【IT】PythonがJavaに迫る勢い - 7月の開発言語ランキング [無断転載禁止]©2ch.net
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2017年7月の「PYPL PopularitY of Programming Language」が公開された。PYPLはGoogle検索エンジンにおいてプログラミング言語のチュートリアルが検索された回数から、対象となるプログラミング言語がどれだけ話題になっているかをインデックス化したもの。チュートリアルの検索回数を人気度と位置づけてランキングしている。
2017年7月におけるインデックスは次のとおり。
順位 プログラミング言語 インデックス値 推移
1 Java 22.6% ↓
2 Python 16.4% ↑
3 PHP 9.1% ↓
4 C# 8.2% ↓
5 Javascript 8.0% ↑
6 C++ 6.6% ↓
7 C 6.5% ↓
8 R 3.7% ↑
9 Objective-C 3.6% ↓
10 Swift 2.8% ↓
11 Matlab 2.5% ↓
12 Ruby 1.8% ↓
13 VBA 1.4% ↓
14 VisualBasic 1.3% ↓
15 Scala 1.2% ↑
16 TypeScript 1.2% ↑
17 Perl 0.8% ↓
18 Go 0.5% ↑
19 lua 0.4% ↓
20 Kotlin 0.4% ↑
21 Delphi 0.3% ↓
22 Rust 0.3% =
23 Haskell 0.3% =
http://n.mynv.jp/news/2017/07/07/053/images/002l.jpg
http://n.mynv.jp/news/2017/07/07/053/images/003l.jpg
長期に渡ってJavaが第1位を維持しているが、シェアは徐々に下がってきている。ほかのプログラミング言語ランキングでも同様の傾向を示している。PYPLプログラミング言語ランキングではPythonが高いポイントを獲得しており、そのポイントは徐々にJavaに迫ってきている。Pythonは採用されるシーンを増やしており、このままの傾向が続いた場合はPythonがJavaを超える可能性がある。
http://news.mynavi.jp/news/2017/07/07/053/ >>299
Wikipediaによると、
低水準言語
機械語 / アセンブリ言語（アセンブラ）
高水準言語
1950年代
FORTRAN LISP ALGOL COBOL
1960年代
CPL BASIC PL/I APL BCPL Simula LOGO B
1970年代
Forth Pascal C Prolog Smalltalk Scheme ML AWK SQL Ada
1980年代
C++ Objective-C Common Lisp Eiffel Erlang Perl Mathematica J
1990年代
Python Tcl Haskell Visual Basic Ruby Lua Delphi Java JavaScript PHP OCaml SuperCollider R ECMAScript
2000年代
C# Scala D F# Go
2010年代
Dart Ceylon Elixir Hack Swift Rust Perl 6 Elm Julia Kotlin
だそうですよ。 >>303
Microsoft BASICだね。
ちなみに、初期のMicrosoft BASICはビルゲイツ自身が開発してる。ポールアレンともう１人の共作。
普通に言って、天才プログラマーだった。
ただ、天才でも負けたことはある。
同じ動作をするプログラムを１バイトでも短く書けるか？
掛け金１ドル＋ビルゲイツに勝ったという名誉。 >>297
エクセル使ってるなら簡単なマクロからはじめてみな
少し覚えただけでも便利さ実感するから
興味出てきたら本格的にﾍﾞﾝｷｮすればいい ライブラリが豊富
読みやすい
並列処理はちょっとレガシーなので改善してくれ ■真相深入り！◆虎ノ門ニュース■
7/11(火) 百田尚樹・阿比留瑠比・居島一平
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独学。
