程序员的编程语言迁移路线:Go语言是最大赢家，Java 还在，Perl 灭亡了，Rust 做的相当不错。

原文:http://www.techug.com/post/the-eigenvector-of-why-we-moved-from-language-x-to-language-y.html

我看了一篇博客，标题是《为什么我们要从 X 语言转到 Y 语言》，具体是哪种编程语言，我忘了。于是我开始想，是不是可以把这些文章归纳起来，生成一个关于从 X 语言转到 Y 语言的 N*N 的联列表（contingency table）？

所以我写了个小脚本，可以用脚本在 Google 上查询，再加上一小段代码就能得到搜索结果的数目。我尝试了用几个不同的关键词来搜索，像“move from <language 1> to <language 2>”，“switch
to <language 2> from <language 1> ”等等。最终得到了一个所有语言的 N*N 的联列表。

本文图表尺寸很大，先来解释如何读图：



左侧纵向语言是「叛逃的源语言」；

上方横向的语言是「叛逃的目标语言」；

例如：从 C 语言转到 C# 的数量为 3619，从 C# 转到 C 的有 37229；

 



（点击查看大图）

有意思的部分来了。实际上我们可以把搜索结果数看作是编程语言之间转换的概率，从而得出一些关于未来编程语言的流行趋势的结论。一个关键点是，这个（编程语言转换过程）的平稳分布并不取决于它们的初始分布。事实证明，这只是矩阵的第一特征向量（first eigenvector）而已。所以没必要去假设现在哪种编程语言很流行，我们推测出的未来的平稳分布状态和初始状态是独立的。

我们需要把上述的联列表转化成转移矩阵（stochastic matrix）的形式，用来描述从状态
ii 到状态 jj 的概率。非常简单——想要把联列矩阵解释为转移概率的话，可以将联列矩阵的每一行正则化。这样就能得到从 X 语言到 Y 语言的粗略近似概率。

找出第一特征向量并不重要，我们只要把一个向量多次乘上这个转移矩阵，最终会向第一特征向量收敛。顺便说下，可以看看下面的注意事项，有关于我如何操作的更多讨论。

Go 是编程语言的未来（？）

闲话少说，下表是平稳分布下排名前几的语言：

16.41%	Go
14.26%	C
13.21%	Java
11.51%	C++
9.45%	Python

根据未来流行度，我把转移矩阵按照编程语言做了排序（根据第一特征向量所做的预测）



（点击查看大图）

令人惊讶的是（至少对我来说），Go 成为最大赢家。有超多的搜索结果显示大家由其他语言转向 Go。我都不能确定我对此是什么感受了（我对 Go 的感情很复杂）。但是我的绝对分析指出了一个必然结论，那就是 Go 值得关注。



C
语言到今年就有 45 岁了，仍然表现良好。我手动做了一些搜索，有很多都是人们真的在写他们通过从另一种编程语言迁移到 C，对特定的紧密循环（tight loops）做了优化。这个结果是错的吗？我不这么认为。C 语言是计算机工作的通用语言（lingua franca），如果人们还会积极地将其他语言的片段转换为 C 语言，那么这个结论也就可想而知了。说真的，我认为 C 语言会在它 100 岁生日，也就是 2072 年以前，变得更强大。有我在 LinkedIn 上对 C 的支持，我希望招聘人员能在 21 世纪 50
年代的时候给我一些关于 C 语言的工作机会（我收回上面那句话——希望 C 会比 LinkedIn 活得久）。

除了上面提到的以外，这些分析也很符合我的预期。Java
还在，Perl 灭亡了，Rust 做的相当不错。

顺便一提，这个分析让我想起了下面这条推



这图非常有意思，展示了在数据分析中 R 和 Python 之间的转化率。

JavaScript 框架

我对前端框架也做了同样的分析：



我预期 React 会脱颖而出成为第一，但有趣的是，Vue 也表现得非常好。我很惊讶于 Angular 的表现——传闻大批的人似乎在逃离 Angular。

数据库

我开始留意共享单车 App，深度学习框架还有其他一些东西，但是数据太稀疏了，也不太可靠。有结果的话，会及时向大家公布的！

注意事项

关于我这篇文章，看看网友们在 Hacker News 和 /r/programming 上的讨论；

为什么我从编程语言 1 转向编程语言 2，这篇博文给我启发；

下面是如何抓取 Google 并获取搜索结果数的代码：

<br /><br /><br />
def get_n_results_dumb(q):<br /><br /><br />
r = requests.get('http://www.google.com/search',<br /><br /><br />
params={'q': q,<br /><br /><br />
"tbs": "li:1"})<br /><br /><br />
r.raise_for_status()<br /><br /><br />
soup = bs4.BeautifulSoup(r.text)<br /><br /><br />
s = soup.find('div', {'id': 'resultStats'}).text<br /><br /><br />
if not s:<br /><br /><br />
return 0<br /><br /><br />
m = re.search(r'([0-9,]+)', s)<br /><br /><br />
return int(m.groups()[0].replace(',', ''))

很不幸，Google 对查询的 IP 有速率限制，但是我最终用 Proxymesh 抓取到了这 N*N 组合所需的所有数据。

注意：我在搜索的时候将确切的查询语句放在双引号中了，比如：“switch from go to c++”

细心的读者可能会问为什么 JavaScript 没有包含在分析中。原因是：（a）如果你在前端开发中使用它，那么你会一直坚持用下去，并没有转移的这个过程，除非你疯了，要做转译（transpiling，从一种编程语言到另一种编程语言的编译），这种情况太不常见了；（b）大家会把后端的 JavaScript 认作是 “Node”。

对角线的元素又是怎么回事呢？当然了，有些人会只坚持使用一种编程语言，这也是有很大的可能性的。但是我选择忽略它，因为：（a）事实证明，像“stay with Swift”（坚守 Swift）的搜索结果 99% 都是和女明星 Taylor Swift 相关的；（b）平稳分布与添加一个常数对角（单位）矩阵是无关的（即添加一个常数对角矩阵结果不变）；（c）这是我的博客，所以我想怎样就怎样 [坏笑]

对于上一条的（b），e(αS+(1−α)I) = e(S) 这个结论是对的，其中，e(…) 是第一特征向量，I 是单位矩阵。这个结论可能不完全符合现实，对于不同的编程语言，你坚持用它的概率可能是不相等的。

重复相乘以得到第一特征向量的方法叫做幂迭代（Power iteration）。

这个用特征向量表示的模型能不能对实际情况做超准确地描述呢？大概不能。我的脑海中浮现出了一句来自 George Box 的名言：“所有模型都有错，不过有些还是有用的”（All models are wrong, some are useful，意为没有模型能够完全准确地描述实际情况，但是可以用一些模型来解决问题。George
Box 是英国著名的统计学家）。

我也知道还有一些其他的约束条件需要一一考虑，但是实际情况基本都是这样的。

代码可以在 Github 上找到。