软件工程用的是什么软件啊

软件工程是一个涉及软件开发生命周期的广泛领域，包括需求分析、设计、编码、测试和维护等阶段。为了支持这些活动，需要使用一系列专业的软件工具和平台。以下是一些在软件工程中常用的软件：

1. 集成开发环境（IDE）: 如Eclipse, IntelliJ IDEA, Visual Studio Code等，它们提供了代码编辑、调试、版本控制和项目管理等功能。

2. 版本控制系统: 如Git, Mercurial, Subversion等，用于管理源代码的版本历史，便于团队协作和代码审查。

3. 项目管理工具: 如Jira, Trello, Asana等，帮助项目经理跟踪项目进度，分配任务，以及监控团队的工作状态。

4. 持续集成/持续部署（CI/CD）工具: 如Jenkins, Travis CI, CircleCI等，自动化构建、测试和部署过程，确保代码质量并提高交付速度。

5. 代码编辑器: 如Visual Studio, Sublime Text, Atom等，提供代码高亮、自动完成、代码片段等特性，提升编码效率。

6. 数据库管理工具: 如MySQL Workbench, Navicat for MySQL, SQL Server Management Studio等，用于数据库的设计、管理和查询。

7. 性能监控工具: 如New Relic, Datadog, AppDynamics等，监测应用程序的性能指标，帮助识别瓶颈并进行优化。

8. 代码分析和重构工具: 如SonarQube, PMD, FindBugs等，帮助检测代码中的缺陷和改进代码质量。

9. 文档生成工具: 如Doxygen, Sphinx等，用于生成API文档、技术文档和其他相关文档。

10. 测试框架: 如JUnit, TestNG, Selenium等，用于编写单元测试、集成测试和端到端测试。

11. 依赖管理工具: 如Maven, Gradle, SBT等，帮助管理项目的依赖关系和构建流程。

12. 云服务和基础设施即服务（IaaS）: 如AWS, Azure, Google Cloud Platform等，提供虚拟机、存储、网络和其他计算资源。

13. 容器化工具: 如Docker, Kubernetes等，用于打包应用、部署和管理容器化的应用。

14. 安全工具: 如Wireshark, Burp Suite, Nessus等，用于安全测试、渗透测试和漏洞扫描。

15. 人工智能和机器学习工具: 如TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn等，用于开发智能应用和数据分析。

这些工具和服务的选择取决于项目的规模、团队的技能集、预算和特定的业务需求。随着技术的发展，新的工具和方法也在不断涌现，以满足不断变化的软件工程需求。