Quantidade não é peso: o que 67 mil repositórios dizem sobre ecossistemas de linguagens

O jeito habitual de comparar ecossistemas de linguagens é perguntar qual tem mais projetos. É uma pergunta fácil de responder e fraca para decidir: fala de quantidade, não de peso.

Acompanhamos mais de 67 mil repositórios do GitHub com muitas estrelas e registramos todos os dias como elas se movem. Separar esse corpus por linguagem mostra algo mais útil do que uma contagem.

Os números brutos

Esta tabela é lida ao vivo do nosso banco a cada carregamento da página — não é uma captura de tela:

Três pontos que valem atenção

1. O líder em quantidade não lidera em mediana

Python está bem à frente em número de repositórios, cerca de 1,4 vez o segundo colocado. Mas olhe a mediana de estrelas, que responde a "se eu pegar um projeto aleatório nessa linguagem, quão popular ele tende a ser": Python fica atrás de Go e de TypeScript.

Isso é um sinal de abrangência. Python cobre computação científica, scraping, aprendizado de máquina, automação — quase tudo. O outro lado da abrangência é uma cauda muito longa, com muitos projetos logo acima do limiar de rastreamento.

2. Go tem a maior taxa de acerto

Go tem cerca de um terço dos repositórios de Python e, ainda assim, a maior mediana entre todas as linguagens aqui.

A explicação plausível é a concentração de domínio. Os projetos populares em Go se agrupam em infraestrutura cloud-native, DevOps e ferramentas de linha de comando — áreas cujos usuários são eles próprios desenvolvedores e, portanto, pessoas que dão estrelas. Boa parte do alcance de Python atinge públicos que nunca abrem o GitHub.

3. Total de estrelas e mediana contam histórias diferentes

JavaScript tem um total de estrelas alto e uma mediana comparativamente baixa. O total reflete um grupo de projetos muito grandes e muito antigos — é história acumulada. A mediana fraca sugere que uma fatia menor dos projetos recentes consegue se destacar.

TypeScript inverte isso: menos repositórios que JavaScript, mas mediana mais alta, coerente com projetos novos adotando TypeScript desde o primeiro dia.

O topo da lista

A composição importa tanto quanto as contagens. Estes são os repositórios com mais estrelas que acompanhamos agora:

Repare quantos são recursos de aprendizado e listas curadas em vez de software executável. Eles acumulam quantidades enormes de estrelas enquanto dizem pouco sobre o ecossistema de engenharia de uma linguagem — misturá-los com frameworks e runtimes distorce qualquer comparação.

O que estes dados não podem dizer

Toda análise deveria declarar os próprios limites:

• A amostra é de projetos já populares, não de todo o GitHub. As medianas aqui são medianas entre projetos que já passaram da barreira, bem acima do número real de toda a plataforma.
• Estrelas não são qualidade nem uso. Elas aproximam a visibilidade entre desenvolvedores. Muitas bibliotecas críticas têm bem menos estrelas do que sua importância real.
• A atribuição de linguagem segue a detecção de linguagem principal do GitHub. Um framework de frontend pode acabar rotulado de forma inesperada dependendo de como os bytes dos arquivos se distribuem.
• Os ecossistemas têm idades diferentes. C e Java acumulam décadas; Rust teve muito menos tempo. Comparar totais diretamente é injusto com os mais novos.

Conclusão

Se você está escolhendo uma stack, uma pergunta melhor do que "qual linguagem tem mais projetos" é: quantas opções maduras existem no nicho específico de que preciso. Contagens globais ajudam surpreendentemente pouco nisso.

A tabela acima se atualiza com nossa coleta diária. Você pode fatiar os mesmos dados por linguagem e categoria no ranking.