GitHub揭3大開源趨勢:Python首度超越Java躍升社群第二大程式語言
GitHub揭3大開源趨勢:Python首度超越Java躍升社群第二大程式語言

先是微軟砸75億美元收購GitHub,其後IBM也以340億美元買下紅帽,科技巨頭頻頻的大動作,都集中在一個關鍵詞上:開源。

身為原始碼託管平台的GitHub,目前是全球最大的開源專案平台。GitHub每年都會發布Octoverse報告,向外界揭露過去一年開源社群的面面向向,而2019年度報告也在上週正式公開。

GitHub Octoverse
GitHub每年10月、11月便會公佈年度報告,揭露旗下用戶趨勢。
圖/ GitHub

南極洲也有開發者,開源熱蔓延全球

GitHub表示,開發人員數在今年夏季突破4,000萬人大關,光是過去一年間,就有超過1,000萬名開發者加入這個大家族,且首次建立儲存庫的用戶也比去年增加44%,顯示出「開源」越來越熱的趨勢。

目前逾4,000萬的用戶中,超過8成來自美國海外,貢獻者的分佈也變得更為多元,GitHub提到,就連南極洲都有開發人員。

GitHub Octoverse contributors come from
GitHub貢獻者地區統計。
圖/ GitHub

以洲進行分類的話,亞洲是今年最大的貢獻社群,貢獻人數近400萬,而成長最快的地區,則是香港(175%)、新加坡(111%)與印尼(90%)。在GitHub 2019年推出的免費私人儲存庫上,亞洲占比也達36%。

非洲與西亞則是開源專案成長最快的兩個地區,其中奈及利亞(59%)、伊朗(44%)、肯亞(44%)為前3名。

Python超車Java,首次成GitHub第2大程式語言

在開源社群裡,什麼程式語言最受歡迎?即使對開源軟體毫無興趣的人,也可能對這項趨勢感到好奇。過去一年開發者們使用了超過370種程式語言,GitHub從中列出近5年內前10大程式語言的排行變化。

GitHub Octoverse Top Languages
Python首度超越Java,成為GitHub第2多人使用的程式語言。
圖/ GitHub

在今年度的榜單中,雖然JavaScript依舊穩如泰山,坐擁第一名寶座,廣受各方工程師喜愛的Python首次超越Java,成為開發社群第2大程式語言。且C#與Shell的排名皆有所上升,

另外,GitHub指出,由於Google開源行動App開發套件Flutter的加入,身為其開發語言的Dart以532%成長遠遠拋開第2名,躍居今年竄升最快的程式語言。

而靜態語言在型別安全(type safety)與互操作性上的優勢,讓這類程式語言快速成長,榜上有名的Rust、Kotlin及TypeScript都屬於靜態語言。

GitHub Octoverse Fastest growing languages
由於Google開源行動App開發套件Flutter的加入,Dart一舉成為成長最快的程式語言。
圖/ GitHub

企業、學校皆仰賴GitHub

目前有來自70個國家地區,約300萬的企業帳戶在GitHub上活躍,他們可能是企業、非營利組織、一個開源專案等等。企業行號們不僅利用平台上的資源,也開始參與這個社群、貢獻一份心力。

GitHub提到,《財富》世界50大企業中,有35間為開源社群做出貢獻,還有29間透過企業帳戶建立軟體及App。值得一提的是,支付平台Stripe、串流音樂平台Spotify都是GitHub的愛用者。

Spotify
全球最大串流音樂平台Spotify也是GitHub的愛用者。
圖/ shutterstock

學校方面,目前有170萬人利用GitHub學習寫程式,較去年成長55%,以及76.1萬人利用了GitHub的學生開發者包,並有3.1萬名教師藉由GitHub教授開發者工作流程。

資料科學正夯,機器學習、深度學習也漸受矚目

從醫療領域拯救人命的機器學習技術,到製作稀奇古怪的機器人,過去12個月內,各式各樣的開源專案在平台上萌芽。GitHub指出,推動Python發展的「資料科學」便是一項值得點出的趨勢。

許多資料科學相關的框架與工具皆是用Python寫成,在這項主題下最受矚目的儲存庫中,約半數是利用numpy建立,這就是一個根基於Python的擴展模組。

在資料科學之外,機器學習、自然語言處理、深度學習等項目也越來越受到關注,近年來擁有非常顯著的成長。

GitHub Octoverse natural language processing repos
自然語言處理相關儲存庫近年來的數量變化。
圖/ GitHub

完整報告請見:GitHub Octoverse 2019

責任編輯:蕭閔云

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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圖/ AWS

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圖/ AWS

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真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

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這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

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10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

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圖/ AWS

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