構，有規則表達式等各種方便編程的模塊。這個邏輯就是程序做的多，人做的就少，如果程序做的少，就要人做的多。這就是界 面友好的問題。容易上手，功能豐富是程序設計的很重要的目標，windows就是靠這個流行的。而python也很好的體現了這點。而perl象unix的 emac之類其它工具一樣，功能強大，但太難學，太難懂。是比較違背人性的。

關於性能。現在cpu已經很強大了。除了很大的程序和系統程序，沒必要關心性能。

關於功能。如果不是編寫系統程序和貼近系統的程序，沒必要使用操作系統特別提供的功能。c是可以干任何事情，但它編程效率低，復雜。

至於我為什麼不用vb，因為vb太龐大了。我沒必要實現一個小功能啟動這么龐大的程序。太誇張。另外，vb沒有類繼承，雖然是應用編程，但 如果要編稍微大的程序，總會用到類繼承的。

python得強大得擴展能力使對python得學習不會浪費。python經過簡單得處理能使用各種得c和c++庫，也可以被c和c++調用。python可以直接 使用java得類，也可以直接被java調用。這樣，對python、java、c得學習和使用經驗都不會被浪費，還能相互補充。python可以提高java和c 得編程效率，java和c可以補充python功能上得不足。python還可以和tcl直接交互，這種功能是內置得。期待python能簡單的調用perl和php得 功能。能使用lisp和prolog更好。

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ruby 吸取了所有語言精華的語言 第二版

ruby 語言還是雜耍 ruby?:O ruby 日本人的玩意

ruby有

* perl的正則表達式

* python的語言的簡單性可讀性、最容易的擴展能力，強大的可移植性。

* php的嵌入功能和多種客戶端

* smalltalk的純面向對象語法和單繼承

* lisp的無窮嵌套的語法，也就是函數式的語法。

* 用「塊」來實現更快捷的數據結構的處理。不知道是不是scheme的宏功能。用塊能更清楚的實現python的表處理功能。

* java和ada的線程編程

* java的安全編程

不得不承認ruby確實是個精彩的語言，它完全學會了lisp的所有編程都是函數的思想，smalltalk的所有東西都是對象的思想，perl的一個目的 多種手段的方法，python的簡單化的「最少驚喜」的原則，java的多線程和安全控制的功能，tcl的容易擴展的功能，php的嵌入功能和強大客 戶端的功能,最方便的shell命令的調用。

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ruby和python的比較

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python和ruby的相同點

* 都強調語法簡單，都具有更一般的表達方式。python是縮進，ruby是類basic的表達。都大量減少了符號。

* 都是動態數據類型。都是有豐富的數據結構。

* 都具有c語言擴展能力，都具有可移植性，比perl的可移植性更好。也都可以作為嵌入語言。

* 都是面向對象的語言，都可以作為大項目的開發工具。

* 都有豐富的庫支持。

* 也有最寬松的版權許可，除了一些工具屬於GNU世界。

* 都有lisp特色的eval函數，也都能把函數作為參數。

* 也有圖形界面的ruby的專門編輯器。

* 都獲得了廣泛的c庫的支持。如qt、gtk、tk、SDL、FOX等，ruby計劃實現SWIG介面。

* 都有完善的文檔。

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和python相比ruby的優點

* 具有正則表達式和嵌入html的功能。python也有正則表達式，但沒有ruby的應用方便和廣泛。python的嵌入html項目才剛起步。ruby還有 apache的mod模塊。ruby本身也實現和很多unix工具，如racc，doctools。比python更親近linux。

* 比python功能更完整的面向對象的語法。

* ruby的整個庫都是具有類繼承的結構。

* 他的基本的數據類型和運算符都是可以重載的。

* ruby主要的功能都是通過對象的方法調用來實現的，而不是函數。python也在向這方面發展，但沒有ruby做的徹底。

* ruby的類是更規范的單繼承，還有介面等概念的實現。

* python可以實現在列表內的條件語句、循環語句，而ruby用「塊」的方式來實現這個功能，比python的更靈活，更具有通用性。

* ruby具有類似lisp的徹底的函數方式的條件語句、循環語句等。語句的表達能力更強。

* 附帶一些unix工具，如racc等。

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和python相比ruby的不足

* 最大的不足正是因為ruby的強大所引起的。它沒有python的簡單性好。比較復雜的面向對象語法、「塊」語法的引入、正則表達式的引入、 一些簡寫標記都增加了語言的復雜性。

