Reddit基本可稱為世界最大的開源社群論壇，聚集了大量的開發者，最近Stuck_In_the_Matrix維護的reddit數據集偶然被發現，他歸檔了大部分編程語言之間的比較關係，涉及的數據量達到100GB，以下是這些數據可視化的結果。
數據可視化的結果顯示了相對於全局平均值（圈越大，顏色越深代表權重越大），每張圖列出了100個該編程語言最常被搜索到的單詞。例如，在Python中“learnpython”一詞被搜索的頻率最多，而Python的平均搜索頻率比其他所有編程語言都要高0.01％。
在進行頻率計數時，我刪除了常用的一些語氣詞之類的，以便影響可視化結果。根據圖片不難看出：
Python：搜索頻率最高的往往是與學習教育有關的，比如 “learnpython”，“subreddit”，“questions”，“post”等詞語更為頻繁，這說明可能有很多開發者還處於學習Python的階段。
Javascript：該編程語言非常強調框架和工具。 “react“佔據主導並不奇怪。
Java＆C＃：這些語言被眾多企業所使用，其背後也有企業支持，所以有很多與企業開發相關的單詞頻率很高。
Go：不能逃避Go的最大爭議：“generics”
Php：評論中包含比其他語言更多的“shit”。（這是什麼情況？PHP不是世界上最好的編程語言嗎？）
根據開發者的註冊信息可以得出該開發者使用的編程語言，通過開發者之間的關係可以顯示出編程語言之間的微妙關係，比如：
Python：訂閱Python的開發者數量最大，從其評論中可以看出，Python也是最吸引其他開發者的一門編程語言（Objective-C除外）。該編程語言因為其門檻較低，並受到機器學習興起的影響被炒得
Swift：這種編程語言的開發者一般是以自我為中心，基本不涉獵其他語言。R也是，但其中一些用戶也在Python中發表了評論。
Rust：訂閱者數量中等大小，但令人驚訝的是，它吸引了大量的評論者。
評論長度
通過顯示的平均評論長度來看，函數式編程語言基本上位於前列，比如Scala和Ocaml。評論的長度與用戶數量有一定關係，但並不成比例，因為較大的社區傾向於有更多的“淺”評論。
開發者提交數量
最後一個結果是顯示開發者提交的文檔或項目數量。僅使用最近3個月的數據，雖然數據集選取較小，但足以看出差別了。
Rust和Haskell憑藉著30和26份提交佔據提交數量最多的前兩位，Python、C++緊隨其後。
結論
這份可視化結果比較簡單，但也有很多值得探究的地方，整個過程中我使用到的工具是用D3.js可視化，使用SQLite存儲數據，用Python進行分析。