Elige opción

  • C / C++

    Votos: 124 24,6%
  • Java

    Votos: 72 14,3%
  • Javascript

    Votos: 33 6,5%
  • PHP

    Votos: 49 9,7%
  • Python

    Votos: 102 20,2%
  • Ruby / Rust / Scala

    Votos: 8 1,6%
  • Fortran

    Votos: 10 2,0%
  • Ensamblador

    Votos: 27 5,3%
  • Perl / Pascal / Ada

    Votos: 9 1,8%
  • Otros (C#, D, F# y etc.)

    Votos: 71 14,1%

  • Votantes totales
    505

luisito2

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Alguien se acuerda del LOGO y su tortuga?
LOGO es una variante 'didáctica' de Lisp, que extrañamente no aparece ni en la encuesta ni en el gráfico. Creo que el Lisp más usado hoy en día es Clojure.

Me parece extraña esta ausencia de Lisp por la actual moda de la 'inteligencia artificial', el 'reconocimiento visual automático' y este tipo de cosas. La 'inteligencia artificial' quizás podría ser abordable en Lisp, pero con seguridad no es abordable en ninguno de los lenguajes que aparecen en la lista.
 

Serpiente_Plyskeen

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Ostras, que con las tonterías casi me da Octubre sin actualizar el hilo con los datos de Septiembre...


TIOBE Index for September 2019
September Headline: PHP is struggling to keep its top 10 position

PHP has been in the TIOBE index top 10 since the start of the index in 2001. It was even TIOBE's programming of the year in 2004. Till the end of 2009 everything went fine, but soon after that PHP was going downhill from 10% to 5% market share in 2 years' time. In 2014 it halved again to 2.5%. So what happened to PHP? From its start PHP was the Visual Basic for web design: easy to learn, easy to deploy, but mainly used by web designers with a limited software engineering background. The downside of PHP's simplicity was that it was relatively easy to shoot security holes in it. PHP has been struggling with this for a long time. In 2014 PHP's biggest supporter Facebook launched Hack as an alternative for PHP because it was not scalable. And after that, JavaScript, TypeScript and Python became the linguas franca for web development. So the question is how PHP is going to survive in this jungle? Let's see happens.

The TIOBE Programming Community index is an indicator of the popularity of programming languages. The index is updated once a month. The ratings are based on the number of skilled engineers world-wide, courses and third party vendors. Popular search engines such as Google, Bing, Yahoo!, Wikipedia, Amazon, YouTube and Baidu are used to calculate the ratings. It is important to note that the TIOBE index is not about the best programming language or the language in which most lines of code have been written.

The index can be used to check whether your programming skills are still up to date or to make a strategic decision about what programming language should be adopted when starting to build a new software system. The definition of the TIOBE index can be found here.

Sep 2019 Sep 2018 Change Programming Language Ratings Change
1 1 Java 16.661% -0.78%
2 2 C 15.205% -0.24%
3 3 Python 9.874% +2.22%
4 4 C++ 5.635% -1.76%
5 6 change C# 3.399% +0.10%
6 5 change Visual Basic .NET 3.291% -2.02%
7 8 change JavaScript 2.128% -0.00%
8 9 change SQL 1.944% -0.12%
9 7 change PHP 1.863% -0.91%
10 10 Objective-C 1.840% +0.33%
11 34 change Groovy 1.502% +1.20%
12 14 change Assembly language 1.378% +0.15%
13 11 change Delphi/Object Pascal 1.335% +0.04%
14 16 change Go 1.220% +0.14%
15 12 change Ruby 1.211% -0.08%
16 15 change Swift 1.100% -0.12%
17 20 change Visual Basic 1.084% +0.40%
18 13 change MATLAB 1.062% -0.21%
19 18 change R 1.049% +0.03%
20 17 change Perl 1.049% -0.02%
 

reconvertido

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Tcl/TK.

Es todo lo que Java prometió y nunca fue.
Y está en activo desde 1984 (o así).

Python le vampirizó las librerías gráficas (TK) con su Tkinter (o como se llame en la basura que es Python).

Es un poco peculiar con las fórmulas matemáticas, pero nada más.

¿Queréis POO DE VERDAD?
Probadlo.
Hay un antes y un después.
 

CaCO3

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¿A qué se debe el repunte de Python? ¿A que se usa cada vez en el análisis de datos?
 

