Google стал лучше понимать спецсимволы, используемые в программировании


Как заставить Google включать специальные символы для поиска условий программирования? [Дубликат]

У этого вопроса уже есть ответ:

Это время от времени появляется, когда я хочу найти строку кода, и это, возможно, что-то общее для многих языков или слово /фраза вне программирования. Специальные символы и форматирование — вот что делает мой запрос уникальным. Однако Google игнорирует почти все специальные символы. Я поместил свою строку в кавычки, а также использовал дословный режим. Нет кубиков. Если я ищу «/echo /html /» (включая кавычки), даже в дословном режиме, Google находит такие результаты, как «Вам нужно эхо HTML», которые не включают мои косые черты. Я прочитал эту статью справки из Google , но она не касается моего ситуация. Такая же проблема существует для <> , () , и многие другие общие специальные символы программирования. Если я хочу прочитать о или print() Мне нужно включить такие слова, как «HTML» или «Python», и даже тогда я могу получить хиты, которые не связаны с конкретным запросом, который я хочу. . кажется включенным, поэтому поиск .Net не проблема.

Есть ли решение, которое мне не хватает? Я просто не могу использовать поиск, как мне хотелось бы?

Почему Google использует язык программирования Java, а не Haskell?

Обычно люди жалуются насколько неудобно и непродуманно разработан язык программирования Java, а с другой стороны хвалят Haskell за его надежность и простоту в использовании. Учитывая огромную базу, которая принадлежит Google, было бы логичней использовать Haskell. КВ собрали самые интересные ответы пользователей сайта Quora.

Майкл О. Черч

Единственный аргумент, который обычно выдвигается людьми против Haskell, заключается в том, что в нем сложно разобраться. Но это не может быть веской причиной неиспользования данного языка, учитывая то, что на корпорацию работают одни из самых умных программистов во всем мире.

Так почему же Google выбрал Java вместо Haskell? И почему они настаивают на использовании языка программирования Go вместо Haskell или Idris сейчас? Запомните это историческое событие: Майкл О. Черч собирается защищать Google, критикуя один из своих любимых языков (Haskell).

В 1998 году исследование в области языков программирования считалось бессмысленным. Большинство великих идей, которые сейчас выходят на первый план в таких языках, как Clojure и Haskell, возникли уже в 1970-х и 80-х годах.

В конце 1990-х Haskell не был столь хорошо продуманным и стабильным языком программирования как сейчас. Реально ли было бы основать компанию масштаба Google при помощи Haskell в 2014 году? Наверное, да. У вас, скорее всего, возникнут некоторые несоответствия при работе с любой сервисной программой, но вы можете найти рынок сбыта, тем самым сделав свой вклад на основе открытого кода в качестве дополнительного дохода компании, и проблема решена. В конце 1990-х годов, когда вы только что рискованно вложили капитал и у вас не было времени на обучение 100 инженеров «непонятному» языку, который (в то время) не имел даже библиотечной поддержки? Наверное, нет. Обсуждение языка Haskell — еще один безнадежный разговор, который неизбежен с инвесторами и который отнимет у вас много времени, вместо того, чтобы качественно разрабатывать новый продукт.

Несмотря ни на что, язык C ++ должен был быть включен в белый список Google. Существует много способов использования данного языка, но даже в 2014 году ни один другой язык не работает также, как он. При создании чего-либо масштаба Google, понадобится язык управляемой памяти. Следует отметить, что людям нравится больше C, и они утверждают, что C ++ является функционально избыточным и ресурсоёмким программным обеспечением. Ведь Google не выгодно, чтобы большое количество программистов писали свои собственные хэш-таблицы и альтернативные строковые типы, поэтому компания (мудро) решила изменить C ++ в лучшую сторону настолько, насколько это возможно. И (хотя я раскритиковал ужасный Legacy Project) я нахожу большую часть кода C++ в Google очень хорошей и намного более наглядной, чем коды в «лучших» языках программирования типичных компаний.

Java (который ценится не так высоко, как C ++ в Google) попал в белый список путем приобретения. Если вы собираетесь поддерживать каждую недоработанную финансируемую кем-то операционную деятельность, то исполнитель оказывает услугу, а затем вы расходуете много Java. Таким образом, язык Java также можно включить в белый список.

Python числится в списке в качестве экспериментального языка «высокого уровня», но (по состоянию на 2011) его необоснованно не рекомендуют пускать в разработку.

