编程软件哪个好？

1、Notepad++

大部分开发人员都听说或使用过这个代码编辑器，记事本的增强版，免费开源、小巧灵活、使用方便，支持常见的自动补全、语法提示、代码高亮，可编辑语言多达27种，常见的html，css，javascript，戚漏java，python，c++等，都可直接编辑，是一款非常不错的代码编辑器。

2、EditPlus

这也是一款小巧灵活的代码编辑器，功能类似于Notepad++，拥有强大的文本处理功能，界面简洁美观，启动速度较快，支持常备派见的语法高亮、代码折叠等功能，还可直接编辑运行html网页，可扩展性也比较强，唯一的不足就是不支持代码提示功能，自动补全功能相对较弱，但总体来说，也是一个非常不错的代码编辑器。

3、VSCode

这是由微软开发研制的一款免费、开源、跨平台的代码编辑器，支持几乎所有主流语言开发，常见的语法高亮、智能补全、语法检查、括号匹配，这个软件都支持，除此之外，还支持git功能，插件扩展丰富，下载配置相关插件后，可直接调试、运行python，java，c++等程序，在业界是一个非常受欢迎的代码编辑器。

4、Atom

这个是由GitHub专门为广大程序员开发的一款免费、跨平台的代码编辑器，用于强大的文本编辑处理功能，常见的语法提示、代码高亮、智能补全，这个软件都能很好的支持，界面简洁、直观，还支持宏和文件管理器功能，对于初学者来说，是一个非常不错的选择。

5、Sublime Text

这也是一个非常不错的代码编辑器，小巧灵活、轻便快捷、界面友好，相信大部分开发人员都使用过，仿仔贺常见的代码高显亮、智能补全等功能，这个软件都能很好的支持，除此之外，插件扩展机制也相对丰富，配置相关文件后，可以直接调试运行python等程序，也是一个非常不错的代码编辑器。

这个就非常多了，下面我以常见的编程开发软件和数据库管理软件为例，简单介绍几种，感兴趣的朋友可以尝试一下：

01 编程开发软件

这个要看具体编程语言了，不同语言开发工具自然不同，这里以常见的C/C++、Java和Python为例，简单介绍3种比较常用的软件：

这是Windows平台下一个非常专业的集成开发工具，号称宇宙第一IDE环境，不仅仅只是C/C++，常见的C#、VB等编程语言，这键孙个软件都能很好支持，智能补全、代码高亮、语法检查等功能非常不错，除此之外，还支持单元测试、代码重构和分析等高级功能，因此非常适合大型项目开发和维护：

这是一个非常专业智能的Java开发工具，在企业和个人桌面中，有着非常高的使用率和欢迎度，自动补全、语法提示、代码高亮等功能非常不错，除此之外，还支持JUnit、CVS整合、代码重构等高级功能，自好亮搭带有Maven和Gradle构建工具，因此更适合Java项目开发和维护，个人使用起来非常不错：

这是一个非常专业的Python开发软件，和IntelliJ IDEA一样，Jetbrains公司的产品，在业界非常流行、受欢迎，智能补全、代码高亮、语法提示等功能非常不错，除此之外，还支持代码重构和分析、单元测试等高级功能，因此更适合大型项目，个人使用来说，也非常简单，很容易上手和掌握：

02 数据库管理软件

这个就非常多了，不同数据库都有专门的管理软件和工具，这里简单介绍3个比较通用的数据库管理软件，分别是HeidiSQL、DBeaver和DataGrip，对于日常使用来说，非常不错：

这是Windows平台下一个非常轻巧灵活的数据库管理软件，基于Delphi开发而来，目前支持MySQL、MariaDB、MSSQL、PostgreSQL等主流数据库，常见的建库建表、视图索引、触发器等基本功能，这个软件都能很好兼容，除此之外，还支持SQL脚本导入导出、数据备份恢复等功能，对于日常数据库管理来说，非常不错：

