Stack Overflow 發(fā)布了開創(chuàng)性的2023年度開發(fā)人員調(diào)查報告 [1]。報告對 90,000 多名開發(fā)人員進行了調(diào)查，全面展示了當前軟件開發(fā)人員的體驗。接下來，本文將重點介紹幾項重要發(fā)現(xiàn)，即重要編程語言和工具偏好、人工智能在開發(fā)工作流程中的應用以及這些趨勢對 DevOps 領(lǐng)域可能意味著什么。
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2023 年開發(fā)者技術(shù)偏好
調(diào)查結(jié)果顯示，越來越多的開發(fā)人員開始在線學習代碼。使用在線資源學習代碼的比例從 2022 年的 70% 上升到 2023 年的 80%。盡管許多開發(fā)人員（47%）仍然擁有計算機科學學士學位或同等學歷，但這些趨勢凸顯了向其他知識解決方案發(fā)展的趨勢，尤其是對于年輕的程序員而言，熱門在線資源包括技術(shù)文檔、博客、論壇和操作視頻。
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JavaScript 仍居榜首——它已連續(xù) 11 年成為最常用的編程語言。值得強調(diào)的是，Python 已取代 SQL 成為第三大編程語言。"自 2015 年以來，SQL 一直穩(wěn)居前三位（JavaScript、HTML/CSS、SQL），因此它跌落到 Python 下面是件大事，"Liuzzo 說?！案鶕?jù)我們公共網(wǎng)站上的提問數(shù)量，我們已經(jīng)看到 Python 的受歡迎程度在上升，所以我們一直在期待一些變化。”
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過去幾年，TypeScript 和 Bash/Shell 的使用率也在持續(xù)增長。這兩種語言涉及其他流行編程語言的功能，因此它們在程序員中非常受歡迎。
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PostgreSQL 也超過 MySQL 成為最常用的數(shù)據(jù)庫類型。在網(wǎng)絡框架方面，Node.js 和 React.js 是最主要的。其他如 jQuery 和 ASP.NET 框架，則有過時趨勢，可能是因為它們是較老的網(wǎng)絡框架。
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聚焦人工智能
新人工智能創(chuàng)新的爆發(fā)，例如大型語言模型（LLM）和聊天驅(qū)動的生成人工智能工具，對今年的技術(shù)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生了重大影響。事實上，83% 的受訪者在過去一年中使用過 ChatGPT。其次是 Bing AI（20.6%）、WolframAlpha（13.36%）和 Google Bard AI（9.86%）。GitHub Copilot 被評為最常用的人工智能開發(fā)工具。
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在學習編碼的人群中，使用人工智能工具的人數(shù)明顯激增，他們通常關(guān)注到的是加快學習速度、提高生產(chǎn)力和效率等好處。將其與他們目前如何使用 AI 工具進行調(diào)試和獲取幫助 (68%) 以及了解代碼庫 (50%) 相結(jié)合，報告發(fā)現(xiàn)其中的共同點是 AI 工具能促進學習。
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盡管如此，人們還是對人工智能的準確性持懷疑態(tài)度，只有 13% 的人認為提高編碼準確性是使用此類工具的好處。雖然這些痛點可能會隨著 LLM 的發(fā)展而得到解決，但就目前而言，仍需要人類的判斷來捕捉錯誤和避免誤用。
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這些趨勢可能對 DevOps 產(chǎn)生哪些影響
那么對于 DevOps 領(lǐng)域的從業(yè)人員，即 DevOps 工具提供商和平臺工程師來說，有哪些啟示呢？新的工具偏好和習慣將繼續(xù)以新的方式在 DevOps 領(lǐng)域發(fā)展。下面是一些可參考的示例：
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更多基于 Markdown 的協(xié)作。Markdown 是最熱門的異步工具，今年的受歡迎程度有增無減。新程序員們正在將 Markdown、GitHub Discussions 和 Notion 融合到他們的異步工具中。Markdown 的各種版本已被用于注釋、合并請求、問題等用途。
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繼續(xù)依賴 Docker。Docker 仍然是使用率最高的工具，其次是 npm 和 Pip。盡管托管容器服務興起，但 Docker 仍是打包和發(fā)布軟件的流行方式。
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三大巨頭格局依舊。亞馬遜網(wǎng)絡服務（AWS）仍然是使用率最高的云平臺，占 48.62%。緊隨其后的是微軟 Azure（26.03%）和谷歌云（23.86%）。不過值得關(guān)注的是，較新的開發(fā)人員希望更多地使用 Hetzner 和 Vercel。
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在線學習對知識共享至關(guān)重要。鑒于新程序員人數(shù)的穩(wěn)步增長，以及他們對在線資源而非傳統(tǒng)學校教育的依賴，DevOps 和開源社區(qū)應通過使工具文檔和教程等知識易于獲取，努力增強其在線影響力。
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最后，生成式人工智能將在許多領(lǐng)域增強編程能力，并且已經(jīng)被嵌入到許多環(huán)境中。正如人工智能可用于代碼生成和調(diào)試一樣，LLM 也可能會協(xié)助 DevOps 方面的工作，幫助實現(xiàn) CI/CD 流水線自動化、優(yōu)化基礎設施、檢測異常情況，并提供更多聊天界面來易于啟動這些功能。
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“人工智能工具正在增強學習能力，并使學習新興技術(shù)變得更加容易，”Liuzzo說：“生成式人工智能將使編碼的門檻降低，讓開發(fā)人員社區(qū)成數(shù)倍增長。越來越多的開發(fā)人員將使用這些工具，并在學習過程中驗證和確認輸出結(jié)果，從而將開發(fā)人員社區(qū)的力量和人工智能的技術(shù)力量結(jié)合在一起。”
?文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-685928.html
原文鏈接：
https://devops.com/key-insights-from-the-stack-overflow-2023-developer-survey/
參考鏈接：
[1] https://survey.stackoverflow.co/2023/#overview文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-685928.html
到了這里，關(guān)于Stack Overflow開發(fā)者調(diào)查發(fā)布：AI將如何協(xié)助DevOps的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