Таким образом, основной необходимый набор Google заполняется языками Go, Dart и несколькими другими внутренними языками . но корпорация не видит необходимости совершенствования Lisp или Haskell. Google не является компанией, которая разрабатывает языки программирования. Действительно, это одна из ошибок, которую делают все из нас (включая меня) относительно Google, ожидая, что она будет «технологическим лидером» во всем. Потом, когда мы узнаем, что компания использует много Java или что она на самом деле не уделяет много внимания качеству игры в продукте G +, мы ошеломлены таким небрежным отношением относительно вещей, которые так важны для нас.

Тем не менее, Google не может позволить себе быть лидером во всем. Является ли использование такого количества Java (за счет Clojure и Haskell) верным решением для технологического лидера? Конечно, нет. Подходит ли это для Google? Вполне возможно. Будем считать это бизнес-решением, о котором нам не известны все показатели. Ошибочно и опасно предположение, что одна компания (торгующая публично, которая подотчетна инвесторам) могла бы быть «технологическим лидером » по всем направлениям. Это лишь наше заоблачное ожидание.

Джонатан Полсон, инженер-программист в Google

У Google существует ряд веских причин не использовать Haskell.

Я работаю в течение многих лет с Python, который был и является одним из поддерживаемых языков Google. Мне часто не хватает доступных внутренних инструментов языка C ++, (библиотек MapReduce, кода форматирования, взаимозависимых фиксаторов, редакторской поддержки автозаполнения . ). И эта потребность все еще существует после *нескольких лет* работы в Python; а Haskell вообще пришлось бы начинать все с нуля.

Проделать все это — тонна работы, а ведь пришлось бы все это сделать по-новому для Haskell. Haskell также должен быть в состоянии поддерживать все стандартные API Google: MapReduce, буфер протокола, BigTable и т.д. И это еще один большой кусок работы.

С другой стороны, Haskell понадобятся также очень хорошие библиотеки. Есть ли у Haskell отличная поддержка i18n? SSL? Машинное обучение? Поддерживаются ли в надлежащем состоянии все эти библиотеки? А проверял ли кто-нибудь работу Haskell до тысячи машин и тысячи запросов в секунду? Хорошо ли он работает? Есть ли непредвиденные проблемы? Все это, наверное, невозможно, но очень рискованно.

Сложность изучения Haskell является еще одной причиной. Помимо его, уже существует большое количество новых инновационных вещей от Google, которые необходимо освоить сотрудникам. Насколько стабилен Haskell? Собирается ли прийти еще один GHC и разрушить миллион строк кода? Даже банальная обратная несовместимость нанесет значительный ущерб .

Однако все существующие языки Google не собираются исчезать. Так что это просто «очередной язык» сотрудников Googlе, с которым придется иметь дело, и язык, который должна поддерживать рабочая группа обслуживания инфраструктур (если я создаю новую базовую API в Google, то я должен сделать также реализацию Haskell). Очевидно, что эти проблемы были решены.

Может быть, Google должен использовать Haskell. Может быть, нет. Но истинная причина заключается не в том, что Haskell слишком трудно освоить.

Тим Армстронг

Я не согласен с предположением, что Java — плохой язык программирования, и я могу назвать несколько причин, которые не зависят от того, какой язык быстрее.

Во-первых, модель использования Java гораздо проще, чем Haskell: довольно легко понять расходы центрального процессора данной части кода Java с тех пор, как он расположен недалеко от аппаратного обеспечения. Наблюдая за кодом Haskell, гораздо труднее предвидеть, будет ли компилирующая программа в состоянии оптимизировать код настолько, чтобы он отображался хорошо на оборудовании. Также нетривиально будет дать оценку использованию программы Haskell в пространстве, так как определение того, какие преобразователи были или не были оценены, часто требует довольно глубокого понимания языка. Бездействие Haskell является главным виновником в данной ситуации. Я хорошо разбираюсь в Haskell, но если бы передо мной была поставлена задача, пересмотреть код этого языка, то у меня возникли бы некоторые сомнения.

Топ-пост этого месяца:  Верстка сайта от основ до конкретного результата

Во-вторых, JVM является хорошей платформой с качественным профилированием и средствами контроля, которые важны для проведения операций.