やねうらお氏の公開してたライブラリを全部解析して勉強したのが最初だった
その前は7年間BASICやってたけど、ゲーム作りの楽しさだけで、スキルの上達はなかった >>290
そのランキングのどこがおかしいと言うのかw
敢えて言えば「今でもそんなもんなのかよ」ぐらい
vimやemacsはプラグイン使えばデバッガやコンパイラと連携できるからIDE的な使い方する奴はいるよ
20年前ならともかく今やったら変人だがLinux方面で湧いたvimキチガイはそんな奴らは多そうだ >>301
kotolinはJAVA VM上で動くものなのでJAVAもそれなりの役割がある >>294
webassemblyが普及するとその他の言語が流入してきそうだけどね。
色々あってwebassemblyが使われ始めるまで3年はかかると思うけど >>297
小学校の頃から遊びで簡単なゲームなんかのプログラムは作ってたけど
本格的な勉強を始めたのは大学から。 >>282
それはない。言うのは簡単だがこのレベルは殆どいない 知り合いのSVMに詳しいC/C++/Python使いは余裕で1500くらい貰っている
DLの専門家でなくてもそのレベルだ
機械学習の理論を理解しCを極めてるなら大概のニーズに対応できる
実際はどちらも半端な奴ばかりだ 既存の機械学習論文読んで実装できる程度ならそこそこ優秀なCS系大学生なら普通にできる。
CUDA使って最適化できるとか、新しい機械学習アルゴリズムを考案できるとか
新しいDNNを設計できるとかしないと役に立たない。 実務で稼ぐのには新規研究はいらないのでは。グーグルとかごく一部の人だけで。
既存研究をまともに理解して、まともに動作させられれば大抵はまかなえるのでは。
なんらかの賞狙いとか、第一人者狙いとかでなければ。 >>312
webassemblyの現状の完成度の低さには驚くよな
文字列出力もできないw >>310
呼んだか？（＾ω＾ ≡ ＾ω＾）おっおっ >>301
業務アプリでJavaが浸透したから、数十年後も今のCOBOLみたいな感じで
生き残ると思うよ。
将来の若手プログラマーに「何この糞言語」と罵られながらもw >>318
最低限chrome、firefox、edge、safariで動いてくれればワンチャンあるんだがな
ieはサポート期限待たずに早急に死んで欲しいし、operaはシェア考えると別にいいかな感 pythonはＣＧ業界で便利ツール作るのによく使われてる印象 >>8
統計解析でも増えてきてる
スクリプトで自動化しやすいから
一年に数回しか統計解析しない奴には必要ないだろうけど >>11
ライブラリは現役ですが
新しいシステムはスパコン系も
呼び出し規約がCと同じあるいは互換機能を持つので
Cから使ってますよ
Cを経由してさらにpythonnのnumpyからとか >>50
Lisperなのにかなり前にMITのScheme使ってた授業がPythonになったの知らないのか?
SICPの後継の授業が
ライブラリが充実してるって理由で
その頃からPythonはスクリプト系で断トツの人気と普及率だった
工学系では
日本だとrubyも人気あったけどな
当時はかなり鈍足だったけど >>55
ロボット制御とか組み込みも強い
perlもそうだったが
Cの数値型をうまく使えるスクリプト言語は
数値計算や制御系も得意だから
汎用スクリプト言語になりやすい
JavascriptやSchemeはそこが弱かったわけ
Javascriptはasm.js以降、方針転換してきてるが >>64
そんな理由で道具選ぶのもどうかと思うが
ホンの表紙に自分の写真載せすぎとは思うw >>83
気が早すぎるだろ
pythonなんて26年前に出来た言語だぞ
それがnumpyその他で地道に裾野を広げて
強化学習のお陰でようやく
ビジネスニュース板の話題になるようになった >>85
C/C++を馬鹿にする奴は何も分かってないお馬鹿さん >>93
debianのpythonチームが
perlでやってたパッケージ作成、インストーラを
python化するプロジェクト立ち上げたのが2000年くらい
2008年にはlinux standard baseでも規格化されてる >>190
話題沸騰中のpythonがbytecode VMなんだが?
