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[導(dǎo)讀]近十年來(lái),Stack Overflow 的年度開(kāi)發(fā)者調(diào)查一直是針對(duì)全球編碼人員最大的調(diào)查。今年,他們調(diào)查了 60,000 多名軟件開(kāi)發(fā)人員,包括他們的工作時(shí)長(zhǎng)、喜歡的編程語(yǔ)言、薪水、使用的工具和技術(shù)以及他們?nèi)绾尉幊痰?,并分享了一些令人驚嘆的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。本文將對(duì)他們的調(diào)查結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)分析。


作者 |? Naina Chaturvedi 譯者 |? Rayden 策劃 |? 褚杏娟

近十年來(lái),Stack Overflow 的年度開(kāi)發(fā)者調(diào)查一直是針對(duì)全球編碼人員最大的調(diào)查。今年,他們調(diào)查了 60,000 多名軟件開(kāi)發(fā)人員,包括他們的工作時(shí)長(zhǎng)、喜歡的編程語(yǔ)言、薪水、使用的工具和技術(shù)以及他們?nèi)绾尉幊痰?,并分享了一些令人驚嘆的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。本文將對(duì)他們的調(diào)查結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)分析。

1 不同技術(shù)之間的關(guān)聯(lián)以及開(kāi)發(fā)人員如何使用這些技術(shù)?

該網(wǎng)絡(luò)圖顯示了哪些技術(shù)之間的關(guān)聯(lián)度最高。每個(gè)圓圈的大小對(duì)應(yīng)于使用該技術(shù)的受訪者比例。

人們傾向于并用 Ruby 和 Rails。同樣,.NET 開(kāi)發(fā)人員通常在 Windows 計(jì)算機(jī)和 Azure 云上進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

同樣,MySQL 與 PHP 的聯(lián)系更緊密,它們都在 LAMP 堆棧(Linux、Apache、MySQL、PHP)中。

不同技術(shù)如何相互關(guān)聯(lián)(Pic credits: Stack Overflow)

由于 Flutter 框架的日益普及,最初在 Google 作為 Web 開(kāi)發(fā)工具的 Dart 現(xiàn)在與移動(dòng)應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)更加相關(guān)。

你還可以看到數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)如何相互關(guān)聯(lián),并形成一個(gè)工具鏈來(lái)承擔(dān) AI 世界的工作。

2 最喜歡、最討厭和最想要的編程語(yǔ)言

在過(guò)去的 5 年中,Rust 一直位居榜首,TypeScript 現(xiàn)在是第二受歡迎的編程語(yǔ)言,而 Python 排名第三。

最受歡迎的編程語(yǔ)言

Visual Basic for Applications、Objective C、Perl 和 Assembly 占據(jù)了最令人討厭的編程語(yǔ)言前列,雖然它們是許多開(kāi)發(fā)人員當(dāng)前使用的語(yǔ)言,但開(kāi)發(fā)者對(duì)繼續(xù)使用這些語(yǔ)言不感興趣。

最令人討厭的編程語(yǔ)言

就最想要的編程語(yǔ)言而言,Python 連續(xù)第四年位居榜首,其次是 Javascript。好吧,我一點(diǎn)也不驚訝,現(xiàn)在 Python 是新程序員的首選。

最想要的編程語(yǔ)言

使用最廣泛的編程語(yǔ)言 -JavaScript

使用最廣泛的編程語(yǔ)言

JavaScript 是最常用的技術(shù)。一些有趣的變化是——隨著用于移動(dòng)開(kāi)發(fā)的 Flutter 的推出,Dart 正在迅速發(fā)展。

Kotlin 一直在迅速發(fā)展為 Java 的替代語(yǔ)言。

3 每周工作幾小時(shí)?

在全球范圍內(nèi),超過(guò) 75%的開(kāi)發(fā)人員每周工作時(shí)間少于 45 小時(shí)。大約 2%的開(kāi)發(fā)人員每周工作時(shí)間超過(guò) 70 小時(shí)。

開(kāi)發(fā)人員每周工作小時(shí)數(shù)

國(guó)家/小時(shí)數(shù)

高級(jí)管理人員和工程經(jīng)理往往會(huì)工作更長(zhǎng)時(shí)間。

誰(shuí)工作時(shí)間最長(zhǎng)

4 有多少開(kāi)發(fā)人員將編程作為愛(ài)好?