Язык является небольшим ограничением, в котором могут быть реализованы структурные данные в чистом виде. Функциональные структурные данные чрезвычайно интересные и обладают некоторыми преимуществами. Однако ограничивая себя только ими, можно упустить много полезных структурных данных и алгоритмов. При использовании критически важных кодов, вероятно, понадобятся матрицы, хэш-таблицы и другие структуры необходимых данных, чтобы добиться максимальной производительности. Для многих других услуг Google также существуют большие индексы в памяти, кэш и т.д., которые распределены между программными потоками. Существует много способов, при помощи которых можно интегрировать все это в Haskell с различными монадами, но мне кажется, что вы уйдете в минус с Haskell, как только вы тайно поделитесь изменяемым режимом. Я предполагаю, что будет действительно трудно убедить многих специалистов, что это все стоит делать таким непростым способом.

Что нужно знать каждому программисту по версии Google

Команда Google рассказала о том, какими навыками и умениями должны обладать программные инженеры и программисты, а мы делимся их советами с вами и приводим перечень рекомендованных образовательных курсов.

Несомненно, в Google работают одни из самых квалифицированных инженеров и программистов в мире. Недавно на сайте поисковика появилась отдельная страница, где представлены курсы и инструменты для онлайн-образования, которые необходимо знать всем инженерам и программистам.

Прохождение образовательных программ не гарантирует работу в Google, о чём компания говорит в отдельной сноске. Но это невероятно круто — узнать о том, какие курсы по мнению одной из лучших компаний в мире должен пройти каждый уважающий себя программист и инженер.

С перечнем курсов в оригинале вы можете ознакомиться здесь, а мы предлагаем их перевод.

Рекомендации по образованию

  1. Пройдите вступительный курс компьютерных наук: Udacity, Coursera.
  2. Научитесь программировать хотя бы на одном ООП языке: C++, Java, Python:
    Для новичков: Coursera — обучение программированию, курс MIT по Java, курс Google по Python, курс Coursera по Python.
    Для среднего уровня: Udacity — дизайн компьютерных программ, Coursera — создание качественного кода, Coursera — языки программирования, курс Брауновского университета — вступление в программирование.
  3. Изучите другие языки: JavaScript, CSS, HTML, Ruby, PHP, C, Perl, Shell, Lisp, Scheme: туториал по HTML, codeacademy.com.
  4. Научитесь тестировать код: Udacity — методы тестирования, Udacity — отладка программ.
  5. Знание дискретной математики: курс математики для программистов MIT.
  6. Понимание алгоритмов и структуры данных: вступительный курс MIT об алгоритмах, Coursera — вступительный курс об алгоритмах (часть 1 и часть 2), список алгоритмов, виды структур данных, книга об алгоритмах.
  7. Понимание работы операционных систем: курс Беркли.

  8. Изучить искусственный интеллект: вступление в роботостроение, курс Стэнфорда, машинное обучение.
  9. Создание компиляторов: курс Coursera.
  10. Знание криптографии: курс Coursera о криптографии, курс Udacity о криптографии.
  11. Знание параллельного программирования: курс Coursera.

Рекомендации по работе

  1. Создайте сайт, постройте собственный сервер или создайте робота: список проектов Apache, Google Summer of Code, команда разработчиков Google.
  2. Разработайте небольшую часть большой системы, прочитайте и поймите код, изучите программную документацию, отладьте программу. Вспомогательные ресурсы: GitHub, Kiln.
  3. Работайте над проектом в команде. Вы будете учиться у других и научитесь командной работе.
  4. Улучшайте навыки программирования и знание алгоритмов: CodeJam, ACM ICPC.
  5. Учите других.
  6. Станьте интерном: google.com/jobs

Такие рекомендации компания даёт всем программистам и инженерам. Ну что, вы уже начали создавать собственного робота?

Как понять суть программирования (подробнее в содержании)?

Как понять суть программирования в общих чертах? Чтобы иметь представление об этом.

Попробую пояснить свой вопрос:
Скажем, мы видим как рисуют художники (на бумаге или с помощью компьютера). Мы видим, что рисунок начинается со структуры, общей формы, каркаса объектов, потом добавляются мелкие детали, свет, тени, цвета.
Или мы видим как гончар создает кувшин, или как создается автомобиль на заводе: от «пустого» кузова до законченного автомобиля.
Для наглядности на Youtube много видео, где можно посмотреть этот процесс или телепередача «Как это устроено».

