近日，Stack Overflow在官方博客上發布了一組統計數據，表明發達國家與發展中國家在編程語言技術的采用上存在較大的差異。Stack Overflow對2017年1月至8月期間的訪問數據進行了分析，選取了64個技術標簽，每個標簽所包含問題的訪問次數均超過500萬。以下是具體的分析和結論。

技術與GDP的關系

從圖中可以看出，Android和PHP相關問題的訪問量與一個國家的GDP是負相關的，也就是說國家收入越高，訪問Android和PHP相關問題的人數就越少，國家收入越低則訪問量越高。而Python和R語言則與GDP正相關，國家收入越高，訪問這兩門編程語言相關問題的人數就越多。雖然也有些例外（比如韓國對Android問題的訪問量高于預期，中國對Python問題的訪問量也高于預期），但這兩種相關性基本上還是比較準確的。

不過要注意的是，雖然技術與GDP存在相關性，但它們之間不存在絕對的因果關系。一個國家的收入會直接影響他們所采用的技術，但采用何種技術并不會反過來影響到國家的收入。

將軟件開發行業一分為二

如果按照世界銀行收入（也就是基于國民總收入）對國家進行分類，可以得到如下的結果。

其中有78個高收入國家，主要包括美國、加拿大、西歐、中東和東亞的部分國家，以及澳大利亞和新西蘭。按照國家收入將軟件開發行業分為高收入國家和低收入國家比按照地理位置（如東半球和西半球）來分類顯得更有意義。

從圖中可以看出，高收入國家的訪問流量占到了三分之二（63.7%），這有可能是因為軟件開發在這些國家占了更大的比例、互聯網訪問更加普遍和自由、有更多懂英語的人。低收入國家的訪問流量主要來自巴西、俄羅斯和中國。

高收入國家和低收入國家在技術采用上的差異

• 數據科學技術的差異：之前已經提到，Python和R語言與國家收入是正相關的。高收入國家對Python相關問題的訪問量是低收入國家的兩倍，而R語言是三倍。值得注意的是，基于Python和R語言的軟件包，如pandas、numpy、matplotlib和ggplot2等，它們也有比較高的訪問量。這表明，在高收入國家，科學研究已經成為經濟的重要組成部分，而且程序員可能擁有更高的學歷。

• C和C++：這兩門語言的相關問題在高收入國家也有較高的訪問量。這可能與這些國家的教育有關系，有數據顯示，這些流量大部分來自美國高校。

• PHP和Android：?PHP和Android與國家收入是負相關的。以CodeIgniter為例，CodeIgniter是一款開源的PHP開發框架，它的訪問流量很大一部分來自低收入國家，特別是南亞地區（比如印度、印尼、巴基斯坦和菲律賓），這有可能是因為很多外包公司都在使用CodeIgniter來構建網站。

編程語言受歡迎程度的差異

從圖中可以看到，在2017年，Python的訪問量在高收入國家中位居第二，而在低收入國家中僅排在第8位。R語言在高收入國家中排在第15位，而在低收入國家中已經跌出了前50。

結論

這種分析對于了解開發者生態系統來說是非常有用的。一個美國的技術招聘者、一個打算學習編程語言的印度學生和一個肯尼亞的技術投資者，他們需要從這里獲得不一樣的信息。

原文地址：http://www.infoq.com/cn/news/2017/09/difference-language-developed-de

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的发达国家与发展中国家编程语言技术的分布差异性的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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