pinterest源码

㈠ zookeeper客户端命名空间不生效，怎么解决

ZooKeeper作为发现服务的问题 ZooKeeper(注：ZooKeeper是着名Hadoop的一个子项目，旨在解决大规模分 布式应用场景下，服务协调同步(Coordinate Service)的问题;它可以为同在一个分布式系统中的其他服务提供：统一命名服务、配置管理、分布式锁服务、集群管理等功能)是个伟大的开源项目，它 很成熟，有相当大的社区来支持它的发展，而且在生产环境得到了广泛的使用;但是用它来做Service发现服务解决方案则是个错误。 在分布式系统领域有个着名的 CAP定理(C- 数据一致性;A-服务可用性;P-服务对网络分区故障的容错性，这三个特性在任何分布式系统中不能同时满足，最多同时满足两个);ZooKeeper是个 CP的，即任何时刻对ZooKeeper的访问请求能得到一致的数据结果，同时系统对网络分割具备容错性;但是它不能保证每次服务请求的可用性(注：也就 是在极端环境下，ZooKeeper可能会丢弃一些请求，消费者程序需要重新请求才能获得结果)。但是别忘了，ZooKeeper是分布式协调服务，它的 职责是保证数据(注：配置数据，状态数据)在其管辖下的所有服务之间保持同步、一致;所以就不难理解为什么ZooKeeper被设计成CP而不是AP特性 的了，如果是AP的，那么将会带来恐怖的后果(注：ZooKeeper就像交叉路口的信号灯一样，你能想象在交通要道突然信号灯失灵的情况吗?)。而且， 作为ZooKeeper的核心实现算法 Zab，就是解决了分布式系统下数据如何在多个服务之间保持同步问题的。 作为一个分布式协同服务，ZooKeeper非常好，但是对于Service发现服务来说就不合适了;因为对于Service发现服务来说就算是 返回了包含不实的信息的结果也比什么都不返回要好;再者，对于Service发现服务而言，宁可返回某服务5分钟之前在哪几个服务器上可用的信息，也不能 因为暂时的网络故障而找不到可用的服务器，而不返回任何结果。所以说，用ZooKeeper来做Service发现服务是肯定错误的，如果你这么用就惨 了! 而且更何况，如果被用作Service发现服务，ZooKeeper本身并没有正确的处理网络分割的问题;而在云端，网络分割问题跟其他类型的故障一样的确会发生;所以最好提前对这个问题做好100%的准备。就像 Jepsen在 ZooKeeper网站上发布的博客中所说：在ZooKeeper中，如果在同一个网络分区(partition)的节点数(nodes)数达不到 ZooKeeper选取Leader节点的“法定人数”时，它们就会从ZooKeeper中断开，当然同时也就不能提供Service发现服务了。 如果给ZooKeeper加上客户端缓存(注：给ZooKeeper节点配上本地缓存)或者其他类似技术的话可以缓解ZooKeeper因为网络故障造成节点同步信息错误的问题。 Pinterest与 Airbnb公 司就使用了这个方法来防止ZooKeeper故障发生。这种方式可以从表面上解决这个问题，具体地说，当部分或者所有节点跟ZooKeeper断开的情况 下，每个节点还可以从本地缓存中获取到数据;但是，即便如此，ZooKeeper下所有节点不可能保证任何时候都能缓存所有的服务注册信息。如果 ZooKeeper下所有节点都断开了，或者集群中出现了网络分割的故障(注：由于交换机故障导致交换机底下的子网间不能互访);那么ZooKeeper 会将它们都从自己管理范围中剔除出去，外界就不能访问到这些节点了，即便这些节点本身是“健康”的，可以正常提供服务的;所以导致到达这些节点的服务请求 被丢失了。(注：这也是为什么ZooKeeper不满足CAP中A的原因) 更深层次的原因是，ZooKeeper是按照CP原则构建的，也就是说它能保证每个节点的数据保持一致，而为ZooKeeper加上缓存的做法的 目的是为了让ZooKeeper变得更加可靠(available);但是，ZooKeeper设计的本意是保持节点的数据一致，也就是CP。所以，这样 一来，你可能既得不到一个数据一致的(CP)也得不到一个高可用的(AP)的Service发现服务了;因为，这相当于你在一个已有的CP系统上强制栓了 一个AP的系统，这在本质上就行不通的!一个Service发现服务应该从一开始就被设计成高可用的才行! 如果抛开CAP原理不管，正确的设置与维护ZooKeeper服务就非常的困难;错误会 经常发生， 导致很多工程被建立只是为了减轻维护ZooKeeper的难度。这些错误不仅存在与客户端而且还存在于ZooKeeper服务器本身。Knewton平台 很多故障就是由于ZooKeeper使用不当而导致的。那些看似简单的操作，如：正确的重建观察者(reestablishing watcher)、客户端Session与异常的处理与在ZK窗口中管理内存都是非常容易导致ZooKeeper出错的。