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TIOBE 2023 年 08 月份的编程语言排行榜已经公布，官方的标题是：Julia 第一次进入 TIOBE 指数前 20（Julia enters the TIOBE index top 20 for the first time）。
Julia 历史上这是第一次跻身 TIOBE 指数的前 20 名！
Julia 于 2012 年首次发行，是一个很年轻的语言，支持各种平台：macOS、Windows、Linux、FreeBSD、Android 等。
Julia 是一种高级通用动态编程语言，它最初是为了满足高性能数值分析和计算科学的需要而设计的，不需要解释器，速度快，也可用于客户端和服务器的 Web 用途、低级系统编程或用作规约语言。
Julia 擅长的领域是数据科学和数学计算领域，随着这几年大数据与人工智能的发展，Julia 也被更多人所熟知，但这个领域的语言竞争激烈，前 20 名当中就有我们知道的 Python、R 和 MATLAB。但 Julia 也有它独特的优势，Julia 比 Python 更快，比 R 更适合用它编写大型系统，而且比 Matlab 便宜。因此，速度、可扩展性和开源性使 Julia 成为人工智能爱好者的另外一个选择。
Julia 官网：https://julialang.org/
Julia 历史排名变动图：
Julia 语言的设计目标之一是为高性能科学计算和数值计算提供支持，因此它在许多应用领域都得到了广泛的应用，以下列举了一些常用的领域：
科学研究： Julia 在各种科学研究领域中都有应用，包括物理学、化学、生物学等。研究人员可以使用 Julia 进行数值模拟、数据分析、建模和仿真。
数据科学和数据分析： Julia 提供了强大的数据处理和分析功能，可以用于处理大规模数据集、数据清洗、特征工程和统计分析。它的高性能使得在处理大数据集时能够提供更快的计算速度。
机器学习和人工智能： Julia 的性能使其在机器学习和深度学习领域也有应用。许多机器学习库和框架已经为 Julia 进行了优化，使其成为实现和训练复杂模型的理想选择。
金融和量化分析：由于金融领域需要处理大量数据和复杂的数学模型，Julia 的高性能使其成为金融建模、风险管理和量化分析的工具之一。
工程模拟和仿真：Julia 可以用于执行工程模拟和仿真，例如飞行器设计、材料模拟、流体力学分析等。其高性能和灵活性有助于加快模拟和分析过程。
大数据处理： Julia 的并行计算和分布式计算能力使其适用于大规模数据处理任务，如数据挖掘、图分析和分布式计算。
科学可视化：Julia 有丰富的可视化库，可以用于创建高质量的数据可视化图表和图形，从而更好地理解数据和模型的结果。
优化和数值求解： Julia 具有优秀的数值计算和优化库，可以用于解决线性和非线性优化问题，以及常微分方程组等数学问题。
医学图像处理：Julia 在医学图像处理领域也有应用，可以用于图像分割、特征提取和医学图像分析。
总之，Julia 的高性能和灵活性使其适用于许多科学和工程领域，特别是需要处理大规模数据和复杂计算的应用。随着时间的推移，它的应用领域还可能会进一步扩展和深化。
本月，TOP 20 的变动不大，排名前十的分别是：
排名 21-50 的编程语言
各大编程语言的历史排名(1988-2023)
编程语言“名人榜”( 2003-2022)
TIOBE 每个月都会公布一次编程语言的排行榜，这份排行榜排名基于全球技术工程师、课程和第三方供应商的数量，其中包括了流行的搜索引擎以及技术社区，如 Google、百度、维基百科等等。
数据反映目前主流编程语言的变化趋势，对我们学习和工作可作为一个参考，但各个语言都有它们各自适合的应用场景，所以也不必过于在意，毕竟语言的好坏在于如何去使用它。
—— EOF —— 你好，我是飞宇，本硕均于某中流985 CS就读，先后于百度搜索以及字节跳动电商等部门担任Linux C/C++后端研发工程师。
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