Во всех этих примерах важно то, что мы видим процесс создания чего-то и имеем общее представление об этих процессах и о том, как создается конечный продукт. Нам не нужно тратить много времени на изучение мануалов, книг, чтобы иметь общее представление об этих вещах. Это особенно полезно для тех, кто думает заняться определенным делом и перед этим хочет посмотреть сам процесс, суть рассматриваемой деятельности.
Допустим человек хочет начать рисовать, но сомневается, подойдет ли ему это или нет. Он смотрит видео, где показан процесс создания рисунка, от начальных штрихов до конечной картины. Человек видит как создается рисунок, как в нем постепенно добавляются дополнительные детали, тени, цвет. Посмотрев этот процесс человек думает: «Ага, это то, что мне подходит. Это то чем я точно хочу заняться» Или наоборот: «Как же мне взбрело в голову подумать о том, чтобы заняться этим? Мне это совершенно не подходит.»
Человек не тратит сотни часов и дней на изучение композиции, как строится перспектива, как падает свет, как формируются тени, чтобы понять, подходит ли ему рисование или нет, хочет он заниматься этим или нет.

Так вот: как понять суть программирования в общих чертах? Чтобы иметь представление об этом. Может есть какие-нибудь статьи, книги, видео иди другие материалы, которые могут дать мне общее представление о программировании? Или нужно обязательно тратить кучу времени на изучение материала, чтобы понять, подходит ли мне это или нет?
Может есть какие-нибудь интерпретации, которые объясняют суть программирования в общих чертах?
Также хотелось бы иметь представление об ООП.

Это все нужно мне для того, чтобы решить: это то, что мне подходит или нет. А то может получиться так, что я потрачу ощутимую часть времени на изучение материала, потом вдруг пойму, что это не мое. А время то уже потрачено, его я мог потратить на что-то более стоящее. Ведь время — это самый ценный ресурс, который у нас есть.

Надеюсь я понятно изложил свой вопрос. Спасибо за внимание.

Google стал лучше понимать спецсимволы, используемые в программировании

Serpstat использует файлы cookie для обеспечения работоспособности сервиса, улучшения навигации, предоставления возможности связаться с командой поддержки, а также маркетинговых активностей Serpstat.

Нажав кнопку «Принять и продолжить», вы соглашаетесь с Политики конфиденциальности

Мы запустили рейтинг зарплат интернет-маркетологов! Прими участие в анонимном опросе.

SEO – Читать 9 минут – 24 октября 2020

Начинала использовать в «зеленые» годы, когда писала тексты с ключами в духе «москва пластиковые окна купить недорого». Тогда это помогало посмотреть, как адекватно (насколько это вообще возможно) вписать ключ в текст, ну или хотя бы узнать, как выкручиваются другие.

Сейчас ищу так инфу для какой-то редкой темы со специфическим названием; помогает при работе с товарами — как, к примеру, в ноутах, где длинные артикулы и нужно попасть точь-в-точь на свою модель). А заодно узнаю, кто тырит мои статьи.

Введение в понимание программирования 😉

В честь нового года решил сделать обзорную статью по программированию и языках программирования. Профессиональным программистам просьба не пинать т.к. пишется в стиле «не для специалистов».

Если будет непонятно – не расстраивайтесь. Очень многие профессиональные программисты так же ничего в этом не понимают (что не мешает им эффективно работать).

Итак, КО мог бы сказать, что язык программирования — формальная знаковая система, предназначенная для записи компьютерных программ. Для того чтобы понять что такое язык программирования нужно понять, что такое… Инструкция.

Многие сталкивались в жизни с различными инструкциями и руководствами, так вот для понимания сути вопроса – программа, это инструкция или руководство для вычислительной машины (в частности компьютера).

Рассмотрим простую инструкцию – она написана на каком-либо языке, содержит разделы, приложения и имеет определенную структуру и стиль.

Структура и стиль инструкции в программировании называется парадигмой.

Топ-пост этого месяца:  FAQ - ответы на часто задаваемые вопросы

Разделы инструкции в программировании называют функциями.

Язык инструкции – язык программирования.

Основные парадигмы программирования:

Класс декларативного программирования – это класс парадигм которые вместо алгоритма описывают результат который требуется получить. Представители класса:

Чисто декларативное программирование, кстати, не всеми программистами считается программированием. Это такие языки как SQL, HTML. Кто видел код тот поймет почему программисты так считают. «Код» не обладает всеми возможностями языка программирования и является простым описанием требуемого результата.