同时，我们确实也遇到过 ZooKeeper的一些经典bug： ZooKeeper-1159 与 ZooKeeper-1576; 我们甚至在生产环境中遇到过ZooKeeper选举Leader节点失败的情况。这些问题之所以会出现，在于ZooKeeper需要管理与保障所管辖服务 群的Session与网络连接资源(注：这些资源的管理在分布式系统环境下是极其困难的);但是它不负责管理服务的发现，所以使用ZooKeeper当 Service发现服务得不偿失。 做出正确的选择：Eureka的成功 我们把Service发现服务从ZooKeeper切换到了Eureka平台，它是一个开 源的服务发现解决方案，由Netflix公司开发。(注：Eureka由两个组件组成：Eureka服务器和Eureka客户端。Eureka服务器用作 服务注册服务器。Eureka客户端是一个java客户端，用来简化与服务器的交互、作为轮询负载均衡器，并提供服务的故障切换支持。)Eureka一开 始就被设计成高可用与可伸缩的Service发现服务，这两个特点也是Netflix公司开发所有平台的两个特色。( 他们都在讨论Eureka)。自从切换工作开始到现在，我们实现了在生产环境中所有依赖于Eureka的产品没有下线维护的记录。我们也被告知过，在云平台做服务迁移注定要遇到失败;但是我们从这个例子中得到的经验是，一个优秀的Service发现服务在其中发挥了至关重要的作用! 首先，在Eureka平台中，如果某台服务器宕机，Eureka不会有类似于ZooKeeper的选举leader的过程;客户端请求会自动切换 到新的Eureka节点;当宕机的服务器重新恢复后，Eureka会再次将其纳入到服务器集群管理之中;而对于它来说，所有要做的无非是同步一些新的服务 注册信息而已。所以，再也不用担心有“掉队”的服务器恢复以后，会从Eureka服务器集群中剔除出去的风险了。Eureka甚至被设计用来应付范围更广 的网络分割故障，并实现“0”宕机维护需求。当网络分割故障发生时，每个Eureka节点，会持续的对外提供服务(注：ZooKeeper不会)：接收新 的服务注册同时将它们提供给下游的服务发现请求。这样一来，就可以实现在同一个子网中(same side of partition)，新发布的服务仍然可以被发现与访问。 但是，Eureka做到的不止这些。正常配置下，Eureka内置了心跳服务，用于淘汰一些“濒死”的服务器;如果在Eureka中注册的服务， 它的“心跳”变得迟缓时，Eureka会将其整个剔除出管理范围(这点有点像ZooKeeper的做法)。这是个很好的功能，但是当网络分割故障发生时， 这也是非常危险的;因为，那些因为网络问题(注：心跳慢被剔除了)而被剔除出去的服务器本身是很”健康“的，只是因为网络分割故障把Eureka集群分割 成了独立的子网而不能互访而已。 幸运的是，Netflix考虑到了这个缺陷。如果Eureka服务节点在短时间里丢失了大量的心跳连接(注：可能发生了网络故障)，那么这个 Eureka节点会进入”自我保护模式“，同时保留那些“心跳死亡“的服务注册信息不过期。此时，这个Eureka节点对于新的服务还能提供注册服务，对 于”死亡“的仍然保留，以防还有客户端向其发起请求。当网络故障恢复后，这个Eureka节点会退出”自我保护模式“。所以Eureka的哲学是，同时保 留”好数据“与”坏数据“总比丢掉任何”好数据“要更好，所以这种模式在实践中非常有效。 最后，Eureka还有客户端缓存功能(注：Eureka分为客户端程序与服务器端程序两个部分，客户端程序负责向外提供注册与发现服务接口)。 所以即便Eureka集群中所有节点都失效，或者发生网络分割故障导致客户端不能访问任何一台Eureka服务器;Eureka服务的消费者仍然可以通过 Eureka客户端缓存来获取现有的服务注册信息。甚至最极端的环境下，所有正常的Eureka节点都不对请求产生相应，也没有更好的服务器解决方案来解 决这种问题时;得益于Eureka的客户端缓存技术，消费者服务仍然可以通过Eureka客户端查询与获取注册服务信息，这点很重要。 Eureka的构架保证了它能够成为Service发现服务。它相对与ZooKeeper来说剔除了Leader节点的选取或者事务日志机制，这 样做有利于减少使用者维护的难度也保证了Eureka的在运行时的健壮性。而且Eureka就是为发现服务所设计的，它有独立的客户端程序库，同时提供心 跳服务、服务健康监测、自动发布服务与自动刷新缓存的功能。但是，如果使用ZooKeeper你必须自己来实现这些功能。Eureka的所有库都是开源 的，所有人都能看到与使用这些源代码，这比那些只有一两个人能看或者维护的客户端库要好。 维护Eureka服务器也非常的简单，比如，切换一个节点只需要在现有EIP下移除一个现有的节点然后添加一个新的就行。Eureka提供了一个 web-based的图形化的运维界面，在这个界面中可以查看Eureka所管理的注册服务的运行状态信息：是否健康，运行日志等。Eureka甚至提供 了Restful-API接口，方便第三方程序集成Eureka的功能。

