1. 怎样才能找到这个python shell 图形化的窗口
去找python主程序快捷方式
比如winserver如图
2. 程序员需要掌握什么
做为一名程序员至少熟练掌握两到三种开发工具的使用，这是程序员的立身之本，其中C/C++和JAVA是重点推荐的开发工具，C/C++以其高效率和高度的灵活性成为开发工具中的利器，很多系统级的软件还是用C/C++编写。而JAVA的跨平台和与WEB很好的结合是JAVA的优势所在，而JAVA即其相关的技术集JAVAOne很可能会成为未来的主流开发工具之一。其次，能掌握一种简便的可视化开发工具，如VB，PowerBuilder，Delphi，CBuilder，则更好，这些开发工具减小了开发难度，并能够强化程序员对象模型的概念。另外，需要掌握基本的脚本语言，如shell，perl等，至少能读懂这些脚本代码。
3. 如何学python
学python主要有自学和报班学的方式，系统学习的话是不难的，对于小白来说有个人引导比自学要高效的多。
python是一门语法优美的编程语言，不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率，也可以单独作为一项高新就业技能！所以学完Python编程之后，只要真的掌握了相关技术，想要找到好的工作还是比较容易的。
学完Python编程之后可以做的工作：
软件开发，用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的；
数据挖掘，python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少；
游戏开发，python扩展性很好，拥有游戏开发的库，而且游戏开发绝对是暴力职业；
大数据分析，如今是大数据的时代，用python做大数据也是可以的，大数据分析工程师也是炙手可热的职位；
全栈工程师，如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势；
系统运维，python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的。
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
4. visual studio 2010 shell 有什么用
shell就是一个我们平时使用的那个cmd命令行工具，所有语言的编译与执行都使用命令来实现，vs 是一个可视化的界面，不过安装空间要比shell大很多，保守估计要5g左右，建议你可以安装以vs express 学习版本，即是可是界面，又占用空间小，而且免费..
5. visual studio 2010 shell 和visual studio 2010有区别吗
有区别，shell就是一个我们平时使用的那个cmd命令行工具，所有语言的编译与执行都使用命令来实现，vs 是一个可视化的界面，不过安装空间要比shell大很多，保守估计要5g左右，建议你可以安装以vs express 学习版本，即是可是界面，又占用空间小，而且免费.
6. 大数据云计算容易学么
说简单也不简单，说难也不是很难，但是需要下功夫去学。
大数据只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Myts都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，Hibernate或Myts也能连接数据库，但是学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，没看做大数据处理很少用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Myts的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
具体可以按照以下顺序去学习：
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了，只不过你现在还可能对"大数据"到底有多大还没有个太清楚的概念，别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据，到时候你就不会觉得数据大真好，越大越有你头疼的。当然别怕处理这么大规模的数据，因为这是你的价值所在，让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那？你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那？它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据（比如好几百G的文件）我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（比如Kafka）的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
7. 如何成为一个优秀的程序员
中国的信息技术发展迅速，由它所带来的浪潮已经渗入到了人们生活的每一个角落，而程序员们成为了这场信息化浪潮的见证者之一，更是其中的主要参与者，这是时代赋予每个程序员的机会和责任。
