dnf私服登陆器文章列表:

• 1、网吧老板当年最痛恨的游戏！历史上五月开测的网游，你玩过几个？
• 2、旭旭宝宝去快手了？一键秒杀各大团本，看到职业玩家笑了
• 3、终于把所有的 Python 库都整理出来啦
• 4、解读服务网格的2021：告别架构大跃进，技术生态百家争鸣
• 5、方舟生存进化私服怎么建立 方舟生存进化私服建立步骤介绍

网吧老板当年最痛恨的游戏！历史上五月开测的网游，你玩过几个？

大家好啊，清凉的四月结束了，而拥有黄金周的五月从来都是各大厂商的兵家必争之地，历史上的五月究竟有哪些著名的网游公测呢？就让小编来带大家看看吧。

1.《激战2》

公测时间：2014年5月15日

说到《激战2》这款游戏，小编认为无论在游戏内容还是地图设计都是能与魔兽抗衡的游戏，在引进国内前在欧美的玩家口碑也是相当高。

2012年12月底，美国《时代周刊》公布了年度十佳电子游戏排行榜，在这份以单机大作为主的榜单当中，荣登榜首的游戏竟然是《激战2》。《激战2》不仅力压《异度之刃》、《刺客信条3》等大作，并且也是排行榜中唯一的网游。

国服公测前大量的广告也是吸引到不少玩家。不过最开始买断制网游的方式确实造成了一定的门槛，而且2014年玩家已经逐渐快餐化了，很多玩家都熬不过前期漫长的单机任务时期，还有弱社交等原因，反正最后是没火起来。

这些年《激战2》还是凭借自己优秀的品质形成了固定的玩家群体。前不久游戏还更新了时隔5年的资料片“巨龙绝境”，推出了一个充满东方风情的新地图——凯珊大陆。

2.《彩虹岛》

公测时间：2007年5月1日

《彩虹岛》是由韩国 Actoz Soft开发的一款横版卷轴动作游戏，当时国内由盛大代理，其精致可爱的画面、丰富多彩的地图与饱满的打击感迅速让它风靡了网游界。因此《彩虹岛》在《DNF》与《冒险岛》等横版卷轴网游中抢到了不少市场份额。

2005年上线的《DNF》虽然质量较高，但是由于游戏太火导致服务器经常爆满，很多拒绝排队的玩家们纷纷来到了《彩虹岛》。

相比操作较为复杂的《DNF》，《彩虹岛》中的操作门槛较低，这一设定让游戏吸引到了不少轻度与休闲玩家。同时《彩虹岛》中自带自动打怪的挂机功能，因此玩家们也不会在重复刷图中感到厌倦。

然而好景不长，随着游戏寿命的不断消耗，在盛大的代理下《彩虹岛》中的氪金点越来越没有下限。到了游戏后期如果不氪金玩家甚至连打一个小怪都很困难。玩家只能选择花钱找人带，或者是氪金购买装备道具，最终导致了玩家的大量流失。

3.《劲舞团》

公测时间：2005年5月12日

作为后来《劲乐团》原身的《O2Jam》在2003年一经推出就席卷了韩国，证明了音乐游戏网游化的可行性。相比MMORPG，开发成不算高的音游让当时默默无名的T3 Entertainment在看到了机会，于是时隔两年后《劲舞团》诞生了。

相比较为硬核的《劲乐团》，《劲舞团》中玩家只需要快速输入指令即可，不需要根据音乐节拍来点击每一个按键，游戏上手更简单。此外《劲舞团》中对角色的建模、动作与舞蹈的表现力都做了大量的工作，游戏中的社交系统也让它俘获了大量的休闲玩家群体。

当年网吧老板最痛恨的游戏名单中绝对有《劲舞团》的一席之地，劲舞团独特的“xxxxxxx x xxxxxxx x”无限循环的节奏加上如同机关枪一般的敲击不仅会影响周围专心玩游戏的小伙伴，同时一个月换十个新键盘的网吧老板也被逼领悟了键盘维修的技能。

由于游戏的火爆，买喇叭秀恩爱、氪金攀比服装以及各种亚文化之间的骂战等不良行为逐渐通过《劲舞团》的玩家群体将影响反馈到了现实中。其中包括“青少年堕胎”在内的等各种严重社会问题不断发酵。

2008年汶川地震中，由于全国哀悼停服不能玩游戏，网传中的一位劲舞团玩家辱骂四川灾区人民的事件成为了压死它的最后一根稻草。《劲舞团》最终被文化部点名批评后，在社会各界的口诛笔伐中逐渐退出了一线梯队，磕磕绊绊运营至今。

4.《QQ炫舞》

公测时间：2008年5月22日

《劲舞团》凉凉了，时值年轻力壮“抄能力”正强的腾讯自然不会放过这个机会。2008年腾讯推出的《QQ炫舞》不能说与《劲舞团》十分相似，只能说是一模一样。

《QQ炫舞》的推出填补了同类游戏的真空期，游戏最火爆的时候同时在线人数曾一度突破118万，而当时小编周围的同学无论男男女女都在玩，其意义想必不用过多赘述了。

后续更由于《劲舞团》源代码泄露、外挂与私服泛滥等一系列的问题，导致《劲舞团》的日子每况愈下，与之相对的《QQ炫舞》地位则越发稳固，游戏也运营至今。

在此基础上，腾讯还推出了画面与建模更逼真、玩法更多样化的《QQ炫舞2》，而系列对应的手机端《QQ炫舞手游》也一如既往地得到了玩家们的鼎力支持，在上线后连续两日霸榜了App Store免费榜的榜首。

5.《天骄2》

公测时间：2007年5月23日

时值韩日游戏大规模入侵中国市场的2007年，目标软件却独树一帜，没有走时下MMORPG的欧美风老路，而是在前代《天骄》成功的基础上继续开发了中国文化浓厚的《天骄2》。

《天骄2》使用了目标软件自主研发的GFX3D图形引擎，游戏中海量的任务以及独特的技能系统等让游戏的自由度大幅提升，游戏内测时的资格就被炒上了天价，等到游戏正式上线后，蜂拥而至的玩家们逼得目标软件扩充了好几次服务器。

时至今日，经久不衰的《天骄2》仍在持续运营，游戏近年来保持着每年都有个一大型资料片更新的良好节奏，脱坑已久的玩家们可以考虑回归试试。

6.《飞飞》

公测时间：2009年5月15日

《飞飞》最初由Gala Lab研发，2004年被网易代理后进入了中国市场。其独特的飞行系统让还处于2D网游时代的玩家们大为震惊，作为中国第一款能飞行的《飞飞》算是彻底火了。

但是当年网易代理《飞飞》时，与开发商签订的代理协议中不允许在网易游戏里面开商城，玩家在游戏中完全不用氪金，导致游戏到了2008年没赚到钱就关门大吉了。

而网易后续拿到飞飞相关建模数据使用权后，自行开发了一款《新飞飞》，憋了多年的网易忍不住想要把前几年免费运营《飞飞》的钱赚回来，拼命地消费着老玩家们的剩余价值，最终玩家们的热情被消耗殆尽，《新飞飞》也彻底凉凉了。

7.《仙境传说》

公测时间：2003年5月20日

作为一个老二次元玩家的小编，就不得不提一下这款19年前的“二次元网游鼻祖”《仙境传说》了。

当时的MMORPG市场中充斥着大量欧美奇幻风格游戏，玩家们都在埋头于帮战、PVP、国战之中，游戏氛围十分硬核与沉重。就在这样的大环境下韩国GRVITY所推出的《仙境传说》凭借着Q版可爱的角色以及明亮鲜艳的画风，比起PVP死斗而更注重玩家之间社交的《仙境传说》在市场中成功占到了一席之地。

2003年《仙境传说》正式进入中国，2004年的巅峰时期时游戏同时在线人数直推100万，没有太多尔虞我诈的《仙境传说》成为了当年玩家们最美好的回忆之一。

然而好景不长，与如今大多数二次元游戏一样，《仙境传说》的游戏后期比较乏味，玩家常常为了一个掉率很低的东西反复刷本。此外游戏底层设计的缺陷也导致大面积外挂的出现，外挂得不到及时处理，游戏中大金工作室的泛滥从而导致了普通玩家的大量流失。

虽然游戏面临着诸多问题，不过值得庆幸的是，《仙境传说》坚实的玩家群体让游戏在磕磕绊绊中运营到了现在。国服从2002年北京智冠与游戏新干线，到现在奇荃网络代理，虽然已经更换了5次代理商，不过游戏依旧正常运营着。

8.《传奇3》

公测时间：2003年5月25日

玩过网游的小伙伴想必都知道“传奇”两个字在当年网游界的所代表的意义，从《热血传奇》再到《传奇2》，绚丽的游戏画面以及过硬的游戏质量让“传奇”这个IP迅速占领了中国网吧中的大量市场。

作为《传奇》系列的开发商韩国娱美德，在参考前作的基础上推出了续作《传奇3》，游戏在2003年5月由光通通信代理后进入中国市场。

《传奇3》大量增加了兼备难度和趣味的任务，各个职业、不同怪物的平衡性也更加严谨。还记得当年小编最喜欢的就是和兄弟们每天晚上跑船了，跑船不仅需要装备，过硬的技术与默契的配合也必不可少。

然而好景不长，看到了利益的光通搞起了例如“充月卡抽奖”等氪金活动，大大破坏了游戏生态与平衡性。而后，面对《传奇3》游戏卡顿的问题，光通没有从自己的服务器上去解决，而是阉割起了游戏的客户端，最终导致大量游戏地图被删除，技能特效与建模质量也大面积下滑。加之挂机外挂泛滥以及私服问题，最终导致《传奇3》在2009年关服，虽然后续盛大取得了代理权后将其复活，然而当年《传奇3》的盛况已然不再了。

