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lunes, 16 de septiembre de 2013

Popularidad de Python, septiembre 2013

Python Community @ Linkedin

Después de 6 años de existencia el grupo de Linkedin Python Community ha sobrepasado la marca de los 50,000 suscriptores. El anuncio de Danny Adair no es más que el reflejo del interés sostenido en este lenguaje de programación por parte de emprersas, institucionaes y comunidades. El grupo es bastante activo y es el canal ideal para estar al tanto de tecnologías, soluciones, integraciones y oportunidades relacionadas con el ecosistema de Python. A propósito de este acontecimiento les ofrezco una panorámica actual de la popularidad de varios lenguajes según ciertas fuentes especializadas. Si quiere estar actualizado con estos temas le invito a suscribirse mediante RSS a este blog. No le resultará extraño que le mencione que el 90% de los proyectos están relacionados con Python. Puede ver los detalles (y seguirme si los repositorios le resultan útiles) accediendo a mis cuentas olemis @ Github y olemis @ Bitbucket.

TIOBE

TIOBE index

Comenzamos por este ranking. En estos momentos los análisis estadísticos de TIOBE lo ubican estable en el octavo lugar.

Los aspectos que más me llamaron la atención son los siguientes :

  • Python se encuentra inmediatamente después de (Visual) Basic ... ¿en serio? Bueno, sorpresas que nos deparan las estadísticas. Si alguien conoce las causas, por favor me gustaría conocer sus comentarios al respecto.
    • Antes que todo es preciso mencionar que (Visual) Basic ha oscilado históricamente entre los puestos 4 y 7, siendo agosto del 2013 su clasificación histórica más baja. Su tendencia en los últimos años evidencia una franca decadencia.
    • Python ha cedido terreno después de un pico histórico en el año 2011 que lo catapultó a la cuarta posición. A pesar de la baja en este último semestre considero en general que la tendencia es estable.
  • Actualmente C es el número 1 de la lista, presentando una de las tendencias más estables.
  • Java es el único que ha podido opacar la condición de líder de C. Su hegemonía abarca el mayor lapso de tiempo a lo largo de la historia del índice. Sin embargo en general muestra una tendencia negativa.
  • C++ muestra una tendencia estable desde el año 2005, pero en porcientos inferiores a los primeros años
    de conformación del índice.
  • Los dos lenguajes que más han mejorado en estos últimos 5 años son Objective C y C#. Sin embargo ambos descienden
    un escaño en comparación con el año anterior.
  • Es la primera vez que Transact-SQL clasifica en el top-ten.
  • El lenguaje estadístico R evidencia la mayor remontada al subir 6 puestos en un intervalo de un año. Esto no es algo fortuito.
    • Recientemente varios fabricantes importantes de gestores de bases de datos (e.g. Oracle Data Miner, Oracle Enterprise R, SAS/IML, JMP, SAP, Teradata,
      Jaspersoft BI, Pentaho Kettle) lo han empotrado en sus productos con el fin de ofrecerlo como una poderosa herramienta de ánalisis e inteligencia empresarial.
    • El uso de R en Google (con su estilo característico) es algo cotidiano. Con el fin de efectuar cálculos estadísticos internamente existe una infraestructura de cómputo distribuido para R basada en el paradigma MapReduce?. Por tanto no es extraño que la compañía se cuente entre sus patrocinadores.
    • La consecuencia másinmediata de esto es que el lenguaje es una solución probada para Big data analytics, sector en plena expansión según Gartner.
    • Otro aspecto importante a considerar es
      la espectacular aceptación de cursos online como Computing for Data Analysis y Data Analysis, ofrecidos ambos por Coursera.
    • En los últimos 5 años R ha desplazado a Matlab como lenguaje de cálculos estadísticos. No hay presupuesto de I+D que pueda competir con prácticamente todos los departamentos de estadística del mundo considerando el inmenso número de especialistas, profesores, alumnos y personas que mejoran el lenguaje de forma gratuita. Sin dudas un caso de éxito del software libre.
  • Bash está en el lugar 28, Erlang en el 36 y Scala en el 42.

Creo oportuno recordar que el índice de TIOBE se conforma seleccionando los motores de búsqueda más relevantes según Alexa y calculando un porciento tomando en consideración solamente el número de páginas que incluyen el nombre del lenguaje de programación. Los datos proporcionados por cada buscador son normalizados teniendo en cuenta su ranking e.g. Google Search 28%, Blogger 28%, YouTube? 7% . La influencia de Google en los resultados es incontestable. Esto ha generado fuertes críticas debido a que los resultados se pueden manipular y dependen en gran medida de las diferentes políticas de indexación y relevancia de los servicios de búsqueda.

El sitio de TIOBE está programado en PHP.

LangPop

LangPop

LangPop calcula varias métricas y ofrece una comparación normalizada que las combinapara dar una idea general de la popularidad de los lenguajes. En este últmo indicador Python se ubica en el sexto lugar, lidereando las categorías programming.reddit.com, e IRC. En todos los demás acápites los análisis siempre lo ubican entre los primeros 10* puestos.