Логическое программирование – программирование на основе фактов и моделей связи между фактами. Единственный вменяемый представитель: Prolog


Функциональное программирование – для использования программирования используется стиль математических операций. Если не знакомы с дискретной математикой, то ничего не понятно от слова совсем. Представители этой парадигмы: LISP, Erlang, Scala, Miranda, Haskell.

Пример программы (Hello World) на LISP:

(format t «Hello, world!

Пример чуть сложнее:

(defun fibonacci (n)

for a = 0 then b

and for b = 1 then (+ a b)

finally (return b)))

Класс императивного программирования – программирование которое заключается в написании однозначной инструкции для компьютера на выполнение порядка действий. В этот класс входят:

Процедурное программирование – классическое программирование, т.е. инструкция для вычислительной машины в чистом виде. Языков великое множество, наиболее известные С и С++.

Пример программы (С++):

.» ПОЛОЖИТЕЛЬНОЕ ЧИСЛО» ELSE

.» ОТРИЦАТЕЛЬНОЕ ЧИСЛО» THEN

Объектно-ориентированное программирование (ООП) – как следует из названия программирование на основе объектов которые являются экземплярами классов. Является важной опцией языков программирвоания.

В ООП производятся операции со свойствами экземпляров классов путем выполнения методов. Методы – набор инструкций по изменению классов.

Основной концепцией ООП является система ООП на классах:

Чтобы понятно перевести это на русский давайте посмотрим на домашних животных. Возьмем кота Ваську и собаку Жучку.

У всех животных есть общие черты, значит корневой класс будет «животные», кошка и собака относятся к млекопитающим, подкласс «млекопитающие», Васька – кот, а Жучка — собака, но они не являются «родственниками». Поэтому у нас будут 2 подкласса «Собаки» и «Коты». Итоговая структура классов:

Класс Млекопитающие, наследует класс Животные

Свойство: кормит молоком детенышей

Класс Собака, наследует класс Млекопитающие

Класс Кот, наследует класс Млекопитающие

И теперь пример

Васька – экземпляр класса Кот

Жучка – экземпляр класса Собака

Жучка и Васька могут иметь свойства: живет (от Животных), кормить молоком (от Млекопитающих), а так же могут: питаться, размножатся, умирать.

Но Жучка может лаять и не может мурчать, а Васька может мурчать, но не может лаять поскольку их «фирменные» классы не содержат соответствующих свойств.

Помимо классов есть программирование основанное на прототипах. В этом случае отсутствует описание класса, оно выводится в момент написания программы. Язык программирования для примера: JavaScript.

Является парадигмой программирования, но не является определяющим для языка программирования:

Структурное программирование – оформление программы так чтобы она легко читалась и понималась другими программистами. То есть это простой и понятный стиль написание программы. Язык, который частично заставляет это делать, Python.

«Чистых» языков программирования (которые бы использовали только одну парадигму) не существует, каждый язык отражает в себе одну или несколько парадигм.

Если тема будет интересна то напишу обзоры для Perl, Python, C++, JavaScript, Prolog, SQL, HTML+CSS.

Всех с наступающим праздником! Счастья, здоровья, удачи!

Как использовать спецсимволы HTML

Спецсимволы HTML используются для вывода на экран элементов, которые отсутствуют на обычной клавиатуре. Это могут быть различные знаки, например, авторские права или обозначение параграфа. Специальные символы всегда начинаются с элемента под названием «амперсанд» и заканчиваются точкой с запятой. В данной статье мы рассмотрим несколько основных групп специальных символов языка HTML.

Структура

Как говорилось выше, спецсимволы html всегда начинаются со знака «амперсанд». Далеко не все знакомы с этим элементом, но не пугайтесь. Наверняка многим знаком значок «&» — именно так выглядит амперсанд. Применить его можно, используя комбинацию клавиш Shift + 7 (с английской раскладкой). Возможно, вы знаете этот элемент под другим именем. Как выглядит точка с запятой, надеюсь, знают все. « » — это один из примеров записи специальных символов в HTML.

Общие спецсимволы

Под эту категорию попадают наиболее часто используемые символы. Один из них вы уже видели ранее – « », который означает неразрывный пробел. Вы наверняка часто встречали и вот такой знак: «©», который обозначат copyright (или авторство). Его можно наблюдать в самом низу на многих сайтах, после чего следует имя автора или компании. В эту группу также входят такие интересные элементы, как дробные числа. Например: ¼ — «¼» или ½ — «½» Все мы видели на клавиатуре знак доллара, а вы когда-нибудь встречали евро? В HTML спецсимволы позволяют авторам предоставить такой элемент пользователям, а все благодаря записи «€». В эту группу входят еще такие знаки, как градусы (°), плюс-минус (±), торговая марка (™), функция (ƒ), умножение (×), деление (÷) и т. д.