这是一个基于Java开发的数据库管理软件，免费、开源、跨平台，目前支持Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQL Server等十几种主流数据库开发，建库建表、视图索引、触发器、存储过程等基本功能 都 可轻松查看和设计，数据库导入导出、数据 恢复 备份等功能也都非常不错，对于日常数据库管理和维护来说，是一个非常不错的工具：

这也是一个通用的数据库管理软件，Jetbrains公司的产品，支持跨平台，但原则上针对个人不免费，常见的PostgreSQL、MySQL、Oracle等数据库，友拿这个软件都能很好支持， 数据导入导出（ 恢复备份 ）、 智能代码填充、版本 集成 控制等功能非常不错，对于日常数据库管理来说，也是一个不错的工具：

每天常用开发工具：

0.Git：分布式版本控制系统；

1.IntelliJ IDEA：java语言开发的集成环境，IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一；

2.Sublime Text：不只是代码编辑器；

3.Postman：Http请求模拟工具和功能强大的网页调试工具；

4.DataGrip：支持几乎所有主流的关系数据库、多功能的数据库 *** 作工具；

5.Vagrant：用于创建和部署虚拟化开发环境，配合虚拟机使用；

6.Gradle：自动化构建工具；

7.JIRA：项目与事务跟踪工具；

8.iTerm2：Mac上的终端工具；

9.Jenkins：持续集成工具。

做了一个写代码用了十几年的人，很多编程的习惯已经养成了，现在就罗列下每天必用的软件：

直接安装的linux系统，因为几乎所有的代码都是在linux下完成

java开发环境

C/C++代码编辑工具

linux下虚拟windows系统virtualBox

软件提交工具git

不同的开发语言，每天要用到的软件可能不一样。

我是开发java web的，电脑安装了很多工具，但是说每天要用到的好像就几个。

作为程序员使用最多的软件，莫过于编程开发所用到的软件编辑器，但是编辑器的种类有很多。我们需要做到的是，找到你最喜欢的编辑器然后熟练的使用它。

同时掌握常见的一些快捷键的 *** 作方式，从而来提升我们的工作效率，而不是以软件而论软件，什么都去接触使用。毕竟软件是工具是帮助我们提升开发效率。

下面我就列举我们PHP经常使用的软件

IDE工具类软件

这一类是开发软件编写代码用的。这一类的软件非常多，我就推荐一个经常使用的PHPStorm，因为太多的话大家也用不到，也没有那么多的精力去熟练每一个编辑器。

PHPStorm是 JetBrains 公司开发的一款商业的 PHP 集成开发工具，旨在提高用户效率，可深刻理解用户的编码，提供智能代码补全，快速导航以及即时错误检查。可以说是PHP开发程序员必备的神器。

常用快捷键如下：

1.复制快捷方式

F5 复制文件/文件夹

CTRL+C 复制

CTRL+V 粘贴

CTRL+X 剪 切,删除行

CTRL+D 复制行

CTRL+SHIFT+V 可以复制多个文本

2.自动代码

ALT+回车 导入包,自动修正

CTRL+ALT+L 格式化代

码CTRL+ALT+I 自动缩进

CTRL+ALT+O 优化导入的类和包

CTRL+SHIFT+SPACE 切换窗口

CTRL+SPACE空格 代码自动完成，代码提示,一般与输入法冲突

CTRL+ALT+SPACE 类 名或接口名提示（与系统冲突）

CTRL+P 方法参数提示，显示默认参数

CTRL+J 自动代码提示，自动补全

CTRL+ALT+T 把选中的代码放在 TRY{} IF{} ELSE{} 里ALT+INSERT 生成代码(如GET,SET方法,构造函数等)

3.运行

Alt + Shift + F10 选择的配置和运行

Alt + Shift + F9 选择配置和调试

Shift + F10运行

Shift + F9调试

Ctrl + Shift + F10运行范围内配置编辑器

Ctrl + Shift + X运行命令行

4.其他快捷方式

CTRL+Z倒退(代码后悔)