大約 78%的調(diào)查受訪者表示,他們將編程作為愛(ài)好。有家人和孩子的受訪者表示,他們?cè)诠ぷ鲿r(shí)會(huì)編程。女性通常不將編程作為愛(ài)好。我認(rèn)為我們必須通過(guò)鼓勵(lì)更多的女性參加工作以外的編程項(xiàng)目來(lái)改變現(xiàn)狀。

編程愛(ài)好?

5 開(kāi)始學(xué)習(xí)編程多少年?

大約 30%的受訪者表示,他們已經(jīng)學(xué)習(xí)編程 5-9 年,而有些人已經(jīng)編程 30 多年了。太驚人了不是嗎?

開(kāi)始學(xué)習(xí)編程以來(lái)的時(shí)間

6 最喜歡、最討厭和最想要的 Web 框架是什么?

根據(jù)受訪者反饋,ASP.NET Core 是最受歡迎的 Web 框架,而 React.js 緊隨其后。有趣的是,Vue.js 排名第三。

最受歡迎的 Web 框架

根據(jù)受訪者的說(shuō)法,Angular.js 是最令人討厭的 Web 框架,其次是 Drupal 和 jQuery。

最令人討厭的 Web 框架

根據(jù)受訪者的說(shuō)法,React.js 是他們最想要的 Web 框架,其次是 Vue.js 和 Angular。

最想要的 Web 框架

根據(jù)開(kāi)發(fā)人員的偏好,最重要的框架、庫(kù)和開(kāi)發(fā)人員工具是什么?

Node.js 排在第一位,這是一個(gè)非操作系統(tǒng)、非數(shù)據(jù)庫(kù)工具。

隨著對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用的需求不斷增長(zhǎng),諸如 TensorFlow、Pandas 和 PyTorch 之類的機(jī)器學(xué)習(xí)工具變得非常流行。

7 最喜歡、最討厭和最想要的平臺(tái)是什么?

Linux 是開(kāi)發(fā)人員最喜歡的平臺(tái),其次是 Docker 和 Kubernetes。Windows 排名第十。

最受歡迎的平臺(tái)

WordPress 是開(kāi)發(fā)人員最討厭的平臺(tái),其次是 IBM Cloud 和 Heroku。令人驚訝的是,Android 位居第六,接著是 Windows。

最令人討厭的平臺(tái)

不出意外,Docker 在最想要的平臺(tái)中排名第一,緊隨其后的是 AWS 平臺(tái)。

最想要的平臺(tái)

8 最重要的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)是什么?

Redis 是最受歡迎的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),其次是 PostgreSQL 和 Elasticsearch。Redis 是開(kāi)源(BSD 許可)的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù),用作數(shù)據(jù)庫(kù)、緩存和消息代理。

最受歡迎的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)

IBM DB2 是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(RDBMS),被認(rèn)為是最令人討厭的數(shù)據(jù)庫(kù)。

最令人討厭的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)

NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù) MongoDB 仍然是開(kāi)發(fā)人員最想學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。

最想要的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)

9 最喜歡的協(xié)作工具是什么?

大約 82%的開(kāi)發(fā)人員使用 GitHub 作為協(xié)作工具,而超過(guò)一半的開(kāi)發(fā)人員使用 Slack。Github 是廣泛使用的協(xié)作工具,我很喜歡用,也難怪它居于首位。

最受歡迎的協(xié)作工具

10 哪種編程語(yǔ)言為開(kāi)發(fā)者帶來(lái)的收入最高?

在全球范圍內(nèi),Perl、Scala、Go 和 Rust 開(kāi)發(fā)者的薪水最高,其中位數(shù)約為 7500 美元。

全球薪水最高的編程語(yǔ)言

在美國(guó),Scala 排名第一,成為收入最高的編程語(yǔ)言,其次是 Go 和 ObjectiveC。

美國(guó)薪水最高的編程語(yǔ)言

11 2020 年開(kāi)發(fā)人員的平均工資是多少?

Y 軸——中位數(shù)工資。

X 軸——編程經(jīng)驗(yàn)?zāi)陻?shù)

由此我們可以得出結(jié)論,與其他開(kāi)發(fā)人員相比,DevOps 和站點(diǎn)可靠性工程師收入最高

12 開(kāi)發(fā)人員多久學(xué)習(xí)一次新技術(shù)?

專業(yè)開(kāi)發(fā)人員每隔幾個(gè)月就會(huì)使用一次新工具。他們中有將近 38%的人似乎每年都會(huì)學(xué)習(xí)至少一項(xiàng)新技術(shù)。

開(kāi)發(fā)人員多久學(xué)習(xí)一次新技術(shù)

13 大多數(shù)專業(yè)開(kāi)發(fā)人員的教育背景是什么?

