知名开发者社区Stack Overflow发布《2023 年开发者调查报告》

news2024/11/24 18:41:43

Stack Overflow成立于2008年,最知名的是它的公共问答平台,每月有超过 1 亿人访问该平台来提问、学习和分享技术知识。是世界上最受欢迎的开发者社区之一。每年都会发布一份关于开发者的调查报告,来了解不断变化的开发人员现状、正在兴起或衰落的技术,以及未来的发展方向。

2023年是报告发布的第13年,今年有哪些变化与亮点呢?

全球概况

自 2022 年调查以来,通过在线资源学习编码的比例从 70% 增加到 80%。

18 岁及以下的受访者是最常选择在线资源(例如视频、博客、论坛)进行学习的人群。25 - 34 岁的受访者是从在线课程或认证中学习的最多的年龄段 (52%),但仍然从传统学校学到更多 (55%)。

今年的受访者年龄分布略有上升,37% 的受访者年龄在 35 岁或以上,而去年这一比例为 31%。

排名前五的关键地区与往年相同,但回复数量最多的国家/地区略有变化:美国一直是回复数量第一的国家,但今年我们看到印度从第二高的回复率下降排名第三,落后于德国。两年多来,我们发现印度的回复下降了 50%,而德国的回复则增长了 30%。

技术趋势

在今年的十大编程语言中,我们看到三种流行语言的地位有所上升:Python、Bash/Shell和 C。

Python 在过去三年中越来越受欢迎,今年它上升了一位,排名第三。随着 Python 受欢迎程度的上升,我们一直看到 Python 库在我们受欢迎的“其他技术和框架”部分中排名很高——NumPy 和 Pandas 在过去三年中一直位居前十。

C 是一种有趣的语言,其受欢迎程度正在上升:尽管它自 1970 年代以来就已存在,但在此之前,它在开发人员调查中从未进入过编程语言的前十名。截至 2023 年 6 月, TIOBE指数将 C 列为第二流行编程语言,其参与度接近第一语言 Python。鉴于 C 是最流行的低级语言之一,它是物联网设备中嵌入式编程的首选语言,并且根据Codecademy的说法,它“为我们拥有的几乎所有技术经验提供支持” ,因此开发人员更多地使用 C 是有道理的今年比以往任何时候都多。

编程语言越流行,我们今年看到的开发人员报告的平均经验就越少(我们排名前三的语言大约有 10 年的经验,而那些报告使用率低于 1% 的语言则接近 14 年)。经验不足的开发人员报告称某些编程语言的使用率更高,这可能强化了这样的论点:进入工作队伍的门槛较低会增加他们在程序员中的受欢迎程度。

今年,Docker 是所有受访者中使用最多的其他工具 (53%),从去年的第二位上升。

学习编码的人更有可能使用 npm 或 Pip,而不是 Docker(分别为 50% 和 37% vs. 26%)。两者都与学生流行的语言(分别是 JavaScript 和 Python)一起使用。

与去年类似,Jira 和 Confluence 是所有开发人员中排名前两位的异步工具,但今年该列表中的新成员打破了前三名:27% 的受访者使用 Markdown 文件作为异步工具。

学习编码的人更多地使用 GitHub Discussions,而不是 Markdown 文件(31% vs. 29%),并且比专业开发人员更多地转向 Notion (26%) 和 Trello (23%)。

Rust 是最受推崇的语言,超过 80% 使用过它的开发人员希望明年再次使用它。将此与最不受推崇的语言进行比较:MATLAB。使用这种语言的开发人员中,只有不到 20% 希望明年再次使用它。

Phoenix是最受推崇的Web框架和技术;与使用过三种最常见的 React、Node.js 和 Next.js 的开发人员相比,更多的开发人员会选择再次使用 Phoenix。

希望明年继续使用 Cargo 的受访者数量多于顶级竞争对手(受访者明年希望使用的前 6 种工具),然而,与所有其他选项相比,Docker 明年希望使用它的受访者比例几乎是其两倍。

AI工具是今年新增的一个板块,受访者对人工智能搜索工具的首选是ChatGPT:83%的受访者在过去一年中使用过它。这超出了 Bing AI 的第二选择(20% 的人使用过它)。

