8 月的 TIOBE 编程语言榜单已最新发布了,一起来看看这个月有什么值得关注的新变化吧!
Julia 冲进 Top 20,历史首次!
近几个月来,除了位次有些许变化,每个月 Top 20 榜单中的编程语言都是那些“老面孔”,但这个月有些不同——Julia 历史首次进入了 TIOBE 榜单前 20 名!
Julia 的创制始于 2009 年的麻省理工学院,相较于 Top 20 中的其他编程语言,它算是一门比较年轻的语言了。根据 2012 年 Julia 的创始团队介绍,其创建 Julia 的原因很简单:“因为我们很贪婪,想要得更多。”
他们本是一群拥有各种语言丰富编程经验的 MATLAB 高级用户,对当时现有的科学计算编程工具感到不满——这些软件对自己专长的领域表现得非常棒,但在其它领域却非常糟糕。于是,他们想要一个开源的软件:它要像 C 语言一般快速而又拥有如同 Ruby 的动态性;要具有 Lisp 般真正的同像性而又有 MATLAB 般熟悉的数学记号;要像 Python 般通用、像 R 般在统计分析上得心应手、像 Perl 般自然地处理字符串、像 MATLAB 般具有强大的线性代数运算能力;要易于学习又不无聊;还应该是交互式的,同时又是编译型的……
在这种“贪婪”的期待下,Julia 应运而生。作为一门在科学计算方面的高级通用动态编程语言,Julia 诞生的初衷就是为了满足高性能数值分析和计算科学的需要,它也真的能做到了既高产又高效。不仅性能可与 C 和 Fortran 相媲美,代码风格也像 Python 般灵活,因此几年前开发者圈内还时常出现“Julia 将替代 Python”的说法。
Julia 的突然崛起,其原因或许与 Python 流行的理由类似:Julia 尤其适用于数据科学和数学计算领域,而近几个月 AI 的热潮似乎也带动了 Julia 的使用。
TIOBE 首席执行官 Paul Jansen 分析道,虽然 Julia 与 Top 20 中的 Python、R 和 MATLAB 的适用领域类似,但 Julia 的优势也毫不逊色:“Julia 比 Python 更快,比 R 更适合编写大型系统,也比 MATLAB 更便宜。因此,速度、可扩展性和开源性使 Julia 成为一个有吸引力的选择。”
不过,Paul Jansen 也提到,Julia 要比上述这三种语言需要更多的编程技巧。对于 Julia 之后是否能保持并提高自己的排名,十分令人期待。
其他编程语言
以下为 Top 21-50 的编程语言榜单:
第 51-100 名如下,由于它们之间的数值差异较小,仅以文本形式列出(按字母排序):
4th Dimension/4D, ABC, ActionScript, Algol, Alice, Apex, APL, ATLAS, Awk, bc, Boo, Bourne shell, Carbon, CL (OS/400), CLIPS, Clojure, Cobra, Crystal, Curl, Elixir, Erlang, Groovy, Hack, Icon, Io, J, LabVIEW, Ladder Logic, Maple, ML, NATURAL, Nim, OpenEdge ABL, PL/I, PostScript, Pure Data, Q, Racket, Ring, RPG, Smalltalk, Snap!, SPARK, SQR, Tcl, TOM, VHDL, Wolfram, X10, Zig
Top 10 编程语言 TIOBE 指数走势(2002-2023)
历史排名(1988-2023)
注:以下排名位次取决于 12 个月的平均值。
编程语言“名人榜”(2003-2022)
【说明】:
TIOBE 编程语言社区排行榜是编程语言流行趋势的一个指标,每月更新,这份排行榜排名基于全球技术工程师、课程和第三方供应商的数量,其中包括了流行的搜索引擎以及技术社区,如 Google、百度、维基百科、CSDN、必应、Hao 123 等等。具体的计算方式详见:https://www.tiobe.com/tiobe-index/programming-languages-definition/。请注意这个排行榜只是反映某个编程语言的热门程度,并不能说明一门编程语言好不好,或者一门语言所编写的代码数量多少。
这个排行榜可以用来考察你的编程技能是否与时俱进,也可以在开发新系统时作为一个语言选择依据。
全部0条评论
快来发表一下你的评论吧 !