CTRL+SHIFT+Z 向前

CTRL+H显 示类结构图

Ctrl +F12 文件结构d出

CTRL+O 魔术方法

CTRL+/ 注释//取消注释

CTRL+SHIFT+/ 注释/*...*/

ctrl + '.': 折叠选中的代码的代码

ALT+ / 切换代码视图，标签切换

5.其他快捷方式

CTRL+Z倒退(代码后悔)

CTRL+SHIFT+Z 向前

CTRL+H显 示类结构图

Ctrl +F12 文件结构d出

CTRL+O 魔术方法CTRL+/ 注释//取消注释

CTRL+SHIFT+/ 注释/*...*/

ctrl + '.': 折叠选中的代码的代码

ALT+ / 切换代码视图，

数据库相关常用的工具

Navicat for MySQL是管理数据库的 *** 作工具，都是可以连接远程的云数据库。方便简化开发，还可以手动备份、可视化的sql分析。

常用快捷键：

ctrl+q打开查询窗口

ctrl+/注释sql语句

ctrl+shift +/ 解除注释

ctrl+r运行查询窗口的sql语句

ctrl+shift+r 只运行选中的sql语句

F6打开一个mysql命令行窗口

ctrl+d （1）：查看表结构详情，包括索引 触发器，存储过程，外键，唯一键（2）：复制一行

ctrl+l删除一行

ctrl+n打开一个新的查询窗口

ctrl+w关闭一个查询窗口

ctrl+tab 多窗口切换

服务器连接软件

XShell6是非常强大的SSH远程终端客户端，帮助我们连接远程的Linux服务器来进行 *** 作。

粘贴：Shift+Insert

历史 命令编辑ctrl + p 返回上一次输入命令字符

alt + >返回上一次执行命令

其它

ctrl + s 锁住终端

ctrl + q 解锁终端

ctrl + l清屏相当于命令clear

Tab键，快速补全命令

轻量级文本编辑器

Notepad++。这个很轻量，打开一下文本非常的方便。

常用快捷键

Ctrl+C 复制

Ctrl+X 剪切

Ctrl+V 粘贴

Ctrl+Z 撤消

Ctrl+Y 恢复

Ctrl+A 全选

Ctrl+F 键查找对话框启动

Ctrl+H 查找/替换对话框

Ctrl+D 复制并粘贴当行

Ctrl+F2 切换书签

F2 转到下一个书签Shift+F2 转到上一个书签

F11 全屏模式

综上所述，软件只是一个工具，我们需要找到自己喜欢使用的，然后熟练一些常用的快捷方式即可，而并不是在于数量多。

前端 ：

visual studio code

后端：

pycharm

IDEA

安卓：

android studio

浏览器：

谷歌

火狐

数据库管理：

navicat

远端链接：

fileZilla

xshell

electerm（mac上使用）

流程图设计：

xmind

processOn

笔记：

为知笔记（付费一年60）

有道云笔记

虚拟机（容器）

VMware Fusion（mac上）

docker

其他：

postman

jmeter

作为一个12年开发经验的前端程序员，我来聊聊每天必用的几个软件。

写代码自然离不开 编辑器 。目前我主要使用的是微软的 Visual Studio Code 。VS Code比较轻量，功能足够应付日常开发所需，跨平台，而且完全免费 。因为之前长期使用Visual Studio在Windows平台上做开发，后来技术栈变化，经常需要在Linux和MacOS上做开发，VS Code就成了我顺理成章的选择。后来干脆在Windows上也用VS Code了。目前整个团队都已经被VS Code圈粉了。其它类似的如Sublime Text(需要付费)和Atom也有不少人使用。

