無論是網站開發、移動應用、人工智能還是嵌入式系統，編程語言都扮演著關鍵角色。

當下流行的AI人工智能大多是通過Python語言實現的。

作為AI技術框架的基礎語言，與其他編程語言相比，Python能夠動態編譯，不僅開發效率高，還可以搭建網絡、處理數據。

簡單的語法和多場景的泛用性，讓Python成為了近年來最受歡迎的編程語言。

同樣的，SQL(結構化查詢語言)也是一種編程語言，用于在關系數據庫中存儲和處理信息。

SQL允許用戶執行各種操作，包括查詢數據、插入、更新、刪除數據以及定義和管理數據庫結構。

通過SQL，用戶可以輕松地與數據庫交互，從而實現數據的存儲、檢索和維護。SQL語言具有簡單的語法和豐富的功能，讓開發人員能夠有效地管理大量的數據。

因此，在今年IEEE Spectrum發布的第十屆年度頂級編程語言榜單中，Python和SQL分別在趨勢和工作上排行第一，而Python則登上了Spectrum的榜一。

排行榜解讀

在Spectrum的排名反映了典型IEEE成員對編程語言的興趣和需求。

工作類別顯示當前相關工作所需要的程式語言技能，趨勢則代表著當代特別流行或受到重視的編程語言。

Python在編程語言中主導地位的加強，很大程度上是以犧牲更小、更專業的語言為代價的。

Python已經成為了一種“多面手”編程語言，并且在某些領域中表現出色。

如人工智能領域：強大而廣泛的庫使 Python 無處不在。

雖然摩爾定律在高端計算領域逐漸減弱，但低端微控制器仍然受益于性能提升，這意味著現在在一顆價值70美分的CPU上已經具備足夠的計算能力。

而Python就成為了嵌入式開發中一種有競爭力的選擇。

從長遠來看，Python的地位也在不斷鞏固：

現在，許多兒童和青少年都在使用 Python 編寫他們的第一個游戲或控制第一個LED。

這能幫助他們使用同一種編程語言無縫地進入更高級的領域，甚至找到工作。

但只掌握Python還不能完全滿足職業需求。

在榜單上的“工作”排名中，SQL高居榜首。這是因為在當今的分布式架構中，大量關鍵業務數據都保存在 SQL 數據庫中。

如果想利用這些信息做任何事情，就必須知道如何獲取這些信息。

但具有諷刺意味的是，純粹的 SQL 程序員很難找到工作。雇主們喜歡看到 SQL 技能與 Java 或 C++ 等其他語言的結合。

另一方面，雖然排行榜上Python在現下的趨勢里成為了毋庸置疑的第一，但編程還遠未成為一種單一的文化。

Java和各種類C語言的受歡迎程度加起來超過了 Python，尤其是在高性能或資源敏感型任務中。

因為Python的解釋器開銷過于昂貴(盡管有很多嘗試讓 Python 在這方面更具競爭力)，還有一些軟件生態系統由于其他原因而不容易被整合到Python中。

例如，R語言是一種用于統計分析和可視化的語言，幾年前隨著大數據的興起而嶄露頭角。

R語言雖然功能強大，但它并不容易學習。它的語法神秘莫測，函數通常在整個向量、列表和其他高級數據結構上執行。

盡管有的Python庫可以提供類似的分析和圖形功能，但R語言因為它的特殊性仍然很受歡迎，同時也使得R腳本難以移植。

鑒于大量的統計分析和學術研究都建立在R語言基礎上，這是一個重大問題。

這種情況與Fortran類似。在Fortran中，用于物理模擬和其他科學計算的現有驗證代碼的價值始終超過與使用現有最古老的編程語言之一相關的成本。

即使在今天，人們仍然可以找到Fortran程序員的工作。但這份工作可能需要安全許可，因為這些工作主要在美國聯邦國防或能源實驗室，如橡樹嶺國家實驗室。

在無法獲得安全許可的情況下，但仍喜歡有一定歷史的編程語言，那么Cobol是另一個可能的選擇。

這出于與Fortran相似的原因：因為存在著大量的已安裝代碼庫，這些代碼庫在錯誤成本高昂的情況下仍能正常工作。

許多大型銀行仍需要Cobol程序員，事實上，市場上尋找掌握Cobol的金融科技開發人員職位要比加密貨幣領域的職位更多。

這些老牌語言也可能出現在一些意想不到的地方。如Ladder Logic最開始為工業控制應用而生，通常與老式技術聯系在一起。

然而，作為引人注目的新興航天公司之一，Blue Origin發布了需要掌握Ladder Logic技能的職位。

這可能與需要為助推器和航天器提供燃料、能量和測試所需的地面設備集群有關。

可以看到，雖然Python是當下的編程主流，但Java和C語言等仍有自身優勢，一些老牌語言也無可替代。

不同編程語言滿足不同需求，保持多樣性至關重要。