しかも>>100の言とは反して
python VMはネイティブライブラリとのリンケージ機能を優先して
古臭い設計のままに留まってる
JVMみたいに近代的じゃない >>201
命令がないCPUでは実装が遅くなるから
Cはそういうものは言語に入れない方針
欲しい人は実装依存のasm文か
Cで(やや)ポータブルに書く >>149
最初からJVMバイトコードコンパイルしてます
開発者のGoslingがbytecode VMの専門家
社内でOakって呼ばれてた頃からコンパイル志向 >>163
下位を急上昇してるだけで一人勝ちじゃないじゃん >>166
アルゴリズムを記述できなくても
文法と意味論あれば言語や
Zとかな >>172
AIの時代だから
統計処理したデータをアプリ埋め込む時代 >>195
pythonとかぶり過ぎで
今の処理系実装に変えるまでは
処理速度が中位にかなり離された最下位グループだったからね >>198
強化学習含めたnumpy,scipy系ではCのライブラリを呼び出してるから
python自体の速度はあまり問題になってない
呼び出しやすい言語設計の方が利点となった
ただwebサーバ系でdjango使ったのはたくさんあるだろ
AWSでもAzureでもG Suiteでも採用されてんだから Pythonが機械学習で流行ったのはほとんどグーグルのせいだろ?
ここがJavaScriptでもRubyでも採用してたらそっちになってたはず。
楽天とかはRubyで機械学習してるかもしれん。 Python - Deep learning はなぜ pythonで実装されることが多いのですか？
そもそもなぜ多くのオープンソースプロジェクトが立ち上がったのか、という点については、Numpy と、Scipy という2つのパッケージの存在が指摘されていました。
また、R言語ベースの統計解析ライブラリとの連携がとても簡単という点も評価が高いようです。
マシンラーニングでつかわれるような高度に抽象化された数学的計算ライブラリとしてMatlabが有名ですが、
これはとても優れた機能を提供している反面、ライセンスが高額であることが難点と言われています。
マシンラーニングの基礎や応用分野の研究者たちは、潤沢な資金を持っていない学術研究者などが多くいますから、
彼らにとってすべて無償で入手し、開発し、再頒布できるPythonは最適解だったのではないでしょうか。
https://teratail.com/questions/33373 >>92
iPhoneがPyじゃないけど。比較対象のobjective-cだけど。 >>326
メモリアクセスパターンとか見ると基本パフォーマンス無視なのは事実 pythonの歴史(〜2016年)
2011年 pandas 0.30リリース。pythonはplyr/dplyrを備えたRの競合に。この段階で、現在の状況に至るためのお膳立ては整ったのであった。
[2006] 科学計算(NumPy/SciPy/scikit-learn)
[2005] 数式処理(Sage=セイジ)
[2011] データ整形(pandas)
[2003] 可視化(matplotlib)
[2001] インタラクティブ(notebook)
ところで、私が大学院に入学したのは2008年であった。研究室ではintel C compilerしか使われていなかった。
そして、BLASやLAPACKをCから叩いていた。スクリプティング言語としては、Rubyが使われていたが、Webアプリは誰も書けなかった。
mathematicaやMATLABはよく使われていた。Sageを使ってる人は1人だけいた。
ということで、この後には普及の歴史が続くこととなる。
http://soqdoq.com/teq/?p=2036
なぜ機械学習にPythonが選ばれるのか
日本ではWeb系のLL言語としてはPHP・Perl・Rubyが強く、Pythonは海外では普及しているが日本ではマイナーな言語である。
Google AppEngineの開始当初(2008年4月)にPythonをサポートしていた際には、なんでPythonなんだろうと軽く調べ、教育用として海外では普及しているという認識だった。
2012年〜2013年頃にデータサイエンスがバズワードとなり機械学習する上でR言語と次点でPythonという感じだったと思う。
そして昨今はPython一色になってきている。
なぜ、この分野が強くなったのか疑問を持ち「科学計算|機械学習 Python なぜ」検索してみると2サイトが見つけられる。
