Python开发人员调查2020结果

这是Python软件基金会和JetBrains共同努力下进行的官方年度Python开发人员调查的第四次迭代。 2020年10月，来自近200个国家/地区的28,000多名Python开发人员和爱好者参加了该调查，以揭示该语言及其周围生态系统的当前状态。

JavaScript是开发人员与Python结合使用的最受欢迎的语言。它们与HTML / CSS，Bash / Shell和SQL一起创建了一种语言堆栈，其中每5个Python开发人员中就有2个使用至少一种语言。在使用Python作为辅助语言的开发人员中，JavaScript和C / C ++是最常见的主要语言。

Web开发人员是指回答“您最常使用Python最多？”这一问题的人选择了“ Web开发”。数据科学是指在同一问题中选择“数据分析”或“机器学习”的人。

执行数据相关任务的Python开发人员中，只有8％不使用任何其他语言，而只有3％的Web开发人员仅使用Python。不足为奇的是，有75％的Web开发人员同时使用Python和JavaScript。

在本节中，我们提出了一些问题，以找出人们使用Python的目的，所涉及的开发类型以及他们如何结合各种用途。

Python用例的细微变化可以用调查受访者中较大的学生比例（去年为13％，去年为10％）来解释。教育目的有所增加，而受访者使用Python进行的所有其他类型的活动却有所减少。

参与数据分析和机器学习的Python开发人员中只有32％认为自己是数据科学家。数据科学家使用Anaconda更新其Python版本的可能性是其两倍，而其他Python用户则更喜欢Python.org。

这个问题仅被参与数据分析和机器学习的受访者回答。 Windows用户倾向于从Python.org安装Python，而Linux和MacOS用户通常使用OS提供的Python，Pyenv或Docker容器。 jupyter笔记本和jupyterlab的一半以上的用户选择公共区域。 公园在其他编辑用户之间的份额仅为20％。 这些结果基于打开问题的答案“Python语言中的3个功能最喜欢？” *排除标准库，内置数据结构和被提取到单独的群集中的表达式： 这些结果基于打开问题的答案“您希望将3语言功能添加到Python？” Fastapi在调查的这种迭代中首次引入了选项，它似乎是Python最受欢迎的最受欢迎的Web框架。

numpy用户更有可能使用公共节来将它们的Python环境隔离而不是其他Pythonistas。 （32％vs.22％）

使用单位测试框架的使用与多年的专业经验相关。年轻的Python开发人员不太可能进行单位测试。此外，更为常见的是参与数据分析和机器学习的开发人员来使用单元测试框架，而不是Web开发人员和DevOps使用它们。使用单位测试框架的开发人员最常见的是可预测的开发人员参与软件测试和编写自动化测试。

72％的选择AWS的开发人员使用请求框架。 TKinter和Pygame的用户主要是年轻专家，不到一年的经验。

使用烧瓶更喜欢Sqlalchemy的大多数Pythonistas，而Django用户使用Django Orm。你相信吗？

PostgreSQL是Python开发人员中最受欢迎的数据库，并且在AWS用户中更广泛，份额为65％。

大多数大数据工具的用户喜欢jupiterlab。对于Apache Spark和Dask用户来说尤其如此。第二名属于Jupyter笔记本，尽管Pycharm Professional是Apache Kafka用户中最受欢迎的选择。

Heroku和Pythonanywherwher在年轻的专业人​​士中受欢迎，专业经验长达2年，而AWS和Digital沉积在更有经验的Python程序员中更受欢迎。

容器中的运行代码仍然是最受欢迎的方法，而虚拟机已经失去了他们的流行度，只有43％的用户在2020年使用它们。2018年他们的份额为47％，是最受欢迎的选择。

测试人员弥补了码头容器中为云开发的大多数人。 Web开发人员在远程开发环境中和虚拟机中显着不太可能比其他类型的开发人员开发。他们宁愿用Virtualenv当地工作。

Python开发人员的经验丰富，越有可能使用Linux和MacOS作为开发环境，并且他们选择Windows的可能性越少。

2020年，Gitlab CI已经超越了持续集成系统类别的前领导者 - Jenkins / Hudson。测试人员是连续集成系统最广泛的用户。近80％的开发人员涉及软件测试或编写自动化测试的开发人员使用CI系统。

要确定最受欢迎的编辑和IDE，我们问了一个单一答案的问题“您用于当前Python开发的主要编辑器是什么？” 2019年收到不到0.5％的选项在“其他”选项下合并在一起。

Pycharm社区和专业版的综合份额为33％，比去年结果匹配。 vs代码继续增长，比去年的份额更多地增加了5％。同时，像Vim或Sublime文本这样的大多数文本编辑都丢失了一些份额。 Jupyter笔记本，木星实验室和Spyder从数据科学领域中获得了更多的用户。与数据和Web开发人员一起使用的VS代码用户的股份大致相等。 Web开发人员的Pycharm用户的份额大约是使用数据的用户的两倍，并且对于Pycharm Professional Edition的差异尤其明显。

这个问题中列出的大多数行动都有明确的转变，支持更多有经验的用户。开发商在专业中越长，他们就越有可能使用所列技术。然而，对于可选类型的暗示和自动完成，该关系并不适用。具有11年以上经验的Pythonistas不太可能定期执行这些行动，而不是那些编码3 - 5年的人。

数据集包括仅来自官方Python软件基础通道的响应。在过滤副本和不可靠的响应后，数据集包括10月和11月20日收集的28,000多个响应，通过促进Python.org，PSF博客，PSF的推特和LinkedIn帐户，官方Python邮件列表，和python相关的uphddits。为了防止调查倾向于有利于任何特定的工具或技术，不使用产品，服务或供应商相关的渠道来收集反应。

数据是匿名的，没有个人信息或地理定位细节。此外，为了防止逐字评论识别任何个别受访者，所有开放式字段都已删除。

为了帮助您更好地了解调查的逻辑，我们正在分享数据集，调查问题和所有调查逻辑。我们使用了不同的答案选项排序方法（字母，随机化和直接）。为每个问题指定答案的顺序。

下载调查的原始数据

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