程序员必须学习的编程语言工具及库，小编整理了程序员经常用到的工具有Git and Github、SQL、Python、Excel或任何电子表格、Word文档或相似应用、PowerPoint、文本编辑、Linux命令、SVN、Powershell或Cygwin。

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　　程序员必须学习的编程语言工具：

　　一、Git and Github
　　目前对于程序员最重要的工具。任何程序员或软件开发人员都必须对任何源代码管理存储库有很好的了解，因为需要每天输入、输出代码。而且，要成为一个很好的开发人员，还应该了解诸如分支和合并之类的高级概念。Git和Github已经成为源代码管理存储库和版本控制工具的同义词。

　　二、SQL
　　第二个对于程序员都应该学习的重要工具或编程语言。SQL实际上是标准化查询语言，用于处理数据库。通过使用SQL，可以从表中读取、更新和删除数据。在现实世界中到处都使用数据库，所以程序员应该对SQL有很好的理解。

　三、Python
　　作为一名Java开发人员，建议每个程序员都学习Python。Python是一种功能强大的、高级的编程语言，功能非常广泛。不仅可以像在Java中那样创建大型应用程序，而且还可以使用Python创建有用的脚本来实现自动化。还有许多模块，从访问文件系统、开发web应用程序到机器学习，几乎所有的事情都可以通过这些模块实现。也有简单易用的语法，使Python成为第一次学习计算机编程的人的最爱。

　　四、Excel或任何电子表格
　　Microsoft Excel是程序员和软件开发人员的另一个重要工具。不要仅仅把Python误认为是一个电子表格应用程序，你可以使用Excel做更多你可以想象的事情。学习Excel的大原因是你会发现Python无处不在。每个人都使用Python，从业务到BA、QA乃至项目经理。你可以用Python来生成报告，自动化和协调内容等。

　　五、Word文档或相似应用
　　Microsoft Word不像Microsoft Excel那么流行，但Python仍然是程序员和软件工程师必不可少的工具之一。作为开发人员，经常需要创建文档，例如软件设计文档、需求文档等等，Microsoft Word就是最好的工具。提供多种格式选项来创建只属于你的文档。

　　六、PowerPoint
　　与Microsoft Excel和Word一起，Powerpoint构成了重要办公工具的三部曲，这也是软件工程师以及开发人员在内的IT专业人员所必需掌握的应用。MicrosoftPowerPoint是创建演示文稿最受欢迎的工具，作为一个程序员，很多时候你需要做演示，例如向企业介绍你的想法，向经理介绍你的计划，以及在团队之间进行许多知识共享会议，这就是你不能忽略PowerPoint的原因。

　　七、文本编辑
　　每个程序员都应该非常熟悉文本编辑器。因为软件开发人员需要做大量的文本处理工作，了解文本编辑器是非常有帮助的。虽然记事本是一个非常好的、通用的基础文本编辑器，但程序员应该学习一些更先进的文本编辑器，例如Sublime或NotePad++。支持正则表达式、搜索和替换等等，这将极大地帮助你完成日常工作。

　　八、Linux命令
　　与SQL一样，Linux命令也是程序员的另一个重要工具。这是每个程序员都必须具备的技能。程序员有时要在UNIX上工作，许多人把大部分时间都花在Linux机器上。对Linux命令有很好的了解意味着可以找到你想要的东西，可以知道计算机的运行情况，并且可以对在Linux上运行的应用程序的任何问题进行故障排除。

　　九、SVN
　　尽管Git在版本控制系统方面占据了近70%的市场份额，但仍然有一些项目使用SVN（也称为subversion）。不仅在属性上，在开放源码上，了解Tortoise SVN对程序员都有很大的帮助。

　　十、Powershell或Cygwin
　　长时间在Linux中工作后，用Windows工作往往会感觉到约束，因为Windows中没有类似于Linux命令的东西，而Powershell一次性解决了这个问题。WindowsPowerShell是微软为实现任务自动化和配置管理而开发的工具。强大是基于。NET框架，包括一个命令行和一种脚本语言，这样就可以像在Linux中一样进行自动化和创建脚本。

　　十一、软件库和框架
　　1、TensorFlow
　　谷歌广泛使用的机器学习框架，旨在处理训练机器学习模型时所需要的数值计算，能够在CPU、GPU和专用芯片（比如谷歌的张量处理单元即TPU）之间划分计算任务。
　　2、scikit-learn
　　用于数据挖掘和数据分析的一种流行Python库，使用了众多机器学习算法。
　　3、Pytorch
　　一种开源深度学习框架，学起来比TensorFlow等与之竞争的框架更容易，旨在用于机器学习管道的每个阶段。
　　4、Keras
　　这种深度学习框架用于处理神经网络（支持深度学习的受大脑启发的数学模型），旨在比与之竞争的框架更易于使用。
　　Keras用Python编写，它能够在TensorFlow、微软认知工具包（CNTK）和Python库Theano上运行。

　　优秀程序员不仅要了解编程语言工具，还要会使用更高级强大的工具。

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