导读 这篇文章中讨论的所有数字都是针对高收入国家的。它们一般指的是美国、英国、德国、加拿大等国家的趋势,他们加起来占了 Stack Overflow 大约 64% 的流量。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,尽管我们也将看到 Python 在这方面有所增长,但本文对这些经济体的描述较少。
Python 在高收入国家的增长

你可以在 Stack Overflow Trends 中看到,Python 在过去几年中一直在快速增长。但是对于本文,我们将重点关注高收入国家,考虑的是问题的浏览量而不是提出的问题数量(这基本上结果是类似的,但是每个月都有所波动,特别是对于较小的标签分类)。

我们有关于 Stack Overflow 问题的查看数据可以追溯到 2011 年底,在这段时间内,我们可以研究下 Python 相对于其他五种主要编程语言的增长。(请注意,这比 Stack Overflow Trends 的时间范围更短,它可追溯到 2008 年)。这些目前是高收入国家里十大访问最高的 Stack Overflow 标签中的六个。我们没有包括的四个是 CSS、HTML、Android 和 JQuery。

2017 年 6 月,Python 是成为高收入国家里 Stack Overflow 访问量最高的标签的第一个月。这也是美国和英国最受欢迎的标签,以及几乎所有其他高收入国家的前两名(接着就是 Java 或 JavaScript)。这是特别令人印象深刻的,因为在 2012 年,它比其他 5 种语言的访问量小,比当时增长了 2.5 倍。

部分原因是因为 Java 流量的季节性。由于它在本科课程中有很多课程,Java 流量在秋季和春季会上升,夏季则下降。到年底,它会再次赶上 Python 吗?我们可以尝试用一个叫做 “STL” 的模型来预测未来两年的增长, 它将增长与季节性趋势结合起来,来预测将来的变化。

根据这个模型,Python 可能会在秋季保持领先地位或被 Java 取代(大致在模型预测的变化范围之内),但是 Python 显然会在 2018 年成为浏览最多的标签。STL 还表明,与过去两年一样,JavaScript 和 Java 在高收入国家中的流量水平将保持相似水平。

什么标签整体上增长最快?

上面只看了六个最受欢迎的编程语言。在其他重大技术中,哪些是目前在高收入国家中增长最快的技术?

我们以 2017 年至 2016 年流量的比例来定义增长率。在此分析中,我们决定仅考虑编程语言(如 Java 和 Python)和平台(如 iOS、Android、Windows 和 Linux),而不考虑像 Angular 或 TensorFlow 这样的框架(虽然其中许多有显著的增长,可能在未来的文章中分析)。

xkcd - Fastest-Growing
xkcd - Fastest-Growing
由于上面这个漫画中所描述的“最快增长”定义的激励,我们将增长与平均差异图中的整体平均值进行比较。

Python 以 27% 的年增长率成为了规模大、增长快的标签。下一个类似增长的最大标签是 R。我们看到,大多数其他大型标签的流量在高收入国家中保持稳定,浏览 Android、iOS 和 PHP 则略有下降。我们以前在 Flash 之死这篇文章中审查过一些正在衰减的标签,如 Objective-C、Perl 和 Ruby。我们还注意到,在函数式编程语言中,Scala 是最大的并且不断增长的,而 F# 和 Clojure 较小并且正在衰减,Haskell 则保持稳定。

上面的图表中有一个重要的遗漏:去年,有关 TypeScript 的问题流量增长了惊人的 142%,这使得我们需要去除它以避免压扁比例尺。你还可以看到,其他一些较小的语言的增长速度与 Python 类似或更快(例如 R、Go 和 Rust),而且还有许多标签,如 Swift 和 Scala,这些标签也显示出惊人的增长。它们随着时间的流量相比 Python 如何?

像 R 和 Swift 这样的语言的发展确实令人印象深刻,而 TypeScript 在更短的时间内显示出特别快速的扩张。这些较小的语言中,有许多从很少的流量成为软件生态系统中引人注目的存在。但是如图所示,当标签开始相对较小时,显示出快速增长更容易。

请注意,我们并不是说这些语言与 Python “竞争”。相反,这只是解释了为什么我们要把它们的增长分成一个单独的类别,这些是始于较低流量的标签。Python 是一个不寻常的案例,既是 Stack Overflow 中最受欢迎的标签之一,也是增长最快的其中之一。(顺便说一下,它也在加速!自 2013 年以来,每年的增长速度都会更快)。

世界其他地区

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的增长情况是否类似?

确实如此。

在高收入国家之外,Python 仍旧是增长最快的主要编程语言。它从较低的水平开始,两年后才开始增长(2014 年而不是 2012 年)。事实上,非高收入国家的 Python 同比增长率高于高收入国家。我们不会在这里研究它,但是 R (其它语言的使用与 GDP 正相关) 在这些国家也在增长。

在这篇文章中,许多关于高收入国家标签 (相对于绝对排名) 的增长和下降的结论,对世界其他地区都是正确的。两个部分增长率之间有一个 0.979 Spearman 相关性。在某些情况下,你可以看到类似于 Python 上发生的 “滞后” 现象,其中一个技术在高收入国家被广泛采用,一年或两年才能在世界其他地区扩大。(这是一个有趣的现象,这可能是未来文章的主题!)

下一次

我们不打算为任何“语言战争”提供弹药。一种语言的用户数量并不意味着它的质量,而且肯定不会让你知道哪种语言更适合某种特定情况。不过,考虑到这点,我们认为值得了解什么语言构成了开发者生态系统,以及生态系统会如何变化。

本文表明 Python 在过去五年中,特别是在高收入国家,显示出惊人的增长。在我们的下一篇文章中,我们将开始研究“为什么”。我们将按国家和行业划分增长情况,并研究有哪些其他技术与 Python 一起使用(例如,估计多少增长是由于 Python 用于 Web 开发而不是数据科学)。

在此期间,如果你使用 Python 工作,并希望你的职业生涯中进入下一阶段,那么在 Stack Overflow Jobs 上有些公司正在招聘 Python 开发。

via: https://stackoverflow.blog/2017/09/06/incredible-growth-python/

作者:David Robinson 译者:geekpi 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

原文来自:https://linux.cn/article-8865-1.html

本文地址:http://www.linuxprobe.com/python-student.html编辑:郑帅,审核员:逄增宝