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1.Java IDE集成开发工具: IntelliJ IDEA CE 2019
2.java程序员为什么使用Groovy
3.grailsdjango哪个好？
4.运维常见的源码工具推荐

Java IDE集成开发工具: IntelliJ IDEA CE 2019

       IntelliJ IDEA CE 是一款功能强大的 Java 集成开发环境。它将源代码编入索引后，源码提供即时、源码智能的源码代码完成，以及快速的源码代码分析，确保编码效率与代码质量。源码侯门馔源码头老火锅法人IDE 强大的源码重构工具为开发者带来便捷的代码维护体验。

       IntelliJ IDEA CE 内置了丰富且统一的源码版本控制系统界面，支持 Git、源码SVN、源码Mercurial、源码CVS、源码Perforce 和 TFS 等主流版本控制系统，源码帮助开发者高效管理代码版本。源码

       构建工具方面，源码IDE 支持 Maven、Gradle、Ant、Gant、盗币源码SBT、NPM、Webpack、Grunt、Gulp 等多种构建工具。这些工具与 IDE 的无缝集成，使得自动编译、打包、运行测试、部署等操作变得更加简单高效。

       在测试方面，IntelliJ IDEA CE 提供了强大的单元测试支持，包括 JUnit、TestNG、Spock、Cucumber、ScalaTest、spec2 和 Karma 等主流测试框架的django源码查询测试运行器和覆盖工具。开发者可以轻松执行单元测试，提升代码质量。

       IDE 还内置了反编译器，无需借助第三方插件，即可查看没有源代码的库。内置终端功能，让开发者无需离开 IDE 即可执行命令，进行代码调试。

       数据库工具方面，IntelliJ IDEA 提供了智能编码辅助功能，支持 SQL 编辑、实时数据库连接、查询执行、数据浏览和导出，以及可视化方案管理。

       应用服务器支持方面，IDE 支持 Tomcat、JBoss、eclipse包源码WebSphere、WebLogic、Glassfish 等主流应用服务器。开发者可以轻松部署工件到应用服务器，并在 IDE 中直接调试已部署的应用程序。

       通过 Docker 工具窗口，开发者可以连接到本地运行的 Docker 机器，管理图像、容器和 Docker Compose 服务。多语言支持是 IntelliJ IDEA 的一大亮点，它不仅支持 Java，还支持 Groovy、Kotlin、Scala、JavaScript、TypeScript 和 SQL 等其他语言。IDE 提供了顶级框架的一流支持，包括 Spring、pjax源码解析Java EE、Grails、Play、Android、GWT、Vaadin、Thymeleaf、React、AngularJS 等，帮助开发者高效完成多语言项目的开发。

       IntelliJ IDEA 以其强大的功能、丰富的插件生态系统和多语言支持，成为一款功能全面、易于使用的集成开发环境，适合各类开发者在 Java 和多语言项目开发中使用。

java程序员为什么使用Groovy

       ä¸€ç›´å¬è¯´java世界里有个Groovy，但是一直没时间去了解它究竟是一个怎么样子的。我们现在的项目里放了很多开源包，而且项目中做流程的时候，规则就是用Groovy实现的。近来闲来无事，于是开始认真的看看Groory究竟有什么好的。其实最初我接触它是因为Grails这一个框架，这两个都是为了实现一个目的，java的敏捷开发，与java的无缝对接。在某些情况下，java需要半天处理的事情，Groovy只需要几分钟，是的，几分钟…剩下来的时间，程序员终于有时间泡妹子了，^_^…….技术宅的兄弟，赶紧来看看吧。

        脚本语言，动态语言？难道是javascript一类的？好吧，它的确和javascript有一点像，但是它太强大了，远远超出了javascript能处理的事情。这里不和javascript做比较了，直接来和Java比较吧，看看Groovy能做什么。

       Groovy 的网站（ mandname

       çŽ°åœ¨æˆ‘们为了创建一个Grails应用，需要输入的命令是create-app

       grailscreate-apphelloworld

       è¿™æ ·å°±åœ¨å½“前目录下创建了一个名为helloworld（即我们的应用程序名）的文件夹，在这个文件夹中包含了我们这个项目的整个文件目录，可以使用如下命令进入这个目录中查看：

       cdhelloworld

       ä¸ºäº†å®Œæˆè¿™ä¸ªç»å…¸çš„HelloWorld示例，我们需要运行create-controller命令，您先进入CMD命令行并执行：

       grailscreate-controllerhello

       è¿è¡Œè¯¥å‘½ä»¤åŽä¼šåœ¨grails-app/controller目录下创建一个名为HelloController.groovy的控制器控制器主要用来完成对Web请求的处理，我们稍微修改一下控制器的内容，使它能够在页面上输出HelloWorld!的字样，代码如下:

       classHelloController{ defworld={ renderHelloWorld!}}现在控制器已经完成了，接下来要使用run-app来启动内置的jetty服务器运行刚刚创建的helloworld程序

       grailsrun-app运行后会在端口（默认，可以使用-Dserver.port来指定端口）启动服务器，然后在浏览器中输入来启动应用程序.

