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TUhjnbcbe - 2023/1/19 22:02:00

在年秋季,Python软件基金会与著名IDE开发商JetBrains联合举行了第二届Python开发人员调查。调查共有来自多个不同国家的两万多名开发人员参与。日前JetBrains官方公布了调查的结果。该结果有什么有趣的结果和动态趋势呢,请看虫虫给你做现场解读。结果分普通使用、开发类型、Python3的使用、

语言的使用

Python作为主要语言VS次要语言

调查中,有84%的Python用户使用Python作为他们的主要语言,而16%的用户是他们的第二语言。同比对比,年分布为:79%使用Python作为主要语言,21%作为次要语言。可以使用Python作为主要语言的趋势年的调查结果高出5个百分点。

使用其他语言的Python(作为次要语言)

所有Python用户中有一半也使用JavaScript。年的统计数据与年的结果非常相似。唯一显著的区别是Bash/Shell从17年的36%增长到年的45%。Go和SQL也都增长了2个百分点,而C/C++,Java和C#等许多其他语言则都有一定程度的降低。

与年一样,使用Python作为辅助语言的人的语言则细分略有不同,使用JavaScript的开发人员略减少少(47%),但使用C/C++(39%),Java(35%)和C#(19%)的人数则增加。

Python开发的类型

可能大家都好Python奇码农们都拿Python在干什么?以及他们如何将Python结合到具体工作中的。

主要使用Python来干什么?

60%兼顾工作和个人,21%用户个人项目、教学或辅助项目,19%用于工作。

我们很高兴看到Python作为个人和专业类型项目的首选语言同样受欢迎,大多数人在工作和家庭中都使用它。

使用Python做哪方面内容?

可见Pyton语言在数据分析,Web开发,服务/系统管理/编写自动化脚本,机器学习,网络解析器/刮刀/爬虫,编程软件测试/编写自动化测试,教育软件原型,网络编程,桌面开发,计算机图形,嵌入式开发,游戏开发,移动开发,多媒体应用程序开发等各个领域均有在使用。值得注意的是,数据分析比Web开发更受欢迎,从年的50%增长到年的58%。机器学习也增长了近7个百分点。这些类型的开发正在经历比Web开发更快的增长,Web开发与前一年相比仅增加了2个百分点。

与年一样,Web开发是唯一一个与使用Python作为主要语言和辅助语言的人之间存在较大差距(56%对比36%)的类别。对于其他类型的开发,差异要小得多。

在年,有更多的受访者表示他们参与了DevOps(与年同比增长了8%)。对于使用Python作为辅助语言的Python用户而言,DevOps已经取代了Web开发。

你在多大程度上参与了以下领域的编程?

通过这个问题更深入地了解受访者在之前的多项选择题中选择的各种开发类型。可以清楚地看到Python主要用于游戏开发是作为业余爱好,而Web开发,机器学习,数据分析和软件测试主要是作为主要工作。

你最常参与的开发是?

在这个问题中,受访者只能选择一个选项。乍一看,结果表明,网络开发是一个好像占很大比例(27%),比数据分析(17%)的比例要大很多。但仔细观察就会发现机器学习有大幅度的增长(11%)。如果将数据分析和机器学习整合到一个数据科学类别中,则占比就很大了28%。

比较使用Python作为主要语言与次要语言的趋势,Web开发的差距最大(29%对17%)。对于数据分析和机器学习,没有显着差异。

DevOps/系统管理/编写自动化脚本已经成为Python用户中第一个使用它作为辅助语言的用户。这一发现与前一节中强调的Bash/Shell使用量增加有关。

Web开发(27%)约等于28%科学开发领域(数据分析17%+机器学习11%)。

与年一样,Web开发和数据科学仍然是年Python开发的主要类型。不过Python中的数据科学作为该语言的辅助用途,其受欢迎程度的增长速度要快得多。

Python3采用

Python3与Python2对比

大版本细分

你最常用的是哪个版本的Python?。Python3以84%占比,成了使用最广泛的Python版本,而Python2仅占16%的占比。这是Python3受欢迎程度的得到了巨大增长。根据年的最新研究,75%的人使用的是Python3,而使用的是Python2的25%。使用Python2的情况正在下降,因为它不再积极开发,没有获得新功能,并且将会在年停止维护。

Python3逐年占用比

注意:前几年Python3的采用数据来自公开调查:年,年,年和年。

Web开发、数据科学和DevOps

另一个有趣的结果是进行Web开发的人中只有82%使用Python3,而在数据科学领域这一比例高达90%。可能的原因是,一些Web开发人员在转换到Python3时仍然需要维护大量遗留代码。另一方面,许多数据分析师和机器学习专家最近加入了Python生态系统并开始使用最新的Python3。

Python安装和升级

71%的受访者从python

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