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Python成为高收入国家增长最快的语言

武飞扬头像
David Robinson
帮助13123

我们最近探讨了富裕国家(被世界银行定义为高收入的国家)如何倾向于访问与世界其他地区不同的一套技术。我们看到的最大差异之一是编程语言Python。当我们专注于高收入国家时,Python的增长甚至比从堆栈溢出趋势等工具或其他考虑全球软件开发的排名中看起来的还要大。

在这篇文章中,我们将探讨Python编程语言在过去五年中的非凡增长,正如高收入国家/地区的Stack Overflow流量所看到的那样。“增长最快”这个词可能很难准确定义,但我们有理由认为Python是增长最快的主要编程语言。

本文中讨论的所有数字都是针对高收入国家的;它们通常代表了美国,英国,德国,加拿大和其他此类国家的趋势,这些国家/地区总共占Stack Overflow流量的64%左右。许多其他国家,如印度,巴西,俄罗斯和中国也为全球软件开发生态系统做出了巨大贡献,这篇文章对这些经济体的描述较少,尽管我们将看到Python也在那里显示出增长。

值得强调的是,一种语言的用户数量并不是衡量语言质量的指标:我们描述的是开发人员使用的语言,但没有规定任何东西。(完全披露:我曾经主要用Python编程,尽管我已经完全切换到R)。

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蟒蛇在高收入国家的增长

您可以在堆栈溢出趋势上看到Python在过去几年中一直在快速增长。但是在这篇文章中,我们将专注于高收入国家,并考虑访问问题而不是提出的问题(这往往会给出类似的结果,但逐月噪音较小,特别是对于较小的标签)。

我们有关于堆栈溢出问题视图的数据可以追溯到2011年底,在这个时间段内,我们可以考虑Python相对于其他五种主要编程语言的增长。(请注意,因此,这比“趋势”工具(可追溯到 2008 年)的时间尺度要短)。这些是目前在高收入国家访问量最大的十个堆栈溢出标签中的六个;我们没有包括的四个是CSS,HTML,安卓和J奎里。

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2017年6月是Python成为高收入国家/地区Stack Overflow上访问量最大的标签的第一个月。这包括成为美国和英国访问量最大的标签,以及几乎所有其他高收入国家(仅次于Java或JavaScript)的前2名。这尤其令人印象深刻,因为在2012年,它的人口访问量少于其他5种语言中的任何一种,并且在那段时间里增长了2.5倍。

部分原因是由于Java流量的季节性。由于它在本科课程中被大量教授,因此Java流量在秋季和春季往往会上升,在夏季会下降。到今年年底,它会再次赶上Python吗?我们可以尝试使用称为“STL”的模型预测未来两年的增长,该模型将增长与季节性趋势相结合,以预测未来价值。

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根据这个模型,Python要么保持领先地位,要么在秋季被Java超越(它大致在模型预测的变化范围内),但它显然有望成为2018年访问量最大的标签。STL还表明,JavaScript和Java在高收入国家之间的流量水平将保持在相似的水平,就像过去两年一样。

哪些标签总体上增长最快?

以上仅关注六种访问量最大的编程语言。在其他值得注意的技术中,哪些技术目前在高收入国家增长最快?

我们根据 2017 年和 2016 年的流量份额之间的比率来定义增长率。我们决定在这次分析中只考虑编程语言(如Java和Python)和平台(如iOS,Android,Windows和Linux),而不是像Angular这样的框架或像TensorFlow这样的库(尽管其中许多都显示出显着的增长,可能会在以后的文章中进行研究)。

由于在定义漫画中描述的“增长最快”方面存在挑战,我们将增长与均值差图中的总体平均值进行了比较。

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Python的年增长率为27%,是一个既大又增长迅速的标签;显示类似增长的第二大标签是R。我们看到,在高收入国家/地区,大多数其他大型标签的流量都保持相当稳定,对Android,iOS和PHP的访问量略有下降。我们之前在关于Flash死亡的帖子中检查了一些缩小的标签,如客观C,Perl和Ruby)。我们还可以注意到,在函数式编程语言中,Scala是最大且不断增长的,而F#和Clojure则更小,并且正在缩小,Haskell介于两者之间并保持稳定。

上图中有一个重要的遗漏:去年TypeScript问题的流量增长了142%,足以让我们把它排除在外,以避免压倒其余的规模。你还可以看到,其他一些较小的语言的增长速度与Python相似或更快(如R,Go和Rust),并且还有许多标签,如Swift和Scala,也显示出令人印象深刻的增长。随着时间的推移,他们的流量与Python相比如何?

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像R和Swift这样的语言的增长确实令人印象深刻,TypeScript在更短的时间内显示出特别快的扩展。这些较小的语言中的许多语言从几乎没有问题流量发展成为软件生态系统中的显着存在。但如图所示,当标签开始时相对较小时,更容易显示快速增长。

请注意,我们并不是说这些语言以任何方式与Python“竞争”。相反,我们正在解释为什么我们将他们的增长放在一个单独的类别中;这些是开始时流量较低的标签。Python是一个不寻常的案例,既是堆栈溢出上访问量最大的标签之一,也是增长最快的标签之一。(顺便说一句,它也在加速!自2013年以来,其同比增长每年都在加快)。

世界其他地区

到目前为止,在这篇文章中,我们一直在分析高收入国家的趋势。Python在世界其他地区,如印度,巴西,俄罗斯和中国等国家是否显示出类似的增长?

确实如此。

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在高收入国家之外,Python仍然是增长最快的主要编程语言;它只是从较低的水平开始,两年后(2014年而不是2012年)开始增长。事实上,Python在非高收入国家的同比增长率略高于高收入国家。我们在这里不检查它,但是R,另一种使用与GDP正相关的语言,在这些国家也在增长。

这篇文章中关于高收入国家标签(与绝对排名相反)增长和下降的许多结论对世界其他地区都适用;这两个细分市场的增长率之间的相关性为0.979 Spearman。在某些情况下,你可以看到一种类似于Python的“滞后”现象,其中一项技术在高收入国家被广泛采用,然后一两年才扩展到世界其他地区。(这是一个有趣的现象,可能是未来博客文章的主题!

下次

我们不希望为任何“语言战争”做出贡献。一种语言的用户数量并不意味着它的质量,当然也不能告诉你哪种语言更适合特定情况。然而,考虑到这一点,我们认为有必要了解哪些语言构成了开发人员生态系统,以及该生态系统将如何变化。

这篇文章表明,Python在过去五年中表现出惊人的增长,特别是在高收入国家。在下一篇文章中,我们将开始探索“为什么”。我们将按国家和行业细分增长,并研究哪些其他技术倾向于与Python一起使用(例如,估计有多少增长是由于Python在Web开发与数据科学中的使用增加)。

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