LurkerIII

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¿A qué se debe el repunte de Python? ¿A que se usa cada vez en el análisis de datos?
Python es tan fáciil, y sobre todo tan rápido de implementar, que se come allí donde entra.

El análisis de datos era campo exclusivo de R, y aún ahora tiene clara ventaja sobre Python. Sin embargo, la velocidad de desarrollo de nuevas librerías es tan superior que cuando te das cuenta ya tienes todas las necesarias para competir. Un día no tienes nada, y al día siguiente tienes Pandas, Jupyter, Matplotlib y todas las librerías de AI listas para producción.

Las desventajas de Python, ser lento, no tener tipado obligatorio o ser interpretado, carecen de importancia.
 

Registrador

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en la bodeguita de moncloa
¿A qué se debe el repunte de Python? ¿A que se usa cada vez en el análisis de datos?
De los grandes lenguajes de programacion, python es de lejos el mas facil de escribir y sobre todo de leer y relativamente facil de aprender. Eso esta haciendo que miles de oficinistas (no programadores) lo esten utilizando para automatizar partes de su trabajo. Gente por ejemplo que tiene que meter datos en hojas de excel, scrapear paginas web, crear archivos... y para ello esta utilizando python.

El aumento del uso de Pyhton no viene de los programadores si no fundamentalmente de no programadores que lo utilizan para automatizar su trabajo. El hecho que haya librerias para casi todo ayuda bastante tambien. Bueno y por supuesto hablo de paises desarrollados, en Hispanistan la gente sigue programando con Java y .net y cosas asi. Por supuesto, vente a contarle tu a la charo del BBVA que puede automatizar el 80% utilizando Python y a ver que cara te pone...

Y cambiando de tema, parece que la gente se esta dando cuenta que react es un timo de dimensiones gigantesca:

 

CaCO3

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Las desventajas de Python, ser lento, no tener tipado obligatorio o ser interpretado, carecen de importancia.
No entiendo muy bien esa afirmación, ni que se tome como una desventaja. Python es de tipado dinámico, pero fuerte: si intentas sumar un número y una cadena te escupirá un error. Si el tipado estático te mola porque permite hacer comprobación estática de tipos, Python soporta de la versión 3.5 las anotaciones de tipos.

En cuanto a la interpretación, Python genera bytecode la primera vez que se ejecuta.

Indudablemente sí que es lento.
 

anarcolibertino

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Yo aprendi con C, C a secas, y de ahí a derivados como php o javascript fue solo un paso
 

LurkerIII

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No entiendo muy bien esa afirmación, ni que se tome como una desventaja. Python es de tipado dinámico, pero fuerte: si intentas sumar un número y una cadena te escupirá un error. Si el tipado estático te mola porque permite hacer comprobación estática de tipos, Python soporta de la versión 3.5 las anotaciones de tipos.

En cuanto a la interpretación, Python genera bytecode la primera vez que se ejecuta.

Indudablemente sí que es lento.
A mí me gusta que el tipado sea opcional en proyectos pequeños, pero es más difícil coordinar equipos medianos y se cuelan bugs muy difíciles de detectar. Ya he visto más de un repo con múltiples autores, algunos de los cuales ya se habían ido de la empresa, con muy poca documentación y sin tipado, y te puedo asegurar que da problemas. Además, aunque no puedes sumar un número y una cadena, sí que hay muchos objetos que por ejemplo son iterables y te puedes comer un bug horrible si piensas que estás iterando una lista o un generador y has pasado una cadena (que también es iterable). O por ejemplo en el tipo devuelto: ya he visto métodos devolviendo una lista en varios exit points pero tener un "return string" que alguien ha colado por error. Te comes un bug que sólo se produce en ciertas condiciones con pinta de ser aleatorio y cuyo traceback apunta a otro lugar, que en otro lenguaje te detecta el propio IDE mientras escribes.

Para mí el problema de mypy es que, al ser opcional, y al ser Python tan proclive al desarrollo rápido, la gente acaba no anotando porque parece una pérdida de tiempo. Un poco al estilo del indentado opcional, que teóricamente se recomienda para C, Javascript, R, Perl... pero al final ves toneladas de mierda no indentada o con diferentes estilos dentro del mismo repo. En Python el indentado es obligatorio, y desde el minuto 1 tienes que hacerlo bien.