㈡ 没有基础可以学习ui设计吗难不难

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㈢ 为什么Android应用将永远落后于iOS

1、使用体验度不同：IOS所有东西都是集成的，用户体验会比较好。安卓系统是开源的，但是由于版本的不同意，各式各样的系统都有，界面会比IOS的好看些。
2、应用的设备不同：IOS和安卓最大的区别在于本身所应用的设备不同。IOS系统主要是应用在iPhone、IPad、itouch设备上的操作系统，安卓系统主要是应用在安卓智能手机上的操作系统。
3、面向人群不同，IOS系统面向的是中高层收入的人群，有人称它为“高富帅”系统，而安卓系统则是面试中低层的大众人群，有人称它为“屌丝系统”。
4、系统的开放性区别：
系统的开放性主要体现在两个方面：源代码和应用接口。安卓拥有自己的开源计划AOSP(Android Open Source Project)，只要遵循GPL和Apache Licence 2.0开源协议，那么你就可以使用安卓源代码进行二次开发。而安卓由于源代码开放，自然可玩性也比iOS高。此外，安卓比iOS开放了更多的应用接口API，我们可以很自然地利用安卓实现很多在iOS上不折腾就没法做的功能。在安卓，你可以随心随意地更换输入法，随意用任何浏览器打开链接，随意从任何途经安装程序，随意调用第三方程序分享文件——这些在iOS上不越狱都做不到，即使越狱也未必比安卓做得更好。
5、系统的安全性区别：IOS系统是一款比较强大的操作系统，在IOS系统运行的程序不管程序多大都不会造成死机，玩起来非常的流程，而且系统的安全性比较高。安卓系统是属于代码系
统，如果所有的应用程序需要下载下来之后才能玩，系统用久之后会经常出现卡机或者是死机的现象，而且安卓系统还存在恶意的插件在系统上自动运行，系统漏洞多，导致个人资料被盗、系统耗电大，流量消耗大等，系统安全性相对来说比较低。
6、开发难度不同：苹果提供完整高效xcode,sdk等开发环境，ios系统一脉相承，ios版本之间的软件通用，即开发一款产品苹果所有设备都能运行。其硬件的强大也让开发变的更加容易。
Android工程师们一直都在抱怨，开发环境的不完善与品牌型号系统的不兼容等原因，造成开发者需要做许多繁重无谓工作。比如针对Htc机型所开发的软件移植到乐pad上后会出现不兼容，需要进行二次开发等工作

㈣ 跟花瓣网一个性质的平面设计网站有哪些

pinterest-作为花瓣的爸爸，它是先于花瓣，使用使用瀑布流的展示方式，其实花瓣早期的定位就是成为中国的pinterest，所以这个这个网站必须推荐，但是很不幸，去年我们需要科学上网才能上去看看了。

