程序員不同的編程語言收入差距分析
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摘要:在全球著名 IT 技術(shù)網(wǎng)站 Stack Overflow 上,我們可以基于該網(wǎng)站的開發(fā)者調(diào)查數(shù)據(jù),了解全球的開發(fā)新趨勢及動(dòng)態(tài)。Stack Overflow 分析了其網(wǎng)站上各編程語言的標(biāo)簽的訪問情況:發(fā)達(dá)國家程序員喜歡 Python、R(重視科研)、C 與 C++(重視教育);欠發(fā)達(dá)國家的喜歡 PHP 與 Android 開發(fā)。
近日,在 Stack Overflow 全球移動(dòng)開發(fā)者分布的調(diào)查報(bào)告中發(fā)現(xiàn),相較于高收入的國家,Android 在低收入國家應(yīng)用得更加廣泛。
那么這究竟意味著什么?不禁引發(fā)我們深思,不同經(jīng)濟(jì)背景下的國家編程技術(shù)有何不同,它又如何影響著我們對(duì)全球軟件開發(fā)行業(yè)的看法。本篇文章將帶領(lǐng)大家共同探討這些差異,并解讀將軟件開發(fā)行業(yè)劃分為高收入國家和世界其他地區(qū)的必要性。
調(diào)查報(bào)告分析基于 2017 年(1-8 月)中使用最多的 250 個(gè)編程語言標(biāo)簽。為了減少誤差,我們僅分析了這段時(shí)間內(nèi)訪問各種編程語言達(dá) 500 萬次及以上的 64 個(gè)國家。
人均 GDP 相關(guān)的技術(shù)
在近期的一篇“Where in the World is Mobile Development?”文章中,我們使用“ Stack Overflow Trends tool”分析得出 Android 流量占比往往與一個(gè)國家的人均 GDP 負(fù)相關(guān)。這促發(fā)我們想要了解其他的編程語言是否也如此。
在挖掘主要的編程語言和平臺(tái)時(shí),除了 Android 之外,其他一些主要語言還有 PHP、Python 和 R。
從上圖可以看出,Android 和 PHP 的使用數(shù)量與一個(gè)國家的收入呈負(fù)相關(guān),而 Python 和 R 語言則正好相反,呈現(xiàn)出越發(fā)達(dá)國家使用的頻率越高。在這種趨勢之下,我們也發(fā)現(xiàn)了一些特例,諸如韓國使用 Android 頻率比預(yù)期的多,而中國更多的是使用 Python,但通常而言,這種語言使用流量和國家關(guān)聯(lián)性還是比較強(qiáng)的。
在這里也需要特別聲明的是:基于以上數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),并不意味著編程語言的選擇會(huì)影響到一個(gè)國家的平均收入,而一個(gè)國家的 GDP 也不會(huì)影響開發(fā)者對(duì)于編程語言的抉擇,二者并沒有任何的因果關(guān)系。
為何要將世界的軟件開發(fā)行業(yè)劃分為兩種?
當(dāng)研究趨勢時(shí)發(fā)現(xiàn),將軟件開發(fā)行業(yè)分為兩組國家(高收入和非高收入)比考慮其他一系列相關(guān)的因素更有用。作為一個(gè)有價(jià)值的分類,我們可以基于人均 GNL(國民總收入)使用世界銀行收入分類進(jìn)行劃分。
共計(jì)有 78 個(gè)高收入經(jīng)濟(jì)體,主要由美國和加拿大、西歐、中東和東亞部分地區(qū)以及澳大利亞/新西蘭組成。 我們已經(jīng)對(duì)國家間差異(如主成分分析)的根本驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了一些分析,認(rèn)為這是一個(gè)合理的分工,而且它比其他分割方法更有意義,比如東半球與西半球。 (例如,澳大利亞在編程技術(shù)訪問及使用方面來說與中國或印度尼西亞更為類似)。
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