Craig Buckler从事多年编程语言统计，近日他撰文统计和分析了来自GitHut、RedMonk、Jobs Tractor以及TIOBE Index 等四个统计机构的编程语言排名数据。他表示语言的选择需根据自身的实际情况，学习一门最好可以帮你解决实际问题的语言。

多个调查机构编程语言排名结果数据与分析

以下为译文：

我从事编程语言统计很多年了，有大量的数据来源包括代码存储库、Q&A讨论、招聘广告、社交媒体情况、教程页面访问、学习视频视图、开发者调查等等。数据发表在不同的时间，都可以被认为是精确的，也可以被认为是有缺陷的，但是它们可以用于发现行业趋势。

GitHub 统计排名

GitHub是一个相对较新的资源，据分析目前在GitHub中有220万活跃库，前十为：

• JavaScript

• Java

• Python

• CSS

• PHP

• Ruby

• C++

• C

• Shell

• C#

GitHu调查机构编程语言排名结果数据

RedMonk 统计排名

2015年RedMonk语言排名是通过对GitHub和StackOverflow活跃进行分析，排名结果为：

• JavaScript

• Java

• PHP

• Python

• C#

• C++

• Ruby

• CSS

• C

• Objective-C

RedMonk调查机构编程语言排名结果数据

Jobs Tractor 统计排名

Jobs Tractor语言趋势分析了Twitter上成千上万个工作职位，2014年9月的最新数据如下：

• Java

• Objective-C

• PHP

• SQL

• Java (Android)

• C#

• JavaScript

• Python

• Ruby

• C++

TIOBE Index 统计排名

TIOBE Index基于熟练工程师、课程以及搜索引擎的语言排名情况：

• C

• Java

• C++

• Objective-C

• C#

• JavaScript

• PHP

• Python

• VisualBasic.NET

• Visual Basic

完全不科学的调查

如果我们结合上面四个排名情况，可以得出下面这个结果：

• Java (all)

• JavaScript

• PHP

• Python

• C / C++

• C#

• Objective-C

• Ruby

• Visual Basic

在这里我合并了C和C++，忽略了CSS和shell脚本。CSS并不是一种编程语言。shell脚本是无论你采用什么技术都对你有用的，不过如果你只会这个你将很难找到工作。

观测与警示

GitHut和RedMonk的结果很相似，不过这是可以预料到的。因为它们都是使用GitHub作为主要的数据来源。都是分析公共的存储库，这影响了结果指向开源技术。

TIOBE受搜索引擎资源的影响，这可能就是为什么C排名靠前的原因——该语言始于1959年，拥有许多历史文献。新语言不可避免的出现了排名靠后的情况，例如Ruby和Go。

教育资源可能会影响结果。例如Python是常用的学校和学习编程途径，成千上万的学生问问题和完成项目。不过根据我的经验来说，Python的工作相比PHP和Ruby来说是罕见的。Java也有类似的情况，因为它在教育、网络、桌面和移动发展上有各种各样的用途，所以它们的排名会相对靠前。

本地开发者的需求仍然很高，尤其是在相关工作的调查中可以看出。RedMonk报告Swift在不到六个月的时间里上升了46个排名达到第22位。然而应用开发是一门年轻的学科。目前有更多的Web和桌面编程职位空缺着。

最后，语言使用方面也有一个影响：

1、一个单一Web网站和应用需求大量的技术，这可能引发桌面语言排名靠前的情况;

2、你可以通过CSS、JavaScript、PHP、Ruby、Python或shell脚本快速的创建几行代码，但是通过C、C#、Objective-C和Java这类语言却不一定能够完成。

趋势

拿今天的图表来比对2014年来自RedMonk和Jobs Tractor数据，你会发现几乎没有什么改变，没有新进入或大飞跃进入前十的语言。

调查不会告诉你这些：没有最佳语言。

很少有开发者会通过单一技术工作而富有。如果你考虑的是客户端JavaScript，当你没有充分了解HTML、CSS等等，你不会走的太远。你需要的越多，学习掌握的也就越多。

所以调查很有趣，但不要拿你的事业作为赌注。记住：

仅基于调查数据或报酬前景来选择一门语言将会失败。

成为一个伟大的开发者有一个秘密：放手去创造。

首先，发现一个问题——特别是对你有利益或有好处的。也许就是创建一个简历网站、组织你的财务状况或自动化你的家，无论是什么，确保目标是可以实现的。

然后选择一组合适的技术，或许有几个选择。但是不要试图去“强迫”某些语言：你可以在Perl中创建一个本地移动应用，但是资源是罕见的。

接下来创建解决方案：Google、代码示例和同道开发者都会对你有帮助，不过别期望它们可以提供所有问题的答案。你的项目是(或应该是)独特的程序，只有一个人能教你，那就是你自己。

最后，不要期望一夜之间就变成一个编码忍者。有些人有一种天然的能力，但也是花了很多很多时间来磨练他们的技能，不断的学习新的技术和技巧。

总之，学习一门最好可以帮你解决实际问题的语言。不要在意技术的过时，因为所有语言概念上的类似让你的技能是可转换的。不要担心你的选择——just build something!

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