php循环 编程语言的叛逃路线，猜猜 PHP 转投最多的是？

伯乐在线/刘唱 编译，Erik Bernhardsson

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 to ”，“switch to from ”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，「程序员的那些事」先来解释如何读图：

（点击上图，然后双指缩放，可以看到详细数字。以下类同）

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（stochasticmatrix）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（么？）

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php循环，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

defget_n_results_dumb(q):

r=requests.get('http://www.google.com/search',

params={'q':q,

"tbs":"li:1"})

r.raise_for_status()

soup=bs4.BeautifulSoup(r.text)

s=soup.find('div',{'id':'resultStats'}).text

ifnots:

return0

m=re.search(r'([0-9,]+)',s)

returnint(m.groups()[0].replace(',',''))

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（编辑：成都站长网）

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