9.《大唐豪侠》

公测时间：2006年5月31日

《大唐豪侠》是网易自主研发的武侠MMORPG游戏，游戏以唐朝为背景，其剧情以历史为基，展现了历史上形形色色人物们的英雄事迹，一个个动人的故事让玩家们深陷其中。

《大唐豪侠》创新性的武功系统、轻功系统与战场系统等也让玩家耳目一新，再加上美轮美奂的建模与场景使得游戏开测不久后同时在线人数即突破了15万。

网易对质量过硬的《大唐豪侠》信心满满，游戏前期的玩家反馈也很乐观，然而似乎上天给网易开了一个玩笑，市场给了沉浸在欢乐中的网易当头一棒。

在点卡制的《大唐豪侠》上线没过多久后，市场上就开始流行起了免费制游戏，在大流的驱动下网易迅速流失了大量玩家，苦苦挣扎到了2013年游戏最终停运了，而《大唐豪侠》也被泯没于历史的尘埃之中。

旭旭宝宝去快手了？一键秒杀各大团本，看到职业玩家笑了

各位勇士好！在下TopGame奶糖君。作为DNF国服人气最高的主播，旭旭宝宝的名字对于800W勇士来说，不可谓不熟悉。无论是之前的龙珠，还是现在的斗鱼，每次旭旭宝宝一开播，他的人气都在500W以上。尤其是在宝哥来到斗鱼直播，热度又更上一层楼，已经连续两年拿下了斗鱼的年度总冠军。

不过近日，奶糖君却发现，在快手直播平台，也有一个人叫“旭旭宝宝”！难道是宝哥从斗鱼跳槽到快手了？在好奇心的驱使下，奶糖君点进了这个直播间，刚一进去就看到“宝哥”在刷90级的团本卢克，伤害也高到离谱。

这样恐怖的伤害也让奶糖君下意识地以为宝哥真的去快手了。然而在仔细观察之后，奶糖君却发现事情并没有这么简单。众所周知，旭旭宝宝是国服第一红眼，但是这个主播玩的职业却是剑魂。而且更夸张的是，这个剑魂竟然可以无限释放一绝，这就很奇怪了。

原来，这个快手的“宝哥”是山寨的，他就是利用“旭旭宝宝”的名字，来宣传DNF私服。除了这个主播以外，快手直播的其他人基本上玩的也都是私服。DNF私服虽然看着和正式服很像，但由于是以台服的70级客户端制作的，因此在很多方面都不如正式服。

其实此前旭旭宝宝也和快手有一定交集：曾经有个快手主播想请宝哥帮忙宣传一下私服，可是被宝哥严厉拒绝了。说实话，DNF私服的体验并不如正式服，而且这些服务器格外烧钱，最重要的是，架设私服也属于违法行为。

总而言之，去玩DNF私服实在是得不偿失，而且像这种冒用宝哥名字的主播也不可取。对此，奶糖君也建议大家千万不要去玩私服，虽然一刀999999999的伤害看着很爽，但是这种快乐只是一时的，同时这种私服也会给正式服带来不好的影响。

各位玩家，你们对DNF私服怎么看呢？

终于把所有的 Python 库都整理出来啦

来源丨法纳

常用库

Chardet字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。

colorama主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。

Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。

difflib，[Python]标准库，计算文本差异

Levenshtein，快速计算字符串相似度。

fuzzywuzzy,字符串模糊匹配。

esmre,正则表达式的加速器。

shortuuid,一组简洁URL/UUID函数库。

ftfy，Unicode文本工具7

unidecode，ASCII和Unicode文本转换函数。

xpinyin，将汉字转换为拼音的函数库

pangu.py，调整对中日韩文字当中的字母、数字间距。

pyfiglet，Python写的figlet程序，使用字符组成ASCII艺术图片

uniout，提取字符串中可读写的字符

awesome slugify，一个Python slugify库，用于处理Unicode。

python-slugify，转换Unicode为ASCII内码的slugify函数库。

unicode-slugify，生成unicode内码，Django的依赖包。

ply，Python版的lex和yacc的解析工具

phonenumbers，解析电话号码，格式，存储和验证的国际电话号码。

Python-user-agents，浏览器的用户代理（user-agents）的解析器。

sqlparse，SQL解析器。

pygments，一个通用的语法高亮工具。

python-nameparser，解析人名，分解为单独的成分。

pyparsing，通用解析器生成框架。

tablib，表格数据格式，包括，XLS、CSV，JSON，YAML。

python-docx，docx文档读取，查询和修改，微软Word 2007 / 2008的docx文件。

xlwt/xlrd，读写Excel格式的数据文件。

xlsxwriter，创建Excel格式的xlsx文件。

xlwings，利用Python调用Excel

csvkit，CSV文件工具包。

marmir，把Python[数据结构]，转化为电子表格。

pdfminer，从PDF文件中提取信息。

pypdf2， 合并和转换PDF页面的函数库。

Python-Markdown，轻量级标记语言Markdown的Python实现。

Mistune，,快速、全功能的纯Python编写的Markdown解释器。

dateutil，标准的Python官方datetime模块的扩展包，字符串日期工具，其中parser是根据字符串解析成datetime，而rrule是则是根据定义的规则来生成datetime。

arrow,更好的日期和时间处理Python库

chronyk，一个Python 3版函数库，用于解析人写的时间和日期。

delorean，清理期时间的函数库。

when.py，为见的日期和时间，提供人性化的功能。

moment，类似Moment.js的日期/时间Python库

pytz，世界时区，使用tz database时区信息[数据库]

BeautifulSoup，基于Python的HTML/XML解析器，简单易用, 功能很强大,即使是有bug，有问题的html代码，也可以解析

lxml，快速，易用、灵活的HTML和XML处理库，功能超强，在遇到有缺陷、不规范的xml时，Python自带的xml处理器可能无法解析。报错时，程序会尝试再用lxml的修复模式解析。

htmlparser，官方版解析HTML DOM树，偶尔搞搞命令行自动表单提交用得上。

pyyaml，Python版本的YAML解释器。

html5lib，-标准库，解析和序列化HTML文档和片段。

pyquery，类似[jQuery]的的HTML解释器函数库。

cssutils，Python CSS库。

MarkupSafe，XML或HTML / XHTML安全字符串标记工具。

cssutils - ACSS library for Python., MarkupSafe - Implements a XML/HTML/XHTML

bleach，漂白，基于HTML的白名单函数库。

xmltodict，类似JSON的XML工具包。

xhtml2pdf，HTML / CSS格式转换器，看生成pdf文档。

untangle，把XML文档，转换为Python对象，方便访问。

文件处理

库名称简介Mimetypes，Python标准库，映射文件名到MIME类型。

imghdr，Python标准库，确定图像类型。python-magic，libmagic文件类型识别库，Python接口格式。path.py，os.path模块的二次封装。

watchdog，一组API和shell实用程序，用于监视文件系统事件。

Unipath，面向对象的文件/目录的操作工具包。pathlib，-（Python 3.4版已经作为Python标准库），一个跨平台，面向path的函数库。

pickle/cPickle,python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储；通过pickle模块的反序列化操作，我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象。

cPickle是[C语言]实现的版本，速度更快。

ConfigParser，Python标准库，INI文件解析器。

configobj，INI文件解析器。config，分层次配置，lOGGing作者编写。

profig，多格式配置转换工具。

logging，Python标准库，日志文件生成管理函数库。

logbook，logging的替换品。

Sentry，实时log服务器。Raven，哨兵Sentry的Python客户端。

Sphinx，斯芬克斯（狮身人面像），Python文档生成器。

reStructuredText，标记语法和解析工具，Docutils组件。mkdocs，Markdown格式文档生成器。

pycco，简单快速、编程风格的文档生成器。

pdoc，自动生成的Python库API文档epydoc，从源码注释中生成各种格式文档的工具

图像处理

库名称简介PIL（Python Image Library），基于Python的图像处理库，功能强大，对图形文件的格式支持广泛，内置许多图像处理函数，如图像增强、滤波[算法]等Pillow，图像处理库，PIL图像库的分支和升级替代产品。Matplotlib，著名的绘图库，提供了整套和matlab相似的命令API，用以绘制一些高质量的数学二维图形，十分适合交互式地进行制图。brewer2mpl，有一个专业的python配色工具包，提供了从美术角度来讲的精美配色。

PyGame基于Python的多媒体开发和游戏软件开发模块，包含大量游戏和图像处理功能Box2d，开源的2d物理引擎，愤怒的小鸟就是使用了这款物理引擎进行开发的，Box2d物理引擎内部模拟了一个世界，你可以设置这个世界里的重力，然后往这个世界里添加各种物体，以及他们的一些物理特性，比如质量，摩擦，阻尼等等。

Pymunk，类似box2d的开源物理图形模拟库opencv, 目前最好的开源图像/视觉库，包括图像处理和计算机视觉方面、[机器学习]的很多通用算法。SimpleCV，计算机视觉开源框架，类似opencv。VTK，视觉化工具函式库（VTK， Visualization Toolkit）是一个开放源码，跨平台、支援平行处理（VTK曾用于处理大小近乎1个Petabyte的资料，其平台为美国Los Alamos国家实验室所有的具1024个处理器之大型系统）的图形应用函式库。

2005年时曾被美国陆军研究实验室用于即时模拟俄罗斯制反导弹战车ZSU23-4受到平面波攻击的情形，其计算节点高达2.5兆个之多。cgkit,Python Computer Graphics Kit,其module 主要分两个部分，

1. 与3d相关的一些python module 例如the vector, matrix and quaternion types, the RenderMan bindings, noise functions 这些模块可以在maya houdini nuke blender 等有Python扩展的程序中直接用;