因为是团队开发， 源代码管理工具 自然必不可少，而 git 是目前最热门的一个。我们公司也不例外，几年前从Perforce迁移到了 GitHub企业版 (和公众版本UI完全相同)。平时的代码审查也都是在GitHub企业版上完成的，不再使用单独的代码审查工具。有些不习惯使用命令行方式的同事使用 SourceTree 完成日常的代码分支管理和提交，而我则比较热衷于命令行方式。VS Code也提供了比较完善的git集成，但因为习惯的原因，除了直观比较不同代码版本的差异，我一般也不用VS Code执行git *** 作。

作为一个Web前端， 浏览器及前端调试工具 自然不可或缺， Google Chrome + Developer Tools (F12) 自然是首选。使用Developer Tools，可以对JavaScript进行调试，监控HTTP请求/响应，分析CSS计算问题和JS性能问题。 Chrome下还有很多功能强大的插件，个人比较常用的包括React Developer Tools、PostMan、Proxy SwitchOmega和AdBlock。当然，因为经常面对浏览器兼容性问题，Firefox、IE、Edge、Apple Safari以及各自的Developer Tools都是免不了要用的。

团队目前使用Scrum模型，自然需要一个做 任务规划和质量管理 的工具。我们采用了 JIRA , 每天的站会(daily standup meeting)都会对scrum看板(board)进行更新。

遇到技术问题，自然免不了要上网查找资料。 Google 的使用频率非常高(需要科学上网)。大部分问题都能在 StackOveflow 上找到线索，但有时候也不得不跑到大名鼎鼎的同性交友网站 GitHub 上看源码。 MDN （Mozilla Developer Network）对于前端开发也是不可或缺(此处鄙视一下w3cschool，上面到处是错误知识)。

其它如node.js/npm、docker等，因为和具体的技术栈相关，就不具体展开讲了。

作为一个开发人员，你每天使用什么软件呢，欢迎说说看。

尽管我是后端出身的，不过也经常写前端代码，甚至还用C#/C++参与过一些客户端开发，自认为也算是一个Web全栈工程师。随着前端技术的不断进步，现在的前端已经不再是写写页面这么简单了，很多逻辑在前端就写了，我建议每一个出色的开发者应该尽可能对前后端都能有不错的掌握。

今天给大家推荐一些我认为前端和后端开发都需要经常用到的一些软件，这里面包括了查询资料工具、原型工具、文本编辑器、版本管理工具。

原型工具

不管前端还是后端，尤其是前端程序员，在跟产品经历沟通之后肯定会要查看原型的，方便自己在开发过程中使用，基本上大公司输出的原型都比较规范，除非你遇到张小龙这种级别的大神，哥们儿直接盯着你做了。

目前主流的原型工具主要有Axure、MockPlus、墨刀等，其中Axure依然是应用最为广泛的原型工具，大多数开发者也都应该用来看原型。

文本编辑器

不管是前端还是后端程序员，当然前端程序员就不说了，在WebStorm出现之前，没有一款真正可以叫做IDE的前端开发工具，那么基本上文本编辑器就是前端程序员最重要的编程工具。同样后端程序员即使不需要写前端代码，文本编辑器也是必备的，您不需要每次看代码都打开庞大的集成开发环境，像IDEA这种比较耗费资源的，平时查看代码啥的完全没有必要，何况你还经常要看一些前端代码。

当然你比较习惯Linux/Unix下开发，Emacs/Vim可能是你用得比较多的文本编辑器，还有UltraEdit、Sublime Text、EditPlus、Atom这些老牌的文本编辑器，不过现在我觉得每个程序员都应该下载一个Visual Studio Code，支持的语言比较多，而且插件非常丰富，是微软官方支持的开发者工具，开源免费而且颜值非常高。

查询资料、版本管理工具

不用多说，每个程序员都要学会很好的使用Google、Stack Overflow两个工具，可以说你日常开发当中可能遇到的问题，通过这两个工具你全都能找到解决方案。

