TIOBE公布了2019年5月程式設計語言排行榜，頭部整體程式設計語言整體排名變化不大，前十名為Java、C、C++、Python、Visual Basic .NET、C#、JavaScript、SQL、PHP和彙編語言。
本月值得注意的是，R語言跌出前20名，這是R語言進入TOP20三年以來首次跌出前20，而Python繼續縮小與C++的差距。
盡管Swift正快速增長，但是與Objective-C還是有不小的差距。另外，雖然PHP保住了自己第九名的位置，但是相比于 去年同期已經下降了2個位次。
Go與上個月相比下跌了一名，但整體變化比較穩定。
以下為前20名完整榜單
5月上市暢銷新書
Linux核心深度解析
書名：
《Linux核心深度解析》作者：餘華兵
編輯推薦：
- 基于ARM64架構的Linux 4.x核心；
- 大量圖例描述資料結構之間的關系和函數的執行流程；
- 結合代碼分析，以通俗化語言全面剖析Linux核心。
本書基于4.x版本的Linux核心，介紹了Linux核心的若幹關鍵子系統的技術原理。本書主要内容包括核心的引導過程、核心管理和排程程序的技術原理、核心管理虛拟記憶體和實體記憶體的技術原理、核心處理異常和中斷的技術原理，以及系統調用的實作方式等。此外，本書還詳細講解了核心實作的各種保護臨界區的互斥技術，以及核心的檔案系統。本書内容豐富，深入淺出，通過大量的圖例來描述資料結構之間的關系和函數的執行流程，并結合代碼分析，引導讀者閱讀和了解核心源代碼。
作業系統導論
書名：《作業系統導論》
作者： [美] 雷姆茲·H.阿帕希杜塞爾（ Remzi H. Arpaci-Dusseau）， [美]安德莉亞·C.阿帕希杜塞爾（Andrea C. Arpaci-Dusseau）
譯者：王海鵬
- 本書作者是美國威斯康星大學計算機系教授（夫婦），美國計算機OS教育領域的名宿，經常在美國各個大學應邀客座。
- 作者堅持開放教材的理念，英文原版在國外盛名日隆，不僅CS學生，灣區技術界的讀者也很推崇這本書，評價為“最好的開放式作業系統教材”。
這是一本關于現代作業系統的書。主題分為三個主要的概念:虛拟化、并發性和持久性。全書介紹了所有現代系統的主要元件，包括排程、虛拟記憶體管理、磁盤和I/O子系統、檔案系統，甚至一個簡短的介紹分布式系統。本書内容全面，非常易于學習，很适合用于老師的教學和高校學生自學。
Kafka Streams實戰
作者：[美] 小威廉 · P. 貝傑克（William P. Bejeck Jr.）
譯者：牟大恩
- Apache Kafka作者作序推薦作品;
- Kafka Streams技術的全面學習指南;
- 大資料流式處理從入門到實踐 。
本書教讀者在Kafka平台上實作流式處理。在這本易于了解的書中，讀者将通過實際的例子來收集、轉換和聚合資料，使用多個處理器，處理實時事件，甚至可以使用KSQL 深入研究流式SQL。本書最後還講解了Kafka Streams應用程式的測試和運維方面的内容（如監控和調試）。
PyTorch深度學習
作者：[印度]毗濕奴•布拉馬尼亞(Vishnu Subramanian)
譯者：王海玲 劉江峰
PyTorch是Facebook于2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言釋出的一個全新的機器學習工具包，一經推出便受到了業界的廣泛關注和讨論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。 《PyTorch深度學習》是使用PyTorch建構神經網絡模型的實用指南，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網絡的構成、神經網絡的進階知識、機器學習基礎知識、深度學習在計算機視覺中的應用、深度學習在序列資料和文本中的應用、生成網絡、現代網絡架構，以PyTorch與深度學習的未來走向。
Python 3破冰人工智能 從入門到實戰
作者：黃海濤
基于Python 3.6建構了近140個代碼案例，全面介紹Python在人工智能中的應用。
- 數學基礎：從曆年數學模組化競賽入手，解讀人工智能中的數學方法。
- 程式設計實踐：100餘個代碼執行個體，全面講解網絡爬蟲、資料存儲與資料分析等内容。
- 算法應用：實戰案例輔以豐富圖解，詳盡分析人工智能算法特性及其應用場景。
本書創新性地從數學模組化競賽入手，深入淺出地講解了人工智能領域的相關知識。本書内容基于Python 3.6，從人工智能領域的數學出發，到Python在人工智能場景下的關鍵子產品；從網絡爬蟲到資料存儲，再到資料分析；從機器學習到深度學習，涉及自然語言處理、機器學習、深度學習、推薦系統和知識圖譜等。
此外，本書還提供了近140個代碼案例和大量圖表，全面系統地闡述了算法特性，個别案例算法來自于工作經驗總結，力求幫助讀者學以緻用。
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