我是一个热爱语言学的设计师，喜欢的小伙伴请点赞。

㈤ zookeeper 用到哪些设计模式

ZooKeeper作为发现服务的问题

ZooKeeper(注：ZooKeeper是着名Hadoop的一个子项目，旨在解决大规模分
布式应用场景下，服务协调同步(Coordinate
Service)的问题;它可以为同在一个分布式系统中的其他服务提供：统一命名服务、配置管理、分布式锁服务、集群管理等功能)是个伟大的开源项目，它
很成熟，有相当大的社区来支持它的发展，而且在生产环境得到了广泛的使用;但是用它来做Service发现服务解决方案则是个错误。

在分布式系统领域有个着名的 CAP定理(C-
数据一致性;A-服务可用性;P-服务对网络分区故障的容错性，这三个特性在任何分布式系统中不能同时满足，最多同时满足两个);ZooKeeper是个

CP的，即任何时刻对ZooKeeper的访问请求能得到一致的数据结果，同时系统对网络分割具备容错性;但是它不能保证每次服务请求的可用性(注：也就

是在极端环境下，ZooKeeper可能会丢弃一些请求，消费者程序需要重新请求才能获得结果)。但是别忘了，ZooKeeper是分布式协调服务，它的

职责是保证数据(注：配置数据，状态数据)在其管辖下的所有服务之间保持同步、一致;所以就不难理解为什么ZooKeeper被设计成CP而不是AP特性

的了，如果是AP的，那么将会带来恐怖的后果(注：ZooKeeper就像交叉路口的信号灯一样，你能想象在交通要道突然信号灯失灵的情况吗?)。而且，
作为ZooKeeper的核心实现算法 Zab，就是解决了分布式系统下数据如何在多个服务之间保持同步问题的。

作为一个分布式协同服务，ZooKeeper非常好，但是对于Service发现服务来说就不合适了;因为对于Service发现服务来说就算
是
返回了包含不实的信息的结果也比什么都不返回要好;再者，对于Service发现服务而言，宁可返回某服务5分钟之前在哪几个服务器上可用的信息，也不能
因为暂时的网络故障而找不到可用的服务器，而不返回任何结果。所以说，用ZooKeeper来做Service发现服务是肯定错误的，如果你这么用就惨
了!

而且更何况，如果被用作Service发现服务，ZooKeeper本身并没有正确的处理网络分割的问题;而在云端，网络分割问题跟其他类型的
故障一样的确会发生;所以最好提前对这个问题做好100%的准备。就像 Jepsen在
ZooKeeper网站上发布的博客中所说：在ZooKeeper中，如果在同一个网络分区(partition)的节点数(nodes)数达不到
ZooKeeper选取Leader节点的逗法定人数地时，它们就会从ZooKeeper中断开，当然同时也就不能提供Service发现服务了。

如果给ZooKeeper加上客户端缓存(注：给ZooKeeper节点配上本地缓存)或者其他类似技术的话可以缓解ZooKeeper因为网
络故障造成节点同步信息错误的问题。 Pinterest与 Airbnb公
司就使用了这个方法来防止ZooKeeper故障发生。这种方式可以从表面上解决这个问题，具体地说，当部分或者所有节点跟ZooKeeper断开的情况
下，每个节点还可以从本地缓存中获取到数据;但是，即便如此，ZooKeeper下所有节点不可能保证任何时候都能缓存所有的服务注册信息。如果
ZooKeeper下所有节点都断开了，或者集群中出现了网络分割的故障(注：由于交换机故障导致交换机底下的子网间不能互访);那么ZooKeeper

会将它们都从自己管理范围中剔除出去，外界就不能访问到这些节点了，即便这些节点本身是逗健康地的，可以正常提供服务的;所以导致到达这些节点的服务请求
被丢失了。(注：这也是为什么ZooKeeper不满足CAP中A的原因)

更深层次的原因是，ZooKeeper是按照CP原则构建的，也就是说它能保证每个节点的数据保持一致，而为ZooKeeper加上缓存的做法
的
目的是为了让ZooKeeper变得更加可靠(available);但是，ZooKeeper设计的本意是保持节点的数据一致，也就是CP。所以，这样

一来，你可能既得不到一个数据一致的(CP)也得不到一个高可用的(AP)的Service发现服务了;因为，这相当于你在一个已有的CP系统上强制栓了
一个AP的系统，这在本质上就行不通的!一个Service发现服务应该从一开始就被设计成高可用的才行!