Para mí el problema de la interpretación es que es muy difícil distribuir un programa de python a un público no profesional, y los .pyc no son distribuibles. Java, con todas sus limitaciones, sólo tienes que instalar la JRE y ya traga con todos los JAR que vengan, grosso modo. Pero intenta distribuir un programa gráfico escrito en Python con Qt, wx o OpenGL... ufff! Y eso que últimamente está la cosa mejor con py2exe y sus primos. A años luz de un lenguaje compilado en el que distribuyes un ejecutable y andando.

Yo soy defensor de python, pero no soy un fanático. Hay que aceptar que tiene sus carencias y puntos mejorables. Lo bonito es tomar las cosas buenas de otros lenguajes e incorporarlas, y no dedicarse al "holier than thou" que tanto se estila en el mundillo.
 

Serpiente_Plyskeen

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...sin novedad en el frente:

TIOBE Index for October 2019

October Headline: Top 8 of the TIOBE index quite stable for the last 15 years

I had been asked to talk about software engineering trends at a conference last week. The reason why engineers are highly interested in trends is the fear of missing out on some new technology. According to the TIOBE index this fear is ungrounded. Every year new programming languages emerge and seem to become popular, but in fact not much changes. If we compare the current TIOBE index top 8 of today with the one of 2014 (5 years ago) and 2004 (15 years ago), there is only one different programming language. In 2004 Perl was still in the top 8 but it disappeared because of the supremacy of Python and the unclear future of the language with the split between Perl 5 and Perl 6. In 2014 Objective-C was in the top 8 but after the hype of gold diggers to write apps for the iPhone was over and Swift became its successor, Objective-C was out again. So apart from this exception, the top 8 of the TIOBE index has remain the same for all these years. There are some trends in the programming language area though, but these are slow fortunately. Python is becoming the new big language in favor of languages such as PHP and Perl. Apart from that there is a big fight going on for some relatively new languages to enter the top 20. These candidates are Dart, Scala, Lua, Rust, Kotlin and TypeScript.

The TIOBE Programming Community index is an indicator of the popularity of programming languages. The index is updated once a month. The ratings are based on the number of skilled engineers world-wide, courses and third party vendors. Popular search engines such as Google, Bing, Yahoo!, Wikipedia, Amazon, YouTube and Baidu are used to calculate the ratings. It is important to note that the TIOBE index is not about the best programming language or the language in which most lines of code have been written.

The index can be used to check whether your programming skills are still up to date or to make a strategic decision about what programming language should be adopted when starting to build a new software system. The definition of the TIOBE index can be found here.

Oct 2019 Oct 2018 Change Programming Language Ratings Change
1 1 Java 16.884% -0.92%
2 2 C 16.180% +0.80%
3 4 change Python 9.089% +1.93%
4 3 change C++ 6.229% -1.36%
5 6 change C# 3.860% +0.37%
6 5 change Visual Basic .NET 3.745% -2.14%
7 8 change JavaScript 2.076% -0.20%
8 9 change SQL 1.935% -0.10%
9 7 change PHP 1.909% -0.89%
10 15 change Objective-C 1.501% +0.30%
11 28 change Groovy 1.394% +0.96%
12 10 change Swift 1.362% -0.14%
13 18 change Ruby 1.318% +0.21%
14 13 change Assembly language 1.307% +0.06%
15 14 change R 1.261% +0.05%
16 20 change Visual Basic 1.234% +0.58%
17 12 change Go 1.100% -0.15%
18 17 change Delphi/Object Pascal 1.046% -0.11%
19 16 change Perl 1.023% -0.14%
20 11 change MATLAB 0.924% -0.39%
 

al loro

Madmaxista
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30 May 2012
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¿A qué se debe el repunte de Python? ¿A que se usa cada vez en el análisis de datos?
En programas de ingeniería como en el caso de Dynamo (programación para Revit y otros), se puede emplear scripts de phyton directamente sin usar Dynamo que es lo que llaman ahora de "programación visual" y esquemática.
De hecho, yo aprendí la API de Autodesk AutoCAD y la API para Civil 3D, haciendo plug-ins (pequeños programitas o módulos insertables) con librerías en Visual Studio con C# y ahora con los scripts de phyton también se pueden hacer rutinas.