GitHub 今天發(fā)布了年度報告。去年有1000萬的新開發(fā)者加入了GitHub社區(qū)， 80% 的 repo 貢獻來自于美國本土之外，中國對開源的貢獻僅次于美國。

報告還發(fā)現(xiàn)，以“深度學(xué)習(xí)”、“自然語言處理”和“機器學(xué)習(xí)”為主題的 repo 在過去的一年中越發(fā)受歡迎。 貢獻最多的開源項目來自微軟的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，我們都知道GitHub中大部分的repo來自美國本土之外，但最新的報告明確指出，這一數(shù)字已經(jīng)超過80%。 在過去的一年中，GitHub總共創(chuàng)建了4400萬個repo，并且在2018年11月突破1億大關(guān)。

Python 首次擊敗 Java

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

報告還指出了增長最快的編程語言：Dart。Dart 是谷歌用戶界面工具包 Flutter的編程語言。

其次是 Rust、HCL、Kotlin 和 TypeScript。

中國開源貢獻僅次美國

最大的 repo 貢獻還是來自亞洲、歐洲和北美。

上圖展示了自2014年開始，美國之外的repo貢獻便已經(jīng)開始超過本土。

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

在整個非洲，貢獻增加了40%，比任何其他大陸都多。 報告還發(fā)現(xiàn)，76萬名開發(fā)人員正在學(xué)習(xí)在GitHub Student Developer Pack上編寫代碼。

TensorFlow

作為 GitHub 上最受歡迎的項目之一，TensorFlow 已經(jīng)建立了一個龐大的軟件社區(qū)。去年有 9900 人為 TensorFlow 做出了貢獻，有 4.6 萬個項目依賴于 TensorFlow。

雖然 PyTorch 近年來發(fā)展勢頭迅猛，但從 GitHub 的報告來看，最受歡迎的還是 TensorFlow。

數(shù)據(jù)科學(xué)成焦點

GitHub 的報告還指出，產(chǎn)業(yè)界的焦點在數(shù)據(jù)科學(xué)。 Python 增長的背后是快速擴張的數(shù)據(jù)科學(xué)用戶社區(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)界項目的基礎(chǔ)。 除 Python外，隨著越來越多的社區(qū)專注于數(shù)據(jù)科學(xué)，近年來諸如“深度學(xué)習(xí)”，“自然語言處理”和“機器學(xué)習(xí)”等主題的 repo 變得越來越受歡迎。 在這些主題里星標(biāo)最多的 repo 中，超過一半的 repo 基于 numpy 構(gòu)建，其中還有很多依賴于 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，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 成為增長最快的兩大亮點。 從2016年到2019年，Jupyter Notebook 的使用量連續(xù)三年增長率都超過100%。

自然語言處理在 GitHub 上也越來越受歡迎，因為 NTLK 之類的工具包降低了 NLP 的入門門檻。

2019年Octoverse報告在GitHub Universe之前發(fā)布，有關(guān)人士預(yù)計將在大會發(fā)布新的開發(fā)人員工具。