Пунктуационные спецсимволы

Эта группа содержит специальные символы, которые эмулируют знаки препинания. Например, многоточие – «…» или длинное тире – «—». Пускай вас не удивляет тот факт, что многие символы из рассматриваемой группы можно набрать на клавиатуре. Ведь тогда, по сути, теряется весь смысл использования таких элементов. Далее в статье будет логическое объяснение этому.

Стрелки


Иногда разработчикам веб-страниц необходимо добавлять очень редкие спецсимволы HTML. Стрелки — именно такие элементы используются для логического построения навигации или просто для украшения. Эта группа состоит из пяти различных символов. А именно: стрелка влево – «←», вправо – «→», вверх – «↑», вниз «↓», одновременно влево и вправо — «↔».

Регулярные выражения в Google Analytics

О, регулярные выражения! Как много мы о тебе наслышаны, но до сегодняшнего дня до конца толком не понимали где и как тебя применять. Настало время познакомиться с тобой — одной из самых полезных и в тоже время недооцененных функций в Google Analytics.

Начнем с предыстории. Регулярные выражения – не разработка команды Google и не отдельный язык программирования. Их истоки лежат далеко за пределами какой-то одной области. Изначально регулярные выражения стали применять в теории автоматов и теории формальных языков. А для описания этих моделей научные деятели создали собственную систему обозначений, впоследствии названную регулярными множествами (выражениями).

Широкую известность регулярные выражения получили благодаря Кену Томпсону (Kenneth Thompson) и Деннису Ритчи (Dennis Ritchie), пионерам компьютерной науки, создателям языка программирования C и операционной системы UNIX. Кен встроил их в стандартный текстовой редактор ed, тем самым внес значительный вклад в популярность регулярных выражений, ранее считавшихся инструментом для математиков и логиков.

Кен Томпсон (Kenneth Thompson) и Деннис Ритчи (Dennis Ritchie)

В 1997 году программист Филип Хейзел (Philip Hazel) создал библиотеку PCRE (Perl Compatible Regular Expressions), реализующую работу регулярных выражений на языке программирования Perl. Синтаксис регулярных выражений PCRE оказался более мощным и гибким, чем стандартных регулярных выражений POSIX. Поэтому сейчас библиотека PCRE используется во многих современных языках программирования. Самые распространенные среди них: Perl, Java, PHP, JavaScript, языки платформы .NET Framework, Python, C++, Delphi и другие.

В Google Analytics используется частичная реализация библиотеки PCRE, поскольку версия без ограничений в умелых руках может использоваться в целях нахождения уязвимостей и последующего взлома веб-сайта. Она называется RE2 и на данный момент является более предсказуемой по времени выполнения операций и требует меньше ресурсов памяти, нежели PCRE.

Так что же такое регулярные выражения?

Регулярные выражения (regular expressions, RegExp) – инструмент для поиска текстовых строк и их проверки на соответствие какому-либо шаблону, символу или слову. Результатом применения регулярного выражения является подмножество данных, отобранное согласно логике, заложенной в выражении.

Простыми словами: у нас есть некоторый набор текстовых данных (предположим, в виде таблицы) и нам нужно из всего этого множества найти группу данных, соответствующих некоторым правилам. С помощью специальных конструкций (литерал и метасимволов) мы можем создавать сколь угодно разные условия для фильтрации данных.

Примеры из разных областей:

  • чтобы удалить все файлы в каталоге компьютера, которые начинаются на букву z, в командной строке операционной системы можно написать rmz*
  • для нахождения всех файлов на компьютере с расширением .pdf необходимо в строке поиска проводника ввести *.pdf
  • определить, является ли строка числом, длинной до 66 цифр, на языке программирования php: if (preg_match(«/^[0-9]<1,66>$/»,$string)) echo «ДА»;

Примеров использования регулярных выражений на практике огромное количество, а условий составления сложных конструкций для фильтрации данных бесконечно много.