* python的縮進表達方式比ruby的basic的表達方式更讓人悅目，ruby程序的滿眼的end讓人不舒服。當然，ruby認為end的方式比python更先 進。

* ruby還沒有python的「自省」的能力，沒有從程序文件中生成文檔的能力。

* ruby沒有國際化的支持。國際化支持在ruby的計劃中。這是因為ruby的歷史比python要短造成的。

* ruby沒有類似jython的東西。

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python和ruby的語言的選擇

從簡單的就是好的來說，選python是沒錯的。python適合尋找簡單語言的人，這很可能造成python更流行，因此也有更多的支持。但如果要追 求更強大的語法功能，則ruby是好的選擇。因為ruby和python的哲學有很多相似的地方，先從python入手，盡量用python，如果python的能力 不足了，可以在找ruby。

ruby和python的比較，就像五筆和拼音輸入法的比較。拼音作為入門的輸入法和長久使用的輸入法都沒有問題。五筆適合更高要求的情況。如 果追求性能的不妨學學ruby。對編程語言感興趣，想了解各種編程概念的學ruby也會很興奮。

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php有什麼好處

我一直認為php是一個垃圾，因為它只是實現了腳本語言得嵌入，卻單獨實現一種語言、實現大量得函數庫，浪費了大量得開發人員得寶貴時間 來重復其他腳本已經實現了得功能，也浪費了php開發人員得大量學習時間，還要單獨學一種只能存在於web伺服器得語言，浪費了perl、 python得已有得使用經驗。相似得還有pike，一種c得腳本語言，沒什麼新東西，還不如仍然用c編譯器。

但我最近看書才了解php得獨特得開發目標。

php為什麼不直接用perl作腳本語言。是因為perl是一種unix語言，帶有unix傳統得字元神秘高深，讓人難於學習。而編動態網頁得人不見得會 用perl這種unix工具，他們可能只有html知識。php就簡化了perl得語言，變成了一種簡單友好得語言，免去了人們學習perl得困難。

php為什麼不選python作腳本。因為python是一種面向對象得語言，大量得功能都要涉及面向對象概念，而web應用只是簡單得實現客戶機邏輯 和顯示功能。沒必要涉及面向對象得復雜概念。函數是最簡單，最容易理解得，因此，php傾向於所有得功能都用函數來解決，而不是用對象來 解決。這有點象c和c++之爭。應該承認，函數在實現簡單功能得時候是最有利得工具，它得語句量最少。

php定位於以html為用戶界面，充當各種伺服器得客戶端，實現得是傳統得客戶端編程得任務。它有pop、smtp、ftp、多種資料庫等各種伺服器 得客戶端得函數，也有圖片、pdf生成，xml處理等這種必要得功能。這些都是其他腳本比不上php得地方。

我幾乎沒用過php，說得不對，請指教。

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ada語言草述

ada語言我看了他的介紹。

ada語言和c一樣是一種編譯語言，他們最後編譯出的執行文件的機器碼都很小。因此現在眾多的語言只有c很ada能比較。

和c相比，ada的特點是可靠、可移植。

他的可靠是通過比其他語言都強大的類型，每種類型還都可以象資料庫欄位一樣進行強類型、范圍的檢查。以此來保證在編譯中就發現錯誤。

它有強大的標准化組織，嚴格認證ada編譯器的標准。有多線程能力。

適於編寫實時程序。

但和c相比太復雜、羅嗦，因此註定不能流行。

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多腳本語言的大統一及疑問

現在各種腳本語言太多了，有必要進行整合，parrot是一個好的想法。.net也是好的想法。它為各種腳本提供了一個統一的虛機，為各種腳本 語言提供了基於「類」的相互調用，為各種腳本提供了統一的類庫。

現在各種腳本語言只是提供了對c語言的交互性，這種交互也是費勁的和效果不好的。比如python、perl、ruby等都提供了對c的交互功能。腳 本語言之間的交流障礙重重。而類似.net的東西，提供了非常容易的各種腳本的相互利用的途徑，避免了很多的代碼的重復編寫。這種標准平 台的力量是很大的，這種標准平台為什麼沒有在開源領域首先出現呢？眾多的腳本正是開源的特點和優勢，為什麼這種問題要微軟來解決呢？ 前面有人提出了類似的問題，在linux中為什麼至今沒有好用的類似ODBC的東西呢？