Python三大web框架分别是什么哪个更好

       ã€å¯¼è¯»ã€‘目前，Python比较火的三大web框架有Django、Flask和Tornado，要论这三个Web框架哪个更好的话，建议一点，Django帮我们事先搭建了好多，上手会快一些，学习的话可以先从Django学起，然后再学习Flask和Tornado，下面我们就来具体了解一下Python三大web框架的详情。

       1、Django

       Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS(内容管理系统)软件。

       2、Flask

       Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。其WSGI工具箱采用Werkzeug，模板引擎则使用Jinja2

       ã€‚Flask使用BSD授权。

       Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension

       å¢žåŠ å…¶ä»–功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。

       Flask很轻，花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。Flask框架学会以后，可以考虑学习插件的使用。例如使用WTForm+

       Flask-WTForm来验证表单数据，用SQLAlchemy+Flask-SQLAlchemy来对你的数据库进行控制。

       3、Tornado

       Tornado是一种Web服务器软件的开源版本。Tornado和现在的主流Web服务器框架(包括大多数Python

       çš„框架)有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。

       å¾—利于其非阻塞的方式和对epoll的运用，Tornado每秒可以处理数以千计的连接，因此Tornado是实时Web服务的一个

       ç†æƒ³æ¡†æž¶ã€‚

       å…³äºŽPython三大web框架的简单介绍，就给大家分享到这里了，当然学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚，希望大家抓紧时间进行学习吧。

       Python有哪些好的Web框架

       æµ…谈五大PythonWeb框架

       è¯´åˆ°WebFramework，Ruby的世界Rails一统江湖，而Python则是一个百花齐放的世界，各种micro-framework、framework不可胜数。

       è™½ç„¶å¦ä¸€å¤§è„šæœ¬è¯­è¨€PHP也有不少框架，但远没有Python这么夸张，也正是因为PythonWebFramework（PythonWeb开发框架，以下简称Python框架）太多，所以在Python社区总有关于Python框架孰优孰劣的话题，讨论的时间跨度甚至长达3-5年。

       Python这么多框架，能挨个玩个遍的人不多，坦白的说我也只用过其中的三个开发过项目，另外一些稍微接触过，所以这里只能浅谈一下。

       Django，Python框架虽然说是百花齐放，但仍然有那么一家是最大的，它就是Django。要说Django是Python框架里最好的，有人同意也有人坚决反对，但说Django的文档最完善、市场占有率最高、招聘职位最多估计大家都没什么意见。Django为人所称道的地方主要有：?完美的文档，Django的成功，我觉得很大一部分原因要归功于Django近乎完美的官方文档（包括Djangobook）。

       å…¨å¥—的解决方案，Django象Rails一样，提供全套的解决方案（full-stackframework+batteriesincluded），基本要什么有什么（比如：cache、session、feed、orm、geo、auth），而且全部Django自己造，开发网站应手的工具Django基本都给你做好了，因此开发效率是不用说的，出了问题也算好找，不在你的代码里就在Django的源码里。

       å¼ºå¤§çš„URL路由配置，Django让你可以设计出非常优雅的URL，在Django里你基本可以跟丑陋的GET参数说拜拜。?自助管理后台，admininterface是Django里比较吸引眼球的一项contrib，让你几乎不用写一行代码就拥有一个完整的后台管理界面。

       è€ŒDjango的缺点主要源自Django坚持自己造所有的轮子，整个系统相对封闭，Django最为人诟病的地方有：?系统紧耦合，如果你觉得Django内置的某项功能不是很好，想用喜欢的第三方库来代替是很难的，比如下面将要说的ORM、Template。

