京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析师 出品
编译:Mika
【导读】
目前在 GitHub 上的全球开发者用户共有 7300 万+,其中来自中国的开发者用户已达 755 万,位居全球第二,JavaScript 成为最受开发者欢迎的编程语言,Python位居第二。
近日,全球最大开发者社区GitHub 最新出炉了2021 Octoverse 报告。报告中强调了开发者社区多样性的增加以及许多其他有趣的趋势。
下面让我们看看
在即将过去的2021年,
开发者社区又发生了哪些有趣的现象,
展现了哪些行业动态吧。
去年,人们开始进行远程工作时,感到各种不方便和不适应。人们在个人生活和工作中的各种需求之间周旋,同时还试图保持着疫情前相同的生产力。
在2021年,人们从开始的不习惯到逐渐适应疫情期间的工作状态,同时希望恢复到疫情前的正常生活方式,如今已慢慢发展到真正的蜕变,意识到远程工作的需要。
在今年的Octoverse报告中,我们的研究告诉你如何通过开发代码、创建文档,同时以更智能、更可持续的方式来支持开发者社区,从而提高自己的表现和幸福感。
本次研究报告首次结合了来自GitHub上,超过400万个代码库的数据,共有超过12000多名开发者参与问卷调查。
这种方法一定程度上揭示了当前的趋势,也给我们提供了预测性的结果,从而让我们能更精确地看到如何去为开发者、团队、组织和社区取得成功的结果。
下面让我们具体来回顾一下,2021年在GitHub上构建的代码和社区。
▲ 图源:GitHub 2021年度报告
在活跃用户方面,根据该报告,近 60% 的活跃 GitHub 用户现在分布在北美以外地区。
▲ 图源:GitHub 2021年度报告
▲ 图源:GitHub 2021年度报告
按照地区或国家来划分 GitHub 上用户的占比情况,我们可以看到:
美国以 13,551,846 的用总用户数排名第一,中国则以 7,555,311 的总用户数排名第二。第三是印度,总用户数达到7,210,455。
该报告还展示了自 2014 年至今,最受开发者们欢迎的编程语言 Top 10 热度走势。
▲ 图源:GitHub 2021年度报告
我们看到JavaScript连续八年一直稳居热门编程语言第一的宝座。
Python 近年来发展强劲,在2019年将多年来位居第二的Jave挤到第三位,如今Python稳居第二的位置。
热门语言榜上位于第四到六位分布是:TypeScript、C#、PHP。位于第七到第十位的语言分布是:C++、Shell、C和Ruby。
发展与社区息息相关。
行为准则、贡献指南、容易上手的问题(Good First Issue)、以及讨论中文明用语都能体现出社区是安全的、受欢迎的、可信赖的。这样的社区会吸引更多的贡献者,同时也会创造出更强的归属感和成就感。高度信任的团队更有可能拥有健康的合作文化。
代码贡献者群体的来源:
▲ 图源:GitHub 2021年度报告
有 47.8% 的代码贡献者来自私人企业的开发者,学生群体开发者代码的贡献量占比为 27.9%。13.5%的代码贡献者来自开源项目。5.3%来自私企的开源项目。
2021年,生产力开始恢复到新冠疫情前的水平,同时巩固了远程和混合工作的模式转变。
▲ 图源:GitHub 2021年度报告
工作地点正在发生转变:
调查对象被问及他们在疫情前在哪里工作,以及他们期望在疫情后与他人一起工作的地方。对于开发人员来说,疫情带来的工作变化预计将在很大程度上继续下去,只有 11% 的人希望回到办公地点工作。大多数用户表示,远程、混合的办公模式比较合适。
在疫情前,有41%的受访者在办公室工作,而这部分人群中仅有10.7%的人选择在疫情后回到办公室工作。
即团队中一部分成员在公司工作,另一部分远程工作。在疫情前,有28.1%的受访者是混合型工作形式。有47.6%的人选择疫情后采取混合办公模式。
即所有团队成员均远程工作。在疫情前有26.5%的受访者是完全远程工作形式,有38.8%的人选择疫情后采取这种办公形式。
自动化可以增强可持续性
通过自动化消除重复性工作,团队在开源方面的表现比之前要好27%,在工作方面的表现比之前要好43%,而且开发人员报告的成就感更高。
按版本库类型划分,有项目介绍(README)与没有项目介绍的版本库数量对比。
▲ 图源:GitHub 2021年度报告
提高生产率的关键在于:文档介绍会增加了大家对项目的信心,并邀请协作
通过项目介绍、贡献指南和问题共享信息是开源项目的秘诀:能够邀请新的贡献者,使开发人员的工作效率提高55%。企业可以采用这些最佳实践来支持其团队的工作,并启动内部资源计划。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23