2. 提供完整的场景操作的module， 他类似其他三维软件，在内存中保留完整的描述场景的信息。

不能直接用于maya 等CGAL，

Computational Geometry Algorithms Library，计算几何算法库，提供计算几何相关的数据结构和算法，诸如三角剖分（2D约束三角剖分及二维和三维Delaunay三角剖分），

Voronoi图（二维和三维的点，2D加权Voronoi图，分割Voronoi图等），

多边形（布尔操作，偏置），多面体（布尔运算），曲线整理及其应用，

网格生成（二维Delaunay网格生成和三维表面和体积网格生成等），几何处理（表面网格简化，细分和参数化等），

凸壳算法（2D，3D和dD），搜索结构（近邻搜索，kd树等），插值，形状分析，拟合，距离等。

Aggdraw，开源图像库，几乎涵盖了2d image操作的所有功能，使用起来非常灵活Pycairo,开源矢量绘图库Cairo开罗的python接口，

cairo提供在多个背景下做2-D的绘图，高级的更可以使用硬件加速功能。wand，Python绑定魔杖工具（MagickWand），C语言API接口。

thumbor， -智能成像工具，可调整大小和翻转图像。

imgSeek，查询相似的图像。

python-qrcode，纯Python的二维码（QR码）生成器。

pyBarcode，创建条码，无需PIL模块。

pygram，Instagram像图像过滤器。

Quads，基于四叉树的计算机艺术。

nude.py，裸体检测函数。

scikit-image，scikit工具箱的图像处理库。

hmap，图像直方图工具。

bokeh，交互的Web绘图。

plotly，Web协同的Python和Matplotlib绘制。

vincent，文森特，Python Vega的函数库。

d3py，Python绘图库，基于D3.JS, ggplot -API兼容R语言的ggplot2.Kartograph.py，在Python绘制漂亮的SVG地图。pygal， SVG图表的创造者。

pygraphviz，Graphviz的Python接口。

Fonttlools，ttf字体工具函数包，用于fontforge、ttx等字体软件。

游戏和多媒体

库名称简介audiolazy，数字信号处理（DSP）的Python工具包。

audioread，跨平台（GStreamer Core Audio MAD FFmpeg）音频解码库。

beets，音乐库管理。

dejavu，音频指纹识别算法。

Dejavu 听一次音频后就会记录该音频的指纹信息，然后可通过麦克风对输入的音频进行识别是否同一首歌。django-elastic-transcoder,Django 亚马逊elastic转码。eyeD3,音频文件工具，特别是MP3文件包含的ID3元数据。

id3reader，用于读取MP3的元数据。

mutagen，处理音频元数据。

pydub，-操纵音频和简单的高层次的接口。

pyechonest，Echo Nest API客户端。talkbox，语音和信号处理的Python库。

TimeSide，开放的网络音频处理框架。

tinytag，读取音乐文件元数据，包括的MP3，OGG，FLAC和wave文件。

m3u8，用于解析m3u8文件。

moviepy，多格式视频编辑脚本模块，包括GIF动画。

shorten.tv，视频摘要。

scikit视频，SciPy视频处理例程。

GeoDjango,一个世界级的地理Web框架。

geopy,Geo地理编码的工具箱。

pygeoip，纯Python写的GeoIP API。

GeoIP，Python API接口，使用高精度GeoIP Legacy Database数据库。

GeoJSON，GeoJSON函数库django-countries，一个Django程序，提供国家选择，国旗图标的静态文件，和一个国家的地域模型。

Pygame，Python游戏设计模块。

cocos2d，2D游戏框架，演示，和其他的图形/交互应用，基于pyglet。Cocos2d- cocos2d is a framework for building 2D games, demos, and other graphical/interactive applications. It is based on pyglet.,PySDL2，SDL2的封装库。

Panda3D- 3D游戏引擎，迪士尼开发。

用C 写的，完全兼容Python。PyOgre，OGRE 3D渲染引擎，可用于游戏，模拟，任何3D。

PyOpenGL，绑定OpenGL和它相关的API。

PySFML，Python绑定SFMLRenPy，视觉小说引擎。

大数据与科学计算

库名称简介pycuda/opencl，GPU高性能并发计算Pandas，python实现的类似R语言的数据统计、分析平台。基于Numpy和Matplotlib开发的，主要用于数据分析和数据可视化，它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像，特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制，非常不错。

Open Mining，商业智能（BI），Pandas的Web界面。blaze，NumPy和Pandas大数据界面。

SciPy，开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。

其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。

NumPy和Scipy常常结合着使用，Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块。

ScientificPython，一组经过挑选的Python程序模块，用于科学计算，包括几何学（矢量、张量、变换、矢量和张量场），四元数，自动求导数，（线性）插值，多项式，基础统计学，非线性最小二乘拟合，单位计算，Fortran兼容的文本格式，通过VRML的3D显示，以及两个Tk小工具，分别用于绘制线图和3D网格模型。

此外还具有到netCDF，MPI和BSPlib库的接口。

NumPy科学计算库，提供了矩阵，线性代数，傅立叶变换等等的解决方案, 最常用的是它的N维数组对象. NumPy提供了两种基本的对象：

ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。

ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。

Cvxopt，最优化计算包，可进行线性规划、二次规划、半正定规划等的计算。

Numba，科学计算速度优化编译器。pymvpa2，是为大数据集提供统计学习分析的Python工具包，它提供了一个灵活可扩展的框架。

它提供的功能有分类、回归、特征选择、数据导入导出、可视化等NetworkX，复杂网络的优化软件包。zipline，交易算法的函数库。

PyDy， Python动态建模函数库。

SymPy,符号数学的Python库。statsmodels,Python的统计建模和计量经济学。

astropy,天文学界的Python库。

orange，橙色，数据挖掘，数据可视化，通过可视化编程或Python脚本学习机分析。

RDKit,化学信息学和机器学习的软件。

Open Babel，巴贝尔，开放的化学工具箱。

cclib，化学软件包的计算函数库。

Biopython，免费的生物计算工具包。

bccb，生物分析相关的代码集。bcbio-nextgen，提供完全自动化、高通量、测序分析的工具包。

visvis, 可视化计算模块库，可进行一维到四维数据的可视化。

MapReduce是Google提出的一个软件[架构]，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。

概念“Map（映射）”和“Reduce（归纳）”，及他们的主要思想，都是从函数式编程语言借来的MapReduce函数库。Framworks and libraries for MapReduce.,PySpark，[Spark]的Python API。dpark，Spark的Python克隆，Python中的MapReduce框架。luigi，为批量工作，建立复杂的管道。mrjob，运行在[Hadoop]，或亚马逊网络服务的，MapReduce工作。

人工智能与机器学习

库名称简介NLTK（natural language toolkit)，是python的自然语言处理工具包。2001年推出，包括了大量的词料库，以及自然语言处理方面的算法实现：

分词， 词根计算， 分类， 语义分析等。

Pattern，数据挖掘模块，包括自然语言处理，机器学习工具，等等。

textblob，提供API为自然语言处理、分解NLP任务。基于NLTK和Pattern模块。

jieba，结巴，中文分词工具。snownlp，用于处理中文文本库。

loso，中文分词函数库。

genius，中文CRF基础库，条件随机场(conditional random field,简称 CRF),是一种鉴别式机率模型,是随机场的一种,常用于标注或分析序列资料,如自然语言文字或是生物序列Gensim，一个相当专业的主题模型Python工具包，无论是代码还是文档，可用于如何计算两个文档的相似度LIBSVM,是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它[操作系统]上应用；

该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；

并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。

该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。

scikits.learn，构建在SciPy之上用于机器学习的 Python 模块。它包括简单而高效的工具，可用于数据挖掘和数据分析。

涵盖分类，回归和聚类算法，例如SVM， 逻辑回归，朴素贝叶斯，随机森林，k-means等算法，代码和文档都非常不错，在许多Python项目中都有应用。

例如在我们熟悉的NLTK中，分类器方面就有专门针对scikit-learn的接口，可以调用scikit-learn的分类算法以及训练数据来训练分类器模型。PyMC，机器学习采样工具包，scikit-learn似乎是所有人的宠儿，有人认为，PyMC更有魅力。

PyMC主要用来做Bayesian分析。Orange，基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。

侧重数据挖掘，可以用可视化语言或Python进行操作，拥有机器学习组件，还具有生物信息学以及文本挖掘的插件。

Milk，机器学习工具箱，其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析：SVMs(基于libsvm)，K-NN，随机森林经济和决策树。

它还可以进行特征选择。这些分类可以在许多方面相结合，形成不同的分类系统。对于无监督学习，它提供K-means和affinity propagation聚类算法。

PyMVPA(Multivariate Pattern Analysis in Python),是为大数据集提供统计学习分析的Python工具包，它提供了一个灵活可扩展的框架。它提供的功能有分类、回归、特征选择、数据导入导出、可视化等NuPIC，开源人工智能平台。

该项目由Grok（原名 Numenta）公司开发，其中包括了公司的算法和软件架构。

NuPIC 的运作接近于人脑，“当模式变化的时候，它会忘掉旧模式，记忆新模式”。如人脑一样，CLA 算法能够适应新的变化。Pylearn2，-基于Theano的机器学习库。

hebel，GPU加速，[深度学习]Python库。

gensim，机器学习库。pybrain，机器学习模块，它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。

pybrain包括神经网络、强化学习(及二者结合)、无监督学习、进化算法。以神经网络为核心，所有的训练方法都以神经网络为一个实例Mahout,是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。

Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。

Crab，灵活的，快速的推荐引擎。python-recsys，娱乐系统分析，推荐系统。vowpal_porpoise，Vowpal Wabbit轻量级Python封装。

Theano,用来定义、优化和模拟数学表达式计算，用于高效的解决多维数组的计算问题的python软件包。它使得写深度学习模型更加容易，同时也给出了一些关于在GPU上训练它们的选项。

