GitHub 今天發(fā)布了年度報(bào)告。去年有1000萬(wàn)的新開(kāi)發(fā)者加入了GitHub社區(qū)， 80% 的 repo 貢獻(xiàn)來(lái)自于美國(guó)本土之外，中國(guó)對(duì)開(kāi)源的貢獻(xiàn)僅次于美國(guó)。

報(bào)告還發(fā)現(xiàn)，以“深度學(xué)習(xí)”、“自然語(yǔ)言處理”和“機(jī)器學(xué)習(xí)”為主題的 repo 在過(guò)去的一年中越發(fā)受歡迎。 貢獻(xiàn)最多的開(kāi)源項(xiàng)目來(lái)自微軟的VS Code (19.1K)、Azure Docs (14K)和Flutter (13K)。

緊隨其后的是谷歌的TensorFlow (9.9K)、Kubernetes (6.9K)和Facebook創(chuàng)建的React原生框架。 雖然自2014年以來(lái)，我們都知道GitHub中大部分的repo來(lái)自美國(guó)本土之外，但最新的報(bào)告明確指出，這一數(shù)字已經(jīng)超過(guò)80%。 在過(guò)去的一年中，GitHub總共創(chuàng)建了4400萬(wàn)個(gè)repo，并且在2018年11月突破1億大關(guān)。

Python 首次擊敗 Java

JavaScript 仍然是開(kāi)發(fā)人員在 GitHub 上使用的最流行的語(yǔ)言。但在 GitHub 歷史上，Python 首次擊敗 Java，成為使用第二多的編程語(yǔ)言。

報(bào)告還指出了增長(zhǎng)最快的編程語(yǔ)言：Dart。Dart 是谷歌用戶(hù)界面工具包 Flutter的編程語(yǔ)言。

其次是 Rust、HCL、Kotlin 和 TypeScript。

中國(guó)開(kāi)源貢獻(xiàn)僅次美國(guó)

最大的 repo 貢獻(xiàn)還是來(lái)自亞洲、歐洲和北美。

上圖展示了自2014年開(kāi)始，美國(guó)之外的repo貢獻(xiàn)便已經(jīng)開(kāi)始超過(guò)本土。

繼美國(guó)之后，中國(guó)、印度和德國(guó)今年加快了開(kāi)放源代碼的使用速度。中國(guó)的開(kāi)發(fā)者fork和clone的項(xiàng)目比去年多了48%。 然而，非洲國(guó)家在開(kāi)放源代碼repo的百分比增長(zhǎng)方面處于領(lǐng)先地位。 尼日利亞、肯尼亞、突尼斯和摩洛哥的增長(zhǎng)速度最快。

在整個(gè)非洲，貢獻(xiàn)增加了40%，比任何其他大陸都多。 報(bào)告還發(fā)現(xiàn)，76萬(wàn)名開(kāi)發(fā)人員正在學(xué)習(xí)在GitHub Student Developer Pack上編寫(xiě)代碼。

TensorFlow

作為 GitHub 上最受歡迎的項(xiàng)目之一，TensorFlow 已經(jīng)建立了一個(gè)龐大的軟件社區(qū)。去年有 9900 人為 TensorFlow 做出了貢獻(xiàn)，有 4.6 萬(wàn)個(gè)項(xiàng)目依賴(lài)于 TensorFlow。

雖然 PyTorch 近年來(lái)發(fā)展勢(shì)頭迅猛，但從 GitHub 的報(bào)告來(lái)看，最受歡迎的還是 TensorFlow。

數(shù)據(jù)科學(xué)成焦點(diǎn)

GitHub 的報(bào)告還指出，產(chǎn)業(yè)界的焦點(diǎn)在數(shù)據(jù)科學(xué)。 Python 增長(zhǎng)的背后是快速擴(kuò)張的數(shù)據(jù)科學(xué)用戶(hù)社區(qū)，以及他們每天使用的工具和框架。 其中包括許多由 Python 驅(qū)動(dòng)的核心數(shù)據(jù)科學(xué)軟件包，這些軟件包既降低了數(shù)據(jù)科學(xué)工作的障礙，成為了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界項(xiàng)目的基礎(chǔ)。 除 Python外，隨著越來(lái)越多的社區(qū)專(zhuān)注于數(shù)據(jù)科學(xué)，近年來(lái)諸如“深度學(xué)習(xí)”，“自然語(yǔ)言處理”和“機(jī)器學(xué)習(xí)”等主題的 repo 變得越來(lái)越受歡迎。 在這些主題里星標(biāo)最多的 repo 中，超過(guò)一半的 repo 基于 numpy 構(gòu)建，其中還有很多依賴(lài)于 scipy，scikit-learn 和 TensorFlow。 此外還有數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的非代碼貢獻(xiàn)，包括學(xué)術(shù)論文等資源。在數(shù)據(jù)科學(xué)的主題中，Jupyter 和 NLP 成為增長(zhǎng)最快的兩大亮點(diǎn)。 從2016年到2019年，Jupyter Notebook 的使用量連續(xù)三年增長(zhǎng)率都超過(guò)100%。

自然語(yǔ)言處理在 GitHub 上也越來(lái)越受歡迎，因?yàn)?NTLK 之類(lèi)的工具包降低了 NLP 的入門(mén)門(mén)檻。

2019年Octoverse報(bào)告在GitHub Universe之前發(fā)布，有關(guān)人士預(yù)計(jì)將在大會(huì)發(fā)布新的開(kāi)發(fā)人員工具。