在多種趨勢榜單中，Java、C、Python 已成編程語言界的新任“鐵三角”。而在開發者日常使用以及討論中，編程語言又有什麼樣的現狀？
近日，一年僅發佈兩次編程語言榜單的美國知名軟件開發者行業分析公司 RedMonk 正式發佈了 2019 年 Q1 季度的編程語言排行榜。與此前一月一發的 TIOBE 編程語言榜單不同，RedMonk 的編程語言排行榜數據主要來源於開發者最常使用的代碼分享之 GitHub 社區和討論之 Stackoverflow 社區。
其中 GitHub 的數據源是 GitHub Archive，而 Stack Overflow 則是基於 data explorer 工具收集所需的指標，以便開發者可深入瞭解潛在編程語言的未來應用趨勢。
下面，我們就來一起看一下這份榜單。
2019 年 1 月發佈
細細看來，該編程語言排行榜的 Top 20 如下所示：
1. JavaScript
2. Java
3. Python
4. PHP
5. C#
6. C++
7. CSS
8. Ruby
9. C
10. Objective-C
11. Swift
12. Typescript
13. Scala
14. Shell
15. Go
16. R
17. PowerShell
18. Perl
19. Haskell
20. Kotlin
從中我們發現，更受歡迎的不是在企業級應用程序中使用最多的 Java，而是 JavaScript。此外，和去年 6 月，RedMonk 發佈的編程語言排行榜相比，新的榜單並沒有過多的浮動。
2018 年 6 月
事實上，一般來說，編程語言排行榜的前 10-12 種語言，每月甚至於每年幾乎都沒有太大的變化。雖然在如 GitHub 或者 Stack Overflow 等平臺上，開發者在開發時所使用的技術每年可能會根據興趣愛好或者項目需求發生一定的變化，但是主流且可獲得高收益的編程語言就那麼幾種，這樣的現狀也導致新的語言想要在一堆強勁競爭的主流編程語言中提升排名越來越難。
不過在此次的榜單中，還是有幾個值得我們關注的一些變化：
TypeScript，和去年排行榜相比，上升了四個名次，位列第 12 名。在此也如上文所述，在如今幾大主流編程語言當道之時，其他編程語言排名上升實屬不易，而通過一年的時間，TypeScript 可以上升四個名次，這也是為什麼其會如此值得我們關注的原因。而考量其中緣由，也必然和排名第一的 JavaScript 不無關係。眾所周知，TypeScript 是 JavaScript 類型的超集，它可以編譯成純 JavaScript，同時在安全功能，如可選的靜態類型檢查等方面有很大的提升。但是僅憑功能特性本身不足以快速推動語言的發展，因此它必須通過廣泛的項目來推廣。近兩年，GitHub 上出現了不少有關 TypeScript 的庫以及項目。
Go 和 R 分別下降了一個名次：從宏觀角度來看，這樣輕微的浮動可以忽略不計。不過對於 R 語言來說，其在數據分析和機器學習領域的工具中依然佔很大比重。但同時也鑑於 R 的領域侷限性，其發展前景應該進不了排行榜的 Top 10。另一款語言，Go，雖然它在技術上受到了高度重視，並且也在各種基礎設施項目中廣受歡迎，但是到目前為止，它並沒有任何的能力證明它會去遵循 Java 的成功腳步。
Kotlin 上升 8 位，進入 Top 20；Scala 下降一名；Clojure 下降 3 名；Groovy 下降三名：在本季度的編程語言排行榜中，變化較大的要屬基於 JVM 的語言，如 Clojure、Groovy、Scala 均有所下降，而新貴 Kotlin 反而大幅增長。目前，Kotlin（第 20 名）仍然遠遠落後於 Scala（第 13 名），但是根據 RedMonk 的歷史編程語言排行榜來看，Kotlin 的增長僅次於 Swift，所以，其未來值得期待。
對此，你怎麼看？
更完整的報告，可查看：
https://redmonk.com/sogrady/2019/03/20/language-rankings-1-19/
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本書是學習Scratch 3.0創意和編程的趣味課程指南。本書從少兒學編程的基礎和準備出發，介紹了Scratch 3.0的界面和功能，並通過30多個項目示例，詳細展示了各類積木的用法和編程技巧，以及如何將Scratch 3.0與眾多流行的硬件結合進行編程開發。最後，通過兩個完整的遊戲案例的開發，展示瞭如何綜合應用前面課程所學的知識和技能。
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《 Python機器學習》
作者：[印]阿布舍克·維賈亞瓦吉亞（Abhishek Vijayvargia）
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《Python機器學習》通過解釋數學原理和展示編程示例對機器學習進行了系統、全面的解析。
本書共分為12章，內容涵蓋了機器學習以及Python語言的基礎知識、特徵工程的概念與操作技術、數據可視化技術的實現、監督學習及無監督學習算法、文本分析、神經網絡和深度學習、推薦系統的構建方法以及預測處理時間序列的方法等。
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