要約すると エコシステムが充実&加速
Rで出来たことがpandas, statsmodelでかなりできるようになった 機械学習もscikit-learnで楽に 言語間のデータのやり取りの必要がなくなるメリットが大きい
私としては何故このように科学計算分野のライブラリが作成され強化されるように至ったのかを知りたくなり歴史から調べてみました。
RubyがRailsにより注目されたように、Pythonでは当初数値コンピューティング用に設計されたものではなかったが、リストの概念や関数型言語の基本機能を実装したこと、
Jim Fulton氏(元ZOPE社CTO)が多次元配列・行列ライブラリ「Matrix Object in Python」を開発したことで、早い段階(Python 1.0から1年後)で科学/エンジニアリングコミュニティに注目され「Matrix-SIG」が設立、
後の「NumPy」が紆余曲折(Numeric(1995年)とNumArray(2001)を統合)を経て2005年にリリースされた。
また幾つかの科学計算用ライブラリをパッケージ化した「SciPy」が2001年にTravis Oliphant氏らによりリリースされた。
その後はEnthought社が2001年に米国で設立され、SciPyをベースにツールやパッケージやサポートを提供、また科学技術計算向けの「SciPy Conference」と呼ばれる会議の開催を支援して行く。
Pythonが、科学技術計算で使われるようになるであろう理由のもう一つに着目した。
オープンソースプロジェクトは開発リソース(おもにマンパワー)が限られ、開発の中心メンバーが何らかの理由で参加しなくなった場合、一気にそのプロジェクトが衰退する場合があるが、
特に科学技術計算関係のパッケージについては民間企業が本格的にサポートとしており、オープンソースソフトウェアとして公開する体制が整っている。
民間企業の代表的なのが、Enthought社とContinuum Analytics社である。
Enthought社は科学技術計算用パッケージ群「Scipy Stack」を提供し、科学技術計算向けの「SciPy Conference」と呼ばれる会議の開催を支援している。
Continuum Analytics社はPythonディストリビューション「Anaconda」を提供し、データ分析向けの「Py Data」と呼ばれる会議の開催を支援している。
また、GoogleもPython作者のGuido van Rossum氏を2005年に雇用したり、「Google Summer of Code」というオープンソースの開発に資金を提供するプロジェクトを2005年に作成し、
機械学習ライブラリの「scikit-learn」や多変量回帰分析・時系列分析ライブラリ「statsmodels」がリリースされています。
科学技術計算分野のキーマンは、「SciPy」と「NumPy」の作者でもあるTravis Oliphant氏であろう。
Oliphant氏は、2001年から2007年にかけてBrigham Young University(BYU)の電気・コンピュータ工学の助教授を務め、BYU生物医学イメージングラボを指導し、スキャン・インピーダンス・イメージングに関する研究を行っていました。
その後、前述したEnthought社の社長を2007年から2011年まで務め、2012年1月にContinuum Analytics社を設立しました。
http://qiita.com/yaju/items/5502115d7e3d06e6bbdd >>330
rustはチンタラしてたら特徴をC++に取り込まれそうなんだよね >>345
後半違う
MATLABは大学ではすごく安い
キャンパスライセンスで全学ただ同然で使える
スタンドアローン版をインストールして家でも使えるライセンス
pythonの方が柔軟性が高いから増えてる >>347
The Computer Language Benchmarks Gameでも見てきな
無知で低能は見ても理解出来なくて大暴れかい? >>351
> The Computer Language Benchmarks Game
見たけど、どれもCの方が速いように見えるんだけど。。
もしかして、見方を間違ってる？ そこみてみたら、PythonよりPHPの速いんだな。
PHP?vs?Python 3 (64-bit Ubuntu quad core)
http://benchmarksgame.alioth.debian.org/u64q/php.html
