感兴趣的朋友可以点击这个链接进入网站查看结果：Interactive: The Top Programming Languages 2016。

我们来对比一下去年和今年的前十榜单（左边2016年，右边2015年），看看这一年的趋势。

可以发现，C取代Java成为第一名，Python和C++换了位置，C和R换了位置，PHP和JavaScript保持原来的位置不动。另外，需要重点提出的是，2016年第十名出现了新的角色：Go，Go原来在去年榜中排第13位，而去年第10名的Matlab在今年榜中位居第14名。

总体而言，仅就前10名来看，上升的语言有：C、Python、R和Go。

纵观整个48种语言此起彼伏的发展势头，参与排行榜制作的Nicholas Diakopoulos撰文表示，与大数据相关的语言普遍存在上升趋势，比如Go、Julia、R、Scala甚至是Python。

榜单前十名的竞争是最为激烈的。谷歌的Go前年第19名，去年第13名，今年更是挤进前10，充分说明了其日益增长的影响力。Diakopoulos分析说，Go的快速上升跟Github上的使用率上升有关。据统计，2016年Github上以Go为主要语言的的原始仓库数量是2014年的四倍，另外在Reddit上人们对Go的讨论也较多，如今有关Go的帖子比2014年翻了三倍。

专门用于数据统计分析的R语言排名一路飙升，从14年的第13名，到15年的第6名，再到今年的第5名。但是R语言最重要的一点，是它在学术研究论文中被提及的次数显著上升。IEEE Xplore是收录了数百万的学术论文、行业标准和专著的权威数据库，这个排行榜也给IEEE Xplore的数据源以较大权重。数据显示，2015年IEEE Xplore中仅有39篇论文讨论R语言，今年相关论文数量达到了244篇。

而Scala从前年第18名升至今年15名，Julia 从去年40名跃升至今年的33名。

在招聘市场的权重里，虽然Java 和Python一直在人才市场中居于霸主地位，但Diakopoulos表示雇主们对于R和Scala的兴趣明显在上升。2014年招聘网站CareerBuilder和Dice上所列的R和Scala相关工作只有136个，但到2016年这一数量翻了四倍，达到631个。

榜单一定程度上反映了学术和市场趋势，读者可以根据自己的实际情况来参考，来规划自己的学术和职业发展方向。