推荐10个程序员常用开发工具整理

2024-01-02 15:47:45

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。

文章来源:https://blog.csdn.net/yinmaisoft/article/details/135340187
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