PHP?vs?Python 3 (32-bit Ubuntu one core)
http://benchmarksgame.alioth.debian.org/u32/php.html せっかくRubyの松本さんいるのに楽天は活かせてないな 基本的にPython自体は遅いからね。
重い計算処理をNumPyとかCuPyとか使って高速化すること前提になってる。 Pythonに性能を求めちゃいかん。C関数の呼び出しが奇跡的に楽なので、性能が必要な部分はCで組むんだ。
その場合はCとPythonの境界がボトルネックになるので、変数やバッファも極力C側に持たせるぜ。
TensorFlowもnumpyもそんな感じだよね。 なんでBASICを熟成させて極めないんだね？
ただの言語だろ
新興宗教のように、既存のトップになれないからって
新たに作っておいしいとこを頂くような社会としか思えない 例えばBASICでパターンマッチ式とか、構文考えただけで気持ち悪いと思わん？ >>358
拡張して作ったりCOMやDLLに丸投げとか工夫できるだろ
新しいことやるために、新しい言語作ってしかも基本命令まで変えて作ることに意味あんのか？
無駄な派閥競争だろ >>359
組む人の哲学の違いが大きいんだろうな
マシン語時代からある、伝統的な手続き型(命令型)プログラミングが好きなやつ
(数学的な)関数を組み合わせてロジックを組む、関数型プログラミングが好きなやつ
マクロなプログラミング構造になるとOOPとかもっとたくさん出てくる
それらの哲学を一つの言語に集約するとカオスになる
Perlなんか最たる例 VBAでもDLL呼び出しすれば機械制御できない訳ではない
そんな非合理なこともやったことあるけど、評判は良かった >>352
JavaはC,C++に次いで迫る速度なんだから遅いなんて評価は間違い そもそも実行効率でプログラミング言語の序列を決めること自体がナンセンス
むしろシステムの案件に対する実装効率と保守性で決めるべきかと
が、これも主観に大きく依存するし、参考程度にしかならない 必要十分なら実行効率、あるいは冗長化して金で解決できるなら
開発、保守効率の高い言語で実装するべきなんだが
受託の場合選択の余地がなかったりする プログラミングって何ができるのか
いまいちよくわからない
みんな何してるの？
自分が学生の頃、初めて買ったのはC言語の入門本だった
そして動かしてみて
ああ、動いたって感じで終わった
次はJAVAの本を買っていろいろ動かしてみて
うん、動いたってだけで終わった
最近はUNITYでC#の本も一緒に購入した
3アクションゲームを作ったけど
それで、その先はどうすんの？って感じで
そのまま終わってしまう
Pythonのクローリングとかいう本を買って
webの文字列をExcelに貼り付けるツールを作ってみたけど
うん、まあ、動いたって感じで自己満足で終わった
いつも、こんな感じなんだけど
プログラミングってこんなもんなの？ >>350
そりゃ大学安くても企業はバカ高いから広まらなかったんだよ
でもPythonはタダ
ありがてえ >>365
エロ動画を自動的にダウンロードするプログラムを組んでみろ
楽しめると思うぞ SQLっていうのはストアドプロシージャ組むってこと？ >>352
速いのは無駄にリッチリソースで、ガベコレが発生しない状況に限られる。
速いといっても、スクリプトに比べたらの話でCやC++よりずっと遅い。
Hello Worldレベルの実用度ゼロ、チンケなコードでベンチマークして、
直線番長を気取られてもな。 >>363
序列なんか決めてないよ。
速度が必要な部分には速度が出る言語を使うしかないというだけ。 >>365
>3アクションゲームを作ったけど
>それで、その先はどうすんの？って感じで
売ればいいのに。 >>365
ペンと紙のつかいかたわかっても
書く理由なかったら書かないだろ
そういう事だ >>368
普通にデータベース操作すること全般だろうね。
Structured Query Language か。最近ではこう言わないらしいが。
いい設計と悪い設計で、大きくパフォーマンスが違う。なので腕がいいと給料がいい。
あるSQL文を実行させた時に、その中身がどう解釈されて実行されるかまで理解することは難しい。
ストアドプロシージャ組む、組まないといけなくなるのは、どこか上流工程で大きな失敗をしているケースだと思うな。
コミット、ロールバックとかもね。 今時は複雑なSQLを組んだり高度にチューニングしたりしないんじゃ？