可能這種整合只有商業公司有能力實現吧。

我的理解是，如果有創新思想的人都拿他的想法去賣錢了，因此，在開源中只剩下了模仿的人。kde是模仿windows，koffice是模仿office， linux是模仿unix，gcc、bash等也全都是模仿，以及gstep等，還有freedos、atheos等也是模仿，wxwindows、SDL也是模仿。我想知道開源社 區有沒有自己的創新？我所知道的創新是zope，但zope最初也是商業產品，後來才開源的。perl是創新，python是創新，但還有什麼呢？是不 是開源領域只有hack，沒有creator？

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.net介紹

.net所實現的java的功能

可控代碼 跨平台的虛機和偽碼免費贈送命令行編譯器 純面向對象語言 對xml和xml web services的支持 和jsp對應的asp.net 網頁上的程序 一套統一的中間件環境。

asp.net跟jsp不是同一個層次上的web技術， asp.net使用完善的事件響應機制，WinForms類似的 WebForm技術，只有JSF跟Asp.net有可比性。

.net未實現的java功能

免費的集成開發環境 多廠家支持,跨平台的成熟度

免費的IDE, #develop , ASP.net的有MS的WebMatrix 而免費開源的CLR實現，有MS自己的XP，FreeBSD，MacOS下的實現（原理演示不能進行商 業應用）， Novell下的Mono項目，已經發布了Beta1版本，在2004-6-30 將會發布Release1； 還有GNU的一個.net實現！！

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.net實現的java不具備的功能

多語言支持 強大的集成開發環境。在windows上媲美本機程序的速度。 對COM的支持，對vs的繼承 對widows form 、web form、伺服器端程序 的圖形直觀編程。

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相對vs6的改進

統一了集成開發環境，使c++程序也具有了vb的友好性。

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xml各種技術介紹

xml：

xml是統一格式的結構化數據的文本文件。

基於xml的程序，數據結構是開放的，方便不同程序處理同一種文件，這樣，程序之間可以達到高水平的協作。

xml現在成為了各行各業統一數據格式的基礎。

xml發展出了完善的語法，它用DTD或scheme來界定xml的標記語言。用uri來唯一確定一個xml格式。用css或XLT來轉換xml格式，xlink和 xpointer等來建立xml的鏈接，用xpath來定位xml中的數據。

xhtml：

是嚴格符合xml格式的html。

RDF：

基於xml的元數據描述語言。方便交換結構化數據。方便交換知識。

RDF是用主語、謂語、賓語來描述知識的。

SVG：

xml格式的矢量圖形格式。

SMILE：

xml格式的各種多媒體在時間線上的協同。

xmath：

xml格式的公式描述語言。

xml-rpc和soap：

以http協議和xml格式來進行網路程序之間的消息通訊。

xul：

netscape的mazilla使用的程序界面語言，基於xml格式，比html強大的多的描述圖形界面的xml語言。它用css來換膚，用DTD來實現多語言界 面，用javascript來實現程序邏輯，以此編寫跨平台的可方便定製界面的程序，現在這個程序API功能已經很強大了，整個mazilla程序就是基 於xul的。

xaml:

MS在LongHorn平台的最新編程語言，將統一Windows與Web編程，直接使用

LongHorn下的瀏覽器進行執行， 跟XUL有類比性

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最先進的xml格式圖形界面程序開發工具－xul

大家知道netscape程序，一個僅次於ie得瀏覽器，也有很多人知道mozilla，netscape得開放源代碼版本。但很多人只是使用mozilla，不知道 mozilla另一個重要得功能－－程序開發。在netscape開放源代碼後三年mozilla得1。0版還沒有問世，很多人譏笑他的超慢得開發速度，實際 上，mozilla醞釀出了一個超酷得新產品，可以看作是軟體開發工具發展得另一個里程碑。

現在基於瀏覽器得三層開發結構非常流行，微軟得.net得思路就是基於這個結構得。另外，不考慮伺服器結構，就是基於網頁得javascript小 程序也對人很有吸引力，這些產品得思路都是以html為用戶界面，但開發人員常常苦惱於html太簡陋。而mazilla得xul解決了這個問題。

xul是對html得擴展