另外一个是Dash文档管理工具，Dash是一个非常好的开发者帮助文档工具，这个工具的好处是给所有的开发文档做了一个整合，C/C++、Java、PHP、Python、Latex、Emacs Lisp、Haskell、JavaScript、Go语言等文档都能够在这个工具当中下载使用。

最后一个就是版本管理了，SVN和Git依然是目前使用最为广泛的版本管理工具，不过就使用来说我还是推荐Git版本控制系统，可以说这个时代Git就是最好的版本管理工具了，尤其是开源时代、互联网时代，Git已经成为了最重要的版本管理工具，不管是命令行管理还是使用Github等客户端工具，堪称完美。

入行十一年，现在主要做一些管理和架构方面的工作，也会做一些Coding，主要是一些新技术的研究和“踩坑”。

编辑器

首先是EditPlus，这是一个文本编辑器。最常用的两个功能：正则表达式查询和文件夹内所有文件内容搜索。

平时经常需要看一些系统日志，甚至要从好几天几十个日志文件中找到内容，这个软件很好用。（原谅我们没有上日志平台）

然后就是IDE啦，我还是喜欢用Eclipse，有时候会用STS(Spring Tool Suite)，它也是一个被包装过的Eclipse，方便做一些Spring框架的研究。

数据库工具

一个是DbVisualizer，凡是具有JDBC数据库接口的数据库都可以管理，什么数据库都能连。

还有一个是SQLyog，这是一个快速而简洁的图形化管理MYSQL数据库的工具，我只用里面一个功能，就是数据的导入导出，效率非常高！

接口测试工具

大部分项目只对外提供接口服务，所以接口测试工具少不了，我一般使用SoapUI，WebService/Rest都可以进行测试。

其他

每天肯定会用的肯定不止上面几个，还有版本控制工具svn和git，都会用到是因为单位svn现在开始往git迁移。

因为用的Scrum敏捷开发流程，所以JIRA、Sonar、Fisheye这些也是都会用到的。

Maven也不用说了，几个项目基本都是基于Maven构建的。

必用的基本就是这些，只要电脑开着，这几个软件基本都是打开状态。

斯坦福的专家在人工智能报告中得出的结论："越来越强大的人工智能应用，可能会对我们的 社会 和经济产生深远的积极影响，这将出现在从现在到2030年的时间段里。"

以下这些开源人工智能应用都处于人工智能研究的最前沿。

1.Caffe

它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的，Caffe是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度，这让它受到研究人员和企业用户的欢迎。根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个NVIDIA K40 GPU处理6000万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心（BVLC）管理的，并且由NVIDIA和亚马逊等公司资助来支持它的发展。

2. CNTK

它是计算机网络工具包（Computational Network Tookit）的缩写，CNTK是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU或是拥有多个GPU的多台机器上它都有优异的表现。微软主要用它做语音识别的研究，但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用。

3.Deeplearning4j

Deeplearning4j是一个java虚拟机（JVM）的开源深度学习库。它运行在分布式环境并且集成在Hadoop和Apache Spark中。这使它可以配置深度神经网络，并且它与Java、Scala和其乱源他JVM语言兼容。

4.DMTK

DMTK分布式集齐学习工具（Distributed Machine Learning Toolkit）的缩写，和CNTK一样，是微软的开源人工智能工具。作为设计用于大数据的应用程序，它的目标是更快的训练人工智能系统。它包括三个主要组件：DMTK框架、LightLDA主题模型算法和分布式（多义）字嵌入算法。为了证明它的速度，微软声称在一个八集群的机器上，它能够"用100万个主题和1000万个单词的词汇表（总共10万亿参数）训练一个主题模型，在一个文档中收集1000亿个符号，"。这一成绩是别的工具无法比拟的。

5.H20

相比起科研，H2O更注重将AI服务于企业用户，因此H2O有着大量的公司客户，比如第一资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal和泛美都是它的用户。它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决业务难题。它可以用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技察让术、医疗保健和客户情报。