如果抛开CAP原理不管，正确的设置与维护ZooKeeper服务就非常的困难;错误会 经常发生，
导致很多工程被建立只是为了减轻维护ZooKeeper的难度。这些错误不仅存在与客户端而且还存在于ZooKeeper服务器本身。Knewton平台
很多故障就是由于ZooKeeper使用不当而导致的。那些看似简单的操作，如：正确的重建观察者(reestablishing
watcher)、客户端Session与异常的处理与在ZK窗口中管理内存都是非常容易导致ZooKeeper出错的。同时，我们确实也遇到过
ZooKeeper的一些经典bug： ZooKeeper-1159 与 ZooKeeper-1576;
我们甚至在生产环境中遇到过ZooKeeper选举Leader节点失败的情况。这些问题之所以会出现，在于ZooKeeper需要管理与保障所管辖服务
群的Session与网络连接资源(注：这些资源的管理在分布式系统环境下是极其困难的);但是它不负责管理服务的发现，所以使用ZooKeeper当
Service发现服务得不偿失。

做出正确的选择：Eureka的成功

我们把Service发现服务从ZooKeeper切换到了Eureka平台，它是一个开
源的服务发现解决方案，由Netflix公司开发。(注：Eureka由两个组件组成：Eureka服务器和Eureka客户端。Eureka服务器用作

服务注册服务器。Eureka客户端是一个java客户端，用来简化与服务器的交互、作为轮询负载均衡器，并提供服务的故障切换支持。)Eureka一开
始就被设计成高可用与可伸缩的Service发现服务，这两个特点也是Netflix公司开发所有平台的两个特色。(
他们都在讨论Eureka)。自从切换工作开始到现在，我们实现了在生产环境中所有依赖于Eureka的产品没有下线维护的记录。我们也被告知过，在云平
台做服务迁移注定要遇到失败;但是我们从这个例子中得到的经验是，一个优秀的Service发现服务在其中发挥了至关重要的作用!

首先，在Eureka平台中，如果某台服务器宕机，Eureka不会有类似于ZooKeeper的选举leader的过程;客户端请求会自动切
换
到新的Eureka节点;当宕机的服务器重新恢复后，Eureka会再次将其纳入到服务器集群管理之中;而对于它来说，所有要做的无非是同步一些新的服务

注册信息而已。所以，再也不用担心有逗掉队地的服务器恢复以后，会从Eureka服务器集群中剔除出去的风险了。Eureka甚至被设计用来应付范围更广

的网络分割故障，并实现逗0地宕机维护需求。当网络分割故障发生时，每个Eureka节点，会持续的对外提供服务(注：ZooKeeper不会)：接收新
的服务注册同时将它们提供给下游的服务发现请求。这样一来，就可以实现在同一个子网中(same side of
partition)，新发布的服务仍然可以被发现与访问。

但是，Eureka做到的不止这些。正常配置下，Eureka内置了心跳服务，用于淘汰一些逗濒死地的服务器;如果在Eureka中注册的服
务，
它的逗心跳地变得迟缓时，Eureka会将其整个剔除出管理范围(这点有点像ZooKeeper的做法)。这是个很好的功能，但是当网络分割故障发生时，

这也是非常危险的;因为，那些因为网络问题(注：心跳慢被剔除了)而被剔除出去的服务器本身是很地健康逗的，只是因为网络分割故障把Eureka集群分割
成了独立的子网而不能互访而已。

幸运的是，Netflix考虑到了这个缺陷。如果Eureka服务节点在短时间里丢失了大量的心跳连接(注：可能发生了网络故障)，那么这个
Eureka节点会进入地自我保护模式逗，同时保留那些逗心跳死亡逗的服务注册信息不过期。此时，这个Eureka节点对于新的服务还能提供注册服务，对

于地死亡逗的仍然保留，以防还有客户端向其发起请求。当网络故障恢复后，这个Eureka节点会退出地自我保护模式逗。所以Eureka的哲学是，同时保
留地好数据逗与地坏数据逗总比丢掉任何地好数据逗要更好，所以这种模式在实践中非常有效。

