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Stack Overflow调查数据证实Python在最常用的编程语言排行榜中超

时间:2019-04-16  来源:未知  作者:admin666

今年的Stack Overflow开发者调查结果提供了一个关于编程语言生态系统如何演变的有用视角。也许最引人注目(如果不令人惊讶的话)的洞见是Python持续而不可抗拒的崛起。今年,它的排名首次超过了Java。

我们可能不需要Python正在接管世界的另一个标志,但这肯定是要添加到集合中的另一个标志。

Stack Overflow调查数据证实Python在最常用的编程语言排行榜中超越Java

我们已经知道Python作为一种编程语言的流行程度

Stack Overflow调查结果并不令人惊讶,因为Python的增长已经有了很好的文档。该语言在TIOBE排行榜上的排名一直在上升,2018年9月首次位列第三。

最近的排名已经下滑到第四位(c++正在复苏 但这是另一个故事了 ),但它并没有下降 它仍然在增长。事实上,尽管重新回到了第四位,但它的增长速度仍然是所有编程语言中最快的,其评级增长了2.36%。相比之下,c++在排名中的增长率为1.62%。

但这不仅仅是TIOBE排名的问题。甚至早在2017年9月Stack Overflow团队就很清楚Python在高收入国家的惊人增长。

自2013年以来,Python在Stack Overflow调查中的增长情况

通过最近每次Stack Overflow调查的结果,可以很容易地跟踪Python使用的增长。从2016年开始,它一直在上升:

2013: 21.9%(排名第6) 2014年:23.4%(再次排名第6) 2015年):23.8%(排名第6) 2016年):24.9%(排名第6) 2017年:32%(上升到第5位 ) 2018年:38.8%(下降至第7位,但增幅很大) 2019: 41.7%(第4位)

但更有趣的是,这种使用量的增长似乎一直在推动对它的需求。让我们来看看自2015年以来,在 最想要 的编程语言中发生了什么变化 这是 不使用该语言或技术进行开发,但表示有兴趣使用该语言或技术进行开发的开发人员的百分比:

2015年:14.8%(第3名) 2016年:13.3%(第4名) 2017年:20.6% (第1名) 2018年:25.1% (第1名) 2019年:25.7% (第1名)

除此之外,还值得考虑一下Python到底有多受欢迎。这在很大程度上可能是因为Python对于使用它的人非常有效,并且帮助他们解决他们想要解决的问题。

这些百分比还在增长,尽管它今年没有占据榜首(Stack Overflow将其描述为 使用该语言或技术开发并表示有兴趣继续使用该语言或技术开发的开发人员的百分比 ):

2015: 66.6%(第10名) 2016年:62.5%(第9名) 2017年):62.7%(第6名) 2018年:68%(第3名) 2019年:73.1%(第2名,这次被Rust挤到了榜首)

这里清楚的是,Python在开发人员的思想共享(即。开发人员认为这是值得学习的)和文字语言的使用。显然,这两件事极有可能是相互关联的 但无论现实如何,在过去5年的数据中看到这一过程是件好事。

是什么推动了Python的流行?

那么,一个显而易见的问题就是为什么Python发展得如此之快。关于这个话题有很多理论,当然也有很多博客文章。但最终,Python的流行归结为几个关网上牌九键问题。

Python是一种灵活的语言

Python增长的一个关键原因是它的灵活性。它并不局限于一个特定的领域。这将在某种程度上解释它的增长 因为它不局限于特定的工作角色或任务,大量的开发人员正在为它寻找用途。

这产生了冲击效应 因为用户社区在不断增长,开发能够支持和促进在不同领域使用Python的工具的动力要大得多。实际上,除了JavaScript之外,Python是一种许多开发人员通过其大量相关工具和库体验到的语言。

数据科学和机器学习的发展

虽然Python并不局限于特定的领域,但是机器学习和数据分析的兴趣的巨大增长已经成为Python流行的一部分。有如此多的数据可供组织及其员工使用,Python是一种允许他们实际利用这些数据的语言。

Python很容易学

Python发展的最后一个关键驱动力是它相对容易学习。如果你是新手,这是一个很好的开始。

回到第一点,正是因为它的灵活性,那些通常不编写代码或者不把自己看作开发人员的人可以把Python看作是他们试图解决的问题的一个简洁的解决方案。因为这不是一个特别陡峭的学习曲线,它向这些人介绍了编程的基本元素。这只能是件好事,对吧?

Python的未来

人们很容易对Python的发展感到兴奋,但它特别有趣的地方是它可以显示出更广泛的软件领域。这可能是一个全新的问题,但是从由Python驱动的非开发人员专业人员的快速增长到每个希望解锁自动化的工程师,Python的增长似乎既是一种响应,也是重大变化的症状。

Python中matplotlib的颜色及线条参数控制示例 https://www.linuxidc.com/Linux/2019-04/158053.htm

Python教程Matplotlib数据可视化入门篇 https://www.linuxidc.com/Linux/2019-04/158052.htm

更多Python相关信息见Python 专题页面 https://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=17

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