Python仍然是增长最快的主流编程语言

摘要：本文根据Stack Overflow流量分析了Python及其他一些编程语言的发展情况，同时也对高收入国家与非高收入国家的情况进行了对比。以下是译文。

我们最近的研究表明，富裕国家（世界银行定义为高收入国家）喜欢研究的技术与其他国家的不同。其中，我们看到最大的差异是Python语言。当我们关注高收入国家的时候，甚至可以看到Python的增长速度甚至比Stack Overflow Trends或者其他一些全球软件开发排名显示的还要快。

在这篇文章中，我们将探讨过去五年中Python语言不寻常的增长速度，正如在高收入国家的Stack Overflow流量中所示的那样。 "增长最快"一词可能很难精确定义，但是我们认为Python确实是增长最快的主流编程语言。

本文提到的大部分数字都来自高收入国家，比如美国、英国、德国、加拿大和其他类似的国家，他们加起来占了Stack Overflow 64％的流量。其他一些国家，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的贡献。尽管这些国家的Python也在增长，但本文几乎不涉及这些经济体。

需要强调的是，使用某种语言的用户数并不能用来衡量该语言的质量：我们现在正在讲的是开发人员使用的编程语言，而不是处方。

Python在高收入国家的增长情况

你可以在Stack Overflow Trends上看到，Python在过去几年里一直在迅速增长。但是对于这篇文章，我们将重点关注高收入国家，并且分析的是Stack Overflow上问题的访问情况，而不是用户提的问题。

有关Stack Overflow问题视图的数据可以追溯到2011年底，在这段时间内，我们可以看一下Python相对于其他五种主流编程语言的增长情况。这是目前高收入国家中Stack Overflow访问量前十的标签中的六个；另外还有这四个没包括在内，分别是CSS、HTML、Android和JQuery。

2017年6月，Python第一次成为高收入国家Stack Overflow访问量最大的标签。它在美国和英国是访问量最大的标签，在大部分其他高收入国家中也是排在前两名（另外一个要么是Java要么是JavaScript）。这尤其令人印象深刻，因为在2012年，Python的访问量小于其他五种语言，而到现在其访问量已经增长了2.5倍。

产生这种现象的部分原因是Java流量的季节性因素。由于Java是本科重点课程，所以它的流量会在秋季和春季上升，而在夏季下降。但是它会在年底再次赶上Python吗？我们可以尝试使用名为"STL"的模型来预测未来两年的增长情况，这个模型能将增长情况与季节性趋势相结合，从而预测未来的值。

根据这个模式的预测，Python可能会在今年秋天保持领先地位或被Java反超，但到了2018年，Python肯定会成为最受欢迎的标签。STL还暗示JavaScript和Java在高收入国家中的流量将保持相似的水平，就跟最近两年的情况差不多。

从整体上来看，有哪些标签增长得最快？

以上我们只看了六种主流语言，那么目前在高收入国家中还有哪些目前增长最快的技术呢？

我们用2017年和2016年的流量占比来定义增长率。在这个分析中，我们只考虑编程语言（比如Java和Python）和平台（比如iOS、Android、Windows和Linux），不包括类似Angular的框架和类似TensorFlow的库。

由于这个漫画中描述的"增长最快"存在问题，因此，我们使用平均差异图来比较各个语言的增长率与整体平均增长率。

Python凭借着27%的年增长率在所有标签中独占鳌头，它既是流量最大也是增长最快的标签。拥有类似增长率的第二大标签是R语言。我们可以看到，其他大多数大标签的流量在高收入国家都保持稳定，而Android、iOS和PHP的访问量则略有下降。（我们在之前一篇Flash之死的帖子中研究了一些流量减少的标签，如Objective-C、Perl和Ruby）。我们还注意到，在函数式编程语言中，Scala是流量最大并且增长非常迅速的语言，F#和Clojure则较小并且还在不断下降，而Haskell则位于它们之间并保持着稳定。

在上图中有一个重要的东西被遗漏了：TypeScript的流量去年竟然增长了142％，这足以让我们对它进行单独处理，以避免超过现有的范围。你还可以看到，其他一些较小语言（例如R、Go和Rust）的增长速度与Python差不多或更快，而且也有许多标签，例如Swift和Scala，它们的增长情况也很惊人。与Python相比，他们的流量变化情况怎么样呢？

像R和Swift这样的语言的发展情况确实很惊人，而TypeScript在更短的时间内表现出了更快速的扩张。如图所示，当标签一开始相对较小时，则后期越容易出现较快地增长。

请注意，我们的意思并不是说这些语言可以与Python"抗衡"