javaでやる（俺は嫌い） ・
これから学び始めるなら Ｐｙｔｈｏｎ 絶対にイイ。兎に角 アルゴリズムが直観的に書けるし、
関数型だから 配列なんかにラムダ式使えるし、ジェネーレータに ＭａｐＲｅｄｕｃｅに 機械学習のアンサンブルも書きやすい。
つまり いま流行りのＡＩを実装しやすい。Ｊａｖａと違い 多重継承できるから 初期化に問題が出やすいけど、Ｍｉｘ−ＩＮ をうまく使えば
超 書きやすい。 >>374
何をどうやりたいかなのでしょう。
複雑な SQL 文を組と、SQL解釈のオプティマイザが挙動不審になることがあるから、複雑じゃない方がいい。
しかし簡単なことばかりさせるわけにもいかない。
チューニング、というかおかしな所は直すよ。 >>377
今時はデータの抽出もsqlでは大雑把にとってjavaで絞り込むとか。じゃない？（俺は嫌い） >>378
大雑把の程度がどのくらいかわからないけども、WHERE で絞り込むのはいい方法。ただし、KEYがちゃんと使われる前提で。
おかしな書き方すると、見た目は大丈夫そうなのに、フルスキャンになるとかもあるね。オラクルだとかなり頑張るんだが。
データの転送容量は、ＤＢにとっても受け取る方にとっても少ない方がいいので、少なくしますね。
一般的にかどうかは知らないけど、行はＤＢで絞り込んで少なく、列は多めに取って後から必要な物を精査かな。
全く使わない列を持ってくるのは無しで。
どうでもいいようなものはＮｏＳＱＬに置いて、どれを取り出すか大事なものを決めるものをＤＢに置くのが最近の方式なのかな。 PythonとRできればSPSSとかSASいらんしな .
ドコモ本社と、客のバトルが聞ける
でに東芝事件を超えてる、アクセス７,０００,０００回へ
http://do-como.com
f >>375
R/Python/MATLABだけのスキルで外資（または渡米して現地企業）に入社するなら理系のPhdが無いと厳しい
さらに関連する論文があって当然で、アルゴリズムの設計スキルもかなり高いレベルで要求される
日本では学士でもデータサイエンティストの仕事は見つかるが、外資とは比較にならない低待遇
プログラマーになろうとしても、スクリプト言語よりもJava/JVMの仕事が圧倒的多数でありコンバートに成功する確率は高くない
それを理解した上でPython/R/MATLABを学ぶなら文句はないが、分かった上で他人にプログラミング言語として薦めるのは害悪と断定して良い
スクリプト言語から、プログラマーが使うコンパイル言語に移るのは、数週間スクリプト言語に慣れてから一からやり直すぐらいの手間がかかるので
就職後だと日常に忙殺されて時間が足りるとは思えない だからCとlispをまずやれと。pythonはその後
一見遠回りに見えるが、実力がつく
しかも、lispを機械学習と上手く融合したら何ができるのか
あまり解明されてもいない。pythonに代わるパラダイムの鍵になる可能性すらある https://julialang.org/benchmarks/
こんなのを見つけた。
ベンチマークなんだけども。
詳しそうな人が多そうだから聞くんだけども、PythonのCuPyに相当する物って、他の言語だと何になるの？
結局、あれもこれも覚えないとなのかな。 ×スクリプト言語よりも
◯Python/R/MATLAB等のスクリプト言語よりも
組み込み系や(Java/Scala/Kotlin等JVM言語)Web系、業務系はコンパイル言語を使うため
理論上コンバート可能に見えるが、現実はそう簡単なものではないと聞いている
これがスクリプト言語からコンパイル言語へのコンバートであれば厳しさは想像に難くない >>385
Cはともかく、Lispで何が出来るの？
何か実用的な応用例あげてみて。 >>387
お前が使ってるものの大半にプログラムが入ってる >>384
数週間で新しい言語覚えられるなら、両方覚えればいいと思うんだけども。
Javaの仕事は大量にあるけども、安い賃金の外人も大量に専門学校から排出されてるんだよね。
それで、外人ですら、競争相手が多いから、給料上がらないとか言ってる。
https://jp.stanby.com/media/programming_ranking/
Python Perl Ruby C JavaScript php Scala Java Swift Objective-C
ここは日本の求人を集めたみたいだけども、Rの求人多いな。ここ１年で増えたのか。
http://news.mynavi.jp/news/2016/11/30/101/
