程式設計 /z/programming

IngramChen 積分 0

以下截錄:

  • Developers coding in one of the 5 most popular languages (Java, C, C++, PHP, Ruby) are most likely to switch to Python with approx. 22% chance on average.

  • Besides, according to Erik’s matrix, people switch from Ojective-C to Swift and back with greater probabilities - 24% and 19% accordingly.

  • Similarly, a Visual Basic developer has more chance (24%) to move to C# while Erik’s is almost sure in this transition with 92% chance.

  • Users of Clojure, C# and, above all, Scala would rather switch to Java with respectively 22, 29 and 40% chance.

  • People using numerical and statistical environments such as Fortran (36 %), Matlab (33 %) or R (40 %) are most likely to switch to Python in contrast to Erik’s matrix which predicts C as their future language.

  • One common point I found with Erik’s results about Go is that it attracts people who gave up studying Rust.

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IngramChen 積分 2 編輯於

Clojure/C#/Scala 回去 Java 的原因猜測大多是工作因素。

Scala 退回去 Java 特別高，原因很好猜 -- Scala 太複雜，Java8 做太好。

Scala 不會死啦，只是會越來越少人用，因為不會有新血加入，最後變成一群死忠派在繼續撐。

我跟你說，如果有統計 Kotlin 的話，用 Kotlin 後退回用 Java 的比例一定是 0 ！哈哈哈！

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IngramChen 積分 0

我也曾經醉心於 python 一陣子, 專門做些 devops 的事, 不過後來沒機會寫就放掉了.

python 的 django 看了一下能做的事和 java spring 差不多, 就不想浪費時間學兩套一樣的東西.

然後 type 現在變顯學, python 變得更沒吸引力.

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kakashi 積分 1

我覺得 python 拿來做運維 + offline 統計分析的事情真的頗好用的，重點是程式碼維護性一般來說有一定的保證！

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IngramChen 積分 0

因為 devops 都被 ansible 包走了 (雖然它也是 python 寫的)，使用上的機會反而變少了。

不過你說的沒錯，統計分析是真的蠻方便的，而且這類型的程式有沒有 type 也沒什麼差。

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IngramChen 積分 1 編輯於

至於 Objective C 和 Swift… 看這報告的統計好慘，居然有不少人放棄回去 ObjC

我們的經驗是這樣的：我們有老舊的 ObjC 專案，然後龜到 Swift3 才轉換，幾個月後的結論是混合 ObjC 和 Swift 的專案很難寫，很痛苦。寧可回去用 ObjC 寫那又臭又長的語法。

而另一頭有一個新專案用 Swift 從頭開始，那這就沒問題了，還寫的挺爽的。比較大的缺點是 Swift 改版程式有爛掉的風險。

有這一輪的經驗，可以理解為什麼有人會放棄 Swift 回 ObjC

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Kros 積分 0

再過一年可以統計 kotlin 回頭率

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