系统与命令行

库名称简介threading，Python标准线程库，更高级别的线程接口。

envoy，特使，Python子线程的函数库。

sh，成熟的子线程替换函数库。sarge，封装线程。subprocess,调用shell命令的神器argparse，写命令行脚本必备，强大的命令行差数解析工具timeit，计算代码运行的时间等等unp，命令行工具，解压文件。

eventlet开销很少的多线程模块，使用的是 green threads 概念，例如，pool = eventlet.GreenPool(10000) 这样一条语句便创建了一个可以处理 10000 个客户端连接的线程池。

类似Gevent线程库Gevent，多线程模块pytools,著名的python通用函数、工具包SendKeys, 键盘鼠标操作模块, 模拟键盘鼠标模拟操作。

pyHook,基于Python的“钩子”库，主要用于监听当前电脑上鼠标和键盘的事件。

这个库依赖于另一个Python库PyWin32，如同名字所显示的，PyWin32只能运行在Windows平台，所以PyHook也只能运行在Windows平台。

pstuil,跨平台地很方便获取和控制系统的进程，以及读取系统的CPU占用内存占用等信息.cement，一个轻量级的、功能齐全的命令行工具click，简单优雅的的命令行接口。

clint，Python命令行工具。cliff，创造多层次指令的命令行程序框架。

Clime， 可以转换任何模块为多的CLI命令程序，无任何配置。

docopt，Python命令行参数分析器。

pycli，命令行应用程序，支持的标准命令行解析，测井，单元[测试]和功能测试。

Gooey，打开命令行程序，作为为一个完整的GUI应用程序,cookiecutter，命令行工具，从cookiecutters（项目模板）创建项目。

例如，Python包项目，jQuery插件项目。

percol，为UNIX传统管道pipe命令，添加交互式选择风格。

rainbowstream，聪明和漂亮的推特客户终端。Django Models，Django的一部分SQLAlchemy，Python SQL工具包和对象关系映射。

peewee，小型的ORM解析器。

PonyORM，为ORM提供了一种面向SQL的接口。MongoEngine，Python对象文件映射，使用[MongoDB]。

, Django MongoDB引擎MongoDB , Django后台。

django-mongodb-engine，Django后台.redisco,一个简单的模型和容器库，使用[Redis]flywheel，Amazon DynamoDB对象映射。

butterdb，谷歌电子表格的ORM，Python版。celery，芹菜，异步任务队列/工作，基于分布式消息队列。

huey，休伊，轻量级，多线程任务队列。

mrq，队列先生，分布式任务队列，使用redis & Gevent。rq，简单的工作队列。

Queue,Queue模块可以用来实现多线程间通讯，让各个线程共享数据，生产者把货物放到Queue中，供消费者（线程）去使用。

simpleq，简单的，可扩展的队列，Amazon SQS基础队列。

Psyco，超强的python性能优化工具，psyco 的神奇在于它只需要在代码的入口处调用短短两行代码，性能就能提升 40% 或更多，真可谓是立竿见影！如果你的客户觉得你的程序有点慢，敬请不要急着去优化代码，psyco 或许能让他立即改变看法。

psyco 堪称 Python 的 jit。fn.py，Python函数编程：缺失的功能享受FP的实现。funcy，函数编程工具。

Toolz，函数编程工具：迭代器、函数，字典。CyToolz，Toolz的Cython实现，高性能的函数编程工具。Ansible，安塞波，极为简单的自动化平台。

SaltStack，基础设施的自动化管理系统。

Fabric，织物，一个简单，远程执行和部署的语言工具。

Fabtools，Fabric的工具函数。

cuisine，热门的Fabric的工具函数。

psutil，跨平台的过程和系统工具模块。

pexpect，控制互动节目。

provy，易于使用的配置系统的Python。honcho，Foreman的Python接口，用于管理procfile应用工具。

gunnery，多任务执行工具，与网络接口的分布式系统。

fig，快速。独立的开发环境中使用泊坞窗。

APScheduler，轻量级、但功能强大的在线任务调度程序。

django-schedule,Django日程应用程序。doit,任务流道/生成工具。

Joblib,Python提供的轻量级的流水线工具函数。

Plan，简易生成crontab文件。

Spiff，纯Python实现的，功能强大的工作流引擎。

schedule，Python作业调度。TaskFlow，有助于使任务执行简单。

ctypes，Python标准库，速度更快，Python调用C代码的外部函数接口。cffi，Python调用C代码外部函数接口，类似于ctypes直接在python程序中调用c程序,但是比ctypes更方便不要求编译成so再调用。

Cytoolz，python 加速库SWIG，简化封装和接口生成器。

,Cython，Python优化静态编译器。

PyPy，Python解释器的 Python实现。

Stackless Python，一个增强版本的Python。它使程序员从基于线程的编程方式中获得好处，并避免传统线程所带来的性能与复杂度问题。

Stackless为 Python带来的微线程扩展，是一种低开销、轻量级的便利工具Pyston,使用LLVM和现代JIT技术,对python进行性能优化。

pythonlibs，非官方的Windows（32 / 64位）的Python扩展包scapy，优秀的数据包处理库。

ino，Arduino命令行工具。Pyro，Python的机器人工具包。

pluginbase，一个简单而灵活的Python的插件系统。

itsdangerous，数据安全传输工具。blinker，快速Python中的信号/事件调度系统。

pychievements，用于创建和跟踪成果框架。

python-patterns，Python中的设计模式。

pefileWindows PE文件解析器SIP，自动为C和C 库生成Python扩展模块的工具

数据库

库名称简介MySQLdb，成熟的[MySQL]数据库模块,Baresql,SQL数据库包ZODB，Python本地对象数据库。一个K-V对象图数据库。

pickledb,简单和轻量级的K-V键值存储。

TinyDB, 轻量级，面向文档的数据库。

mysql-python，MySQL的Python工具库。

mysqlclient，mysql-python分支，支持Python 3.,PyMySQL,纯Python写的 MySQL驱动程序，兼容mysql-python。mysql-connector-python,MySQL连接器,来自[Oracle]，纯Python编写。

oursql，MySQL连接器，提供本地话指令语句和BLOBs支持。

psycopg2，最流行的Python PostgreSQL适配器。txpostgres，于Twisted的异步驱动，用于PostgreSQL。

queries,psycopg2函数库，用于PostgreSQL。

dataset,存储Python字典数据,用于SQLite，MySQL和PostgreSQL。

cassandra-python-driver，开源分布式NoSQL数据库系统Apache Cassandra系统的Python驱动.pycassa,简化的cassandra数据库Python驱动。

HappyBase，友好的Apache [Hbase]的函数库。

PyMongo，MongoDB官方客户端。

Plyvel，LevelDB快速和功能丰富的Python接口。redis-py,redis客户端。

py2neo,Python客户端(基于Neo4j的RESTful接口).telephus,基于Twisted的cassandra客户端。

txRedis，基于Twisted的Redis客户端。

【网络】Curl，Pycurl包是一个libcurl的Python接口，它是由C语言编写的。

与urllib相比，它的速度要快很多。

Libcurl是一个支持FTP, FTPS, HTTP, HTTPS, GOPHER, TELNET, DICT, FILE 和 LDAP的客户端URL传输库.libcurl也支持HTTPS认证,HTTP POST,HTTP PUT,FTP上传,代理,Cookies,基本身份验证,FTP文件断点继传,HTTP代理通道等等。

Requests，用Python语言编写，基于 urllib的开源 HTTP 库。

它比 urllib 更加方便，更加 Pythoner。

支持 Python3。httpie，命令行HTTP客户端，用户友好的cURL的替换工具。

s3cmd，命令行工具，用于管理Amazon S3和CloudFront。

youtube-dl，命令行程序，从YouTube下载视频。

you-get，Python3写的视频下载工具，可用于YouTube/Youku优酷/Niconico视频下载Coursera，从coursera.org下载视频，可重新命名文件wikiteam，wiki下载工具。

subliminal，命令行工具，搜索和下载字幕的函数库requests，HTTP函数库，更加人性化。grequests，异步HTTP请求 Gevent（高性能高并发函数库）。

urllib3，一个线程安全的HTTP连接池，支持文件post。

httplib2，综合HTTP的客户端函数库。treq， Python API接口，Twisted的HTTP客户。

Mininet，流行的网络仿真器,API采用python编写。

POX，基于Python的开源软件定义网络（SDN）控制开发平台的应用，如OpenFlow的SDN控制器。

Pyretic，SDN的编程语言，提供了强大的抽象在网络交换机或仿真器。SDX Platform，基于SDN的IXP实现，利用最小网络，痘和热。inbox.py，Python的SMTP服务器。imbox， Python版本IMAP库。inbox，收件箱，开源邮件工具包。

lamson,SMTP服务器。flanker,侧卫,电子邮件地址和MIME解析库。

marrow.mailer,高性能可扩展邮件交付框架。

django-celery-ses， Django电子邮件后台，使用AWS SES和Celery。

modoboa，邮件托管和管理平台，包括现代和简化Web UI。

envelopes，邮件工具。

mailjet，批量邮寄mailjet API接口，带统计。Talon，利爪，Mailgun库，提取消息和签名。

mailjet- Mailjet API implementation for batch mailing, statistics and more., Talon - Mailgun library to extract message quotations and signatures.,pyzmail，编写，发送和解析电子邮件。

furl，燃料，小型的的URL解析库库。purl，简单的，干净的API，操纵URL。

pyshorteners，纯Python库，URL短网址编辑。

short_url，短网址生成。

Scrapy，快速屏幕截取和网页抓取的框架。

portia，波西亚，Scrapy的可视化扩展。

feedparser，信息源解释器RoboBrowser，简单的网页浏览Python函数库，没有使用Web浏览器。

MechanicalSoup，网站自动化互动测试工具包。

mechanize，网页浏览编程工具。

Demiurge，造物主，-PyQuery的轻量级工具。

newspaper,提取报纸新闻。html2text,转换HTML为 Markdown格式的文本。

python-goose,HTML内容提取器。

lassie,莱西,人性化的网站内容检索。

micawber,通过UR抓提网页的函数库。

sumy，概要，文本和HTML网页的自动文摘模块。

Haul，距离，可扩展的图像爬虫。

python-readability,可读性工具Arc90,快速的Python接口。

opengraph,OpenGraphProtocol协议解析模块,textract，从任何文件，Word，PowerPoint，PDF文件中提取文本，等。

sanitize，消毒，使混乱的数据变的理智。

AutobahnPython， WebSocket和WAMP的函数库，使用 Twisted和PythonWebSocket-for-Python，websocket客户端和服务器端函数库。SimpleXMLRPCServer，python标准库，简单的XML-RPC服务器，单线程。