熟练掌握开发工具
做为一名程序员至少熟练掌握两到三种开发工具的使用，这是程序员的立身之本，其中C/C++和JAVA是重点推荐的开发工具，C/C++以其高效率和高度的灵活性成为开发工具中的利器，很多系统级的软件还是用C/C编写。而JAVA的跨平台和与WEB很好的结合是JAVA的优势所在，而JAVA即其相关的技术集JAVA
One很可能会成为未来的主流开发工具之一。其次，能掌握一种简便的可视化开发工具，如VB，PowerBuilder，Delphi，C
Builder，则更好，这些开发工具减小了开发难度，并能够强化程序员对象模型的概念。另外，需要掌握基本的脚本语言，如shell，perl等，至少能读懂这些脚本代码。熟知数据库
为什么数据库是如此重要？作为程序员，他们自然有自己的理由：很多应用程序都是以数据库的数据为中心，而数据库的产品也有不少，其中关系型数据库仍是主流形式，所以程序员至少熟练掌握一两种数据库，对关系型数据库的关键元素要非常清楚，要熟练掌握SQL的基本语法。虽然很多数据库产品提供了可视化的数据库管理工具，但SQL是基础，是通用的数据库操作方法。如果没有机会接触商业数据库系统，可以使用免费的数据库产品是一个不错的选择，如mySQL，
Postgres等。
对操作系统有一定的了解
当前主流的操作系统是Windows，Linux/Unix，熟练地使用这些操作系统是必须的，但只有这些还远远不够。要想成为一个真正的编程高手，需要深入了解操作系统，了解它的内存管理机制、进程/线程调度、信号、内核对象、系统调用、协议栈实现等。Linux作为开发源码的操作系统，是一个很好的学习平台，Linux几乎具备了所有现代操作系统的特征。虽然Windows系统的内核实现机制的资料较少，但通过互联网还是能获取不少资料。只有对操作系统有一定的了解后，你会发现自己上了一个新的台阶。
懂得网络协议TCP/IP
在互联网如此普及的今天，如果您还没有对互联网的支撑协议TCP/IP协议栈有很好的掌握，就需要迅速补上这一课，网络技术已改变了软件运行的模式，从最早的客户/服务器结构，到今天的WEB
Services，再到未来的网格计算，这一切都离不开以TCP/IP协议栈为基础的网络协议支持，所以，深入掌握TCP/IP协议是非常必要的。至少，你需要了解ISO七层协议模型，IP/UDP/TCP/HTTP等常用协议的原理和三次握手机制。
明白DCOM/CORBA/XML/WEB Services存在的意义
随着技术的发展，软件与网络的无缝结合是必然趋势，软件系统的位置无关性是未来计算模式的重要特征之一，DCOM/CORBA是当前两大主流的分布计算的中间平台，DCOM是微软COM(组件对象模型)的扩展，而CORBA是OMG支持的规范。程序员需要做的不仅仅是利用商业的开发平台来开发软件，而是要理解这些技术的初衷，即为什么需要这项技术，如果你能理解了这一点，再回头看这些技术的具体实现，就如庖丁解牛，迎刃而解。XML/WebServices重要性不言而喻，XML以其结构化的表示方法和超强的表达能力被喻为互联网上的“世界语”，是分布计算的基石之一。
不要将软件工程与CMM分开
现代大型软件系统的开发中，工程化的开发控制取代个人英雄主义，成为软件系统成功的保证，一个编程高手并不一定是一个优秀的程序员，一个优秀的程序员是将出色的编程能力和开发技巧同严格的软件工程思想有机结合，编程只是软件生命周期中的其中一环，优秀的程序员应该掌握软件开发各个阶段的基本技能，如市场分析，可行性分析，需求分析，结构设计，详细设计，软件测试等。一句话可以概括我的看法：“创意无限，流程保证”。拥有强烈的好奇心
8. 连接linux服务器工具有哪些
有很多比如putty、Bitvise SSH Client、MobaXterm等等；
SSH是一个网络协议，允许通过网络连接到Linux和Unix服务器；
SSH使用公钥加密来认证远程的计算机。通常有多种途径使用SSH，自动连接或是使用密码认证登录。
9. 学Python编程有什么用
【导语】众所周知，目前家长对于孩子的教育越来越重视，培养孩子的编程思维也是大家关心的话题，孩子学习Python语言，需要使用精确到标点、分号等特殊字符，可以提高孩子的编程能力和逻辑思维能力，那么学Python编程有什么用呢?下面就来给大家分析一下吧。
1、数据处理相关岗位，长期和数据excel打交道的人群，或需要整理文本等数据格式，有一定规则逻辑的操作都可以通过编程来处理，节省时间提高工作效率。
2、从事Python开发，如web后端开发、算法开发、人工智能领域的开发，互联网是目前的高薪的行业，通过学习Python编程找到自己的职业方向。
3、Python可以做很多事，无论是从入门级选手到专业级开发人员都在做的爬虫，还是Web程序开发、桌面程序开发还是科学计算、图像处理，Python都可以胜任。各行各业都有python的存在、涉及领域之广。
4、Python近几年比较热门，而Python工程师早在十几年前就已经诞生，现在Python行业的人才缺口越来越大，工资水平越来越高，正是一个蓬勃发展的时期。入行越早能够享受的福利就越多，对自己的提升也就会越大。
5、不少人选择了通过参加python培训的方式来获取知识学到一技之长，入行互联网，找到一份满意的工作。
关于学Python编程有什么用，就给大家分享到这里了，学习是终身的，受益者永远是我们自己，其实只要肯学，任何时候都不晚，只要大家有兴趣那就赶紧学起来吧。