云服务器管理工具有哪些？

常见的云服务器管理工具：

1、远程桌面连接

Remote Desktop - 远程桌面连接主要是用于对远程托管的服务器进行远程管理，使用非常方便，如同 *** 作本地电脑一样方便。远程服务器端必须要先安装“远程桌面连接”的服务器端程序，然后客户端可以通过远程桌面来管理服务器了。

2、FTP服务软件和客户端

服务器FileZilla-将客户端的文件上传到服务器上，这个最常用的软件是FTP了，微软的IIS自带了一个简单的FTP服务器管理软件，如果觉得不好用，服务器上也可以安装免费的FileZilla服务器管理软件，客户端可以使用免费的FileZilla Client，支持多线程上传文件。

3、Arp防火墙

Arp Firewall - 现在托管服务器必须安装的个软件是Arp防火墙，没办法啊，中国这网络环境，不安装Arp防火墙等着被人挂木马了。现在免费的Arp防火墙主要有两款，一个是奇虎的360 Arp防火墙，一个是金山Arp防火墙。

4、硬件检测

CPU-Z - CPU-Z是一款免费的系统检测工具，可以检测CPU、主板、内存、系统等各种硬件设备的信息。它支持的CPU种类相当全面，软件的启动速度及检测速度都很快。另外，它还能检测主板和内存的相关信息，其中有我们常用的内存双通道检测功能。远程管理服务器的时候，使用这个软件可以对服务器的硬件信息一清二楚。

5、流量监控

DU Meter - DU Meter是一个简单易用的网络流量监视工具，图形化的界面显示非常直观，可以实时监测服务器的上传和下载的网速，同时还有流量统计功能。可以分析出日流量、周流量、月流量等累计统计数据。不过遗憾的是这个软件不是免费的。

6、进程监控

Process Explorer - Process Explorer是一款免费的进程监视工具，功能比Windows自带的任务管理器要强大的多，不仅可以监视、暂停、终止进程，还可以查看进程调用的DLL文件，是预防病毒、查杀木马的好帮手。

7、日志分析

WebLog Expert - 虽然Google Analytics是一款强大的免费的网站分析服务，但必须加入统计代码才能使用，WebLog Expert则可以直接分析网站的访问日志文件，通过日志文件分析出网站的站点访问者、活动统计、文件访问量、搜索引擎、浏览器、 *** 作系统和错误页面等等众多的统计信息，是网络监测的好助手。这个软件本身不免费，不过其另一个版本WebLog Expert Lite是免费的。

8、日志搜索

WinHex - WinHex是一款速度很快的文件编辑器。打开数百兆的大型文件速度飞快，使用WinHex可以轻松打开服务器上的大型日志文件，并对其进行关键字搜索，效果非常好，是我见到的速度的文本编辑搜索软件，总体来说是一款非常不错的16进制编辑器。

9、代码编辑

Notepad++ - Notepad++是一个免费开源的源程序代码、HTML网页代码编辑工具，支持多达数十种常见源代码或脚本的语法，包括C，C++，Java，C#，XML，HTML，PHP，Javascript，RC resource file，makefile，ASCII，doxygen，ini file，batch file，ASP ，VB/VBS，SQL，Objective-C，CSS，Pascal，Perl，Python，Lua等，功能非常强大。在服务器上安装后可以直接修改网站上的源程序代码。

1、Web开发
由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。
Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。常用的web开发框架有：Django、Flask、Tornado等。
由于后台服务器的通用性，除了狭义的网站之外，很多App和游戏的服务器端也同样用 Python实现。
2、网络爬虫
网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了，如：
从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择;
对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯;
爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云;
按条件筛选获得豆瓣的书籍信息并生成表格……
3、人工智能
Python有很多库很方便做人工智能，比如numpy,
scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。
人工智能的核心算法大部分还是依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。
4、数据分析
数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库 *** 作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。
对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。
5、自动化运维
Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。
Python中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在这基础上，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。
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就业方向一 web前后端开发（python开发工程师）

熟悉HTML/JavaScript/CSS,掌握Reactjs等前端框架开发，熟悉页面架构和布局，熟悉MySQL、Redis等，具备数据库应用、设计能力，熟练掌握Django/Flask等Web后端开发框架，熟练掌握网络通讯协议和多线程、多进程并发技术；

了解架构设计、实现原理和安全防护加固，掌握高并发web网站、缓存加速技术，有1-2个完整项目经验。已经具备Python web中高级级开发工程师能力，市面薪资可达12K-25K。

就业方向二 运维自动化开发

对持续集成和持续交付(CI/CD)有深入理解，并有实施经验，熟练 DevOps 工具，如：Jenkins, Ansible 等的经验；熟悉容器技术，有Kubernetes使用经验；对运维平台和中间件的设计、开发工作；掌握自动化脚本的设计、开发、测试，可实现运维平台自动化和可视化，具备Python运维开发工程师能力，市面薪资可达12K-25K。

由于自动化运维工程师属于稀缺岗位，所以一般薪资都能达到15000元以上，有5年经验的工程师，年薪30万以上还是很容易的。
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就业方向三 数据抓取（Python爬虫工程师）

可熟练使用Python语言，熟悉常用爬虫框架如Scrapy等；熟练使用selenium，lxml, bs4 对xml，html的文本进行抓取解析清理；对管理网站的cookie实效性处理有经验；