SimpleJSONRPCServer，JSON-RPC规范实施函数库。

zeroRPC，基于ZeroMQ和MessagePack的RPC实现。

apache-libcloud，所有云服务的Python接口库。

wifi，WiFi -一套个Python库和命令行工具与WiFi，用于[Linux]。

streamparse，运行Python代码和数据的实时流。

集成了Apache Storm。

boto，亚马逊网络服务接口。

twython，Twitter推特API。google-api-python-client，谷歌客户端API。

gspread，谷歌电子表格的Python API。

facebook-sdk，facebook平台Python SDK。

facepy，简易的facebook图形APIgmail，Gmail的Python接口。

django-wordpress，Django的WordPress的模型和视图。

【Web框架】Django，最流行的Python-Web框架，鼓励快速开发,并遵循MVC设计，开发周期短ActiveGrid企业级的Web2.0解决方案Karrigell简单的Web框架，自身包含了Web服务，py脚本引擎和纯python的数据库PyDBLitewebpy一个小巧灵活的Web框架，虽然简单但是功能强大CherryPy基于Python的Web应用程序开发框架Pylons基于Python的一个极其高效和可靠的Web开发框架Zope开源的Web应用服务器TurboGears基于Python的MVC风格的Web应用程序框架Twisted流行的网络编程库，大型Web框架QuixoteWeb开发框架Flask,轻量级web框架Bottle，快速，简单和轻量级的WSGI模式Web框架。

Pyramid，轻量级，快速，稳定的开源Web框架。

web2py，简单易用的全堆栈Web框架和平台。

web.py，强大、简单的Web框架。TurboGears，便于扩展的Web框架。

CherryPy，极简Python Web框架，支持，HTTP 1.1和WSGI线程池。

Grok，基于Zope3的Web框架。

Bluebream，开源的Web应用服务器，原名Zope 3。

guava，轻量级，高性能的Python-Web框架，采用c语言编写。

django-cms，基于Django企业级开源CMS。

djedi-cms轻量级但功能强大的Django CMS的插件，内联编辑和性能优化。

FeinCMS，基于Django的先进内容管理系统。

Kotte，高层次的Python的Web应用框架，基于Pyramid。Mezzanine，强大，一致，灵活的内容管理平台。

Opps，基于Django的CMS，用于高流量的报纸、杂志和门户网站。

Plone，基于Zope的开源应用服务器Zope。

Quokka，灵活，可扩展的，轻量级的CMS系统，使用Flask和MongoDB。

Wagtail，Django内容管理系统。

Widgy，CMS框架，基于Django。

django-oscar，Django奥斯卡，开源的电子商务框架。

django-shop，基于Django的网店系统。

merchant，支持多种付款处理工具。

money，可扩展的货币兑换解决方案。

python-currencies，货币显示格式。

cornice，Pyramid的REST框架。

django-rest-framework，Django框架，强大灵活的工具，可以很容易地构建Web API。

django-tastypie，创造精美的Django应用程序API接口。

django-formapi，创建JSON API、HMAC认证和Django表单验证。flask-api，提供统一的浏览器体验，基于Django框架。

flask-restful，快速构建REST API支持扩展。

flask-api-utils，flask的扩展。falcon，猎鹰，高性能的Python框架，构建云API和Web应用程序后端。

eve，夏娃，REST API框架，使用Flask，MongoDB和良好意愿。

sandman，睡魔，为现有的数据库驱动的系统，自动生成REST API。restless，类似TastyPie的框架。

savory-pie，REST API构建函数库（Django，及其他）Jinja2，现代设计师友好的语言模板。

Genshi，网络感知输出模板工具包。

Mako，马可，Python平台的超高速、轻型模板。

Chameleon，变色龙，一个HTML / XML模板引擎。

仿照ZPT，优化速度。

Spitfire，快速的Python编译模板。

django-haystack,大海捞针,Django模块搜索。

elasticsearch-py,Elasticsearch官方低级的Python客户端。

solrpy,solr客户端。

Whoosh,呼,快速，纯Python搜索引擎库。

Feedly，建立新闻和通知系统的函数库，使用Cassandra和Redis。

django-activity-stream,Django活动流,从你网站上的行动,产生通用的活动流。

Beaker，烧杯，一个缓存和会话使用的Web应用程序，独立的Python脚本和应用程序库。

dogpile.cache，是Beaker作者的下一代替代作品。HermesCache，Python的缓存库，基于标签的失效及预防Dogpile效果。

django-cache-machine，Django缓存机，自动缓存失效，使用ORM。django-cacheops，自动颗粒事件驱动，ORM缓存失效。johnny-cache,约翰尼高速缓存框架,Django应用程序。

django-viewlet,渲染模板部件扩展缓存控制。pylibmc,在libmemcached接口。

WTForms-JSON,JSON表单数据处理扩展。Deform， HTML表单生成的函数库。

django-bootstrap3，bootstrap3，集成了Django。django-crispy-forms，Django程序，可以创建优雅的表单。django-remote-forms，Django的远程表单，Django表格的序列化程序。

django-simple-spam-blocker，Django简单的垃圾邮件拦截器。

django-simple-captcha，Django简单验证码，简单的和高度可定制的Django应用程序，用于添加验证码图像Ajenti，服务器管理面板。

Grappelli，界面花哨的django皮肤。django-suit，Django替代o界面（仅用于非商业用途）。

django-xadmin，Django管理面板替代工具。

flask-admin，简单的flask管理界面框架flower，实时监控和Web管理面板。

Pelican，鹈鹕，Markdown或ReST，字王内容主题。支持 DVCS, Disqus. AGPL。

Cactus,仙人掌,设计师的网站静态生成器。

Hyde，海德， 基于Jinja2的静态网站生成器。

Nikola，尼古拉-一个静态网站和博客生成器。

Tags，标签，最简单的静态网站生成器。

Tinkerer，工匠，基于Sphinx的静态网站生成器。

asyncio，（在Python 3.4 是Python标准库），异步I/O，事件循环，协同任务。

gevent，基于Python的网络库。

Twisted，扭曲，事件驱动的网络引擎。

Tornado，龙卷风，Web框架和异步网络的函数库。

pulsar，脉冲星，事件驱动的并行框架的Python。

diesel，柴油，绿色的，基于事件的I/O框架。

eventlet，WSGI支持异步框架。

pyzmq， 0MQ消息库的Python封装。

txZMQ,基于Twisted的0MQ消息库封Crossbar,开源统一应用路由器（WebSocket和WAMP）。

wsgiref，Python标准库，WSGI封装实现，单线程。

Werkzeug，机床，WSGI工具函数库，很容易地嵌入到你自己的项目框架。

paste，粘贴，多线程，稳定的，久经考验的WSGI工具。

rocket，火箭，多线程服务，基于Pyramid。

netius，快速的、异步WSGI服务器，gunicorn，forked前身，部分用C写的。

fapws3，异步网络，用C写的。meinheld，异步WSGI服务器，是用C写的。

bjoern，-快速的、异步WSGI服务器，用C写的。

【安全】Permissions函数库，允许或拒绝用户访问数据或函数。

django-guardian,Django守护者，管理每个对象的权限，用于Django 1.2 Carteblanche，管理导航和权限。

Authomatic，简单强大的认证/授权客户端。

OAuthLib， 通用，规范，OAuth请求签约工具。

rauth，用于OAuth 1.0，2.0，的Python库。

python-oauth2，利用全面测试，抽象接口来创建OAuth的客户端和服务器。

python-social-auth，易于安装的社会认证机制。

,django-oauth-toolkit,Django OAuth工具包django-oauth2-provider,Django OAuth2工具包。

django-allauth，Django认证的应用程序。

Flask-OAuthlib，Flask的OAuth工具包sanction，制裁，简单的oauth2客户端。

jose，[JavaScript]对象签名和加密(JOSE)草案实施，标记状态。

python-jwt，JSON的Web令牌生成和验证模块。

pyjwt，JSON的Web令牌草案01。

python-jws，JSON的Web令牌草案02。

PyCrypto，Python的加密工具包。

Paramiko，sshv2协议的实现，提供了客户端和服务器端的功能。

cryptography，密码开发工具包。

PyNac，网络和密码（NaCl）函数库。hashids，hashids的 Python函数库。

Passlib，安全的密码存储/哈希库，非常高的水平。

hashlib,md5, sha等hash算法，用来替换md5和sha模块，并使他们的API一致。

它由OpenSSL支持，支持如下算法：md5,sha1, sha224, sha256, sha384, sha512.