年収ランキングは合ってるのか合ってないのかわからないが、https://www.paysa.com/ってのはＵＳの転職サイトなのかな。
ここだと、
Verilog R Perl Python C++ C Ruby Java JavaScript SQL って感じか。SQLの位置低すぎて笑える。
使える人が少なくて、ある程度の需要があるのが、給料高い。
Verilog な、日本じゃ仕事自体がろくでもないだろうな。募集数ほぼなし。 >>390
逆にプログラミングでしたいことって一般的に何だと思う？自動化でしょ
自分が実現したいシステムをメタレベルで統合する際に自動化を最大化したいならlisp
強みは一般的なんだよ、初めから
廃れたのではなくて、使いこなすのが難しいんだよ
例えば厳密な型に基づく関数型の認知モデルを作ったとして、
それを部分的に非関数型言語で書かれた識別器と連動させたいとするでしょ
そういうことが自由にできるのは今のとこlispしかない >>392
いつの時代も
競争の過程はたくさん仕事がある Pythonのソースコードってネットにあまりないな
Python3系に限るともっと少ない >>393
SQL なんて出来て当たり前
価値なんてない >>389
Python/R/MATLAB等のスクリプト言語
と
コンパイル言語（Ｃとか？）
は、多分、前者を先に覚えると、他の言語の不自由さに絶句して覚える気が無くなる。んだと思う。
Ｃ言語は、所詮便利なアセンブラだから、アセンブラ覚えるよりは遥かにマシ、だと思うことからはじめれば、多少は苦痛が和らぐかも。
Ｃ言語だと、i++ とかで、インクリメントできるじゃないですか。これは、アセンブラにインクリメント命令がある（あった？）から。
Ｒ言語だと、i++ って出来なかったんじゃないかな。 i <- i + 1 と書かないと。
何かの言語を覚える際には、その言語の１個下の言語の仕組みも考えると、覚えやすいと思う。
Ｃ言語でポインターではまる人が多いんだけども、アセンブラでポインターではまる人はいない。
PHPがわけのわからない動きしてるな、と思ったら、PHPのソースを見ればそこに答えがあると思う。 オープンソースはヴァージョンアップが多すぎて
書き方が変わりすぎて困らない？ >>393
>数週間で新しい言語覚えられるなら、両方覚えればいいと思うんだけども。
現実はそう簡単にはいかない
スクリプト言語を数週間学んでコンパイル言語も学べるなら、認知バイアスはかからないが、理論と現実は違う
半年でもPython/R/MATLAB等のスクリプト言語を学んだ人間は、コンパイル言語の習得に失敗というより、挑戦さえしなくなる
手順が増えるコンパイル言語を忌避してしまうのもあるが、認知バイアスが高まることで、多言語習得に失敗する可能性は高まる
Pythonだけ学べば高給で未来が約束という過剰広告を信じる人間も問題ではあるが、一旦Pythonにロックインされると職種・業種は限定されてしまい、あぶれる可能性が高い >年収ランキングは合ってるのか合ってないのかわからないが、https://www.paysa.com/ってのはＵＳの転職サイトなのかな。
まず転職サイト・ヘッドハンターの持っている情報は少ないから、パブリックな情報から得るのは間違いではないが
大企業・ベンチャーは年収要件を公表していない会社が多く、適当なデータが多いのは知っておいた方が良い
そのサイトに書いてあるPythonの職種では、Pythonだけではなく他の言語を知っていると記述があるようだが
What skills do Python Developers have?
Python (87%) Javascript (58%) Linux (44%) Mysql (44%) Java (41%) Sql (38%) Css (36%) Html (35%) Django (33%) C++ (30%)
この中でいうと純粋なPythonはDjango(33%)で、残りはJava(41%)かC++(30%)の補助業務だと読み取れる
54% of applicants have no degree
Python Developersの54%が高卒とあるが、この統計には問題がある
学歴の統計は「応募者」の学歴であり、学歴要件関係なく応募する人間が多いアメリカでは、当然学歴が低い人間が応募する（そして大半は落ちる） ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
