编程语言选择图表
cysgjj时间2024-09-17 03:30:06分类编程语言浏览40
只学一种编程语言，应该选择什么？
作为一名IT从业者，我来说说我的看法。
首先，对于在IT互联网领域从事技术研发的从业者来说，如果仅掌握一门编程语言对于自己的岗位任务会带来一定的局限性，毕竟在不同的研发场景下往往需要***用不同的编程语言，但是对于传统行业的从业者来说，只学习一门编程语言是完全可以的。
如果初学编程时并没有明确的应用场景，那么尽量考虑学习一门全场景编程语言，比如Java、python、C#都是不错的选择，这三门编程语言不仅应用场景非常多，而且当前的流行程度也相对比较高，尤其是J***a和Python。
J***a语言目前主要应用在IT互联网领域，由于J***a语言的技术生态比较健全，而且扩展性也比较强，所以大型互联网平台往往都会***用J***a来开发，这样不仅会在一定程度上降低研发风险，而且在搭建技术团队时也会比较方便。当前J***a语言在云计算、大数据、物联网这些领域都有比较多的应用，所以如果要想在这些领域发展，可以重点考虑一下J***a语言。
Python语言虽然也是全场景编程语言，但是与J***a语言主要应用在IT互联网行业不同，Python语言在传统行业领域的应用也非常广泛，比如金融、医药、教育等领域也在大量使用Python语言，相信随着工业互联网的落地应用，未来Python语言的应用会更加普遍。
最后，不论学习哪一门编程语言，都一定要重视为自己开辟出更多的实践和交流渠道，这对于学习编程语言是非常重要的。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
只学一种语言的话，当然是JavaScript。软件大部分都在向着web形式转换， J***aScript是web显示的唯一工具，配合其他的语言，可以实现很多功能，可以说是一种万金油式的语言。
J***ascript+untiy3D可以开发大型游戏
J***aScript可以制作html5游戏
微信小程序使用J***aScript
微信公众号离不开J***aScript
J***ascript有人工智能库，可以用来做面部识别等内容
J***ascript+three.js（或X3DOM），可以实现3D网页、 VR虚拟现实，甚至可以制作VR虚拟现实视觉游戏
J***aScript+uni-app可以开发手机APP、微信小程序等等多种流行应用
如何选择大数据的编程语言？
当前正处在大数据时代背景下，大数据技术目前也正处在落地应用的初期，未来大数据的发展空间还是比较大的，所以学习大数据相关技术是个不错的选择。
大数据编程语言的选择要根据具体的工作岗位来进行，目前大数据领域的工作岗位[_a***_]大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，除了大数据平台研发之外，其他岗位的人才需求量还是比较大的，尤其是大数据分析岗位。
大数据应用开发岗位比较常见的编程语言包括J***a、Python、Scala等，J***a和Python是Hadoop平台比较常见的编程语言，而在Spark平台下，往往更多的选择是Scala语言。从应用的普遍性和功能性来说，在Hadoop平台下比较推荐***用J***a语言，在Spark平台下比较推荐***用Scala语言。J***a语言的生态比较健全，而且性能稳定，所以***用J***a语言会降低一定的开发风险。
大数据分析岗位比较常见的编程语言包括Python、R、Julia、Matlab、GO等语言，其中Python和R语言是比较常见的选择。Python语言随着大数据的发展，在近几年上升势头非常明显，在最新的TIOBE语言排行榜上已经排到了第三位，这是一个非常不错的成绩。Python语言语法简单、扩展性强、调整方便，而且Python语言自身具备强大的库支持（Numpy、Scipy、Matplotlib等），在进行数据分析时非常方便。
另外，Python语言也是大数据运维岗位比较常见的选择，从这个角度来看，Python语言是大数据从业人员应该掌握的重点语言。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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选择大数据项目编程语言的最重要因素是目究竟项目偏向于什么。如果是更加侧重于分析数据，构建分析并测试机器学习模型，那么更偏向于数据科学语言。如果是希望构建大数据或物联网（IoT）应用程序，那么选择又需要考虑其他因素.
在数据科学探索和开发阶段，今天最流行的语言无疑是Python。Python流行的一个重要原因是可用于帮助数据科学家探索大数据集的大量工具和库。另外Python本身就是一门通用语言，实用型强.
另一种流行的数据科学语言是R，长期以来一直是数学家，统计学家和科学家的最爱。MATLAB也广泛用于大数据的探索和发现阶段。另外如果不了解SQL，也无法在数据科学方面走得太远，这仍然是一种非常有用的语言。
在开发生产分析和物联网应用程序时，通常会选择不同的语言集。虽然可能在项目的实验阶段选择Python或R，但实施通常会重写应用程序并使用完全不同的语言重新实现机器学习算法。
J***a仍然是一个非常受欢迎的选择，因为世界上有大量的J***a开发人员，以及一些流行的框架，如Apache Hadoop，是用J***a开发的。Scala在J***a虚拟机（JVM）中运行，也广泛用于数据科学; Apache Spark是用Scala编写的，Apache Flink是用J***a和Scala编写的。但是，对于某些生产应用程序，开发人员仍然倾向于低级语言。当速度和延迟很重要时，许多开发人员转向使用C和C ++来获得他们想要的东西。
使用C / C ++这样的低级语言可以比使用自动内存管理的语言更严格地控制应用程序的内存和性能.一个编写良好的C ++程序，对内存访问模式和机器的体系结构有深入的了解，可以比依赖于垃圾收集的J***a程序快几倍。出于这些原因，许多具有巨大可伸缩性和性能要求的企业开发人员倾向于在其服务器应用程序中使用C / C ++而不是J***a。
总之,究竟选择何种大数据相关编程语言，还是要根据具体目标选择.对于性能有着苛刻的要求，就偏向于低级语言.如果偏向于数据分析和探索Python和R比较适合。J***a以其强大的生态和不错的性能，也是一个可能的选择.
你用过最美的编程语言是哪个？
我用过的编程语言不算很多，最早是C和汇编、然后是C++，VBA、C#、PHP和Python。目前依然在用C、C++和python，pyrhon使用率最高。
这些语言除了VBA，基本上都与C渊源很深。
如果让我选择，最美的语言是C，因为它够“强大且原始”，在提供最佳的性能的同时，语言规则最为简练灵活，虽然什么都需要自己动手做，但提供给开发人员的功能和自我施展的空间也最大。
如果说需要上手快，开发简便而且不太在意程序性能，python最适合。
说实话后来的oop语言真的越来越没意思，什么都给封装好了，只需直接拿来引用即可，虽然开发简便周期也短了，但这种像吃着别人吐出来的东西感觉实在不怎么样，到今天真的已经变成模式化的养家糊口的工具了。
分析了2020年最热门的十种语言，总有一种适合你。
你可以结合介绍挑选适合自己的，也可以直接翻到末尾看我针对不同情况的推荐。
编程语言排行榜TIOBE最近公布了2020年的新表单：
J***a和C依旧稳居一二，python则重回第三。除此之外，有一点需要注意的是，R语言挤掉了本属于前十的Assembly language。
为什么是他们从2500余种编程语言中脱颖而出？
接下来我就对比介绍下这十种语言优劣性，并从下面几个方面对他们做一个评级：
1.易学指数：根据初学者首次学习此语言「入门」的难易程度来进行划分。
2.功能指数：根据编程语言的适用领域「广泛」程度进行划分。
3.薪酬指数：根据已该编程语言就业者的平均「工资」进行划分。
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