机器之心报道
机器之心编辑部
在今年 5 月份的 Stack Overflow 2020 全球开发者调查报告中，JavaScript 连续八年荣登最常用编程语言榜首。在 7 月份的 IEEE 2020 编程语言排行榜中，JavaScript 位列 top 10 编程语言榜单的第五名。近日，分析公司 SlashData 公布了 2020 年第 3 季度的《开发者报告》（第 19 版），对全球 159 个国家或地区的 17000 多名开发者展开了调查。
根据 SlashData 的调查结果显示，JavaScript 仍然是最受欢迎的编程语言，其次是 Python，第三名是 Java。调查内容涵盖了编程语言的受欢迎程度、开发者对开源软件的态度、DevOps 的实际应用情况，以及容器等流行云技术和 Kubernetes 等编排工具的使用情况。
报告主要针对使用各种编程语言的活跃软件开发者，覆盖全球各地以及各类程序员。此外，报告结果基于以下两个数据来源，其一是 SlashData 自 2017 年以来对全球软件开发者数量的独立估计；其二是 SlashData 每 6 个月对数以万计开发者进行的大规模、低偏差调查结果。
以下是对这份报告的具体解读。
JavaScript 全球使用开发者达 1240 万
根据 SlashData 的调查结果，JavaScript（包括 CoffeeScript 和微软的 TypeScript）是迄今为止最受欢迎的语言，第 3 季度全球有 1240 万开发者在使用它。
据估计，自 2017 年以来，已有 500 万开发者加入了 JavaScript 社区，这也巩固了其全球最受欢迎编程语言的地位。
SlashData 指出：「即使在 JavaScript 最不流行的开发领域，例如数据科学或者 AR/VR，也有超过五分之一的开发者在使用 JavaScript。」
此外，使用 Python 的开发者数量在过去一年也实现了增长。
尽管在 Web、移动和桌面应用程序的开发上存在一些缺陷，但由于机器学习、数据科学和 IoT app 或其他一些不存在用户界面的开发，Python 在过去一年中净增长 220 万开发者。
Python 数据科学平台 Anaconda 的 CEO Peter Wang 在最近的采访中表示：「虽然 Python 在移动应用程序开发中的采用率不高，使用人数却仍能位列前三，这简直是个奇迹。」
他指出：「前端开发中一直应用的是 JavaScript 或其衍生语言。而在移动设备上，几乎完全不使用 Python。但具有讽刺意味的是，这在某种程度上证明了 Python 在和后端开发和数据科学领域中强大的功能性及其广泛的普及。」
尽管如此，Python 目前的开发者总数约为 900 万，比 Java 的 820 万多出约 80 万。
自 2017 年以来，JavaScript 始终最受欢迎，Python/Java「你追我赶」
报告数据显示，Python 的受欢迎程度在 2020 年初超过了 Java，这个结果与其他编程语言排行榜的结论也基本一致。
RedMonk 在 2020 年 6 月的排行榜报告中发现了这一点，而 Java 在 2020 年 10 月的 Tiobe 受欢迎度排名中创下了 “历史新低”，看上去将被 Python 取代第二名的位置。在 Stack Overflow 2020 年开发者调查中，JavaScript 和 Python 也比 Java 更受欢迎。
但在科技公司甲骨文看来，25 岁的 Java 仍然非常受欢迎，全世界超过 69% 的全职开发者在使用这门语言，同时全球部署了 510 亿运行中的 Java 虚拟机。SlashData 指出，自 2017 年中以来，Java 社区共增加了 160 万名开发者，但在过去的六个月内没有增长。
目前，开发者数量在 600 万到 630 万之间的语言包括 C、C++、PHP 和 C#。第二阶梯的有谷歌认可的安卓 App 开发语言 Kotlin，以及苹果的 Swift，这两种语言的开发者数量在 230 万到 280 万之间。据 SlashData 数据显示，Swift 开发者数量在 2020 年初超过了 Kotlin。
同时，Go、 Ruby、 Objective C、 Rust 和 Lua 拥有 80 万到 150 万不等的开发者用户基础。这些数字是基于 SlashData 2020 中期对全球 2130 万活跃的软件开发者的评估。
容器（container）成为最受欢迎的云技术
据 SlashData 数据，有 60% 的后端开发者使用容器，这使其成为了最受欢迎的云技术。超过了数据库服务（比如 AWS、 Oracle、 IBM、 Google 和 MongoDB 等的数据库服务）45% 的使用率。大约 57% 使用容器化应用程序的后端开发者会选择 Kubernetes。
有趣的是，对于 DevOps 的使用，SlashData 发现 35% 的开发者认为自己不会涉及这个领域，但 40% 的受访者表示自己接触过持续集成（CI），37% 的受访者表示他们在使用持续交付（continuous delivery）或持续部署（continuous deployment），二者都属于 DevOps 的基本层面。
但是 SlashData 这份报告指出，虽然一半以上（52%）的开发者使用 CI 或 CD 来简化部分工作流程，但只有 25% 的开发者会使用两者将从代码修改到生产部署之间的所有步骤自动化。
「事实证明，开发者仍对全自动化的 CI/CD 持观望态度。将近 40% 的人在人工地为代码部署升级开绿灯。」
开发者从价格、支持 / 文档、开发简易性 / 速度、学习曲线、可扩展性以及性能等多个角度选择云技术。
完整报告链接：https://slashdata-website-cms.s3.amazonaws.com/sample_reports/y7fzAZ8e5XuKCL1Q.pdf
参考链接：https://www.zdnet.com/article/programming-language-popularity-javascript-leads-5-million-new-developers-since-2017/
Amazon SageMaker实战教程（视频回顾）
Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，可以帮助机器学习开发者和数据科学家快速构建、训练和部署模型。Amazon SageMaker 完全消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。
10月15日-10月22日，机器之心联合AWS举办3次线上分享，全程回顾如下：
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视频回顾地址：https://app6ca5octe2206.h5.xiaoeknow.com/v1/course/alive/l_5f715443e4b005221d8ea8e3
第二讲：使用Amazon SageMaker 构建一个情感分析「机器人」
刘俊逸（AWS应用科学家）主要介绍了情感分析任务背景、使用Amazon SageMaker进行基于Bert的情感分析模型训练、利用AWS数字资产盘活解决方案进行基于容器的模型部署。
视频回顾地址：https://app6ca5octe2206.h5.xiaoeknow.com/v1/course/alive/l_5f715d38e4b0e95a89c1713f
第三讲：DGL图神经网络及其在Amazon SageMaker上的实践
张建（AWS上海人工智能研究院资深数据科学家）主要介绍了图神经网络、DGL在图神经网络中的作用、图神经网络和DGL在欺诈检测中的应用和使用Amazon SageMaker部署和管理图神经网络模型的实时推断。
视频回顾地址：https://app6ca5octe2206.h5.xiaoeknow.com/v1/course/alive/l_5f715d6fe4b005221d8eac5d
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