最后，Eureka还有客户端缓存功能(注：Eureka分为客户端程序与服务器端程序两个部分，客户端程序负责向外提供注册与发现服务接
口)。
所以即便Eureka集群中所有节点都失效，或者发生网络分割故障导致客户端不能访问任何一台Eureka服务器;Eureka服务的消费者仍然可以通过

Eureka客户端缓存来获取现有的服务注册信息。甚至最极端的环境下，所有正常的Eureka节点都不对请求产生相应，也没有更好的服务器解决方案来解
决这种问题时;得益于Eureka的客户端缓存技术，消费者服务仍然可以通过Eureka客户端查询与获取注册服务信息，这点很重要。

Eureka的构架保证了它能够成为Service发现服务。它相对与ZooKeeper来说剔除了Leader节点的选取或者事务日志机制，
这
样做有利于减少使用者维护的难度也保证了Eureka的在运行时的健壮性。而且Eureka就是为发现服务所设计的，它有独立的客户端程序库，同时提供心
跳服务、服务健康监测、自动发布服务与自动刷新缓存的功能。但是，如果使用ZooKeeper你必须自己来实现这些功能。Eureka的所有库都是开源
的，所有人都能看到与使用这些源代码，这比那些只有一两个人能看或者维护的客户端库要好。

维护Eureka服务器也非常的简单，比如，切换一个节点只需要在现有EIP下移除一个现有的节点然后添加一个新的就行。Eureka提供了一
个
web-based的图形化的运维界面，在这个界面中可以查看Eureka所管理的注册服务的运行状态信息：是否健康，运行日志等。Eureka甚至提供
了Restful-API接口，方便第三方程序集成Eureka的功能。

㈥ ui设计怎么学习快.

【前期是包含工具软件的运用和设计规划思维的培养】

一、软件工具使用

基础要用的就是Photoshop、Sketch、Ai，在学习下Axure、AE等软件作为以后要用的辅助工具。如果觉得自己有自制力的，选择在网上找图片呀、找视频来学习，由于纯软件技法教程没有太大意义，最好是看那种做案例的。

二、规划思维培养

优秀的规划都有其内功心法作为支撑，那内功怎么修炼呢？看书！

第一类，根底入门级的，规划师人人都会读。

第二类，排版类。规划的出现终究仍是落脚到每个页面，每个点，每根线。排版的才干仍是需求好好学习的。

第三类：心理学方面的。对于人道／认知／鼓励／动机／集体这些心理学常识也会对规划有所帮助。

【首先明确一点，无论是自学或是报班，都有其优点和缺乏。】

一、首先是自学

自学的好处：

(1)能够训练自我管理能力，学习时刻长短、进展、难易度可自主把控；

(2)自学能够节约开支。不用学费、交通费、生活费等许多的费用开支，减轻经济压力。

自学的不好：

(1)人际方面不利。和别人的交流少了，学习中遇到问题无法立刻解决，或者直接跳过不解决。思维慌乱。创新力差。

(2)无法完整体系的学习UI设计的常识知识和经历窍门，走的弯路多。

二、然后是报班

报班的好处：

(1)有完整的配套的措施和课件，跟着教师的步伐，学到UI常识体系，循序渐进、由浅入深地把握UI规划；

(2)能够根据公司需求规划的课程，相当于训练完就有工作经历，去公司工作，无需习惯，直接进入工作状况。

(3)遇到问题能及时请教教师或同学，防止自个走弯路；

(4)课后工作能训练自己的动手能力，虚拟项目能训练自个与别人交流合作的能力。

报班的不好：

(1)要有资金投入。

㈦ chrome stars是什么男装

Google Stars最初名叫“Google Collections ”。源代码显示，Google Stars类似于Pinterest和Dropbox的合体，位于图片格中，看似比“书签”更漂亮。

㈧ 各大编程语言优势对比，哪些值得学习更高薪

1. Java

Java是基于类的面向对象的编程语言，拥有跨平台、面向对象、泛型编程的特性，广泛应用于企业级Web应用开发和移动应用开发。任职于Sun Microsystems的詹姆斯·高斯林等人于1990年代初开发Java语言的雏形，最初被命名为Oak，目标设置在家用电器等小型系统的程序语言， 应用在电视机、电话、闹钟、烤面包机等家用电器的控制和通信。由于这些智能化家电的市场需求没有预期的高，Sun公司放弃了该项计划。随着90年代互联网 的发展，Sun公司看见Oak在互联网上应用的前景，于是改造了Oak，于1995年5月以Java的名称正式发布。Java伴随着互联网的迅猛发展而发 展，逐渐成为重要的网络编程语言。Java是为跨多个软件平台而设计，这意味着一个在Mac OS X上写的程序也能运行在Windows上。着名的黑客工具burpsuite就是Java写的。

