软件开发工具开发工具 软件 开发工具

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于软件开发工具开发工具的问题，于是小编就整理了2个相关介绍软件开发工具开发工具的解答，让我们一起看看吧。

软件是用什么软件开发的？

软件开发是根据用户要求建造出软件系统或者系统中的软件部分的过程。软件开发是一项包括需求捕捉、需求分析、设计、实现和测试的系统工程。软件一般是用某种程序设计语言来实现的。

这个根据不同语言，不同要求，使用的开发工具是不同的，比如对于java现在用的比较多的是eclipse等;像.net相关的则是使用VS工具开发的;像app开发，如android开发则是使用的是Android studio;像微信小程序开发则是使用微信开发工具

软件开发使用记事本就可以干，只要是能保存文本的工具都可以。只不过在保存时需要保存为对应的后缀名，比如java源文件就是.java。但是，真正运行这个程序的叫运行时环境，java的叫jvm。在运行前需要将源文件进行编译，编译就是将你写的这个东西翻译成机器能读懂的东西，然后才能运行起来。

当然，现在软件开发都有很好的开发工具了，比如像是Eclipse，IDEA，VS，苹果的XCode等等。使用这些工具的好处就是它们已经把很多功能集成了，比如代码提示，代码调试，快速查找等等，极大的提高了软件开发的效率。

应用软件可用各种编程软件来编写的。

这些编程软件使用的语言可有C或C++语言，Bisic，Pascal语言，Java，易语言等在各种编程软件的平台上按语言的语法要求编写代码，通过编译成应用程序。

软件也是用软件开发的，这类软件叫开发软件，例如Windows的有C#等，MacOS（苹果）有Xcode等，开发手机的软件也可以通过上面的开发平台来开发。

另外，还要了解的是开发语言，例如c语言，汇编，c++等，还有网页软件的php,asp等，这类语言就需要服务器作为运营环境。

还有一些快速开发的，类似搭积木一样，拼好了，系统自动生成可执行或者打包的软件。

数据分析，除了Excel数据透视表，还有什么工具？

谢邀，就我的经验粗略说一说，希望能帮助到你。数据分析最易上手的首推Excel，最近版本的更新也向数据分析这方面倾斜。比较专业的是SPSS，这个基本不需要编程，但对结果的解读还是需要专业知识的。python和R这两个也是当前比较流行的数据分析软件，里面内嵌的很多函数和图表，不过需要一定的编程基础，如果你有这方面的优势，可以一试。

做凝聚态/统计物理的过来答一下。由于平时会有很多模拟、实验数据，所以数据分析用的非常多。不过基本没有用过Excel。总体上来说，用的最多的就是Mathematica，其次就是C/C++，然后偶尔会用Julia。

这几个工具对编程都有一定的基础要求。功能最强大的是Mathematica，但也最贵，所以知名度不是特别高（但在学术界内部，基本上都知道）；速度最快的，当然是C/C++，相同的算法，运行速度大约是Mathematica的四倍左右。Julia是专门为科学计算设计的语言，速度接近C，扩展性接近Python，很有潜力，但个人用的不多。下面分别介绍一下。

前段时间，一个名叫「Wolfram Language」的语言火了一把。很多程序员以为这是真正的「智能语言」。其实Wolfram Language就是Mathematica所用的语言，只是最近把它定名了而已。不过Mathematica的优势其实不在于其智能、自然语言识别的能力（实际工作中用的很少），而在于它巨量的函数。其内置了近五千个函数，各种功能无所不包。当然，这样大量的函数会给学习带来困难，但熟悉之后，用起来会非常舒服。比如，如果要将数列中重复元素抽出来，并标记数量，如何做呢？不怕，有内置函数Tally[]。如果要将二维数据中相连的元素用相同的颜色标记，如何做呢？一般的方法，通常是用广度优先搜索，或者深度优先搜索，去进行标记。但Mathematica有MorphologicalComponents[]——形态学分量，直接可以得到结果。所以用Mathematica做数据分析、编程，会省去大量的代码量以及编程消耗的时间，debug也会方便一些。

而在对速度要求很高的地方，则通常会使用C/C++。但如果用这些语言，基本上就要自己从头编写代码了。自由度当然很高，不过对算法水平会有要求。这个自己偶尔会用。至于Julia，其设计思想当然非常好，不过目前的库不是很多，短期内怕是比不过Python。

到此，以上就是小编对于软件开发工具开发工具的问题就介绍到这了，希望介绍关于软件开发工具开发工具的2点解答对大家有用。