导读 我们都知道，C++，MATLAB，Java 一直都受到技术学院的青睐，大多数毕业生都热衷于学习这些语言。但它们是否是业界所需要的呢?抱着这个疑问，我们访问了几个可信度较高的语言索引网站，同时还深入到 Indeed 和 Glassdoor 等全球门户网站，试图收集数据，以总结出全球最受欢迎的语言是哪些，以及行业内最需要的语言是什么。
关于Java

全球化的Web脚本语言。当Web接管我们的宇宙时，使用主要用于Web应用程序的Java也将接管世界。它是一个好的前端工具，可以在所有环境中使用。从添加效果到创建基本功能的游戏，Java是业界最喜欢和最受欢迎的编程语言学习。

用于Android开发和世界上大多数金融系统。Java的速度和性能是显而易见的首选。它多年来被评价为最好的编程语言，它总是很好地保持用户的技能更新。

关于C++

《Effective C++》 系列图书的作者、编程新闻方面 Dr. Dobb 奖得主（Dr. Dobb’s JournalExcellence in Programming Award） Scott Meyers 表示

——在我看来C++仍然是一个重要的编程语言，因为它自出生以来的长处仍然在各种各样项目的软件开发人员中具有持续的吸引力。我曾在2014年作过演讲《为什么C ++将继续远航》，其中我总结了C++以下优点：

与C语言兼容
非常通用的功能
不存在范式（Paradigm agnosticism）
专注系统编程
C ++是最适合那些要求苛刻的系统应用，那些不容易满足技术上的约束的系统。对于这样的应用程序，通常情况下，C ++的唯一重大的竞争对手是C，而与C相比，C ++ 又能提供更强大的抽象和建模功能。

抱有同样态度的还有Constantin Brancusi 大学的 Adrian Runceanu 教授在C ++，Java，Oracle 有超过16年的经验。

——我认为使用C / C ++是因为它提供了一个很好的指针机制（a good mechanism for using pointers），我们可以用这种语言创建可移植的应用程序。我相信C / C ++很容易学习，这就是为什么学生喜欢使用这种编程语言创建应用程序。其他语言（Java，Java，Python）可用于开发Web应用程序，但C / C ++不能以这种方式使用。我不知道这种语言的未来是什么，但我相信C ++在未来将继续在业界处于主导地位。”

关于R语言

随着世界对统计和数据分析越来越痴迷，R是你需要添加到你的技能组合的语言。如果你在工作门户网站上看到的与R相关的工作越来越多，那么可以肯定R在2017年可能是最受追捧的语言。

关于Swift

当苹果应对开发商的投诉时，它决定拿出 Swift 取代 Objective-C。它必然成为开发商的最爱。到目前为止，iOS开发人员正在像其他人一样快速地编码，当他们在市场现身时，Swift的使用率只会更加扩大。

关于MATLAB

曾经是数学家和科学家使用的硬派语言。随着对分析和统计的兴趣越来越大，MATLAB的受欢迎程度正在复苏。更多的开发人员将回到MATLAB，因为数学分析的复杂性正在增加。

关于SQL

随着人们越来越需要技术，数据库一直在指数级增加。如果你有兴趣管理数据库，SQL是你的首选。SQL是为了特殊的数据库目的设计的语言，不同于通用语言。几乎可在需要数据库管理的任何地方使用它。SQL是一个需要学习的重要技能。

关于Arduino

物联网将属于 Arduino！ 嵌入式编程也将是一个关键的玩家。Arduino不是一种新语言；它是一组C和C ++函数。随着更多的嵌入式芯片需要编码，Arduino将是在 2017 年兴起的新技能

关于PHP

在过去，PHP是一种简单的方法来淘汰一些动态网页。如果你需要一点点的变化，你可以在HTML标签之间嵌入简单的代码。Web开发者有了它就基本足够了，但它的缓慢足以令程序员中的中坚分子看不起它。

这是一则旧闻了，因为一些喜爱PHP的程序员在Wordpress和Facebook等地方都在争相利用即时编译器，这种曾创造出Java如此高性能解决方案的技术来执行比以前更快的PHP代码。现在的工具如HipHop，虚拟机和PHP7.0提供的速度可能是旧版本的2倍。这会给Node.js和Java带来挑战。

Java 和 Java 可能仍然是其基于网络的服务行业的最爱，Google的GO也已经出现了几年，并将是一个伟大的语言。Ruby 是初创公司最喜欢的，这已经有一段时间了，其流行度在预计的未来不会减少。Mozilla 的 Rust和 Facebook 的 HACK（超过90％的Facebook 代码用 HACK 书写）必须也加入这些列表，但在2017年上半年还不行。

关于未来

世界正在快速变化，越来越多的程序员不再愿意为了效率而牺牲性能。曾一度限于科学家的高性能计算，现在由于深度学习和人工智能应用成为主流。

在2016年，我们看到了算法交易、自动驾驶汽车、3D打印、风险管理、医疗诊断、航空安全，以及在并行超级计算和天体物理学方面的 Julia Computing 应用。这些应用程序和用例预计在 2017 年爆发，因为Julia 框架 1.0 将发布，学习框架会变得更容易使用。

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