Нужно вытащить данные, содержащие определенные слова, буквы или цифры? Легко! Хотите отфильтровать по значениям, начинающимся или заканчивающимся на Aa или zZ? Пожалуйста! Или просто хотите выбрать фразы, содержащие определенное количество слов или слогов? Нет проблем! Регулярные выражения — это очень мощный и гибкий инструмент, который значительно упрощает жизнь в самых разнообразных задачах.

Они присутствуют и в Excel, и в текстовых редакторах (Notepad++, EditPlus, PSPad и другие), и в Яндекс.Метрике, и даже в программе KeyCollector, знакомой многим специалистам по интернет-продвижению и применяемую для создания семантического ядра сайта.

Регулярные выражения в KeyCollector

В Google Analytics регулярные выражения используются:

Рейтинг языков программирования в 2020 году

Для оценки перспективности своих усилий каждый программист должен регулярно смотреть рейтинги языков программирования. Часто бывает так, что появится некоторый модный язык, о котором все начинают писать, но потом этот язык тихо исчезает. Те программисты, которые бросились изучать этот язык, вдруг видят, что их усилия оказались напрасными.

Например, в середине в 80-х стал очень популярен язык Prolog, но потом его популярность резко снизилась. И сейчас на нем практически никто не пишет. А место популярного новичка занял Python.

Как же узнать рейтинг языков программирования? Общего рейтинга не существует, так как нет простого способа собрать подобную статистику. Но существуют разные способы оценки популярности языков программирования. Рассмотрим самые популярные рейтинги.

1. Рейтинг Черной утки

Самым крупным сайтом, посвященным программам с открытым исходным кодом является сайт Black Duck (Черная утка) blackducksoftware.com

Одним из проектов Черной утки является каталог open source. В этом каталоге представлено около 500 000 проектов. Так как у всех проектов код открыт, то легко определить, на каком языке эти проекты написаны. На январь 2020 года рейтинг выглядит так.

Как видно, здесь практически половина программ (46%) написано на C. Это понятно, потому что С — это язык общения программистов. Это единственный язык, компилятор которого есть на всех платформах: от встроенных систем до суперкомпьютеров.

2. Рейтинг Wappalyzer для веб-приложений

Сервис Wappalyzer использует различные методы для идентификации веб-технологий. Рейтинг языков программирования для разработки сайтов на январь 2020 выглядит так.

В веб-программировании однозначно лидирует язык PHP, более 80% сайтов написано на этом языке.

3. Рейтинг TIOBE Index

Рейтинг TIOBE Index построен на оценке результатов поисковых запросов, содержащих название языка. Логика этого индекса очень проста: «Если язык ищут в поисковых системах, то он популярен». Конечно же, это заявление спорное, потому что программисты-профессионалы крайне редко будут искать в поисковике именно название языка программирования. Они чаще ищут решение конкретной задачи. Но громадный плюс этого рейтинга в том, что он достаточно объективно показывает интерес к тому или иному языку.

Индекс TIOBE показывает самые популярные языки программирования, информации о которых искали на 25-ти самых популярных поисковых системах, то есть запросы вида: «+» programming». Индекс подсчитывается каждый месяц.

Индекс TIOBE на январь 2020 года выглядит так:

В этом индексе однозначным лидером является Java.

На графике изменений индекса хорошо видны как менялась популярность языков программирования. Но при этом первое-второе место постоянно делят два языка Java и C. Хотя Java активно продвигается компанией Oracle, а язык C никто не продвигает.

И еще интересно то, что C++ ни разу не смог превысить по популярности C.

4. Рейтинг IEEE Spectrum

Ежегодный рейтинг IEEE Spectrum Top Programming Languages использует 11 метрик из 9-ти источников, включая поисковые запросы, упоминания в твиттере и даже упоминания в вакансиях на работу программиста. С одной стороны этот рейтинг использует больше данных, но с другой стороны во многих источниках данные имеют связанный характер. Чем больше публикуются вакансий на некоторый язык программирования, тем больше запросов будет в поисковых системах. То есть у новых языков больше шансов попасть на вершину рейтинга.

Рейтинг IEEE на 2020 год выглядит так:

Важностью особенностью рейтинга IEEE является то, что рейтинг интерактивный и можно поиграть с параметрами. В этом рейтинге лидирует Python.

