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没有“正确”或“错误”的平台可用于AWS开发;您应该使用最适合您的预期目的的一种，具体的编程技巧和应用程序的要求。以下信息讨论了创建开发环境中的许多选项。
考虑AWS支持的选项
要定义平台，您必须考虑许多问题。首先考虑的是操作系统。在桌面环境中工作时，大多数开发人员仍然在使用，您有三个基本选项：
<！ AWS为所有三个操作系统提供了对工具和SDK两种形式的支持。根据您使用的特定版本的Linux，您可能需要编译自己的工具，但支持仍然可用。 Windows和Mac用户可以很轻松地知道AWS提供了易于安装和使用的二进制文件。- 由于用户和开发人员都变得更加移动，并且需要随时随地使用任何设备执行任务，所以AWS还为移动设备提供了一定程度的支持。这些选项目前可帮助开发人员使用移动设备在办公室外工作。但是，与桌面环境相比，在这些环境中获得的支持可能显得有限。例如，由于设备环境的限制或安全问题，您可能无法执行某些任务。即便如此，AWS还提供了三种主要的移动操作系统环境：
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- 适用于Android的AWS Mobile SDK
适用于iOS的AWS Mobile SDK
适用于Unity的AWS开发
决定操作系统只是第一步。第二步是选择一种编程语言。支持的语言通常取决于您要使用的服务。一些服务，如S3，支持更广泛的语言，因为亚马逊希望开发人员在更广泛的情况下使用它们。但是，以下列表显示了AWS文档在大多数服务中支持的语言：-
- 转到
- Java
JavaScript和节点。 js
PHP- Python
- Ruby
- Windows和。 NET
- C ++
- 在这个列表中，您可能看不到您选择的编程语言。幸运的是，第三方可能会提供您所需要的支持，或者AWS文档可能不完整。如有疑问，请查找编程语言支持的其他信息来源。例如，本文讨论如何将R与AWS结合使用，即使您没有将R列为支持的语言之一。鉴于这是一个亚马逊博客，而不是第三方博客，您需要考虑AWS文档已经过时，亚马逊会在以后更改。
- 只有您可以回答关于您的开发项目使用哪些操作系统，语言和工具的问题。但是，在做出选择时，您确实需要考虑以下问题：
- 特征：
- 用于使用AWS的操作系统，语言和工具的特征决定了创建用户认为有用的应用程序的难度。例如，即使。 NET语言（如C#）具有陡峭的学习曲线，还具有大量企业级特性和工具，可以使大型企业项目更加轻松。但是，您可能会发现使用Python可以更轻松，更快速地进行数据分析。如果强大的多平台支持是必须的，您可能需要尝试使用Java。专注于Web应用程序的开发人员可能希望使用带有Node的JavaScript。 JS。简而言之，没有一个完美的操作系统，语言或工具集 - 只是最适合你的组合。
成本：
您为平台所做的选择也取决于成本。当今组件的相对较高的速度已经消除了许多用来使人们专注于基于速度的特定组合的问题。您可以使用开源产品创建一个平台，这些平台今天几乎没有成本。
- 本地生态系统： 组织中开发人员拥有的技能部分决定了您创建的平台。另外，你必须考虑当地的资源和需求。例如，如果您的AWS应用程序必须与Office应用程序交互，请使用。 Windows上的.NET语言可能是您唯一的选择，即使另一种语言可能实际上以较少的努力和较低的成本来完成这项工作。改变本地生态系统完全需要你的组织可能不具备的时间，精力和技能。
- 问题域： 所有应用程序的目标是操纵数据。所有的语言和工具都可以帮助你完成这个任务，但是有些人在完成工作的时候肯定比其他人更好。确定平台特征的大部分过程是确定如何，何时，何地以及为什么要操纵数据。例如，R比C#有更好的数据分析语言，但C#擅长与其他应用程序（如Office）交互。
- 在浏览器示例中使用JavaScript 使用JavaScript可以准确查看您在创建基于Web的AWS应用程序时需要执行的操作以及如何执行此操作。此外，JavaScript很容易改变，并立即运行，没有重新编译您的应用程序的不便。它也运行在几乎每个平台上，即使你选择（尽管它可能很笨重）尝试在你的智能手机上运行代码。
- 由于智能手机或平板电脑并不是一个非常好的开发环境，因此在使用Windows，Linux和Mac系统上的浏览器时，JavaScript是一个不错的选择。 一些例子将需要使用节点。 JS。节点。 js库只是一组为JavaScript应用程序提供运行时环境的工具。
将Python用于本地示例
对于使用AWS进行试验，Python是一个不错的选择，因为您几乎可以即时获得关于您执行的代码的反馈，而且语言只有一小段学习曲线。另外，与JavaScript一样，Python也是免费且开源的。其他语言也适用于此目的。例如，Java也运行在每个平台上，但是你必须使用一个编译器来处理它，而且有些开发人员在使用Java时遇到了安全问题。
您可以使用Continuum Analytics Anaconda Python设置。它提供了一个运行代码的笔记本环境。笔记本电脑实际上是在浏览器中运行的，所以它非常灵活，不需要安装花哨的集成开发环境（IDE）来提高生产力。 Jupyter Notebook环境还提供了一个显示图形的位置，并以易于打印的（报告）格式进行综合评论。但是，您也可以使用纯Python及其工具。它不会那么方便，但有些人可能更喜欢纯Python环境提供的交互性。
