2023年程式語言榜單，Python繼續領先！ SQL在工作需求中奪魁

隨著科技的快速發展，程式語言已成為現代社會不可或缺的一部分：

#無論是網站開發、行動應用程式、人工智慧或嵌入式系統，程式語言都扮演關鍵角色。

當下流行的AI人工智慧大多是透過Python語言實現的。

作為AI技術框架的基礎語言，與其他程式語言相比，Python能夠動態編譯，不僅開發效率高，還可以建立網路、處理資料。

簡單的語法和多場景的泛用性，讓Python成為了近年來最受歡迎的程式語言。

同樣的，SQL（結構化查詢語言）也是一種程式語言，用於在關聯式資料庫中儲存和處理資訊。

SQL允許使用者執行各種操作，包括查詢資料、插入、更新、刪除資料以及定義和管理資料庫結構。

透過SQL，使用者可以輕鬆地與資料庫交互，從而實現資料的儲存、檢索和維護。 SQL語言具有簡單的語法和豐富的功能，讓開發人員能夠有效地管理大量的資料。

因此，在今年IEEE Spectrum發布的第十屆年度頂級程式語言榜單中，Python和SQL分別在趨勢和工作上排行第一，而Python則登上了Spectrum的榜一。

排行榜解讀

#在Spectrum的排名反映了典型IEEE成員對程式語言的興趣和需求。

工作類別顯示目前相關工作所需的程式語言技能，趨勢則代表當代特別流行或受到重視的程式語言。

Python在程式語言中主導地位的加強，很大程度上是以犧牲更小、更專業的語言為代價的。

Python已經成為了一種「多面手」程式語言，並且在某些領域中表現出色。

如人工智慧領域：強大而廣泛的函式庫使 Python 無所不在。

雖然摩爾定律在高階運算領域逐漸減弱，但低階微控制器仍受益於效能提升，這意味著現在在一顆價值70美分的CPU上已經具備足夠的計算能力。

而Python就成為了嵌入式開發中一個有競爭力的選擇。

從長遠來看，Python的地位也在不斷鞏固：

現在，許多兒童和青少年都在使用Python 編寫他們的第一個遊戲或控制第一個LED。

這能幫助他們使用同一種程式語言無縫地進入更高階的領域，甚至找到工作。

但只掌握Python還無法完全滿足職業需求。

在名單上的「工作」排名中，SQL高居榜首。這是因為在現今的分散式架構中，大量關鍵業務資料都保存在 SQL 資料庫中。

如果想利用這些資訊做任何事情，就必須知道如何取得這些資訊。

但諷刺的是，純粹的 SQL 程式設計師很難找到工作。雇主們喜歡看到 SQL 技能與 Java 或 C 等其他語言的結合。

另一方面，雖然排行榜上Python在現下的趨勢裡成為了毋庸置疑的第一，但程式設計還遠未成為一種單一的文化。

Java和各種類別C語言的受歡迎程度加起來超過了 Python，尤其是在高效能或資源敏感型任務中。

因為Python的解釋器開銷過於昂貴（儘管有很多嘗試讓Python 在這方面更具競爭力），還有一些軟體生態系統由於其他原因而不容易被整合到Python中。

例如，R語言是一種用於統計分析和視覺化的語言，幾年前隨著大數據的興起而嶄露頭角。

R語言雖然功能強大，但它並不容易學習。它的語法神秘莫測，函數通常在整個向量、列表和其他高級資料結構上執行。

儘管有的Python函式庫可以提供類似的分析和圖形功能，但R語言因為它的特殊性仍然很受歡迎，同時也使得R腳本難以移植。

鑑於大量的統計分析和學術研究都建立在R語言基礎上，這是一個重大問題。

這種情況與Fortran類似。在Fortran中，用於物理模擬和其他科學計算的現有驗證程式碼的價值始終超過與使用現有最古老的程式語言之一相關的成本。

即使在今天，人們仍然可以找到Fortran程式設計師的工作。但這份工作可能需要安全許可，因為這些工作主要在美國聯邦國防或能源實驗室，如橡樹嶺國家實驗室。

在無法取得安全許可的情況下，但仍喜歡有一定歷史的程式語言，那麼Cobol是另一個可能的選擇。

這就是與Fortran相似的原因：因為有大量的已安裝程式碼庫，這些程式碼庫在錯誤成本高昂的情況下仍能正常運作。

許多大型銀行仍需要Cobol程式設計師，事實上，市場上尋找掌握Cobol的金融科技開發人員職位要比貨幣領域的職位更多。

這些老牌語言也可能出現在一些意想不到的地方。如Ladder Logic最開始為工業控制應用而生，通常與老式技術連結在一起。

然而，身為引人注目的新興航太公司之一，Blue Origin發布了需要掌握Ladder Logic技能的職位。

這可能與需要為助推器和太空船提供燃料、能量和測試所需的地面設備集群有關。

可以看到，雖然Python是當下的程式設計主流，但Java和C語言等仍有自身優勢，有些老牌語言也無可取代。

不同程式語言滿足不同需求，保持多樣性至關重要。

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