GUI

PyGtk，基于Python的GUI程序开发GTK 库

PyQt用于Python的QT开发库

WxPythonPython下的GUI编程框架，其消息机制与MFC的架构相似,入门非常简单，需要快速开发相关的应用可以使用这个

TkinterPython下标准的界面编程包，因此不算是第三方库了

PySide，跨平台Qt的应用程序和用户界面框架，支撑Qt v4框架。

wxPython，混合wxWidgets的C 类库。

kivy，创建应用程序GUI函数库，看运行于Windows，Linux，MAC OS X，[Android]和[iOS]。

curse，用于创建终端GUI应用程序。

urwid，创建终端GUI应用程序窗体的函数库，支持事件，色彩丰富。

pyglet，跨平台的窗口和多媒体库的Python。

Tkinter，是Python事实上的标准GUI软件包。

enaml，创建漂亮的用户界面，语法类似QML。

Toga，托加，OS原生GUI工具包。【构建封装】

pyenv,简单的Python版本管理。

virtualenv,创建独立的Python环境，用于同时安装不同版本的python环境。

virtualenvwrapper，是virtualenv的一组扩展。

pew,一套管理多个虚拟环境的工具。

vex，使运行指定的virtualenv命令。

PyRun，一个单文件，无需安装的Python版本管理工具。

PIP，Python包和依赖的管理工具。

easy_install，软件包管理系统,提供一个标准的分配Python软件和 函式库的格式。是一个附带设置工具的模块，和一个第三方函式库。旨在加快Python函式库的分配程式的速度。类似Ruby语言的RubyGems 。

conda，跨平台，二进制软件包管理器。,

Curdling，一个管理Python包的命令行工具。

wheel，Python发行的新标准，旨在替代eggs.

cx-Freeze，跨平台的，用于打包成可执行文件的库

py2exe, Windows平台的Freeze脚本工具，Py2exe ，将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序

py2app，MAC OS X平台的Freeze脚本工具

pyinstaller，-转换成独立的可执行文件的Python程序（跨平台）。

pynsist,构建Windows安装程序的工具，用Python编写。

dh-virtualenv,建立和分发virtualenv(Debian软件包格式)

PyPI，新一代的Python包库管理工具。

warehouse,新一代的Python包库（PyPI）管理工具。

devpi，PyPI服务器和包装/测试/发布工具。

localshop，PyPI官方包镜像服务器，支持本地（私人）包上传。

buildout，创建，组装和部署应用程序的多个部分，其中一些可能是非基于Python的。

SCons，软件构造工具。

platformio，一个控制台的工具，构建的代码可用于不同的开发平台。

bitbake，特殊设计的工具，用于创建和部署[嵌入式]Linux软件包

fabricate，自动为任何编程语言，生成依赖包。

django-compressor，Django压缩机，压缩和内联JavaScript或CSS，链接到一个单一的缓存文件。

jinja-assets-compressor，金贾压缩机，一个Jinja扩展，通过编译，压缩你的资源。

webassets，优化管理，静态资源，独特的缓存清除。

fanstatic，球迷，包优化，提供静态文件。

fileconveyor，监控资源变化，，可保存到CDN（内容分发网络）和文件系统。

django-storages，一组自定义存储Django后台。

glue，胶胶，一个简单的命令行工具，生成CSS Sprites。

libsass-python，Sass (层叠样式表)的Python接口。

Flask-Assets，整合应用程序资源。【代码调试】

unittest，Python标准库，单元测试框架。

nose，鼻子，unittest延伸产品。

pytest，成熟的全功能的Python测试工具。

mamba，曼巴，Python的权威测试工具。出自BDD的旗下。

contexts，背景，BDD测试框架，基于C#。

pyshould，should风格的测试框架，基于PyHamcrest.

pyvows，BDD风格测试框架

Selenium，web测试框架，Python绑定Selenium。

splinter，分裂，测试Web应用程序的开源工具。

locust，刺槐，可扩展的用户负载测试工具，用Python写的。

sixpack，语言无关的A/B测试框架。

mock，模拟对象（英语：mock object，也译作模仿对象），模拟测试库。

responses，工具函数，用于mock模拟测试。

doublex-强大的测试框架。

freezegun，通过时间调整，测试模块。

httpretty， HTTP请求的模拟工具。

httmock，mock模拟测试。

coverage，代码覆盖度量测试。

faker，生成模拟测试数据的Python包。

mixer，混频器，产生模拟数据，用于Django ORM，SQLAlchemy，

Peewee, MongoEngine, Pony ORM等

model_mommy，在Django创建测试随机工具。

ForgeryPy，易用的模拟数据发生器。

radar，雷达，生成随机日期/时间。

FuckIt.py，测试Python代码运行。

Code Analysispysonar2，Python类型索引。

pycallgraph,可视化的流量（调用图）应用程序。

code2flow,转换Python和JavaScript代码到流程图。

LinterFlake8，源代码模块检查器

pylama，Python和JavaScript代码审计工具。

Pylint，源代码分析器，它查找编程错误，帮助执行一个代码标准和嗅探一些代码味道。注意：相比于PyChecker，Pylint是一个高阶的Python代码分析工具，它分析Python代码中的错误。

Pyflakes，一个用于检查Python源文件错误的简单程序。Pyflakes分析程序并且检查各种错误。它通过解析源文件实现，无需导入。

pdb,Python标准库,Python调试器。

ipdb,IPython使用的PDB。

winpdb独立于平台的GUI调试器。

pudb，全屏，基于python调试控制台。

pyringe，-可附着于及注入代码到Python程序的调试器。

python-statsd，statsd服务器客户端。

memory_profiler， 内存监视。

profiling，交互式Python分析器。

django-debug-toolbar, Django调试工具栏,显示各种调试信息:当前请求/响应。

django-devserver,Django调试工具。

flask-debugtoolbar,flask调试工具。

微软于年初推出了自己的Python教程，我们将其汉化提供给大家，欢迎大家收藏关注哦~（已经汉化完成的20集，我们日更1集，未完成部分我们尽快更新）

解读服务网格的2021：告别架构大跃进，技术生态百家争鸣

服务网格的 2021，“稳” 字当先。不管是原生社区发展，还是行业实践落地，都以 “稳定” 为第一要义。少了前几年大跃进式的架构演进、功能更迭，多了更务实、更落地的行业探索与实践，2021 年的服务网格正从当年那个狂奔的“少年”、“流量明星”，成长为真正的“实力派”，逐步进入成熟期，被更多行业、企业和标准化组织所接纳。本文将从社区进展、实践落地、行业标准、技术生态等角度回顾服务网格的 2021，帮助读者了解过去一年服务网格的整体进展，为企业选型、落地服务网格提供一些参考。

本文是“2021 InfoQ 年度技术盘点与展望”系列文章之一。

社区进展：稳定务实

2021 年，Istio 社区如约每三个月推出一个版本：1.9，1.10，1.11，1.12。稳定的版本发布周期显示出 Istio 社区发展进入常态化，也为企业选择合适的版本提供了便利。总的来说，2021 年 Istio 社区没有发布特别重大的架构调整或者创新能力，更多在接入性、运维性、API 等方面提供更好的原生支持：

1.9 —— 更好用的虚拟机集成（Beta）、请求分类（Beta）、Kubernetes Service API 支持（Alpha）、与外部授权系统的整合（Experimental）等。其中虚拟机集成延续了 1.8 版本引入智能 DNS （解决跨环境服务名解析问题）后虚拟机接入的体验持续优化，进一步增强服务网格纳管非容器环境的能力。

1.10 —— Kubernetes 资源发现选择器、稳定的修订版标签、Sidecar 网络变化等。其中 Kubernetes 资源发现选择器可以限制 Istiod 从 Kubernetes 接收和处理的配置集，配合 Sidecar CRD/API 资源，进一步优化了 Istiod 到 Envoy 的配置量。

1.11 —— CNI 插件（Beta）、外部控制平面（Beta）、网关注入、对修订和标签部署的更新、支持 Kubernetes 多集群服务（实验性）。其中 CNI 插件 为用户提供了 Kubernetes 环境下替代 istio-init 容器的方案（不需要更高 Kubernetes 权限）；外部控制平面 可以为用户提供部署在管控集群的网格控制面；对修订和标签部署的更新 可以让用户灰度进行 Istio 自身的部署、升级，降低 Istio 自身的运维风险。

1.12 —— WebAssembly API、遥测 API、Kubernetes Gateway API。其中增加了 WasmPlugin 作为 WebAssembly API，改善 Istio 使用 WebAssembly 进行插件扩展的体验。

纵观 2021 年 Istio 社区发布的四个版本，不难看出：

没有发布特别重大的架构调整、创新能力：企业在 Istio 版本选择上没有特别的门槛。

接入易用性提升：增加虚拟机、CNI 插件、WebAssembly 等方面支持的内容，为更多复杂的业务部署环境、更苛刻的容器环境、更多语言的扩展需求提供原生能力支持。

运维性提升：稳定的修订版标签、外部控制平面等，为 Istio 自身运维、多集群管控提供更好的原生支持。

API 标准化：包括 WebAssembly API、Kubernetes Gateway API、Kubernetes Service API 支持等，不管是 Istio 自身 API 的标准化，还是对 Kubernetes 标准 API 的支持，Istio 社区在 API 标准化方面持续努力中。

实践落地：行业延展

服务网格技术最早起源于大型互联网公司（Google、IBM、Twitter/Buoyant），服务网格技术早期的应用落地也多为互联网公司：互联网大厂凭借其技术方面的深厚功力与持续投入，在最近几年已经完成了服务网格从初期探索到大规模生产应用的跨越；中小型互联网公司也紧跟大厂步伐，顺应云原生技术浪潮，完成了服务网格“初体验”。2021 年，更多行业的企业开始尝试落地服务网格。

企业诉求

以大规模、高稳定、强安全著称的金融行业为例， 2021 年国内多家大型国有银行、头部股份制银行、头部券商的基础架构团队都开始引进服务网格技术，进行技术研究、平台搭建、业务试用。这里结合我们在 2021 年服务过的多家金融行业头部企业，及其他公开的技术资料，总结了金融行业企业对服务网格技术的典型诉求。

1. 落地零门槛

在 微服务 2020 年度复盘 一文中，我们提出 “平滑落地支撑” 是企业落地服务网格的两大关键要素之一。在金融行业，这一点尤为明显。服务网格 落地零门槛，是企业的核心诉求之一。

