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Java软件工程师必备工具

更新时间:2021-09-16 11:58:38 来源:动力节点 浏览738次

此列表包含Java开发人员首选的前9个Java开发工具。无论您是高级Java开发人员还是初学者,这些工具对于任何类型的软件应用程序开发工作都至关重要。

Java软件工程师必备工具

1.Apache Maven

如果您是一名高级 Java 开发人员,您可能已经将这个构建自动化工具用于一系列 Java 应用程序开发项目。Apache Maven 是一个软件项目管理和理解工具,它从一条中央信息中管理构建、报告和文档。

Maven允许 Java 开发人员运行单元测试并将工件或可交付成果部署到实时环境中。它还有助于管理依赖项,例如 Java 应用程序开发项目中使用的第三方 JAR 文件。它还用于更新 JAR 和各种其他依赖项的中央存储库。

Java程序员可以使用 Maven 轻松地将他们的项目与源代码控制系统集成。

2.GIT

说到重要,对于Java开发人员来说,没有什么比 GIT 和 GitHub 更重要的了。即使您是Java编程语言的初学者,要被任何知名的 Jav 应用程序开发公司录用,了解 Git 和 GitHub 也是必不可少的。

由于其广泛使用,Git 现在已成为源代码存储库的标准。

首先,您可以了解 Git 源代码控制系统的关键概念,管理 Git 和 GitHub 控制内外的文件,以及代码共享。

3.Jenkins

Jenkins是一种流行的开源自动化服务器,它提供了许多插件来支持构建、部署和自动化 Java 应用程序开发项目。

该工具是对 DevOps 感兴趣的 Java 开发人员的必备工具。它是一个独立的基于 Java 的程序,可在 Windows、Mac OS X 和其他类 Unix 操作系统上运行。

它可以简单地用作可扩展的 CI 服务器。Jenkins 带有一个可扩展的插件架构,驱动器可以在多台机器上更快地构建、测试和部署。

4.JIRA

任何Java开发人员都可以保证此计划和错误跟踪工具的重要性。

JIRA由支持敏捷方法的特性和功能提供支持,因此对于在遵循敏捷方法的 Java 开发公司工作的开发人员来说,它是一个必备工具。

它帮助项目经理创建用户故事、计划冲刺和分配任务。使用 JIRA,项目经理可以完全了解系统,他们可以在完整的上下文中跟踪团队中每个成员的工作。

5.Docker Desktop

Docker是从事企业应用程序开发项目的 Java 开发人员的必备工具。它是一个容器平台,可帮助构建、管理和保护一系列传统应用程序以及微服务。

由于基于容器的应用程序是大势所趋,因此它是Java开发人员想要被Java开发公司聘用的必须学习的工具。

Docker Desktop提供集成的容器原生开发体验,使Java程序员能够从 Mac 或 Windows 工具栏启动应用程序。

6. Gradle

Gradle是一种开源构建自动化工具,供从事各种项目(从移动应用程序到微服务)的 Java 程序员使用。

它使Java开发人员能够更快地构建、自动化和交付。尽管如此,C++ 和 Python 开发人员也可以使用它。其丰富的 API 以及许多插件和集成可帮助开发人员集成和系统化软件的交付。

虽然与Maven类似,但与XML不同,它使用Groovy来编写和构建脚本。

7.Selenium

Selenium是JavaWeb应用程序开发人员的绝佳工具。它是一个可让浏览器自动化的可移植框架,这意味着 Web 管理任务也可以轻松实现自动化。

此外,它支持许多浏览器供应商。因此,大多数供应商都将 Selenium 作为其浏览器的本机部分。

硒分为两部分。一种是 Selenium WebDriver,它用于创建基于浏览器的回归自动化以及脚本的分发和缩放。

另一个是 Selenium IDE,它有助于创建快速错误重现和开发脚本以帮助自动化辅助探索性测试。

8.IntelliJ IDEA

IDE 是 Java 程序员最重要的工具之一。有多种 IDE(集成开发环境)被 Java 开发人员广泛使用,例如 NetBeans 或 Eclipse。

IntelliJ IDEA 也是一个 IDE,它具有许多良好的功能,可以帮助 Java 开发人员创建健壮的Java应用程序。在深度智能的支持下,它为您的源代码编制索引,并在每种情况下向用户提供相关建议。

此外,它还拥有所有关键工具,例如集成的版本控制系统、框架和支持的编程语言,可提高 Java 开发人员的生产力。

9.Splunk

Splunk 是一个有趣的监控工具,许多Java开发公司都喜欢它。它为您的日志文件编制索引并使用机器学习算法分析您的内容。

该工具非常适合复杂的Io 应用程序开发项目、构建企业应用程序以及解决项目中的安全挑战。

它连接机器数据并提供对风险和机遇的洞察。此外,它可以扩展以满足数据需求并获得一些实时答案。

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