数据解读：每种编程语言的平均收入数据解读：每种编程语言的平均收入几周前我提到过如何通过使用 git 的提交元数据(metadata)和Rapleaf API 来收集 Github 上热门组织的一些统计资料(日志, 每个组织的数据)。现在我又对这些数据按编程语言而不是组织进行划分产生了兴趣。网上关于各编程语言对应的屌丝程序员的描述比比皆是，但我还是很好奇它们是如何与现实中的人们对应起来的。一开始，我想先简单地统计一下每种编程语言使用者的年龄、收入和性别。基于我已经收集的数据，这一工作还是比较轻松的：对于统计每个 repo 使用的编程语言，我使用 Github 自带的语言统计结果。例如，Github 估计这个项目中 75%是 java 代码。统计了每个项目中某种语言代码占用大于 50%的那些贡献者的收入过滤出那些收入点100 的编程语言下面是收入的统计结果，升序排列：LanguageAverage Household Income ($)Data PointsPuppet87,589.29112Haskell89,973.82191PHP94,031.19978CoffeeScript94,890.80435VimL94,967.11532Shell96,930.54979Lua96,930.69101Erlang97,306.55168Clojure97,500.00269Python97,578.872314JavaScript97,598.753443Emacs Lisp97,774.65355C#97,823.31665Ruby98,238.743242C+99,147.93845CSS99,881.40527Perl100,295.45990C100,766.512120Go101,158.01231Scala101,460.91243ColdFusion101,536.70109Objective-C101,801.60562Groovy102,650.86116Java103,179.391402XSLT106,199.19123ActionScript108,119.47113这是上表对应的柱状图：对于大多数语言的排名还是比较符合预期的,得出了一下结论：Haskell 是一种非常学术化的(academic)语言,因此学术界不会以薪资而闻名。PHP 是一种非常通用的语言，普通的、年轻的、低收入的程序员都可以上手。从图谱右侧最高的部分可看出，Java 和 ActionScript 多用于企业级软件的开发，因此其薪资待遇是相当的可观。另一方面，由于对某些语言，像 XSLT, Puppet, CoffeeScript 不太熟悉，大家知道为什么这些语言排名较高或收入较低吗？感谢告知。需要说明的是：所有这些数据都来自开源项目，因而可能无法精确地体现那些闭源开发者们的收入水平。Rapleaf 并没有完全统计所有人的收入，因此数据可能存在偏差。数据(年龄、性别)有误差没有对 Github 上所有项目进行统计，因此结论可能不具有代表性。最后，对统计结果或方法有任何想法或建议请告知我，我还会再出一份按年龄、性别排名的编程语言报告。