TIOBE 4월 목록: MATLAB은 상위 20위권에서 곧 탈락할 예정이며, Python은 계속해서 선두를 달리고 있습니다.
놀랍지도 않습니다. Python은 작년 10월부터 7개월 연속 1위를 차지했습니다. 수치해석 분야에 주로 쓰이는 MATLAB은 지난달 15위에서 20위로 급락해 상위 20위권 밖으로 밀려날 위기에 처했다. MATLAB이 지난 10년 만에 처음 있는 일이다.
MATLAB의 업데이트 주기는 1년에 2번이지만, 개발 속도나 업데이트 범위는 그리 크지 않습니다. 더욱이 MATLAB의 라이선스 비용은 항상 상당히 비쌌으며 이제 대안이 빠르게 따라잡고 있습니다. MATLAB의 주요 경쟁자는 Python(현재 1위)과 Julia(이번 달 32위에서 26위로 상승)입니다.
TIOBE 4월 TOP 20 프로그래밍 언어
지난달 TOP 20 목록과 비교하여 이번 달에는 목록에서 빠졌거나 목록에 들어간 언어가 없습니다.
- PHP는 지난달 8위에서 이번 달 10위로 떨어졌습니다.
- PHP의 하락으로 인해 Assembly와 SQL이 각각 한 단계 상승했습니다.
- MATLAB의 급락 덕분에 지난달에는 언어가 모두 향상되었습니다. Ruby, Classic Visual Basic, Objective-C, Perl 및 Lua(순서는 변경되지 않았습니다)
- 위에 언급된 언어를 제외하고 이번 달 TOP 20 목록의 변경 사항은 적습니다. 다른 언어 순위는 변함없습니다
TOP 10 프로그래밍 언어 TIOBE 지수 동향(2002~2022)
21~50위 프로그래밍 언어 순위
51~100은 다음과 같습니다
수치상의 작은 차이로 인해 프로그래밍 언어 이름만 나열됩니다(알파벳순):
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#, Ladder Logic, 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 프로그래밍 TIOBE 프로그래밍 커뮤니티 지수는 지표입니다. 프로그래밍 언어의 인기를 측정하는 지수는 매달 업데이트됩니다. 심사위원은 Google, Bing, Yahoo, Wikipedia, Amazon, YouTube 및 Baidu와 같은 인기 검색 엔진을 포함하여 전 세계 엔지니어, 교육 과정 및 제3자 공급업체에서 선출됩니다. TIOBE 지수는 프로그래밍 언어의 품질이나 작성된 코드의 양을 나타내지 않는다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
이 지수는 프로그래밍 기술이 여전히 시대를 따라갈 수 있는지 확인하거나 새로운 소프트웨어 시스템 구축을 시작할 때 사용할 프로그래밍 언어를 결정하는 데 사용할 수 있습니다.
티오베 지수의 정의와 티오베 4월 목록에 대한 자세한 정보는 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다.
위 내용은 TIOBE 4월 목록: MATLAB은 상위 20위권에서 곧 탈락할 예정이며, Python은 계속해서 선두를 달리고 있습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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