2. C语言

C语言是一种通用的命令式编程语言，于上个世纪70年代开发，是最老的使用最广泛的语言，为其他语言提供了构建模块，比如C#、Java、 JavaScript以及python等。C语言被广泛应用与各种不同的操作系统和应用中。由于C语言为其他语言提供了基础，所以建议在学**其他语言之前 先学**下C或者C++。

3. C++

C++是一种使用非常广泛的计算机编程语言，最初是作为C语言的增强版出现。C++是一种静态数据类型检查的、支持多重编程范式的通用程序设计 语言。它支持过程化程序设计、数据抽象、面向对象程序设计、泛型程序设计等多种程序设计风格。C++被用在一些知名软件中，比如Firefox、 Winamp以及Adobe programs。C++可以用来开发系统软件、应用软件、高性能的服务器、客户端应用程序以及视频游戏。

4. C#

C#是微软公司发布的一种面向对象的、运行于.NET Framework之上的高级程序设计语言，结合了C和C++的法则。

5. Objective-C

Objective-C是一种通用、高级、面向对象的编程语言。它扩展了标准的ANSI C编程语言，将Smalltalk式的消息传递机制加入到ANSI C中。它是苹果的OS X和iOS 操作系统，及其相关API、Cocoa和Cocoa Touch的主要编程语言。

6. php

PHP(Hypertext Processor) 是一种免费的强大的服务器端脚本语言，主要目标是允许网络开发人员快速编写动态页面，但PHP也被用于其他很多领域。尤其适用于网络开发并可嵌入HTML 中使用，非常受web开发者的欢迎，包括Wordpress、Digg以及Facebook在内均使用了该语言。

7. Python

Python是一种高级的服务器端脚本语言，适用于网站和移动app开发。对初学者来说，Python语言的可读性和紧凑的语法使之简单易学， 相比较其他语言，开发者可以使用更少的代码来表达一个概念。网页版的应用，比如Instagram,、Pinterest以及Rdio都使用了其相关的 web框架–Django，另外谷歌、Yahoo!以及NASA也是该框架的使用者。着名的Sqlmap就是Python写的

8. Ruby

Ruby是一种为简单快捷的面向对象编程（面向对象程序设计）而创的脚本语言，可用于网站和移动app的开发。开源Web应用框架–Ruby on Rails (Rails)就是使用Ruby语言编写的，并被广泛被Scribd、GitHub、Groupon以及Shopify等使用。和Python一样，对初 学者来说，Ruby是一种非常容易使用的语言。现在非常着名且强大的黑客工具Metasploit的前期就是用ruby写的。

9. JavaScript

JavaScript是一种基于对象和事件驱动并具有相对安全性的客户端脚本语言。同时也是一种广泛用于客户端Web开发的脚本语言，常用来给HTML网页添加动态功能，比如响应用户的各种操作。JavaScript也可以用在游戏开发，编写左面应用程序等方面。

10. SQL

Structured Query Language (SQL)一种编程语言，用于数据库中的标准数据查询语言，IBM公司最早使用在其开发的数据库系统中。1986年10月，美国国家标准学会（ANSI） 对SQL进行规范后，以此作为关系式数据库管理系统的标准语言（ANSI X3. 135-1986），1987年得到国际标准组织的支持下成为国际标准。不过各种通行的数据库系统在其实践过程中都对SQL规范作了某些编改和扩充。所 以，实际上不同数据库系统之间的SQL不能完全相互通用。

目前计算机语言可谓百家争鸣，刚接触编程的同学，可能都有些迷茫，不知道该学那个语言好，经常会发出这样的声音。“那个语言比较好”。这也是小编听到最多的发问。

其实，没有什么所谓的好的的语言。如果某人说什么语言比什么语言好，估计马上会遇到雪片似的攻击，更有可能千里之外的老母也会受到无辜的问候。其实哥套用那句话“没有最好的语言，只有最适合的语言”。这是站在全局大环境下，说这句话的。但是无法解答入门者的提问啊，是啊，你还是没有告诉他选择什么语言好。

