
来源:麦叔编程
作者:麦叔
作为一个有十多年行业经验的人,我深知C语言的重要性。
但是我也时常纳闷,为什么C语言经常排在第一名呢?
放眼望去,我好像不认识一个以C语言为主要工作语言的人。这个排名第一是怎么来的呢?
image-20210316072640560
这里有三个问题,我们分清楚:
我对前两个问题没有困惑:
大家对C语言排在第一位的认知主要来源于TIOBE网站:
https://www.tiobe.com/tiobe-index/
国内各种媒体平台基本上也都是翻译的这个网站上的数据。
在我写字的今天(2021年3月份),C语言还是稳稳的排在第一名,随后是Java, Python和C++:
image-20210316072640560
为什么C语言排名第一,而我却不认识一个以C语言为主要工作语言的人呢?
当然,我孤陋寡闻,圈子小是一个原因。应该也有其他原因吧?
有,原因就是这个排名不是和就业正相关的,而是基于搜索引擎的搜索结果来的。我们来看一下维基百科的说明:
https://en.wikipedia.org/wiki/TIOBE_index
image-20210316074002269
翻译成中文:
这个index是根据搜索引擎的结果中包含编程语言名字的数量来计算的。index中包括谷歌,MSN,Yahoo!,Baidu, Youtube等。
这里有一份更完整的搜索引擎列表,官方说明:
https://www.tiobe.com/tiobe-index/programming-languages-definition/
image-20210316074334868
哈哈,天猫的权重竟然比百度还要多。牛了!还有qq.com, sohu.com等等。
搜的多确实可以代表流行程度,但是不能代表就业多。很多搜的人都是学生。
前面我也说了,C语言还是非常值得学习的。所以学习的人很多一点都不奇怪,学习者们会:
这样就排名就上去了。
从就业和专业程序员的角度,有两个更好的参考。
一个是github的编程语言排行:
https://madnight.github.io/githut/#/pull_requests/2020/4
这是去年的数据,但是一年变化不大。这里可以看到:
image-20210316075016807
这里也可以看到各大语言历年的情况:
https://octoverse.github.com/
和上面的排名基本一致。
image-20210316075248563
还有一个地方就是我前面说过的全球第二大同性交友社区Stackoverflow:
找代码上github,找答案上Stackoverflow。
https://insights.stackoverflow.com/survey/2020
这是2020年的数据,我觉得前3个都不是主流语言(JavaScript是前端主流语言),真正的排名可以从第4个开始算。和上面基本吻合。
image-20210316075456790
说到这里,大家千万不要误解我的意思。
同时C语言仍然有一定的就业空间,总的方向:
从行业上来看,下面行业用C语言比较多,这也和上面的方向吻合:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29