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Après Redmonk, c'est au tour de l'Index TIOBE de mettre Python dans le top 3 des langages les plus populaires
Après Redmonk, c'est au tour de l'Index TIOBE de mettre Python dans le top 3 des langages les plus populaires,
Julia gagne également en notoriété
Python est entré pour la première fois dans le top trois de l’index des langages de programmation TIOBE, surpassé uniquement par C et Java.
TIOBE fait les observations suivantes : « Cela a vraiment pris beaucoup de temps. Au début des années 1990, il est entré dans le tableau. Il a ensuite fallu 10 ans pour atteindre le top 10 de l'indice TIOBE pour la première fois. Après cela, il s'est approché lentement mais sûrement du top 5 pour finalement arriver dans le top 3. Python devient de plus en plus omniprésent. C'est déjà le premier choix dans les universités (pour tous les types de sujets pour lesquels la programmation est exigée) et il est maintenant en train de conquérir le monde industriel. Les points de vente de Python sont qu’il est facile à apprendre, facile à installer mais aussi facile à déployer ».
Dans l’ordre, les langages qui ont occupé le top 5 des plus populaires selon l'index de TIOBE sont Java, C, Python, C ++ et Visual Basic .NET, selon son classement basé sur les moteurs de recherche de septembre 2018.
Parmi les progressions intéressantes qu’a noté TIOBE figure Rust (qui passe de la 36e à la 31e place), Groove (qui passe de la 44e à la 34e place) mais également Julia (qui passe de la 50e place - sa première entrée dans le top 50 qui a eu lieu en août - à la 39e place - dans le classement de septembre -). Le langage, qui a été dévoilé en 2012 par des spécialistes de l’apprentissage automatique et des données volumineuses, a également fait son apparition sur le baromètre RedMonk le mois dernier. Notons que Python figurait également dans son top 3 du mois dernier, juste derrière JavaScript et Java.
Concernant Julia, Redmonk a déclaré « Il y a environ une semaine, nous avons reçu la demande suivante d'un grand vendeur : "Que pensez-vous de Julia - restera-t-il un langage de niche, va-t-il évoluer ou disparaître ?". La question était intéressante, à la fois parce que personne ne nous avais posé de question à propos de Julia depuis un certain temps, mais également à cause de l'entité qui posait la question. Bien que cela ait déjà été mentionné ici, il a eu tendance à évoluer très lentement et n’a donc pas attiré beaucoup d’attention. Mais la question est arrivée au bon moment dans la mesure où, selon nos classements, Julia progresse lentement mais régulièrement. Au cours du trimestre, Julia a gagné trois places, passant à la 36e position, soit son quatrième trimestre consécutif de croissance (36, 39, 40, 52) ».
Six ans après son lancement, la version Julia 1.0 a été dévoilée en août. Elle a été développée dans le but de sélectionner le meilleur de C, Ruby, Python, R et MATLAB, et de le proposer dans un langage aux « développeurs avides » et aux chercheurs en apprentissage automatique.
Julia, qui a été développée et incubée au MIT, est libre et open source, avec plus de 700 contributeurs actifs, 1 900 paquets enregistrés, 41 000 étoiles GitHub, 2 millions de téléchargements et un taux de croissance des téléchargements de 101%. Le MIT note qu’il est utilisé dans plus de 700 universités et instituts de recherche et par des sociétés telles qu'Aviva, BlackRock, Capital One et Netflix.
« La sortie de Julia 1.0 indique que Julia est maintenant prête à changer le monde technique en combinant la productivité de haut niveau et la facilité d’utilisation de Python et R avec la vitesse fulgurante de C ++ », a déclaré le Professeur MIT CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Lab) Alan Edelman, le directeur de Julia Lab au MIT qui est également l’un des cofondateurs de Julia..
Une autre organisation de premier plan qui s'est tournée vers Julia est la Federal Aviation Administration, dont le partenaire Lincoln Labs utilise Julia pour développer le système d'évitement des collisions aéroportées de nouvelle génération.
Un avantage clé de Julia est qu'il est possible de développer des algorithmes, de les tester et de les exécuter sur des ensembles de données volumineux, puis de fournir les algorithmes dans un seul langage.
Et Julia a gagné ses galons en tant que langage utilisé pour créer l'application de supercalculateurs Celeste, qui a été utilisée pour traiter l'ensemble de données Sloan Digital Sky Survey et cataloguer avec précision 188 millions d'objets astronomiques en 14,6 minutes.
Source : Index TIOBE, MIT, Redmonk
Et vous ?
:fleche: Utilisez-vous Python ? Pour quel type de développement ?
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:fleche: Qu'est-ce qui peut, selon-vous, expliquer la montée en puissance de Python, Julia, Rust et Groove ?
Voir aussi :
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