大部分人学编程就是为了谋生，编码工作本来是一门比较高的科技工作。但是在中国今天这个大环境下，已经沦为可悲的码农。在哥的眼里看来，甚至有些低贱。大部分人基本上过着朝九晚九的日子。拿着一点能够供房的工资，温水煮青蛙一样，到快死之前才发现，自己从来没有停止过忙碌，但是就被这样缓慢扼杀。“编码有风险，入行需谨慎”。

大部分人学编程就是为了谋生，编码工作本来是一门比较高的科技工作。但是在中国今天这个大环境下，已经沦为可悲的码农。在哥的眼里看来，甚至有些低贱。大部分人基本上过着朝九晚九的日子。拿着一点能够供房的工资，温水煮青蛙一样，到快死之前才发现，自己从来没有停止过忙碌，但是就被这样缓慢扼杀。“编码有风险，入行需谨慎”。

语言太多，很多语言在小编的眼里看来，的确是垃圾语言。为什么垃圾，因为在商业生产中使用很少，特别是镇里面公司使用的更是凤毛麟角。苦逼的码农们，大都是靠编程谋生(别和我提兴趣，在这样的情况下有兴趣也慢慢被加班扼杀)，能好找工作，能多拿点钱才是王道。

大多数苦逼的码农，随着工龄的增加，一般至少会学三门以上的语言。小编在这里从上面十种编程语言推荐合适四门语言给初学者们，让他们少走弯路。

第一个就是js。如果说互联网能发展到今天的辉煌，风扉全球。web 1.0立下了汗马功劳。也就是html语言的功劳。那么今天web2.0将延续这个辉煌的是哪位呢。js当仁不让了。js是个脚本语言，也是个客户端的语言。如果你学好js，相信很容一找到web前台开发工程师的工作。并且哥很负责任的告诉你，js发展目前刚刚在起跑阶段，生命周期还很长。

第二个推荐的就是php。 php也是脚本语言，和js不同的是，它是后台脚本语言。用它来写cgi，可谓是得心应手。效率极高。又容易学**。php经过这两年的大环境滋润，已经如日中天，相信其生命周期还很漫长。值得推荐给立志做码农的初哥们。学好它，应该比较好找“web后台开发工程师”这类工作。

第三位推荐的是c/c++; 这个是王老五了，生命周期过来30年，为什么哥还推荐呢。因为其有得天独厚的竞争条件。看看c/c++走过的几十年，身边倒下无数的尸体；抑或是当年早期或中期的战友或敌人，活到现在的还有存活的吗，哥很遗憾的告诉你，没有，即使有，也是在苟活。只有它还在金枪不倒。看看，这么强大生命力语言为什么不学呢。学好他。你不但可以得到一份不错的薪水职位。还能得到些许心理安慰。为啥。因为大多数的比较NB点开源服务器和OS，都是用c写的，这时候要分析比较棘手的问题，还是要看源码的。你的差异化就体现出来鸟。用C语言，你应该可以找到PC桌面开发工程师，嵌入式开发工程师，或后台开发，游戏开发工程师等职位。

最后一个是java语言，这个语言曾经活过，后来快要死了，不过近一年又开始焕发第二春，原因是google推出的andriod系统。现在andriod系统如春风吹拂大地，到处一片生机。眼下学java还是很值得。找一份高薪手机客户端开发，至少是一个不错选择。

附：网页链接 希望对你能够有所帮助

㈨ Python 有哪些好的 Web 框架

python的web框架很多
django (大而全，模板，orm都自带)
flask (pocoo出品，比属精品，自带jinja2模板，可以替换)
web.py (这个我没用过，作者自杀，白瞎了一个高手)
bottle (只有一个文件的框架，需要自己构建整个开发体系)
uliweb (中国人开发的，也很不错)
Tornado (异步框架，适合长连接，比如在线聊天之类的)

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。Django为人所称道的地方主要有：
①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Django book）。
②
全套的解决方案，Django象Rails一样，提供全套的解决方案（full-stack framework + batteries
included），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。
③强大的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。
④自助管理后台，admin interface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。