       è¦åœ¨Django里用SQLAlchemy或Mako几乎是不可能，即使打了一些补丁用上了也会让你觉得非常非常别扭。?Django自带的ORM远不如SQLAlchemy强大，除了在Django这一亩三分地，SQLAlchemy是Python世界里事实上的ORM标准，其它框架都支持SQLAlchemy了，唯独Django仍然坚持自己的那一套。Django的开发人员对SQLAlchemy的支持也是有过讨论和尝试的，不过最终还是放弃了，估计是代价太高且跟Django其它的模块很难合到一块。?Template功能比较弱，不能插入Python代码，要写复杂一点的逻辑需要另外用Python实现Tag或Filter。URL配置虽然强大，但全部要手写，这一点跟Rails的Conventionoverconfiguration的理念完全相左，高手和初识Django的人配出来的URL会有很大差异。

       è®©äººçº ç»“çš„auth模块，Django的auth跟其它模块结合紧密，功能也挺强的，就是做的有点过了，用户的数据库schema都给你定好了，这样问题就来了，比如很多网站要求email地址唯一，可schema里这个字段的值不是唯一的，纠结是必须的了。

       Python文件做配置文件，而不是更常见的ini、xml或yaml等形式。这本身不是什么问题，可是因为理论上来说settings的值是能够动态的改变的（虽然大家不会这么干），但这不是最佳实践的体现。?总的来说，Django大包大揽，用它来快速开发一些Web运用是很不错的。如果你顺着Django的设计哲学来，你会觉得Django很好用，越用越顺手；相反，你如果不能融入或接受Django的设计哲学，你用Django一定会很痛苦，趁早放弃的好。

       æ‰€ä»¥è¯´åœ¨æœ‰äº›äººçœ¼é‡ŒDjango无异于仙丹，但对有一些人来说它又是毒药且剧毒。?PylonsTurboGearsrepoze.bfg?除了Django另一个大头就是Pylons了，因为TurboGears2.x是基于Pylons来做的，而repoze.bfg也已经并入Pylonsproject里这个大的项目里，后面不再单独讨论TurboGears和repoze.bfg了。

       Pylons和Django的设计理念完全不同，Pylons本身只有两千行左右的Python代码，不过它还附带有一些几乎就是Pylons御用的第三方模块。Pylons只提供一个架子和可选方案，你可以根据自己的喜好自由的选择Template、ORM、form、auth等组件，系统高度可定制。我们常说Python是一个胶水语言(gluelanguage)，那么我们完全可以说Pylons就是一个用胶水语言设计的胶水框架。?选择Pylons多是选择了它的自由，选择了自由的同时也预示着你选择了噩梦：?学习噩梦，Pylons依赖于许多第三方库，它们并不是Pylons造，你学Pylons的同时还得学这些库怎么使用，关键有些时候你都不知道你要学什么。

       Pylons的学习曲线相对比Django要高的多，而之前Pylons的官方文档也一直是人批评的对象，好在后来出了TheDefinitiveGuidetoPylons这本书，这一局面有所改观。因为这个原因，Pylons一度被誉为只适合高手使用的Python框架。?调试噩梦，因为牵涉到的模块多，一旦有错误发生就比较难定位问题处在哪里。

       å¯èƒ½æ˜¯ä½ å†™çš„程序的错、也可能是Pylons出错了、再或是SQLAlchemy出错了、搞不好是formencode有bug，反正很凌乱了。这个只有用的很熟了才能解决这个问题。?升级噩梦，安装Pylons大大小小共要安装近个Python模块，各有各自的版本号，要升级Pylons的版本，哪个模块出了不兼容的问题都有可能，升级基本上很难很难。至今reddit的Pylons还停留在古董的0.9.6上，SQLAlchemy也还是0.5.3的版本，应该跟这条有关系。

       æœ€åŽå…³äºŽæ¡†æž¶é€‰æ‹©çš„误区?在框架的选择问题上，许多人很容易就陷入了下面两个误区中而不自知：

       1.哪个框架最好——世上没有最好的框架，只有最适合你自己、最适合你的团队的框架。编程语言选择也是一个道理，你的团队Python最熟就用Python好了，如果最熟悉的是Ruby那就用Ruby好了，编程语言、框架都只是工具，能多、快、好、省的干完活就是好东西。2.过分关注性能——其实大部分人是没必要太关心框架的性能的，因为你开发的网站根本就是个小站，能上1万的IP的网站已经不多了，上万的更是很少很少。在没有一定的访问量前谈性能其实是没有多大意义的，因为你的CPU和内存一直就闲着呢。而且语言和框架一般也不会是性能瓶颈，性能问题最常出现在数据库访问和文件读写上。PHP的ZendFramework是出了名的慢，但是ZendFramework一样有大站，如：digg.com；常被人说有性能问题的Ruby和Rails，不是照样可以开发出twitter吗？再者现在的硬件、带宽成本其实是很低的，特别有了云计算平台后，人力成本才是最贵的，没有上万的IP根本就不用太在意性能问题，流量上去了花点钱买点服务器空间好了，简单快速的解决性能问题。?注：前面有网友质疑我“Quora是用Pylons开发的”这样的说法不客观，特说明一下，这里所说的某个网站A是用B开发的，只是指A主要或部分是由B开发的，大家就不要再去纠结A还用C了。

