当然のことながら、Python は昨年 10 月以来 7 か月連続でトップの座を占めています。主に数値解析分野で使われるMATLABは先月15位から20位まで急落し、トップ20圏外に転落するのは過去10年で初めてのことだ。
MATLAB の更新サイクルは年に 2 回ですが、その開発速度と更新範囲はそれほど重要ではありません。さらに、MATLAB のライセンス料金は常に非常に高価であり、現在その代替製品が急速に追いついており、MATLAB の主な競合相手は Python (現在 1 位) と Julia (今月 32 位から 26 位に上昇) です。
TIOBE 4 月のプログラミング言語トップ 20
先月のトップ 20 リストと比較すると、今月は誰も落ちたりリストに入ったりしませんでした。言語間のランキングの変更:
- PHP は先月 8 位から今月 10 位に下がりました;
- PHP のせいで MATLAB の順位が下がり、Assembly と SQL はそれぞれ 1 順位上がりました。
- MATLAB の急落のおかげで、先月はその背後にある言語がすべて 1 つ順位を上げました。これには、Ruby、Classic Visual Basic、Objective -C、Perl、Lua が含まれます (順序は変わっていません)。
- 今月のトップ 20 リストの変動は比較的小さいです。上記の言語を除いて、他の言語のランキングに変化はありません。
トップ 10プログラミング言語 TIOBE インデックスの傾向 (2002-2022)
21 位から 50 位までのプログラミング言語のランキング
51 位から 100 位までは次のとおりです。
これらの数値の差は小さいため、プログラミング言語名のみをリストします (アルファベット順):
ABC、Apex、AutoIt、bc、BCPL、 Bourne Shell、CFML、CL (OS/400)、Clipper、CLIPS、Crystal、cT、DCL、Elm、Erlang、EXEC、F#、GML、GNU Octave、Hack、Icon、IDL、Inform、Io、J#、ラダーロジック、 LiveCode、LPC、MDX、Mercury、ML、MQL4、MUMPS、NATURAL、Oberon、OCaml、OpenEdge ABL、PostScript、Pure Data、Q、Racket、REXX、Ring、S-PLUS、Scheme、Smalltalk、Snap!、SPARK、Stata , Vala/Genie
TIOBE プログラミング コミュニティ インデックス (TIOBE Programming Community Index) は、プログラミング言語の人気を測る指標であり、インデックスは毎月更新されます。審査員は世界中のエンジニア、コース、サードパーティ ベンダーから選ばれ、インデックスの計算には Google、Bing、Yahoo、Wikipedia、Amazon、YouTube、Baidu などの人気の検索エンジンが使用されます。 TIOBE インデックスはプログラミング言語の品質や書かれたコードの量を表すものではないことに注意することが重要です。
この指標は、自分のプログラミング スキルが時代に追いついているかどうかを確認したり、新しいソフトウェア システムを構築し始めるときにどのプログラミング言語を使用するかを決定するために使用できます。
TIOBE インデックスの定義と TIOBE 4 月リストの詳細情報は、公式 Web サイトでご覧いただけます。
以上がTIOBE 4 月のリスト: MATLAB はトップ 20 から外れる寸前、Python が引き続きトップの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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