5. Рейтинг Stack Overflow

Сайт Stack Overflow — это площадка, на которой разработчики могут задавать и отвечать на вопросы по программированию. Этот сайт имеет около 40 миллионов посещений в месяц. Есть русскоязычная версия сайта: ru.stackoverflow.com

Этот рейтинг рассчитывается на основе опроса разработчиков. В январе 2020 года было опрошено более 100 000 разработчиков и составлен рейтинг языков программирования. Скорее это рейтинг языков, которые вызывают вопросы. В этом рейтинге лидером стал JavaScript.

Такая популярность вполне объяснима, сейчас JavaScript бурно развивается и каждая новая возможность вызывает массу вопросов, поэтому программисты идут на сайт Stack Overflow, чтобы задать вопросы.

Любопытно, что C не попал даже в первую десятку.

6. Вакансии на Head Hunter

Можно подойти к рейтингу языков программирования с другой стороны и посмотреть, какие языки указываются в вакансиях и сколько собираются платить. Одна из самых популярных площадок для поиска работы в IT-сфере — это сайт HeadHunter. Там есть отдельный раздел — вакансии для программистов.

Внизу страницы можно посмотреть список похожих запросов и убедиться, что у работодателей немного другие запросы.

Здесь видно, что программист, знающий Pascal (среда Delphi), все еще востребован.

7. Google Books Ngram Viewer

И в конце рассмотрим чрезвычайно полезный сервис Гугл, на котором можно смотреть использование ключевых слов в публикациях.Поэтому можно смотреть популярность не только языков программирования, а любых технологий.

В начале этой статьи приведены графики использования слов Prolog и Python. А теперь введем JavaScript, Python и PHP.

Видно как в 1992 году появляется интерес к JavaScript и он быстро обгоняет Python и PHP.

Похожие записи:

Комментарии 18

Совсем мелкая ошибка в предпоследнем предложении. Вы написали «В начале этой статьи приведены графики использования слов Prolog и Pascal», а там были Prolog и Phyton.

«Для оценки перспективности своих усилий каждый программист должен регулярно смотреть рейтинг языков программирования.» — совет неоднозначный. Профессионал обычно хорошо знает 1-2 языка и специализируется на них довольно долго. Изучение другого языка происходит обычно по причине старта какого-нибудь проекта, или тупика в карьере с текущими знаниями.

Здравствуйте! Спасибо за статью!
Хотел бы узнать Ваше мнение насчет языка программирования Prolog. Дело в том, что язык программирования Prolog используется в разработке программ для искусственного интеллекта.Так как технологии искусственного интеллекта развиваются все интенсивнее, не станет ли язык программирования Prolog популярным, ну или востребованным?

Здравствуйте! Язык Prolog стал популярен в 1980-х годах в связи с японской программой создания программы искусственного интеллекта. Но эту программа кончилась грандиозным провалом. В результате все наработки были розданы бесплатно и никаких полезных программ так и не было создано. Поэтому сейчас Prolog полностью морально устарел и не используется. Даже если и будет новый прорыв в разработке искусственного интеллекта, то, скорее всего, он будет связан с другой технологией и другим языком программирования.

В девяностом году шеф мой взял аспиранта себе на написание САПР, типа Симулинк в Матлабе. Тогда ещё XT-шки были в диковинку. И был в то время бум создания «Искусственного интеллекта». Ходили шутки, что это нужно, когда своего интеллекта не хватает. Ну и аспирант этот решил создавать этот САПР на языке Пролог. Тогда ещё книг, типа Братко не было. В ДОСе работали. Ну и он разобрался в языке этом глубоко так. Ему понравилось в нём лазить по деревьям и делать откаты. В других языках это геморройно было, а в Прологе это вшито как аксиома (исходные кирпичики языка). То есть если программа заходит в тупик, то как-то самореализуется всё там, что она, делая откаты назад сама ищет выход из этого тупика. И аспиранту это нравилось в ней. Написал он в ней САПР свой, «Гаммой» назвал его, была куча публикаций. Но потом бросил заниматься этим и диссертации не защитил. Его пригласили в СберБанк программистом работать, а там зарплаты уже со стипендией аспиранта не сравнить. Так всё это и забросилось. Отчёт в семи томах кода сохранился с той поры и валяется где-то. У меня на даче очень много книг по Прологу на чердаке стопками лежит не тронутых, а Братко, по моему, аж десять экземпляров. В то время хлеб стоил сто рублей, а книги эти по рублю продавались. На растопку жалко их рвать…

Интересный обзор! А что вы можете сказать про Rust в контексте перспективы дальнейшего развития?

Добавить комментарий