       å…³äºŽpythonweb，建议多学习一下大神的案例。从里面提取精髓的东西加以吸收，Python学习指南请看下面的代码

       learning?=?input('Do?you?want?to?learn?Python?now(Yes?or?No):')

       a?=?str(learning)

       if?a?==?'Yes':

       print('QQ')

       else:

       print('Thanks!!')

Django和Flask比较到底哪个比较好用

       Flask是小而精的微框架，它不像Django那样大而全，如果使用Flask开发，开发者需要自己决定使用哪个数据库ORM、模块系统、用户认证系统等，需要自己组成。

       ä¸Žé‡‡ç”¨Django开发对比，开发者在项目开始的时候可能需要花费更多的时间去了解、挑选各个组件，因此Flask开发的灵活度更高，开发者可以根据自己的需要去选择合适的插件。

       å½“然Flask历史相对较短，第三方APP自然没有Django那么全面。

       ç»“语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于grailsdjango哪个好的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～

运维常见的工具推荐

       开源的工具在运维领域扮演着关键角色，它们能够有效地支持DevOps实践。以下是一些推荐的开源工具，涵盖了开发工具、自动化构建与测试、持续集成与交付、部署工具以及维护和监控等关键环节。

       一、开发工具

       Git: 分布式版本控制系统，用于管理项目版本，易于学习与使用。

       GitLab: 基于Git的代码托管平台，提供Web界面访问，支持公开或私有项目。

       Gerrit: 免费、开放源代码的代码审查工具，支持Git作为底层版本控制系统。

       Mercurial: 轻量级分布式版本控制系统，适用于Python环境，易于学习与扩展。

       Subversion: 版本控制系统，用于替代RCS、CVS，提供分支管理功能。

       二、自动化构建与测试

       Apache Ant: 用于Java环境的自动化工具，支持软件编译、测试与部署。

       Maven: 提供高级项目管理功能，简化构建规则，易于使用。

       Selenium: Thoughtworks公司开发的集成测试工具。

       PyUnit: Python单元测试框架，与JUnit兼容。

       PHPUnit: PHP测试框架，基于xUnit设计。

       三、持续集成与交付

       Jenkins: 可扩展的持续集成引擎，支持自动化构建与测试。

       Capistrano: 并行执行命令的工具，适用于发布Rails应用。

       BuildBot: 自动化编译/测试周期工具，验证代码变更。

       Fabric: 提供UI和UX一致的中央管理平台，用于自动化操作、配置与监控。

       Go: Google开发的编译型编程语言，支持并发与垃圾回收。

       四、部署工具

       Docker: 开源应用容器引擎，支持应用与依赖打包移植。

       Rocket (rkt): CoreOS推出的容器引擎，与Docker类似，用于打包应用。

       Ubuntu (LXC): 基于LXC技术的容器平台，支持非特权与分布式。

       Chef: 系统集成框架，提供配置管理功能。

       Puppet: 集中管理系统配置的工具，支持多元素管理。

       CFengine: Unix管理工具，简化管理任务。

       Bash: Linux与MacOS的默认shell，广泛使用于自动化任务。

       RunDeck: Java/Grails编写的工具，简化数据中心与云环境自动化。

       Saltstack: 基于Python的配置管理工具，快速部署。

       Ansible: 配置管理器，支持多节点发布与远程任务执行。

       五、维护工具

       Logstash: 日志与事件传输、处理与管理平台。

       CollectD: 用于收集系统性能与存储数据的守护进程。

       StatsD: 简单的网络守护进程，用于收集统计信息。

       六、监控、警告与分析工具

       Nagios: 监视系统运行状态与网络信息的工具。

       Ganglia: 分布式监控系统，支持高性能计算环境。

       zabbix: 基于Web的分布式系统监控与网络监视工具。

       Kibana: Logstash与ElasticSearch的日志分析Web接口。

       本文推荐的这些开源工具涵盖了运维流程的各个方面，从开发、构建、部署到维护与监控，能够有效地支持DevOps实践，提升工作效率与系统的可靠性。