大約 75%的開(kāi)發(fā)人員擁有大學(xué)學(xué)士學(xué)位,有些繼續(xù)深造獲得了研究生學(xué)位。大約 2%的專業(yè)開(kāi)發(fā)人員在完成了兩年制副學(xué)士學(xué)位后沒(méi)有繼續(xù)上學(xué),大約 17%的開(kāi)發(fā)人員根本沒(méi)有獲得任何大學(xué)的學(xué)位。這說(shuō)明你可能不需要大學(xué)學(xué)位即可成為專業(yè)開(kāi)發(fā)人員。

大多數(shù)開(kāi)發(fā)人員的教育背景

開(kāi)發(fā)人員的專業(yè)背景

計(jì)算機(jī)科學(xué)是美國(guó)最常見(jiàn),薪酬最高的專業(yè)。因此,如果你打算上大學(xué),請(qǐng)明智地選擇專業(yè)。

14 專業(yè)軟件開(kāi)發(fā)人員平均年齡多大?

大多數(shù)專業(yè)開(kāi)發(fā)人員年齡都在 30 歲左右。

專業(yè)開(kāi)發(fā)人員年齡

美國(guó)的開(kāi)發(fā)人員往往比其他國(guó)家的開(kāi)發(fā)人員年齡大,他們的平均年齡將近 35 歲。

專業(yè)開(kāi)發(fā)人員的國(guó)籍和年齡

美國(guó)開(kāi)發(fā)人員似乎也比其他國(guó)家的開(kāi)發(fā)人員更晚開(kāi)始編程,并且平均開(kāi)發(fā)時(shí)間僅約 15 年。好吧,為了在技術(shù)領(lǐng)域建立堅(jiān)實(shí)的職業(yè)發(fā)展,額外的編程經(jīng)驗(yàn)始終是加分的。

前端開(kāi)發(fā)人員和全棧開(kāi)發(fā)人員通常平均具有 8 年以上的編程經(jīng)驗(yàn)。經(jīng)理和主管通常具有 15 年或以上的編程經(jīng)驗(yàn)。

15 受訪者來(lái)自哪些地區(qū)?

受訪者的區(qū)域細(xì)分如下:

受訪者區(qū)域

16 受訪者中男性和女性各有多少人?

在受訪的專業(yè)開(kāi)發(fā)人員中,幾乎 92%是男性,而只有 7.7%為女性。

17 有多少開(kāi)發(fā)人員存在生理或心理上的缺陷?

有趣的是,有相當(dāng)多的開(kāi)發(fā)人員存在視力障礙或完全失明。盡管生理或心理上有缺陷,但他們?nèi)詤⑴c編程,這應(yīng)當(dāng)能鼓勵(lì)更多的人開(kāi)始編碼。這就是所謂的“激情”。

生理或心理有缺陷的開(kāi)發(fā)人員

開(kāi)發(fā)人員面臨的問(wèn)題

18 大多數(shù)開(kāi)發(fā)人員使用什么操作系統(tǒng)?

將近 46%的開(kāi)發(fā)人員使用 Windows 作為其主要的桌面操作系統(tǒng),而 MacOS 和 Linux 分別排名第二和第三。

19 開(kāi)發(fā)人員如何選擇他們的工具?

選擇工具的最常見(jiàn)方法是查看它是否有免費(fèi)試用版,然后嘗試一下。

開(kāi)發(fā)人員如何選擇他們的工具

20 全職和自雇的開(kāi)發(fā)人員占比多少?

大約 83%的開(kāi)發(fā)人員是在 FAANG 等公司(在 Google,F(xiàn)acebook,Amazon 和 Apple 均擁有超過(guò) 15,000 名員工)工作的全職員工,這也包括擁有全職實(shí)習(xí)或被錄用的學(xué)生。大約有 10%的開(kāi)發(fā)人員仍然喜歡以自由職業(yè)者或自雇人士的身份工作。

全職或兼職開(kāi)發(fā)人員人數(shù)

21 開(kāi)發(fā)人員對(duì)工作滿意度多高?

大約 65%的開(kāi)發(fā)人員對(duì)工作感到滿意。

開(kāi)發(fā)人員工作滿意度

導(dǎo)致開(kāi)發(fā)人員不滿意的最主要原因是收入。

不滿意原因

對(duì)女性開(kāi)發(fā)人員而言,最重要的考慮因素是“辦公環(huán)境和公司文化”。

原文鏈接: https://medium.com/datadriveninvestor/stack-overflow-analyzed-data-from-60-000-software-developers-hours-they-work-languages-they-476ac6ca0197
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