我看了一篇部落格，標題是《為什麼我們要從 X 語言轉到 Y 語言》，具體是哪種程式語言，我忘了。於是我開始想，是不是可以把這些文章歸納起來，生成一個關於從 X 語言轉到 Y 語言的 N*N 的聯列表（contingency table）？
所以我寫了個小指令碼，可以用指令碼在 Google 上查詢，再加上一小段程式碼就能得到搜尋結果的數目。我嘗試了用幾個不同的關鍵詞來搜尋，像“move from <language 1> to <language 2>”，“switch to <language 2> from <language 1> ”等等。最終得到了一個所有語言的 N*N 的聯列表。
本文圖表尺寸很大，先來解釋如何讀圖：
- 左側縱向語言是「叛逃的源語言」；
- 上方橫向的語言是「叛逃的目標語言」；
- 例如：從 C 語言轉到 C# 的數量為 3619，從 C# 轉到 C 的有 37229；
（點選檢視大圖）
有意思的部分來了。實際上我們可以把搜尋結果數看作是程式語言之間轉換的概率，從而得出一些關於未來程式語言的流行趨勢的結論。一個關鍵點是，這個（程式語言轉換過程）的平穩分佈並不取決於它們的初始分佈。事實證明，這只是矩陣的第一特徵向量（first eigenvector）而已。所以沒必要去假設現在哪種程式語言很流行，我們推測出的未來的平穩分佈狀態和初始狀態是獨立的。
我們需要把上述的聯列表轉化成轉移矩陣（stochastic matrix）的形式，用來描述從狀態 ii 到狀態 jj 的概率。非常簡單——想要把聯列矩陣解釋為轉移概率的話，可以將聯列矩陣的每一行正則化。這樣就能得到從 X 語言到 Y 語言的粗略近似概率。
找出第一特徵向量並不重要，我們只要把一個向量多次乘上這個轉移矩陣，最終會向第一特徵向量收斂。順便說下，可以看看下面的注意事項，有關於我如何操作的更多討論。
Go 是程式語言的未來（？）
閒話少說，下表是平穩分佈下排名前幾的語言：
| 16.41% | Go |
| 14.26% | C |
| 13.21% | Java |
| 11.51% | C++ |
| 9.45% | Python |
根據未來流行度，我把轉移矩陣按照程式語言做了排序（根據第一特徵向量所做的預測）
（點選檢視大圖）
令人驚訝的是（至少對我來說），Go 成為最大贏家。有超多的搜尋結果顯示大家由其他語言轉向 Go。我都不能確定我對此是什麼感受了（我對 Go 的感情很複雜）。但是我的絕對分析指出了一個必然結論，那就是 Go 值得關注。
C 語言到今年就有 45 歲了，仍然表現良好。我手動做了一些搜尋，有很多都是人們真的在寫他們通過從另一種程式語言遷移到 C，對特定的緊密迴圈（tight loops）做了優化。這個結果是錯的嗎？我不這麼認為。C 語言是計算機工作的通用語言（lingua franca），如果人們還會積極地將其他語言的片段轉換為 C 語言，那麼這個結論也就可想而知了。說真的，我認為 C 語言會在它 100 歲生日，也就是 2072 年以前，變得更強大。有我在 LinkedIn 上對 C 的支援，我希望招聘人員能在 21 世紀 50 年代的時候給我一些關於 C 語言的工作機會（我收回上面那句話——希望 C 會比 LinkedIn 活得久）。
除了上面提到的以外，這些分析也很符合我的預期。Java 還在，Perl 滅亡了，Rust 做的相當不錯。
順便一提，這個分析讓我想起了下面這條推
這圖非常有意思，展示了在資料分析中 R 和 Python 之間的轉化率。
JavaScript 框架
我對前端框架也做了同樣的分析：
我預期 React 會脫穎而出成為第一，但有趣的是，Vue 也表現得非常好。我很驚訝於 Angular 的表現——傳聞大批的人似乎在逃離 Angular。
資料庫
我開始留意共享單車 App，深度學習框架還有其他一些東西，但是資料太稀疏了，也不太可靠。有結果的話，會及時向大家公佈的！
注意事項
- 關於我這篇文章，看看網友們在 Hacker News 和 /r/programming 上的討論；
- 為什麼我從程式語言 1 轉向程式語言 2，這篇博文給我啟發；
- 下面是如何抓取 Google 並獲取搜尋結果數的程式碼：
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
def get_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 if not s: return 0 m = re.search(r'([0-9,]+)', s) return int(m.groups()[0].replace(',', '')) |
- 很不幸，Google 對查詢的 IP 有速率限制，但是我最終用 Proxymesh 抓取到了這 N*N 組合所需的所有資料。
- 注意：我在搜尋的時候將確切的查詢語句放在雙引號中了，比如：“switch from go to c++”
- 細心的讀者可能會問為什麼 JavaScript 沒有包含在分析中。原因是：（a）如果你在前端開發中使用它，那麼你會一直堅持用下去，並沒有轉移的這個過程，除非你瘋了，要做轉譯（transpiling，從一種程式語言到另一種程式語言的編譯），這種情況太不常見了；（b）大家會把後端的 JavaScript 認作是 “Node”。
- 對角線的元素又是怎麼回事呢？當然了，有些人會只堅持使用一種程式語言，這也是有很大的可能性的。但是我選擇忽略它，因為：（a）事實證明，像“stay with Swift”（堅守 Swift）的搜尋結果 99% 都是和女明星 Taylor Swift 相關的；（b）平穩分佈與新增一個常數對角（單位）矩陣是無關的（即新增一個常數對角矩陣結果不變）；（c）這是我的部落格，所以我想怎樣就怎樣 [壞笑]
- 對於上一條的（b），e(αS+(1−α)I) = e(S) 這個結論是對的，其中，e(…) 是第一特徵向量，I 是單位矩陣。這個結論可能不完全符合現實，對於不同的程式語言，你堅持用它的概率可能是不相等的。
- 重複相乘以得到第一特徵向量的方法叫做冪迭代（Power iteration）。
- 這個用特徵向量表示的模型能不能對實際情況做超準確地描述呢？大概不能。我的腦海中浮現出了一句來自 George Box 的名言：“所有模型都有錯，不過有些還是有用的”（All models are wrong, some are useful，意為沒有模型能夠完全準確地描述實際情況，但是可以用一些模型來解決問題。George Box 是英國著名的統計學家）。
- 我也知道還有一些其他的約束條件需要一一考慮，但是實際情況基本都是這樣的。
- 程式碼可以在 Github 上找到。
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