Max Home IndustryЧто может быть лучше, чем иметь хороший интерактивный дисплей, который показывает, как сравниваются языки? GitHut использует данные GitHub для представления состояния языков — на GitHub, конечно.
Нет ничего лучше, чем размышлять о выборе языка другими. Мы тратим много времени на овладение языком и его экосистемой, поэтому вполне разумно, что у нас есть интерес к тому, что еще есть.
GitHub стал основным способом размещения проектов разработки, и поэтому, глядя на количество проектов на каждом языке, можно получить информацию о популярности языка, судя по его использованию.
Статистика показывает количество активных репо на язык в качестве общего показателя популярности. Посмотрев на общее количество толчков, толчков на репо и новых вилок на репо, вы можете получить представление о том, насколько активен языковой суб-GitHub. Вы также можете видеть открытые проблемы на репо и новых наблюдателей на репо, но менее ясно, что они указывают.
Как комментирует Гитут:
«Дополнительное замечание о данных касается большого количества записей, в которых не указан язык программирования. Эта особенность чрезвычайно очевидна для событий создания (репозитория), поэтому невозможно визуализировать трендовый язык в терминах вновь созданных репозиториев. По этой причине значение активности (с точки зрения количества внесенных изменений) считается лучшим показателем популярности языков программирования. »
Нажмите для увеличения изображения
Если вы посетите веб-сайт GitHut, вы можете выбрать любую из горизонтальных полос и просмотреть рейтинги в других столбцах. Верхний язык-JavaScript с большим количеством репозиториев и толчков, чем любой другой, но обратите внимание, что средний толчок на репо и новые вилки предполагают, что он не так активен, как некоторые другие языки.
В целом, новые языки имеют меньшее количество репозиториев, но гораздо более активны в относительном выражении — чего и следовало ожидать.
Есть также некоторые интересные различия в языковом поведении. Например, если вы посмотрите на статистический язык R, у него не так много репо на GitHub, и количество толчков на репо сравнительно очень низкое, но это номер один для новых форков — почему? Являются ли программы статистики более вероятными, чтобы взять целое репо и настроить его, а не вносить вклад в основной проект?
Вы можете увидеть такую же картину в новом языке Swift от Apple.
Конечно, ни одна простая операция по сбору статистики, подобная этой, не является безошибочной, и в этом случае большая проблема заключается в классификации проектов GitHub на основе распознавания расширений файлов. Это часто бывает очень неправильно. Так что не принимайте эти результаты как непреложный факт.