随着 ChatGPT 竞争对手扩大用户群,围绕新兴人工智能搜索技术的炒作还有增长空间;对于那些想在明年尝试的人来说,只有四种工具有 10% 或更高的选择率。

除了AI搜索工具之外,我们还询问了AI开发工具。GitHub Copilot 是最常用的人工智能开发工具,去年有 55% 的受访者使用它,是第二名 Tabnine(13%)的四倍。

Zig 是今年收入最高的语言(新增),而 Clojure 则从榜首位置被挤下来,与 2022 年相比下降了 10%。
Dart 和 SAS 的 2023 年薪酬中位数增幅最高,同比增长超过 20%。总体而言,2023年薪资增长基准比去年增长10%。

工作方式

与去年相比,“独立开发者、自由职业者或自营职业者”的人数略有增加,而全日制学生的人数则有同等规模的下降(1 个百分点),而其他就业状况的变化则小于去年。

2023 年,随着通货膨胀,自我投资的成本有所上升,但仍让有许多人选择成为开发人员。

办公方式方面,混合办公模式适用于大型企业;5,000 多个企业中超过一半的员工是混合型员工。较小的组织最有可能进行面对面的会议,在少于 20 人的企业中,五分之一的员工表示会进行面对面的会议。
今年亲自工作的开发人员比去年多 (+2%)。除了重返办公室措施之外,编码很容易进行完全远程工作,并且所有规模的企业中有三分之一或更多仍然完全远程工作。

以上是我们认为2023调查中的一些变化与亮点,想了解更多报告内容,请点击这里:https://survey.stackoverflow.co

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1372800.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

[机缘参悟-122] :IT人如何认识自己的?自省、面试、考核、咨询?

目录 一、为什么要认识自己 二、认识自己的哪些方面? 三、如何认识自己 3.1 通过自省认识自己 3.2 通过面试认识自己 3.3 通过咨询认识自己 3.4 通过相亲认识自己 3.5 通过一段感情关系认识自己 一、为什么要认识自己 认识自己在人类的成长和心灵发展过程中…

亚马逊实时 AI 编程助手 CodeWhisperer使用体验

文章目录 1:什么是CodeWhisperer ?2:试用3:上手体验 1:什么是CodeWhisperer ? 最近ChatGPT展现出强大AI能力给我们带来了深刻的影响,AI现在不是一个概念,基于AI的产品一定在各行各业…

Linux网络配置与抓包工具介绍

目录 一、配置命令 1. ifconfig 1.1 概述信息解析 1.2 常用格式 2. ip 2.1 ip link 数据链路层 2.2 ip addr 网络层 2.3 路由 3. hostname 3.1 临时修改主机名 3.2 永久修改主机名 4. route 5. netstat 6. ss 7. ping 8. traceroute 9. nslookup 10. 永久修…

vivado图形化设计篇

一.看懂波形 二.由波形可得真值表 三.可得逻辑表达式 YA(BC) 四. 逻辑框图 五.vivado图形化设计 (1)创建文件 1.create block desige 2.文件命名,设置文件放置地址 (2) 添加IP核 1.打开desige,右键&#…

UniRepLKNet实战:使用UniRepLKNet实现图像分类任务(一)

文章目录 摘要安装包安装timm 数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集一些问题 摘要 大核卷积神经网络(ConvNets)近年来受到广泛关注,但仍存在两个关键问题需要进一步研究。首先,目前的大型卷积神经网络架构大…

如何在企业中实施自适应人工智能?

人工智能不再是企业的选择。很快,它也将不再是一个区分因素。商业中的适应性人工智能正在改变格局。根据最近的统计数据,95%的企业以上都在追求人工智能。 因此,为了确保你拥有竞争优势,你必须期待先进的人工智能选项。适应性就是…

CH341 SPI方式烧录BK7231U

CH341是一个USB总线的转接芯片,通过USB总线提供异步串口、打印口、并口以及常用的2线和4线等同步串行接口。 BK7231U Wi-Fi SOC芯片,内嵌处理器。1. 符合802.11b/g/n 1x1协议 2. 17dBm 输出功率3. 支持20/40 MHz带宽和STBC 4. 支持Wi-Fi STA、AP、…

