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為什么說Python是目前熱度增長最快的編程語言？
2017-09-20
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近年來 Python 的熱度不斷上升，知名IT技術問答社區 Stack Overflow 最近公布了程序語言排行榜，讓我們從數據的角度解讀為什么說 Python 是目前熱度增長最快的編程語言...

之前我們探討了富裕國家(被世界銀行定義為高收入的國家)比起其他國家更傾向于使用各種不同的技術。我們發現當中最大的差異是關于編程語言 Python 。在高收入國家中，Python 的增長熱度甚至比 Stack Overflow 的 Trends 工具等更為明顯。

在本文中我們將探討在過去五年中，高收入國家中 Python 熱度的驚人增長。下面讓我們用數據解讀為什么說在主要編程語言中 Python 的增長速度是最快的。

這篇文章中涉及的數據主要針對高收入國家 ; 這通常代表美國，英國，德國，加拿大等國家的趨勢，這些國家共占 Stack Overflow 總流量的 64％。印度，巴西，俄羅斯和中國等國家，也為全球軟件開發生態系統做出了巨大的貢獻。盡管 Python 在這些國家也顯示出了增長，但這篇文章對這些經濟體涉及的不多。

但同時值得強調的是，一種語言的用戶數量并不是衡量語言質量的標準：在此我們說明的僅為當前開發人員使用語言的情況。（實際上：之前我主要用 Python 編程，但后來轉為了使用 R 語言）。

Python 在高收入國家的熱度增長

在 StackOverflow 編程語言流行趨勢中可以看到，Python 在過去幾年中一直在迅速增長。但是在本文中，我們將重點關注高收入國家，并主要考慮被瀏覽的問題，而不是所提的問題（這會得出類似的結果，但是具有較小的每月噪音，特別是對于小的標簽）。

關于 Stack Overflow 瀏覽問題的數據可以追溯到2011年底，在這段時間內，我們將 Python 的熱度增長對比其他五種主要編程語言。（注意，這比 Trends 工具的時間范圍短，Trends 可追溯到2008年）。包括的編程語言為目前高收入國家中十大 Stack Overflow 訪問標簽中的六個; 我們沒有包括的四個是 CSS，HTML，Android 和 JQuery。



2017 年 6 月，Python 第一次成為高收入國家在 Stack Overflow 訪問量最多的標簽。當中，Python 是美國和英國訪問量最大的標簽，在其他高收入國家 Python 訪問量為前兩名（除 Java 或 JavaScript 之外）。這是令人印象深刻的，因為在 2012 年，Python 的訪問量還低于其他五種語言，如今比當時增長了 2.5 倍。

部分原因是由于 Java 的季節性流量特征。由于 Java 在本科教育中比重較大，因此在春秋季 Java 流量上升，夏季則下降。到今年年底它會再次趕超 Python 嗎?我們可以嘗試使用 “STL” 模型預測未來兩年的增長情況，該模型將增長與季節趨勢相結合，以預測語言的未來價值。



根據該模型，在秋天 Python 可能會保持領先地位，亦或者會被 Java 超越（大致處于模型預測的變化范圍之內）。但在 2018 年，Python 顯然會成為最受歡迎的標簽。根據 STL，與過去兩年一樣，JavaScript 和 Java 在高收入國家中將保持相似的流量。

哪些標簽的增長速度最快？

以上只包括了六種最受歡迎的編程語言。那么在其他值得注意的技術中，哪些技術在高收入國家中增長最快呢？

我們根據 2017 年至 2016 年的流量比例對增長率進行了定義。在分析中，我們決定僅考慮編程語言（如 Java 和 Python）和平臺（如 iOS，Android，Windows 和Linux），而不考慮如 Angular 的框架或如 TensorFlow 的庫（盡管其中許多增長顯著，我們在之后的研究中將涉及）。

由于在圖表中難以定義“增長最快”，我們將增長量與總體平均值進行比較。



以 27％ 的年增長率，Python 成為流量大且增長迅速的標簽 ; 第二名是 R 語言。在高收入國家中大多數其他標簽的流量增長保持穩定，Android，iOS 和 PHP 的訪問量則略有下降。還可以注意到，在函數式編程語言中，Scala 所占比重最大并不斷增長，而 F＃ 和 Clojure 所占比重較小增長率縮小，Haskell 比重居中，且增長保持穩定。

上圖中有個遺漏的部分：去年，關于 TypeScript 問題的流量增長達到驚人的142％，為了避免給數據帶來的影響我們未將其列入其中。我們還可以看到，還有一些語言的增長速度與 Python 類似或者更快（如 R 語言，Go 和 Rust），并且還有許多標簽（如 Swift 和 Scala）也呈現令人印象深刻的增長。那么與 Python 相比，這些語言的流量增長隨著時間呈現什么特點呢？



如 R 語言和 Swift 等語言的發展確實令人印象深刻，而且在較短的時間內 TypeScript 也顯示出非?？焖俚脑鲩L。許多使用量較小的語言，在軟件生態系統中的增長顯著。但如圖所示，當標簽一開始比重較小時，更容易顯示出快速的增長。

我們并不是說這些語言在一定程度上在與 Python 競爭。相反，在這里要說明的是為什么要單獨把這些語言的增長量放到其他類別中; 一開始這些語言都為流量較小的標簽。而 Python 則一個不尋常的例子，它既是 Stack Overflow 中最受歡迎的標簽之一，也是增長最快標簽的之一。（同時它也在加速增長！自 2013 年以來，Python 的增長速度在逐年加速）。

世界其他地區

到目前為止，在本文中我們一直在分析高收入國家的編程語言趨勢。那么在印度，巴西，俄羅斯和中國其他等國家，Python 的增長情況是否也是如此呢？

確實如此。



在高收入國家之外的國家，Python 仍然是增長最快的主要編程語言; 開始它的比重較低，兩年后才開始增長（2014 年而不是 2012 年）。事實上，非高收入國家中Python 的年增長率速略于高收入國家。本文中我們沒有涉及到，而其使用率與國內生產總值為正相關的R語言也在增長。

本文關于高收入國家中的程序語言增長和下降的許多結論都適用于世界其他地區; 兩個部分增長率之間的斯皮爾曼等級相關系數為 0.979。在某些情況下，我們可以看到類似 Python “滯后”的現象，一般來說一項技術在高收入國家中被廣泛采用，一兩年后才會才在世界其他地區擴張。（這是一個有趣的現象）

結語

我們并不想挑起爭論哪種編程語言更好的所謂“語言戰爭”。一種語言的用戶數量并不意味著它的質量，當然也不能說明哪種語言更適合某種特定的情況。但是從這個角度而言，我們應該了解開發者生態系統的語言構成，以及該生態系統是如何變化的。

本文表明了在過去的 5 年中，Python 已經顯示出驚人的增長，尤其是在高收入國家中。之后我們將探索當中的原因。我們將按國家和行業對增長情況進行劃分，并分析哪些技術會與 Python 一起使用(例如，我們會分析 Python 的增長量中哪些是來自 web 開發，哪些是來自數據科學)。


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