熟悉反爬虫、验证码识别技术，有能力解决复杂的反爬限制；具备丰富的多线程、网络数据处理经验，掌握开源爬虫框架scrapy；掌握分布式爬虫技术。可设计数据采集策略，提升数据采集效率及质量。

就业方向四 数据分析&挖掘（数据分析&数据挖掘工程师）

熟悉主流的数据挖掘建模算法，如数据分析、分类预测、用户画像等；掌握数据分析模型的固化及部署工作，可进行进行数据分析、数据建模、挖掘、清洗，可实现包括数据交互、特征提取、数据挖掘、分析报告等；

熟练使用pandas，numpy，matplotlib等工具分析数据，做数据的可视化，并能解释数据分布。已经具备Python数据分析&挖掘工程师能力，市面薪资可达10K-18K。

拓展就业方向五 机器学习&金融量化&人工智能

该领域为前沿技术领域，目前世界top100公司都在招募大量人工智能、量化交易、机器学习相关人才，对相关人才要求有较高的学习能力和数学能力，年薪30w+起步，对于刚接触python的人士来说，适合作为未来发展方向研究。

人工智能这个方向不用说了，人工智能是我们未来的国家战略，在新华学员中，相关人工智能就业的同学，薪资一般都超过16000元以上，并且全部进入了大型企业，未来发展可期。

看完Python的7个就业方向，你就知道Python好不好就业了。

1、Web开发（Python后端）

Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以帮助你快速搭建一个网站。当需要一个新功能时，用Python只需添加几行代码即可，这受到了很多初创型公司的一致欢迎。

像知乎、豆瓣、小米这样的大厂，最早的网站都是用Python搭建的，国外则更多，如YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix等代表地球顶级流量的大站，都构建在Python之上。

平均薪资：15~20K

技能要求：前端基础、Python基础、主流Python Web框架（Flask、Django等）、数据库等

2、Python爬虫工程师

顾名思义，就是用Python收集和爬取互联网的信息，也是小伙伴们入坑Python的第一驱动力。靠人力一星期才能完成的工作，你泡着咖啡、跑10分钟爬虫即可，又装X又实用，学会Python爬虫后，即使不做程序员的工作也能加分不少。

平均薪资：15~25K

技能要求：前端基础、Python爬虫库、数据库、JS反爬等

友情提示：注意法律风险

3、Python数据分析师

这个时代，数据和黄金一样宝贵，现在最火的公司如：今日头条、抖音、快手等，产品都建立在对用户的分析之上，更不用说淘宝、京东、拼多多这些 “定制化推荐” 的老手。

可以说，所有的商业公司都需要这样一个角色，Python数据分析师也成了目前最火的职业之一。

Python是目前数据分析业务中，最常用的语言。学会Python后，基本可以满足数据分析经理的招聘需求。

平均薪资：10~25K

技能要求：统计学基础、Python的数据分析库（Pandas、NumPy、matplolib）、数据库、机器学习框架（高端职位需要）

4、AI工程师

人工智能是目前最火的方向之一，薪资待遇非常高（土豪的代名词）。从招聘网站上可以看到，80K、100K 的职位也有很多，流下了没有技术的泪水，当然这些职位的要求也相对较高。

Python是人工智能时代的头牌语言，不管是机器学习（Machine Learning）还是深度学习（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用Python调用，如Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow等，因此Python是人工智能工程师的必备技能之一。

薪资：20~40K

技能要求：统计学基础、Python、数据分析库、机器学习、深度学习框架

5、自动化运维工程师

运维工程师经常要监控上百台机器的运行，或同时部署的情况。使用Python可以自动化批量管理服务器，起到1个人顶10个人的效果。

自动化运维也是Python的主要应用方向之一，它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。

平均薪资：15~25K

技能要求：Python、shell、Linux、数据库、openpyxl库等

6、自动化测试工程师

测试的工作是枯燥和重复的，在过去，每次产品更新，都要重复测试一遍，效率低而且容易出错。

Python提供了很多自动化测试的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重复工作，Python自动化测试也变得越来越流行。

平均薪资：10~20K

技能要求：Python、自动化测试框架、Linux等

7、Python游戏开发

Python游戏开发的招聘集中在游戏服务器领域，主要负责网络游戏的服务器功能开发、性能优化等工作。

平均薪资：15~25K

技能要求：Python、Python Web框架、Linux、数据库、Nginx等

通过以上一系列的讲解，相信各位刚入门Python编程语言的人，对于Python主要用来做什么这个问题有了一定的了解。Python编程语言应用广泛，就业方向也是十分广阔，当下正是学习Python的好时机。

万能编程语言“Python”的五大主要用途：
1、web开发
Python的诞生历史比ewb还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所有非常适合用来做web开发。
Python有上百种web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。
常见的web开发框架：Django、flask、tornado等。
2、网络爬虫
网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，Google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用Python收集网上信息比以前容易了许多。比如：从各大网站抓取商品折扣信息，比较获取最优选择;对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯……爬虫应用很多，几乎每个人学习爬虫之后都能够通过爬虫去做一些好玩有趣且有用的事情。
3、人工智能
人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。
因为Python有很多库很方便做人工智能，比如Numpy、Scipy做数值计算的，Sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib做数据可视化的。在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。
4、数据分析
数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。大数据分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库 *** 作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。
5、自动化运维
Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版本都自带了Python解释器，使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。Python中也包含了许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在这基础上，结合web，开发方便运维的工具会变得十分简单。

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