Команды JetBrains PyCharm и Python Software Foundation опубликовали результаты восьмого опроса Python-разработчиков. Полностью итоги исследования можно посмотреть на официальной странице, а в этой статье собрали самое интересное.
Опрос проводили осенью 2024 года. В нём приняли участие более 30 тыс. разработчиков из 200 стран и регионов. 47% опрошенных — молодые специалисты в возрасте от 18 до 29 лет. Кроме того, 89% участников — мужчины.
Ещё немного фактов про разработчиков:
Страны, в которых живут опрошенные: США (14%), Индия (11%), Германия (6%), Великобритания, Бразилия, и Франция (4%), материковая часть Китая (3%).
Почти половина работает в составе команды (49%). Только над одним проектом трудится всего 19% разработчиков. Большинство ведёт сразу несколько проектов или над главным и связанными с ним.
59% — штатные сотрудники компаний.
У 70% опрошенных компактные команды, в которые входит от 2 до 7 человек.
Про использование Python:
Для 86% респондентов Python — основной язык программирования.
В направлении появилось много новичков. 31% — разработчики с опытом до года.
Большинство опрошенных на работе пишут код (78%). Ещё часть занимается документацией (40%), управлением командами (35%) и тестированием (33%).
Информацию и новости разработчики узнают из следующих источников: документация и API (58%), YouTube (51%), Python.org (41%), Stack Overflow (43%), блоги (38%) и книги (22%).
Про использование Python:
Популярные сферы использования Python: анализ данных, веб-разработка, машинное обучение, инжиниринг данных, веб-скрапинг и парсинг, научные исследования и DevOps.
52% опрошенных выбирают Python как для рабочих, так и для личных проектов.
Про версии Python:
Устаревший Python 2 продолжают использовать 4% опрошенных.
Популярные версии Python:
3.12 — 35%;
3.11 — 21%;
3.10 и 3.13 — 15%;
3.9 — 6%.
На новую версию не переходят по следующим причинам:
«Меня полностью устраивает текущая версия» — 53%;
«Мои проекты не совместимы с последней версией Python» — 27%;
«Не было времени обновиться» — 25%;
«Я переживаю за стабильность новой версии Python» — 17%;
«Политика нашей организации предусматривает использование определенной версии Python» — 12%.
Устанавливают и обновляют Python чаще с помощью Python.org (34%), инструментов управления пакетами в масштабе ОС (24%), pyenv и Docker-контейнеров (17%), Anaconda (14%).
Про фреймворки и библиотеки:
Популярные веб-фреймворки: FastAPI (38%), Django (35%), Flask (34%), Requests (33%) и Asyncio (23%).
Популярные фреймворки для юнит-тестирования: pytest (53%), unittest (23%), mock (11%).
Другие популярные фреймворки и библиотеки: BeautifulSoup (34%), Pillow (32%), Pydantic (30%), OpenCV (26%), Tkinter (21%).
Про облачные платформы:
Из облачных платформ чаще всего используют AWS, Google Cloud, Azure, DigitalOcean и PythonAnywhere.
Код обычно запускают в контейнерах (53%), на виртуальных машинах (44%), бессерверно (28%) или на платформах PaaS (20%).
Облачные приложения чаще всего разрабатывают локально с помощью virtualenv (51%), в Docker-контейнерах (44%) или на виртуальных машинах (23%).
Про Data Science:
51% опрошенных занимаются обработкой и анализом данных — чаще всего с помощью pandas и NumPy.
Популярные инструменты для обработки данных и исследований: pandas (80%), NumPy (75%), Spark (16%), Polars (15%) и Airflow (15%).
Библиотеки для создания дашбордов: Streamlit (33%), Plotly Dash (28%), TensorBoard (14%) и Gradio (11%).
Для обучения моделей машинного обучения используют SciKit-Learn (68%), PyTorch (66%), TensorFlow (49%) и SciPy (42%).
Популярные платформы для развёртывания и инференса: неназванные собственные решения (26%), Hugging Face (24%), Amazon Sagemaker (19%) и MLFlow (16%).
У 27% опрошенных средний ежемесячный бюджет на облачные ресурсы для машинного обучения составляет 1000 долларов. Бюджет от 10 до 25 тыс. долларов только у 12% разработчиков.
Популярные инструменты для работы с большими данными: PySpark (40%), Great Expectations (7%), PyFlink (6%) и PyDeequ (4%).
Про зависимости и пакеты:
Для изоляции окружения 62% опрошенных используют venv. За ними следуют пользователи virtualenv (25%), Conda (19%) и Poetry (18%).
Зависимостями управляют с помощью pip (74%), Poetry (20%) и Conda (18%).
Сами зависимости чаще всего хранят в форматах requirements.txt (59%), pyproject.toml (36%) и setup.py (16%).
Пакеты скачивают из PyPI (75%), GitHub (29%) и Anaconda (16%).
Про инструменты:
Из операционных систем чаще выбирают Linux (59%) и Windows (58%). macOS использует 27%.
Популярные нейросетевые инструменты: ChatGPT (82%), GitHub Copilot (39%), Google Gemini (23%) и Anthropic Claude (17%).
Из доступных СУБД чаще выбирают PostgreSQL (49%), SQLite (37%) и MySQL (31%).
Популярные IDE и редакторы кода: VS Code (48%), PyCharm (25%), Neovim и Jupyter Notebook (4%).
