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每種編程語言的平均收入

幾周前我提到過如何通過使用git的提交元數(shù)據(jù)(metadata)和Rapleaf API 來收集Github上熱門組織的一些統(tǒng)計資料(日志, 每個組織的數(shù)據(jù))。現(xiàn)在我又對這些數(shù)據(jù)按編程語言而不是組織進(jìn)行劃分產(chǎn)生了興趣。網(wǎng)上關(guān)于各編程語言對應(yīng)的屌絲程序員的描述比比皆是,但我還是很好奇它們 是如何與現(xiàn)實中的人們對應(yīng)起來的。

創(chuàng)新互聯(lián)是一家集網(wǎng)站建設(shè),龍門企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),龍門品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,龍門網(wǎng)站建設(shè)報價,網(wǎng)絡(luò)營銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,龍門網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè),幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競爭力??沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時我們時刻保持專業(yè)、時尚、前沿,時刻以成就客戶成長自我,堅持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己,讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實用型網(wǎng)站。

幾周前我提到過如何通過使用git的提交元數(shù)據(jù)(metadata)和Rapleaf API 來收集Github上熱門組織的一些統(tǒng)計資料(日志, 每個組織的數(shù)據(jù))。

現(xiàn) 在我又對這些數(shù)據(jù)按編程語言而不是組織進(jìn)行劃分產(chǎn)生了興趣。網(wǎng)上關(guān)于各編程語言對應(yīng)的屌絲程序員的描述比比皆是,但我還是很好奇它們是如何與現(xiàn)實中的人們 對應(yīng)起來的。一開始,我想先簡單地統(tǒng)計一下每種編程語言使用者的年齡、收入和性別?;谖乙呀?jīng)收集的數(shù)據(jù),這一工作還是比較輕松的:

  • 對于統(tǒng)計每個repo使用的編程語言,我使用Github自帶的語言統(tǒng)計結(jié)果。例如,Github估計這個項目中75%是java代碼。
  • 統(tǒng)計了每個項目中某種語言代碼占用大于50%的那些貢獻(xiàn)者的收入
  • 過濾出那些收入點>100的編程語言

下面是收入的統(tǒng)計結(jié)果,升序排列:

Language Average Household Income ($) Data Points
Puppet 87,589.29 112
Haskell 89,973.82 191
PHP 94,031.19 978
CoffeeScript 94,890.80 435
VimL 94,967.11 532
Shell 96,930.54 979
Lua 96,930.69 101
Erlang 97,306.55 168
Clojure 97,500.00 269
Python 97,578.87 2314
JavaScript 97,598.75 3443
Emacs Lisp 97,774.65 355
C# 97,823.31 665
Ruby 98,238.74 3242
C++ 99,147.93 845
CSS 99,881.40 527
Perl 100,295.45 990
C 100,766.51 2120
Go 101,158.01 231
Scala 101,460.91 243
ColdFusion 101,536.70 109
Objective-C 101,801.60 562
Groovy 102,650.86 116
Java 103,179.39 1402
XSLT 106,199.19 123
ActionScript 108,119.47 113

這是上表對應(yīng)的柱狀圖:

對于大多數(shù)語言的排名還是比較符合預(yù)期的,得出了一下結(jié)論:

  • Haskell是一種非常學(xué)術(shù)化的(academic)語言,因此學(xué)術(shù)界不會以薪資而聞名。
  • PHP是一種非常通用的語言,普通的、年輕的、低收入的程序員都可以上手。
  • 從圖譜右側(cè)***的部分可看出,Java和ActionScript多用于企業(yè)級軟件的開發(fā),因此其薪資待遇是相當(dāng)?shù)目捎^。

另一方面,由于對某些語言,像XSLT, Puppet, CoffeeScript不太熟悉,大家知道為什么這些語言排名較高或收入較低嗎?感謝告知。

需要說明的是:

  • 所有這些數(shù)據(jù)都來自開源項目,因而可能無法精確地體現(xiàn)那些閉源開發(fā)者們的收入水平。
  • Rapleaf并沒有完全統(tǒng)計所有人的收入,因此數(shù)據(jù)可能存在偏差。
  • 數(shù)據(jù)(年齡、性別……)有誤差
  • 沒有對Github上所有項目進(jìn)行統(tǒng)計,因此結(jié)論可能不具有代表性。

***,對統(tǒng)計結(jié)果或方法有任何想法或建議請告知我,我還會再出一份按年齡、性別排名的編程語言報告。


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