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2019年11月6日 星期三

2019程式語言排行Python 蟬連冠軍!

Python 在今年再度蟬連熱門程式語言冠軍!


Python 在今年再度蟬連熱門程式語言冠軍!



2019 年已經默默地進入尾聲,而 IEEE 也在此刻推出了今年最受歡迎的程式語言排行榜。不論你是寫程式的高手、還是熱衷科技的人,或是身在科技浪潮中的一般人,都來來看看到底是什麼程式語言建構了我們所知的科技世界吧!

▲ IEEE 2019 程式語言排行榜:Python 蟬連最熱門語言之首

今年的程式語言排行榜與以往不同, IEEE 剔除的一些已經不合時宜的評判標準,並加重了每個語言在職場上的使用需求權重,讓程式語言排行更貼近現代的就業潮流。其判斷數據則來自於 Google、Twitter、GitHub、Stack Overflow、Reddit、Hacker News、CareerBuilder 等等科技大佬,讓這個排名更具公信力。

不過即使評判的標準有所改變, Python 的熱潮依舊氣勢難擋。在所有分項目中都名列榜首的 Python,獲勝的關鍵在於他擁有大量的函式庫可供應用。尤其是在近年蓬勃發展的「人工智慧」領域中, Python 最令人熟知的函式庫 Keras更為人工智慧領域,尤其是「深度學習」貢獻不少,其中 Keras 提供的 TensorFlow、CNTKTheano 深度學習框架的介面和工具包正是工程師們必備的武器。

人工智慧的興起也是近年有意轉職的工程師們持續關注的話題,在 GitHub 問卷「你對哪項技術或技能最感興趣?」中,「人工智慧」排名第一,緊跟在後的才是「使用者體驗」以及「區塊鏈」。 GitHub 更提及 Python是人工智慧領域中工程師們的最愛,這也不難理解為什麼 Python 的熱潮會持續不退,甚至擊敗 Java 以及 C 語言等流行多年的語言了!

當然,人工智慧也並非 Python 的唯一應用方向,在數據分析領域或應用程式開發都擁有不錯的發展,而不同於其他語言,簡潔的程式碼以及易讀易懂的語法更使他擺脫了程式語言艱澀難學的評價。正是 Python 可靈活運用卻又好上手的特性,讓他成為初學者炙手可熱的選擇!
而緊緊排在 Python之後的程式語言則是 Java、C語言、C++ 等長年與 Python 爭奪冠軍的熱門程式語言。僅管 IEEE 調整了評判的指標,但這些語言與 Python 的差距依然越來越大。Java 是 15 年以來最多人使用的程式語言,帶著他強大的可移植性、可擴展性成為最多企業公司的開發語言,更建立了龐大的使用社群,是個含金量極高的程式語言。

但是相較於 Python, Java 的語法少了些可閱讀性,編程上也不如 Python 那樣簡潔有力,對於初學者是個不易親近的程式語言。而曾經紅極一時的 R 語言目前排名第五,儘管沒有像其他語言如此炙手可熱,但由於大數據產業的普遍應用,以及相對於其他語言的專業性較高, R 語言在榜上依然擁有一席之地,對於統計領域的朋友是個不錯的選擇。

在第十名以外,也有些值得一提的語言,例如位在第 11 位的 Arduino 以及第 12 位的 HTML/CSS。有些人可能會抱怨他們不算真正的程式語言,Arduino 其實是某種語言執行的一系列硬體平台名稱,但 IEEE表示對此他們秉持著實用主義的原則:在遇到程式語言的問題時,人們很常在 Google 搜尋中鍵入「Arduino 程式⋯⋯寫法」而不是其他程式語言的名字。
透過以 Arduino 作為評比對象,有助於更精確統計此種程式語言的使用現況,而避免許多使用數據上的遺漏。而針對 HTML/CSS 的評論,因為缺乏了分支以及迴圈的功能,許多人根本不當他們是程式語言。但由於 HTML /CSS 在開發者中的普遍使用,甚至使他佔據了數以十億計的伺服器空間,在這樣的觀點下,IEEE 自然也認為他是現代社會中不可或缺的語言。
IEEE 也提及比較程式語言優劣時的難處,畢竟沒有任何人能夠學會所有的程式語言,並客觀比較哪種語言最強大,而程式語言之間也像個大家族,有些血緣十分相近,而有些卻相差十萬八千里,連使用的目的也可能毫無相關。所以其實並不存在所謂「最好的程式語言」,想要選擇真正適合你的程式語言,依然需要考量自己想要鑽研的領域以及應用方向。也基於這一點,在 IEEE 的可互動頁面上,使用者可以自己調整每項評分項目權重,讓使用者更貼近的了解最適合自己的程式語言。



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身為工程師的你,在寫 PythonJava 程式時,還在聽最新流行歌曲嗎?小心這些動聽的歌曲反倒會讓你分心!造成你想從座位上起來打節奏、搖擺身體,或是太過放鬆而打瞌睡,甚至可能讓你想起過往某些事情,結果腦中就開始上演小劇場..。http://musicforprogramming.net/ 是專為工程師打造的線上音樂網站,該網站精挑細選後,選出了 55 張音樂專輯,每張專輯長度大約在 60 分鐘左右,只要打開網站,選好專輯,按下 Play 播放即可收聽。

使用說明:


1. 進入網站 http://musicforprogramming.net/ ,你會發現網頁的設計採 Geek 風格,是模擬工程師們編寫原始碼時的的畫面。如下圖中紅框內所示,目前網站內有 55 張音樂專輯可選 (且還在陸續新增中)。你先在你想要聽的專輯按滑鼠左鍵兩下。


 

2. 此時如下圖中紅框內所示,你所選的音樂專輯會連同 Play 播放鍵、暫停鍵、向前 30 秒以及向後 30 秒的按鍵出現在右上方,你在 Play 播放鍵的位置用滑鼠左擊兩下就可以聽了。


 

除了聽合適的音樂能增加工作效率之外,Google 還釋出可生成歌曲的 Python 函式庫 Magenta,採用 AI 人工智慧 機器學習演算法  TensorFlow ,來進行音樂創作。(參考文章:AI 人工智慧必學 Python 的八大理由) 有人在網路上分享使用 Python 合成音樂的影片如下:





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