RedMonk

RedMonk

Este índice se calcula desde el año 2011 utilizando una metodología presentada por Drew Conway y John Myles White en diciembre del 2010. Las fuentes de datos utilizadas son Github y StackOverflow?. Python ocupa el cuarto lugar, solo precedido por JavaScript?, Java y PHP.

Según los autores ambas fuentes de datos representan colectivamente significativos volúmenes de datos para fines estadísticos. Ambas comunidades, si bien se solapan, presentan una cierta independencia estadística evidenciada por una fuerte correlación de 0.78. La elección se justifica teniendo en cuenta esta característica combinada con la gran cantidad de usuarios de ambos servicios y las facilidades (API) para adquirir de forma pública los datos necesarios para confeccionar el análisis. De hecho se ignoran otros sitios muy populares como Bitbucket, Launchpad, Google Code, Sourceforge, Freshmeat ... En mi opinión esto afecta un poco los juicios que se puedan emitir a partir de los resultados.

PYPL

PYPL

El índice PYPL (de las siglas en inglés PopularitY of Programming Language) surge como un intento de ofrecer métricas más confiables (i.e. menos manipulables) que TIOBE. Los indicadores se calculan a partir de las tendencias de de búsquedas de tutoriales en Google Search.

Considerando estas métricas Python se ubica en el cuarto lugar. Los hechos más importantes a destacar son:

  • El descenso de Perl, PHP y Basic
  • El crecimiento sostenido de Python y Objective C.

Conclusiones

Muchos abordan el tema de la popularidad de los lenguajes por mera curiosidad. Otros lo consideran una vanalidad. También hay quienes (como yo) consideran que los análisis de popularidad sí son importantes. Por supuesto que a la hora de tomar decisiones basadas en este tipo de comparaciones es precisio tener bien claros los objetivos que se pretenden alcanzar, las variables que favorecen o atentan contra dichas metas y, una vez que se tengan estos aspectos bien definidos, entonces buscar el índice confeccionado con las métricas que reflejen mejor los criterios a favor o en contra de un lenguaje específico. En el supuesto caso que no exista un ranking que reuna estos requisitos, entonces será necesario seguir el ejemplo de PyPL. Habría que definir nuevos indicadores y buscar las herramientas de análisis necesarias para colectar los datos y calcular las métricas necesarias.

Perspectivas para Python

En todos los análisis Python aparece entre los 10 primeros lugares con tendencias positivas en los últimos meses/años. Sin embargo creo que hay varias líneas en las que considero que todavía hay mucho por hacer. A continuación menciono algunas que considero de vital importancia para impulsar una tendencia sostenida de crecimiento en la popularidad y uso del lenguaje.

  • Python debería ser utilizado más frecuentemente para construir aplicaciones e interfaces de usuario dinámicas en los navegadores web de los clientes.
    • En este sector Javascript es líder absoluto e indiscutible.
    • Todos conocemos las limitaciones de Javascript último desde el punto de vista de las estructuras de programación, especialmente si consideramos las facilidades que ofrece para programación orientada a objetos y otras estructuras cada vez más comunes y útiles.
    • Entre todos los lenguajes de programación Python se encuentra en una posición muy ventajosa
      para presentarse como el sustituto de Javascript como lenguaje de scripts en el navegador web.
    • Actualmente existen varios proyectos con serias intenciones de ofrecer una solución
      entre los que puedo destacar a Brython, CoffeeScript, pypy.js , entre
      otros con distintos enfoques, niveles de soporte y compatibilidad.
  • Los servicios de hosting deberían ofrecer opciones para activar aplicaciones web
    y/o paquetes de Python segun las demandas de los usuarios.
    • En este sentido PHP, Perl y Ruby tienen una ventaja considerable pues casi todos los
      proveedores que ofrecen cPanel o sistemas equivalentes incluyen herramientas como
      Perl Modules, PHP PEAR Packages, PHP Configuration, RubyGems y Ruby on Rails.
    • Quizás deban cambiar también algunos detalles de las soluciones de administración de
      paquetes y creación de entornos virtuales.
  • El uso de Python para programar aplicaciones en dispositivos móviles es todavía
    una asignatura pendiente.
    • Este es un sector muy dinámico que se encuentra actualmente en un franco crecimiento
      matizado por actores
    • Java, C# y Objective-C (en mi opinión por ese orden) son los lenguajes más
      populares en este sector.
    • Proyectos como QPython, Py4A o SL4A
    • Mono for Android (para .NET) es una referencia a considerar.
  • Python es un lenguaje ideal para usuarios de aplicaciones científicas, pero
    considero que las ofertas de productos de adquisición de datos, .
  • Python debería jugar un papel más activo en las soluciones big data
    pues este mercado está en pleno proceso de estandarización, crecimiento y adopción
    por parte de los mercados emergentes.
    • La presencia de Python en las API de los servicios en la nube es relativamente
      buena, pero todavía hay muchos espacios para mejoras.
    • Proyectos como Pydoop, Happy, Hadoopy, y otros, así como la plataforma Google App Engine son buenos ejemplos de integración de Python soluciones big data para IaaS, PaaS, SaaS.
  • Otro sector de la tecnología que se está gestando es el de la impresión 3D.

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