我们最近探讨了那些世界银行定义为高收入的富裕国家是如何倾向于使用与世界上其它地区不同的技术。这其中我们看到的最大的差异在于 Python 编程语言。就高收入国家而言，Python 的增长甚至要比 Stack Overflow Trends 等工具展现的或其他针对全球的软件开发的排名更高。

在本文中，我们将探讨在过去五年中 Python 编程语言的非凡增长，就如在高收入国家的 Stack Overflow 流量所示那样。“增长最快”一词很难准确定义，但是我们认为 Python 确实可以称得上增长最快的主流编程语言。

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。

值得强调的是，一种语言的用户数量并不能衡量语言的品质：我们是在描述开发人员使用的语言，但没有规定任何东西。（完全披露：我曾经主要使用 Python 编程，尽管我已经完全切换到 R 了）。

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）。

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。