我们归纳了服务网格支撑企业落地需要具备的 “三要素” ：通信协议，注册中心，部署环境。

通信协议：服务网格能支持的服务通信协议，常见的如 HTTP、gRPC、Dubbo 等，另外也有具备行业属性的私有 RPC 协议；

注册中心：服务网格能纳管的注册中心，包括常见的 Eureka、Consul、Nacos、Zookeeper 以及 Kubernetes （ETCD）；

部署环境：服务网格能支持的业务部署环境，除了天然云原生的 Kubernetes Docker 外，对于遗留系统所在的虚拟机、物理机，也需要同等对待。

在满足 “三要素” 后，服务网格才能达到业务落地的 “及格线”。

此外我们发现，金融行业还存在着更多“拦路虎”：

严格的环境管控：部署平台（容器、虚拟机、物理机）与基础平台（微服务、中间件）分属不同团队，又由于企业职责划分、金融合规要求等因素，服务网格的落地受到了诸如 网络环境、管理权限、金融规范 等更多限制；

复杂的存量系统：头部金融行业企业大多已具备了比较完整的分布式体系，但也存在不少复杂、异构的外采、遗留系统，由于多开发语言、多通信协议、无法修改代码、没有注册发现机制等因素，不少系统无法纳管在已有体系中，成为企业分布式体系的 “孤岛”。

2. 架构场景匹配

与传统微服务框架侧重覆盖服务治理能力的业务场景不同，服务网格重点解决企业的架构场景问题。除了要实现云原生体系下微服务纳管与治理能力外，还需要覆盖 异构应用统一治理、遗留系统迁移 等架构场景需求，真正意义上解决企业微服务化后存在的整体性问题。

我们归纳了金融行业企业在架构场景方面的典型诉求如下：

多集群、多机房业务的纳管：包括提供正常的服务发现、调用、治理、跨区域容灾等；

现有单体、微服务架构，向云原生服务网格架构长期、平滑、稳定迁移演进：以业务无感知方式，从现有架构逐步灰度方式演进到服务网格架构，迁移过程服务互通、可治理、可观测，并保证高 SLA。

核心价值

在初步完成服务网格认知后，企业用户往往会发出灵魂拷问：为什么要上服务网格？服务网格有什么价值？

一般来说，通识的服务网格核心价值 “标准答案” 是：

业务无需感知微服务组件：微服务架构支撑、网络通信、治理等相关能力下沉到基础设施层，业务部门无需投入专人开发与维护，可以有效降低微服务架构下研发与维护成本；

支持多开发语言、框架：服务网格天然不限制开发语言、开发框架，提供多语言服务治理能力；

框架升级零成本：支持框架热升级，降低中间件和技术框架客户端、SDK 升级成本；

微服务体系统一纳管、演进：将存量微服务集群、遗留系统、外购系统微服务体系统一管理、演进。

对于企业内部不同团队，服务网格价值侧重会有所不同：

基础架构 / 平台研发团队：更看重服务网格覆盖的架构场景

多开发语言、框架无关，可以纳管各种业务应用接入；

框架升级零成本，无需业务重启或感知；

微服务体系统一纳管、演进，可以将已有微服务集群、遗留系统、外购系统等 “一把抓”，统一管理与演进；

业务研发团队：更看重服务网格覆盖的业务场景

一键接入微服务治理全套治理、监控能力，如熔断、限流、降级、容错、故障注入、指标监控、链路追踪等；

遗留、外购系统可以纳入统一治理，具备同等治理、监控能力，与其他业务微服务互联互通；

无需感知微服务组件，业务研发者不再需要学习、研究和维护微服务相关技术与框架。

面临挑战

即使 Istio 版本趋于稳定，众多互联网公司也已经顺利完成服务网格落地，更多行业企业落地服务网格依旧面临挑战。

1. 技术面：零门槛接入不易

从技术角度分析，实现 “零门槛” 面临三大挑战：

通信协议扩展 —— 作为企业落地服务网格的“三要素”之首，实现通信协议的代理、解析、治理、可观测等全套能力是一个浩大的工程，特别是对于那些设计上远离 HTTP、gRPC 等通用协议的私有 RPC 协议（在金融行业特别常见），需要有巧妙且完整的扩展机制加以实现。

自定义插件扩展 —— 大部分研发者无法直接编写 Envoy C 的扩展代码，Envoy 原生提供的 Lua 语言扩展能力薄弱，被社区寄以厚望的 WASM（WebAssembly）性能方面距离生产落地尚存不小差距，需要有真正好用且生产可用的 Envoy 自定义插件扩展机制。

虚拟机 / 物理机环境纳管 —— 即使 Istio 社区一直在改善服务网格的虚拟机 / 物理机环境纳管体验，各类公有云厂商也提供了相应“残血版”能力 ，但部署在非容器的业务始终像是“二等公民”一样 —— 很难得到与容器化环境部署业务对等且同等的服务网格能力，需要有更完整、更兼容的非容器环境 Sidecar 管理、流量拦截等落地方案。

2. 场景面：复杂场景覆盖不易

金融行业企业业务往往在各类环境、规范约束下部署运维，再加上业务系统本身的庞杂，存量、遗留、外采系统的组合存在，服务网格落地金融行业天然存在场景覆盖挑战：

业务的多集群、多机房部署，跨集群、跨机房调用的互联互通、统一治理、异常灾备，各类高可用保障等等，都需要服务网格系统具备适应能力；

业务架构的平滑演进，从现有的单体、微服务架构，逐步迁移到云原生服务网格架构，包含微服务框架、服务网格等 “跨代” 技术栈的长期共存、服务发现、互访、治理、观测，需要真正意义上实现业务架构迁移场景的能力适应与高 SLA 保障。

行业标准：扬帆起航

服务网格技术在社区进展、实践落地等方面逐步稳定后，相应的行业标准与标准平台也水到渠成，开始扬帆起航。

信通院标准

2021 年 7 月，由中国信息通信研究院主办的 2021 年可信云大会上，《服务网格技术能力要求》标准正式发布，阿里、网易、字节、Flomesh 四家企业通过了首批测评，获得了服务网格最高级别评估。有趣的是，首批通过的四家企业可以说是云计算大厂、老牌互联网公司、新晋互联网公司、技术型创业公司的典型代表，这也侧面反映出各类企业对推进服务网格技术标准和落地的重视。

标准平台

在 2021 年，云计算厂商提供服务网格标准平台逐步完善与成熟，企业可以按需选择标准平台，或与厂商共建方式落地服务网格。

不同厂商提供标准平台类型上略有差异：

原生 Istio 资源 公有云基础设施 生态集成：侧重对原生 Istio 的兼容及与公有云现有生态集成；

原生 Istio 平台化 私有化部署 三方集成：基于 Istio 扩展与增强，屏蔽原生 Istio 复杂性，侧重对微服务体系的统一管控、治理，以及对企业私有化环境的适应与兼容、集成；

自研服务网格部分体系或全体系：不受限与 Istio 等开源社区，对开源服务网格的弱项针对性加强。

不同平台都有各自的适用场景和强弱项，企业可以结合自身情况自行选择。

技术生态：百家争鸣

服务网格在 2021 年进入稳定期，服务网格技术生态也在这一年百花齐放百家争鸣。

开源项目

在 2021 年，一大批 Istio 相关的优秀项目开源，围绕易用性、扩展性、运维性等方面增强 Istio：

Slime：基于 Istio 的智能服务网格管理器，为 Istio 增加了一个无侵入管理平面。2021 年 1 月由网易开源。

GetMesh：Istio 集成和命令行管理工具，可用于 Istio 多版本管理。2021 年 2 月由 Tetrate 开源。

Aeraki：管理 Istio 的任何七层负载，提供对服务网格多协议扩展支持。2021 年 3 月由腾讯开源。

Layotto：云原生应用运行时，可作为 Istio 的数据平面。2021 年 6 月由蚂蚁开源。

Hango Gateway：基于 Envoy 和 Istio 构建的 API 网关，天然兼容 Istio，提供原生高性能和富代理能力。2021 年 8 月由网易开源。

众多服务网格生态开源项目的出现，侧面印证了服务网格领域的勃勃生机。

多运行时

与服务网格将微服务治理能力下沉到基础设施层（Sidecar）的思想类似，多运行时（Multi-Runtime）在 2020 年由 Bilgin Ibryam 提出，其对 Sidecar 模式的各种形态进行了总结和升华。多运行时自身特点可以归纳如下：

能力：提供相较服务网格更宽广的分布式能力，如中间件代理、消息 pub/sub 等；

部署：可以跟业务 1：1（per-pod） 或 1：N（per-node）对应，按需部署在多种环境下，且进行组件组合；

交互：与应用通过标准 API 进行通信，不强调业务无侵入，应用内会有承载标准 API 的 SDK。

比较典型的多运行时开源框架是由微软开源的 Dapr（ Distributed Application Runtime），其在 2021 年迎来了标志性的 1.0 版本，并且进入 CNCF Sandbox 进行孵化，目前仍在高速发展中。

从落地实践角度，多运行时在 2021 年展现了不错的潜力和发展态势：

理念先进，可能是分布式架构的未来趋势；

大厂主导，社区发展迅速，已有多家大厂入局探索；

整体成熟度还不高，在点对点服务通信治理、能力完整度、API 稳定性等方面尚存不足；

可以与服务网格等已有技术进行生态整合，补齐短板。

eBPF

eBPF 技术的出现使得在 Linux 内核编程并运行沙盒程序成为可能，而且无需更改内核源代码或加载内核模块。这就使得开发者可以从内核出发增强系统的可观察性、优化网络及其安全性。在服务网格领域，eBPF 可以用于 Sidecar 网络加速，并且可以从底层观测内核消息队列、任务队列、网络包信息、网络连接等更深层次的信息。