它有两种开源版本：标准版H2O和Sparking Water版，它被集成在Apache Spark中。也有付费的企业用户支持。

6.Mahout

它是Apache基金会项目，Mahout是一个开源机器学习框架。根据它的网站所言，它有着三个主要的特性：一个构建可扩展算法的编程环境、像Spark和H2O一样的预制算法工具和一个叫Samsara的矢量数学实验环境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨询公司、Foursquare、英特尔、领英、Twitter、雅虎和其他许多公司。其网站列了出第三方的专业支持。

7.MLlib

由于其速度，Apache Spark成为一个最流行的大数据处理工哗没态具。MLlib是Spark的可扩展机器学习库。它集成了Hadoop并可以与NumPy和R进行交互 *** 作。它包括了许多机器学习算法如分类、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML管道架构、ML持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。

8.NuPIC

由Numenta公司管理的NuPIC是一个基于分层暂时记忆理论的开源人工智能项目。从本质上讲，HTM试图创建一个计算机系统来模仿人类大脑皮层。他们的目标是创造一个"在许多认知任务上接近或者超越人类认知能力"的机器。

除了开源许可，Numenta还提供NuPic的商业许可协议，并且它还提供技术专利的许可证。

9.OpenNN

作为一个为开发者和科研人员设计的具有高级理解力的人工智能，OpenNN是一个实现神经网络算法的c++编程库。它的关键特性包括深度的架构和快速的性能。其网站上可以查到丰富的文档，包括一个解释了神经网络的基本知识的入门教程

10.OpenCyc

由Cycorp公司开发的OpenCyc提供了对Cyc知识库的访问和常识推理引擎。它拥有超过239,000个条目，大约2,093,000个三元组和大约69,000 owl：这是一种类似于链接到外部语义库的命名空间。它在富领域模型、语义数据集成、文本理解、特殊领域的专家系统和 游戏 AI中有着良好的应用。该公司还提供另外两个版本的Cyc：一个可免费的用于科研但是不开源，和一个提供给企业的但是需要付费。

11.Oryx 2

构建在Apache Spark和Kafka之上的Oryx 2是一个专门针对大规模机器学习的应用程序开发框架。它采用一个独特的三层λ架构。开发者可以使用Orys 2创建新的应用程序，另外它还拥有一些预先构建的应用程序可以用于常见的大数据任务比如协同过滤、分类、回归和聚类。大数据工具供应商Cloudera创造了最初的Oryx 1项目并且一直积极参与持续发展。

12.PredictionIO

今年的二月，Salesforce收购了PredictionIO，接着在七月，它将该平台和商标贡献给Apache基金会，Apache基金会将其列为孵育计划。所以当Salesforce利用PredictionIO技术来提升它的机器学习能力时，成效将会同步出现在开源版本中。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，这可用于部署能够实时动态查询的Web服务。

13.SystemML

最初由IBM开发，SystemML现在是一个Apache大数据项目。它提供了一个高度可伸缩的平台，可以实现高等数学运算，并且它的算法用R或一种类似python的语法写成。企业已经在使用它来跟踪 汽车 维修客户服务、规划机场交通和连接 社会 媒体数据与银行客户。它可以在Spark或Hadoop上运行。

14.TensorFlow

TensorFlow是一个谷歌的开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流图进行数值计算的库。它可以运行在多种不同的有着单或多CPU和GPU的系统，甚至可以在移动设备上运行。它拥有深厚的灵活性、真正的可移植性、自动微分功能，并且支持Python和c++。它的网站拥有十分详细的教程列表来帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展他的功能。

15.Torch

Torch将自己描述为："一个优先使用GPU的拥有机器学习算法广泛支持的科学计算框架"，它的特点是灵活性和速度。此外，它可以很容易的通过软件包用于机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等方面。它依赖一个叫做LuaJIT的脚本语言，而LuaJIT是基于Lua的。

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