回归预测 | Matlab基于SO-LSTM蛇群算法优化长短期记忆神经网络的数据多输入单输出回归预测

回归预测 | Matlab基于SO-LSTM蛇群算法优化长短期记忆神经网络的数据多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | Matlab基于SO-LSTM蛇群算法优化长短期记忆神经网络的数据多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab基于SO-LSTM蛇群算法优化…

vivado 工程管理

管理项目 打开项目 当项目打开时,Vivado IDE会从项目已关闭。项目状态包括当前源文件顺序、已禁用和已启用 源文件、活动约束文件和目标约束文件,以及合成、模拟和实现运行。要打开项目,请使用以下方法之一: •在“入门”页面…

使用 STM32 和 DS18B20 温度传感器设计室内温度监测与报警系统

为设计室内温度监测与报警系统,我们将利用STM32微控制器和DS18B20数字温度传感器,以及蜂鸣器实现温度报警功能。在本文中,将介绍如何通过STM32微控制器读取DS18B20传感器的温度数据,并在超出设定范围时触发蜂鸣器报警。 1. 系统概…

QT上位机开发(键盘绘图控制)

【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing 163.com】 绘图是qt很基础的一个功能。通常,我们进行qt绘图的时候,一般会先创建一个qt view,这个相当于视图。接着创建一个…

使用git submodule解决高耦合度问题

引言 在开发我的笔记系统时,我遇到了一个问题。问题是,在api-gate服务中,我需要验证用户的access_code,但是access_code的生成逻辑是在auth2服务中实现的。这个问题从架构设计的层面上看,就是一个高耦合度问题。高耦合…

Linux文件系统与日志管理

目录 一、inode和block 1、inode表结构 2、 查看inode号码的命令 3、Linux系统文件三个主要时间属性 4、用户通过文件名打开文件时系统内部的过程 5、inode的大小 6、命令与inode 6.1 cp 命令: 6.2 rm 命令: 6.3 mv命令 二、日志 1、功能 2、…

patch-package的使用总结

有时使用了某个第三方库,可是它有些问题,我们不得不修改它的源码。我们可能不方便给原作者提 Pull Request,因为他们可能不愿意接受我们的更改。又或者原作者无法及时发布新版本。我们只有去修改 node_modules 目录下的文件。可是当我们执行 …

计算机组成原理-程序查询方式(流程图 演示过程 例题 定时查询 独占查询)

文章目录 总览IO方式简介程序查询方式程序查询方式流程图程序查询方式-例题小结 总览 IO方式简介 每次输一个字,就认为状态完成,CPU就会取走数据寄存器的内容 程序查询方式 此时模拟打印三个字符 假设此时三个字符在主存,CPU先从主存读一…

朴素贝叶斯(Naive Bayes)

什么是机器学习 朴素贝叶斯(Naive Bayes)是一组基于贝叶斯定理的分类算法,它基于特征之间的独立性假设,因此被称为“朴素”。尽管这个假设在实际情况中往往不成立,但朴素贝叶斯在实践中表现得相当好,并在文…

cpp_10_多重继承_钻石继承_虚继承

1 多重继承 一个类可以同时从多个基类继承实现代码。 1.1 多重继承的内存布局 子类对象内部包含多个基类子对象。 按照继承表的顺序依次被构造,析构的顺序与构造严格相反。 各个基类子对象按照从低地址到高地址排列。 // miorder.cpp 多重继承:一个子…

电脑找不到d3dcompiler43.dll怎么修复,教你5个可靠的方法

d3dcompiler43.dll是Windows操作系统中的一个重要动态链接库文件,主要负责Direct3D编译器的相关功能。如果“d3dcompiler43.dll丢失”通常会导致游戏无法正常运行或者程序崩溃。为了解决这个问题,我整理了以下五个解决方法,希望能帮助到遇到相…

深度学习算法应用实战 | 利用 CLIP 模型进行“零样本图像分类”

文章目录 1. 零样本图像分类简介1.1 什么是零样本图像分类?1.2 通俗一点的解释 2. 模型原理图3. 环境配置4. 代码实战5. Gradio前端页面5.1 什么是 Gradio ? 6 进阶操作7. 总结 1. 零样本图像分类简介 1.1 什么是零样本图像分类? “零样本图像分类”(Zero-shot …

NLP|LSTM+Attention文本分类

目录 一、Attention原理简介 二、LSTMAttention文本分类实战 1、数据读取及预处理 2、文本序列编码 3、LSTM文本分类 三、划重点 少走10年弯路 LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),用于处理序列数据和时间序列数据的建模和预测。而在N…