在 2021 年，Cilium（eBPF 开源框架） 提出了用 eBPF 替代 Sidecar 实现内核级服务网格（数据面代理）的构想，以解决独立 Sidecar 带来的部署资源消耗、延时性能损耗等问题，实现真正意义上流量治理、观测能力下沉到基础设施层。不过，Cilium 的这一大胆构想很快就收到了来自 “传统” 服务网格阵营的 “反击”，理由包括 eBPF 实现服务代理能力的诸多限制、操作复杂、协议处理复杂度高、内核版本有依赖等等。

不论如何，eBPF 技术融入服务网格生态已经是一个新趋势，即使无法真正实现 Sidecar 的完美替代，eBPF 同样可以作为 Sidecar 的有力补充，使两者在流量链路上水乳交融。

Proxyless

服务网格在诞生之初就以独立 Sidecar Proxy 负责流量的代理、治理、观测，服务网格实现框架也都默认以独立 Proxy 方式来组织数据平面能力，并与应用进程内的 传统微服务框架划清界限，各谈利弊，似乎 Proxy 模式就是服务网格数据平面的标准模式。在 2021 年，应用进程内框架与独立 Sidecar Proxy 间的 “次元壁” 被打破，Proxyless 理念被越来越多提及。

WHY Proxyless（本质上是针对服务网格独立 Sidecar Proxy 模式的 “弊” 而来）：

性能问题：独立 Proxy 带来的额外部署资源开销和延时性能开销；

流量拦截：独立 Proxy 的流量拦截大多需要配合 IPTables 等技术，需要管理权限，逻辑复杂，排障不易；

治理粒度：独立 Proxy 在应用进程外工作，且无状态，无法对应用进程内的程序、方法进行治理与观测。

WHAT Proxyless（能提供对各类分布式场景的能力补充）：

服务网格优化：在应用内提供细粒度治理、监控以及流量拦截能力；

多运行时操作：在应用内提供标准 SDK，为业务提供对基础设施资源操作接口；

能力继续下沉：在操作系统内核实现流量的处理、治理、观测。

HOW Proxyless（几种常见实现方式）：

框架 / SDK：经典用法，回到过去；

无侵入 Agent：无侵入方式实现业务代码增强，原理可以参考我们之前 从服务框架到服务网格，网易轻舟双引擎多模式服务治理演进实践 一文中 “服务框架：无侵入 Agent 服务治理” 部分介绍；

原生 RPC 支持：新版本 gRPC 直接提供治理功能，并支持了直接对接控制平面的标准 xDS 协议；

eBPF：在 Linux 内核对流量进行处理、治理、观测。

从架构演进层面考量，Proxyless 有 “逆流” 发展的嫌疑。不过，从务实落地角度来看，Proxyless 为 Proxy 带来的能力补充，或许可以更好地帮助企业完成从传统架构到云原生架构的逐步迁移落地。

未来展望

针对服务网格 2021 的复盘到这里告一段落，对于服务网格的未来，我们充满信心。在本文的最后，给出我们对服务网格的未来展望：

零门槛

随着服务网格技术的逐步精进成熟，以及越来越多行业的落地经验积累，技术面和场景面所面临的挑战终将被克服，服务网格落地门槛逐步会趋于零。

标准化

服务网格的技术能力和场景覆盖得以高度抽象化和通用化，服务网格平台 / 产品也会随之高度标准化，企业选择服务网格平台 / 产品会更加容易。

全面统一

以 Envoy、Istio 为代表的服务网格技术会助力实现相关软件领域的统一，如更多的 L7 流量代理会以 Envoy 为核心构建，数据平面与控制平面之间会以 xDS 协议交互等。企业架构师想实现的分布式体系全局统一治理将不再是奢望。

生态融合：Proxyless Proxy eBPF 多运行时

服务网格不同生态间不会是对立关系，最终会 “务实” 地形成 “合力”，彼此共赢：在流量链路上的 Proxyless -> Proxy -> eBPF 协作，能力互补；多运行时下存在的能力短板可以融合服务网格的成熟能力，加速自身发展。

参考资料（特别感谢服务网格领域的诸多实践者与分享者）：

从服务框架到服务网格，网易轻舟双引擎多模式服务治理演进实践：https://www.infoq.cn/article/KNp1ibj40vS8IIZCizMW

解读微服务的 2020：框架在左网格在右，云原生时代的微服务路在何方：https://www.infoq.cn/article/4Zog2lMBqKjAeMTc8Add

云原生时代的流量入口：Envoy Gateway：https://www.infoq.cn/article/SF5sl4IlUtUxuED3Musl

Istio 1.9 发布——重点改善 Istio 的 Day2 操作：https://mp.weixin.qq.com/s/E7iwBF6hhPm5aTukTlTCMg

Istio 1.10 发布及官网改版：https://mp.weixin.qq.com/s/Lq6zF90FR-ohT9ON-88Z_Q

Istio 1.11 发布：https://mp.weixin.qq.com/s/QkLUFOCQz2AWt2En-G-VQg

Istio 1.12 发布：https://mp.weixin.qq.com/s/Q52IQrXxxHEn2c8rkAVTgA

基于 gRPC 和 Istio 的无 Sidecar 代理的服务网格：https://mp.weixin.qq.com/s/aYwo2criOotqNp8lD39QAA

都 2021 年了，对于服务网格，社区到底在讨论什么：https://mp.weixin.qq.com/s/ZDDC4YAebbdws8Md9zCrqQ

Dapr v1.0 展望：从 servicemesh 到云原生：https://skyao.io/talk/202103-dapr-from-servicemesh-to-cloudnative

告别 Sidecar—— 使用 EBPF 解锁内核级服务网格：https://mp.weixin.qq.com/s/W9NySdKnxuQ6S917QQn3PA

译文：服务网格将使用 eBPF ？是的，但 Envoy 代理将继续存在：https://mp.weixin.qq.com/s/iZYXPec7Lh0fhflA42d8gA

作者介绍：

裴斐，网易数帆高级技术专家、资深架构师。10 余年企业级平台架构和开发经验，目前主要负责网易数帆轻舟微服务团队，专注于企业微服务架构及云原生技术的研究与落地工作。带领团队完成轻舟服务网格、微服务框架、API 网关等多个项目在网易集团落地及商业化产品输出，并主导建设了 Slime、Hango 等多个云原生开源项目。

方舟生存进化私服怎么建立 方舟生存进化私服建立步骤介绍

[闽南网]

《方舟：生存进化》私服怎么建立？私服建立方法图文详解

方舟：生存进化私服怎么建立？平时玩别的游戏就偏好私服的小伙伴们，自然也不会错过这款游戏的私服乐趣了，在这里小白那就为大家带来由热心网友“xiang000711”分享的方舟生存进化私服架设图文详解。

之前玩的时候我还花钱上某宝买的服务器架设方法，后来才知道其实都是免费的资源，自己会弄就好，特此告诉大家免得花冤枉钱。

私服建立图文详解

关于开私服的方法，也许会稍稍有点繁琐，但是耐下性子，一步一步来，通常都是能够成功的。

据我所知有两种，一种是用游戏自带的建主，一种是用开服工具。这里我要讲的是用开服工具，这种方法可调参数多一些，玩起来更好。

首先需要下载开服工具 ARK Server Manager

你可以在网上搜索汉化版 也可以去官网下载最新的 官网有时候连不上 需要vpn forum.arkservermanager.com

下载完解压 可得到这个文件夹，

这就是开服工具。

打开工具显示如下：

服务器资源和游戏客户端是分开的，不能共用，首先你需要安装服务器资源。

点击安装选择合适的磁盘位置安装服务器 程序会自动下载，服务器也有几个G 安心等待下载完成。

安装完成后安装按钮会变成更新，以后每次启动服务器要注意更新服务器资源 也是自动下载。

然后就是新建服务器。

点加号就是新建服务器：

配置名称随意，服务器名称是显示给别人看的，这个要注意也是根据自己喜好。

网络相关的选项不要动它，默认就好(除非你调过这些东西)。

地图相关选项：

开服工具给了官方自带的3张图 点击后面的按钮就可以切换 当然也可以使用一些mod图(需要先下载地图到服务器文件目录 map文件夹中)。

需要使用什么mod 就在mod栏里填写 注意用逗号分隔 填好后点后面的 向上箭头 会自动安装 更新mod也是点这个按钮 注意更新服务器不会更新mod 加入游戏会自动从服务器下载需要的mod(mod编号在steam游戏创意工坊里查看) 比如这个：

剩下的选项自己看着调一下 看个人喜好，记得点保存!

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《方舟：生存进化》私服怎么建立？私服建立方法图文详解

到这里服务器相关的资源已经准备ok了，但是大部分人尝试开服都会发现只有局域网内玩家可见 别人是看不到你的服务器的。

这是因为国内上网用户多外网ip资源紧张，一般给开宽带都没有给外网ip(大多数人确实用不到这个东西)。

而服务器要被别人看到就是需要这个外网ip。

这种情况你需要联系宽带客服让他给你切换成拨号上网，这样你就有外网ip啦！

有路由器的朋友路由器的设置也需要调整一下。

针对装服务器的电脑开启dmz。

这个设置一般是在路由器的 高级设置 - 端口转发。

自动获取ip的电脑 ip可以用cmd ipconfig 命令查询。

如果到这里开启服务器还是看不到 那就关闭防火墙再试。

其实开服步骤就是上面说的这些 按照步骤来基本上都能开起来。

这就是服务器启动成功的样子。

游戏里第一个房间 就是你自己建的：

请大家亲自尝试。

好了以上就是关于方舟生存进化私服建立的相关内容，想必许多玩家朋友们看了以后能多少获得一些帮助吧。当然，如果您有什么疑问和想法，也欢迎大家在下方的留言处给我们留言。