推荐10个程序员常用开发工具整理

作为一名刚入门的程序员，选择合适的开发工具可以提高工作效率，加快学习进度。在本文中，我将向您推荐10个常用的开发工具，并通过简单的例子和代码来介绍它们的主要用途。

1. Visual Studio Code

Visual Studio Code（VSCode）是一个免费、开源且跨平台的代码编辑器，支持多种编程语言。它具有丰富的插件生态，可以根据不同的项目需求进行扩展。

用途：编写、编辑和调试代码。

例子：在VSCode中，我们可以轻松地创建一个新的Python文件，例如hello_world.py，并输入以下代码：

bash复制代码pythonCopy code print("Hello, World!") 

通过VSCode的内置终端运行此代码，我们将看到"Hello, World!"的输出。

2. Git

Git是一个分布式版本控制系统，用于跟踪项目中的文件更改。它可以帮助您管理代码历史、合并更改和协作开发。

用途：版本控制和协作开发。

例子：我们可以使用Git来初始化一个新的代码仓库并添加一个文件：

csharp复制代码bashCopy code git init echo "Hello, World!" > README.md git add README.md git commit -m "Initial commit" 

3. GitHub/GitLab

GitHub和GitLab是代码托管平台，提供了版本控制、问题跟踪和代码审查等功能。它们可以帮助您与团队成员共享代码和协作。

用途：代码托管和团队协作。

例子：在GitHub上创建一个新的仓库，将本地仓库推送到远程仓库：

less复制代码bashCopy code git remote add origin https://github.com/your_username/your_repository.git git branch -M main git push -u origin main 

4. Docker

Docker是一个轻量级的容器技术，允许您在独立的环境中部署应用程序及其依赖项。

用途：应用程序部署和环境一致性。

例子：使用Docker部署一个简单的Python Web应用程序。首先，创建一个Dockerfile：

sql复制代码sqlCopy code FROM python:3.8-slim ?WORKDIR /app ?COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt ?COPY . . ?CMD ["python", "app.py"] 

然后，使用docker build命令构建Docker镜像，并使用docker run命令运行容器：

css复制代码bashCopy code docker build -t my-python-app . docker run -p 8080:8080 my-python-app 

5.JNPF

JNPF，采用主流的两大技术Java/.Net开发，专注低代码开发，基于 Java Boot/.Net Core 构建的简单、跨平台快速开发框架。前后端封装了上千个常用类，方便扩展；集成了代码生成器，支持前后端业务代码生成，实现快速开发，提升工作效率；框架集成了表单、报表、图表、大屏等各种常用的 Demo 方便直接使用；后端框架支持 Vue2、Vue3。

• 主要特点：多端协同操作，100%提供源码，支持多种云环境部署、本地部署。

• 优点：拖拽式的代码生成器，灵活的权限配置、SaaS服务，强大的接口对接，随心可变的工作流引擎。

• 用例：可一站式搭建：生产管理系统、项目管理系统、进销存管理系统、OA办公系统、人事财务等等。

开源地址：https://www.jnpfsoft.com/?csdn

6. Postman

Postman是一个用于API开发和测试 的工具。通过Postman，您可以轻松地创建、发送和测试HTTP请求，以及查看响应结果。

用途：API开发和测试。

例子：使用Postman测试一个简单的GET请求。例如，请求https://api.github.com/users/your_username以获取GitHub用户信息。在Postman中，输入请求URL，选择GET方法，然后发送请求。Postman将显示响应结果，包括状态码和响应体。

7. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一个交互式计算环境，允许您编写和执行Python代码、可视化数据并添加说明。

用途：数据分析和机器学习项目。

例子：在Jupyter Notebook中，我们可以创建一个简单的数据可视化。首先，导入所需的库，并创建一个数据集：

ini复制代码pythonCopy code import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ?x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) 

接着，使用matplotlib绘制数据并显示图像：

scss复制代码pythonCopy code plt.plot(x, y) plt.xlabel("x") plt.ylabel("sin(x)") plt.show() 

8. PyCharm

PyCharm是一个针对Python的集成开发环境（IDE），提供了诸如代码补全、语法高亮、调试等功能。

用途：Python开发。

例子：在PyCharm中，我们可以创建一个新的Python项目，并编写一个简单的函数，如下所示：

css复制代码pythonCopy code def add(a, b):  ? ?return a + b ?result = add(1, 2) print(result) 

PyCharm将为我们提供智能代码补全和语法检查，帮助我们快速编写正确的代码。

9. Regex101

Regex101是一个在线正则表达式测试工具。通过Regex101，您可以快速编写和测试正则表达式，确保其正确性。

用途：正则表达式编写和测试。

例子：在Regex101中，我们可以测试一个用于提取电子邮件地址的正则表达式。例如，使用以下正则表达式来匹配电子邮件地址：

less复制代码lessCopy code [a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+.[a-zA-Z]{2,} 

在测试字符串中输入一些电子邮件地址，Regex101将显示匹配结果和捕获的分组。

10. Travis CI

Travis CI是一个持续集成和持续部署（CI/CD）服务，用于自动化构建、测试和部署项目。

用途：自动化构建、测试和部署。

例子：在一个GitHub项目中，我们可以通过创建一个名为.travis.yml的配置文件来设置Travis CI：

makefile复制代码yamlCopy code language: python python:  ?- "3.8" install:  ?- pip install -r requirements.txt script:  ?- pytest 

此配置文件指定项目使用Python 3.8，并运行pytest进行测试。当有新的提交或拉取请求时，Travis CI会自动运行构建和测试。