1024节，全球的程序员聚集何处？

到2024年底，全球能被算作“程序员”的人大致有2870万

把这事儿放大看就清楚了：GitHub上注册帐户超过1亿，活跃的开发者大约有3000万左右。换句话说，真正每天在写代码、提交代码、解决bug的人并没有那么少，但也远不是注册数那么夸张。这些数据把行业的体量摆在眼前，能看到的只是表面的一部分。

把视角换成国家维度，中国在这张地图上挺亮眼。工信部拿出的数字显示，中国的开发者数量在940万以上，这里面还有参与开源的人算进去。对比一下，欧美、印度那边人数也不少，但总体分布是几个大国把全球人数撑起来。平台上的活跃度也能反映出这个格局：像GitHub、Stack Overflow这种社区，活跃用户和地理分布基本相互印证。

年龄和性别的分布给这个群体画了两个明显的标签。全球范围里，25到34岁的人占比接近一半，具体是48.4%。在中国，这个年龄段更偏年轻一点，23到35岁的人占了77.5%，说明国内从业者普遍更年轻，流动性更大。性别差异也很明显：全球女性开发者约占27.5%，但中国只有8.78%。这差距不是一朝一夕能补上的，牵涉到教育选择、行业文化、招聘偏好这些长期因素。

再看大家用什么语言。全球最常见的还是JavaScript，使用率统计到69%，接着是Python、Java、TypeScript这些热词。中国的情况有点不太一样：Java、JavaScript、HTML/CSS依旧排在前面。企业级后端和Web前端的需求，把这些语言推到了前排。近两年AI和数据项目把Python带火了，但在传统企业应用里，Java的地位还是很稳的。

操作系统的偏好能反映出开发场景。统计里Windows占61%，Linux占47%，macOS大约30%。这说明许多人会在不同系统之间切换：公司服务器多是Linux，个人笔记本可能是Windows或mac。开发、测试、部署场景的多样性，催生了这种混合使用的常态。

再把镜头拉远，到行业应用。互联网公司的Web和移动开发占了很大比例，云服务和SaaS催生了许多后端、运维和平台工程师。金融、游戏、制造和物联网这些领域，需要嵌入式、实时系统和高并发处理的能力。最近生成式AI和大模型兴起，把一批数据工程师、机器学习工程师吸引进来，岗位需求和工具链也随之变动。

要弄清楚这些分布为什么会这样，需要看更长的时间轴。高校的计算机专业、培训班、在线课程，持续不断地往市场输送人。再加上外包和远程工作的兴起，把一些原本被忽略的地区劳动力连通到了全球需求端。开源社区也是重大通道：许多人的职业起点、技能提升，都是在参与开源项目中完成的。这也解释了为什么GitHub帐户许多，但活跃开发者并没有同等数量级增长。

把视角缩回到中国，年轻化部分来源于产业扩张的速度。互联网公司、创业潮、外包公司，对年轻开发者有天然的吸纳力。从校园到实习再到全职，周期短，上手快，许多岗位对经验要求不是特别高，这让年轻人更容易进入行业。另一方面，女性占比低的问题更复杂，既有行业文化、也有教育引导和职业选择的影响，短期内难以改变。

数据来源不是单一的，这些估算是多家机构数据合并得来的：Evans Data的全球预测、GitHub的注册和活跃度、Stack Overflow的调查、还有CSDN对国内开发者的研究。各家口径不完全一样，合并后能看出一个大致轮廓，但细节上有争议，尤其是“谁算程序员”这个定义上有许多解释空间。像入门级写几行脚本的人、兼职维护网站的人、做科研写代码的学者，口径不同最后数字会变。

行业内部也有明显的技术倾向。企业级系统和传统金融行业偏好稳定成熟的技术栈，Java和关系型数据库依旧普及；互联网公司和创业团队更讲求速度，常用JavaScript全家桶、NoSQL和微服务；AI相关工作提升了Python、GPU计算框架的使用频率，也带来了数据工程、模型训练和部署的岗位需求；硬件、汽车那类领域，C/C++、嵌入式和实时操作系统仍不可替代。

招聘市场和职业发展呈现出明显层次感。市场对中高级开发者的需求稳定，学校和培训机构则更多输出初级人才。结果就是职场里有个台阶：入门门槛不算高，但要走到架构级别、技术领导层，需要实践经验和系统设计能力。许多公司愿意投入资源培养年轻人，尤其在扩张期；而相对稳健的机构，则更倾向招有经验的人来保证系统稳定。

工作日常里也能看到这些趋势的影子。一个典型的企业开发者，白天可能在Windows笔记本上用IDE写代码，晚上在自己的Linux服务器上部署测试，周末抽时间在GitHub上修个PR。开源贡献不单是技术积累，也是职业名片。再说外包或远程项目，地理界限被打破，来自不同地区的人可以共同完成一个大系统，这在过去是难以想象的。

有些细节值得多说两句。列如语言偏好受业务类型影响很大：后端高并发服务喜爱Java的稳定性，前端追求体验就轮到JavaScript/TypeScript和各种框架。AI相关的工作，会更多用到Python和特定的计算库，但在生产环境里，模型部署和工程化又会牵扯到更多语言和平台。再列如操作系统选择，不只是个人喜好，许多时候取决于团队技术栈和运维环境。

这些数字并不是一成不变的。平台用户在增长，新技术在普及，产业政策和宏观经济也会带来起伏。每年都有新人加入，也有人转行或离开。对普通开发者来说，关注的是技术方向能不能学到真东西，企业看的是能不能把人放到合适的位置，教育机构关注的是培养出的学生能不能落地。

顺便提一句，今天是1024程序员节。