几周前我提到过如何通过使用git的提交元数据(me
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：
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Actionsc
另一方面，由于对某些语言，像XSLT, Puppet, Coffeesc
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。
本文转载自:开源中国社区
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