Stack Overflow 上最热门问题是什么？

要找到 Stack Overflow 全时最热问题很容易，但是当前最热问题能告诉我们现在的重要话题。在本文中，你可以了解到怎么才能得到当前最热话题。

从下图的交互面板中你可以得到具体问题的答案。下面，我们来看看它是怎么创建的。
交互面板的链接如下：https://datastudio.google.com/reporting/1UUTtohIB1fBH7e8An-6AhEn4AyU3eMjd/page/QwNg

最热 stack overflow 问题 – 全时 vs 当前

我们可以看到：

最热的全时 Stack Overflow 问题——九年以前创建的超过七百万阅读量——甚至不是一个编程问题： 我怎么才能撤销 Git 里我最近的一次提交？

前十个最热问题，4 个是 git 相关，3 个 JavaScript 相关，一个 Java 相关，一个 Linux 相关，一个 HTML 相关。还差什么？

前十没有 Python 的问题。意不意外？

我们再看看最近一个季度的最热的十个问题：

我们可以看到：

最热的问题还是“我怎么才能撤销 Git 里我最近的一次提交？”——最近一个季度有 40 万个阅读量。

编程相关的问题变了：现在 10 个问题里面有 4 个与 Python 相关。

Java 不见了——它不再出现在当前最热的十个问题里。

观察最热 30 个问题的标签的话，趋势会更加明显：

Java 和 SQL 已经从前 30 中掉落了。同时 Python 牢牢占据了阅读量前 10 和前 30 的榜单之首。

每个标签的最热问题是什么？

你可以看到任何一个标签的最热问题。在查看每个标签的最热问题之前，你可以先猜一下 JavaScript，Python 和 go 的最热问题是什么。

JavaScript, Python, Go: 问题各不相同

从这个面板中每个标签的前十个问题以及它们的趋势都一目了然。Python 开发者一直在问“用 for 来遍历字典”，JavaScript 开发者问“我怎么才能从一个数组中移除某个元素”，Go 开发者问“字节数组转 string 的最佳方法是什么”

TensorFlow 问题

人们对机器学习兴趣满满，而 TensorFlow 是该领域最热的项目之一。但是从最热的问题可以看出人们还在挣扎于“用 pip 无法安装 TensorFlow”以及他们当前的 CPU/GPU 能力问题。

TensorFlow 项目组可以用这个面板来追踪这些问题的趋势——比如说研究出一种傻瓜式的方法来用 pip 安装 TensorFlow。

Kotlin 十大热门问题: 当前 vs 以前

用这个面板你可以直接看到在任何一个季度的最热的十个问题。比如说，我们可以来比较一下 Kotlin 在 2018 年第四季度和 2017 年第二季度的最热十个问题：

看起来不错：大多数 2017 年的热门问题消失了，可以猜测，这个团队在解决用户遇到的常见问题方面做得很不错。2018 年第四季度的热门问题基本上都是新的，跟几个月以前的完全不一样。

Redis 热门问题——基于 Java vs C#

以下是 Redis 的十大热门问题：

可以看到，当前最热门的问题是怎么在 Windows 上安装 Redis。如果你是打算改进 Java 库的 Redis 开发人员，这个信息对你用处不大——好在这个面板可以过滤出子标签的信息。

我们再来看看 Redis+Java 的前十个热门问题：

如果我们过滤 redis 和 Java，我们会看到不一样的问题：比如说，大多数都与 Redis 和 Spring 有关。
而 Redis 和 C# 的热门问题就大有不同了：

有意思的是，Redis+Java 的热门问题问的是 C# 的简要案例。也许开发者们在官方文档中没找到？

一个问题，多个回答

在这个面板上，你还可以看到每个问题有多少回答。比如说，最热门问题“在 Rust 里如何将 String 转换为 int”有 5 个回答。Go 语言的“把字节数组转换为 string 的最好方法是什么”有 12 个不同的回答。

往前十更深探索

为什么在前十就停止了？你也可以接着去探索更深入的热门前 30 问题：

怎么实现：queries

你可以在 BigQuery 里面找到所有的数据。每三个月 Stack Overflow 都会公布一份他们最近的数据快照，我们可以拿来副本来做查询。

Stack Overflow 热门问题，当前 vs 全时

复制代码

	SELECT (
	SELECT tag
	FROM UNNEST(tags)
	ORDER BY view_count DESC LIMIT 1
	) tag
	, * EXCEPT(tags)
	FROM (
	SELECT quarter_views , view_count
	, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY quarter_views DESC) q_ranking
	, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY view_count DESC) ranking
	, ARRAY(
	SELECT AS STRUCT tag, b.view_count
	FROM UNNEST(tags) tag
	JOIN `fh-bigquery.stackoverflow_archive_questions.merged_aux_tags` b
	ON tag=b.tag
	) tags, title
	FROM `fh-bigquery.stackoverflow_archive_questions.merged`
	WHERE quarter=’2018-12-01′
	AND view_count > 50000
	)
	WHERE q_ranking<30 OR ranking <30
	ORDER BY 1 DESC

查找每个问题在某段时间内的阅读量

首先我存下了这段时间的每个快照的副本，然后开始计算这些快照之间的阅读量的变化。

好在查询语句看起来很简单：

复制代码

	CREATE OR REPLACE TABLE `stackoverflow_archive_questions.merged`
	AS
	SELECT
	IFNULL(
	view_count –
	LAG(view_count) OVER(PARTITION BY id ORDER BY view_count)
	, view_count) quarter_views, *
	FROM (
	SELECT PARSE_DATE(‘%Y%m’,_table_suffix) quarter
	, id, view_count
	, SPLIT(tags, ‘|’) tags
	, score, creation_date, answer_count
	, accepted_answer_id, title
	FROM `fh-bigquery.stackoverflow_archive_questions.q*`
	)

每个标签的热门问题

复制代码

	#standardSQL
	SELECT title, quarter_views, view_count
	FROM `fh-bigquery.stackoverflow_archive_questions.merged`
	WHERE ‘google-cloud-dataflow’ IN UNNEST(tags)
	AND quarter=’2018-12-01′
	ORDER BY quarter_views DESC
	LIMIT 10

超过一年没有更新的当前最热问题

复制代码

	#standardSQL
	WITH top_questions AS (
	SELECT id, title, quarter_views, view_count
	FROM `fh-bigquery.stackoverflow_archive_questions.merged`
	WHERE ‘google-cloud-dataflow’ IN UNNEST(tags)
	AND quarter=’2018-12-01′
	), latest_answer AS (
	SELECT parent_id, DATE(MAX(COALESCE(last_edit_date, last_activity_date, creation_date))) answer_last_edit_date
	FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_answers` b
	GROUP BY parent_id
	)
	SELECT SUBSTR(title, 0,80) title, quarter_views, view_count, answer_last_edit_date
	FROM top_questions a
	JOIN latest_answer b
	ON a.id=b.parent_id
	WHERE DATE_DIFF(CURRENT_DATE(), answer_last_edit_date, DAY)>360
	ORDER BY quarter_views DESC
	LIMIT 10

英文原文：

本文文字及图片出自 InfoQ

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