編者按

本文翻譯整理自最新發(fā)布的 Python開發(fā)者調查。
該調查由Python基金會與JetBrains于2019年秋季發(fā)起，調查對象來自150個不同國家的24000多名Python開發(fā)者。

此調查結果可以作為學習、求職及了解Python語言生態(tài)的參考，希望對你有幫助。

以下是該調查的一些基本情況（主要取各指標前三項或份額比重大于10%的項）

Python基本使用情況

Python作為主要語言及次要語言的比例

• 作為主要語言：84%
• 作為次要語言：16%

與Python一起使用的其他語言（取前三位）

• 主要：JavaScript、Bash/Shell、HTML/CSS
• 次要：JavaScript、C/C++、HTML/CSS
• 綜合：JavaScript、Bash/Shell、HTML/CSS

使用Python從事Web開發(fā)及數(shù)據(jù)科學的開發(fā)者對其他語言的使用情況

• 數(shù)據(jù)科學：SQL、Bash/Shell、JavaScript、C/C++
• Web開發(fā)：JavaScript、HTML、SQL、Bash/Shell

Python使用場景

使用Python的主要場合

• 工作及個人使用：58%
• 個人、教育及業(yè)余項目：21%
• 工作：21%

Python的主要使用場景

• 主要：數(shù)據(jù)分析、Web開發(fā)、機器學習
• 次要：數(shù)據(jù)分析、DevOps/系統(tǒng)管理/自動化腳本
• 綜合：數(shù)據(jù)分析、Web開發(fā)、DevOps/系統(tǒng)管理/自動化腳本

最常使用Python的場景

• 主要：Web開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、機器學習
• 次要：DevOps/系統(tǒng)管理/自動化腳本、數(shù)據(jù)分析、Web開發(fā)
• 綜合：Web開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、機器學習

Python各版本使用情況

Python3 vs Python2

• Python3：90%
• Python2：10%

Python各版本對應場景分布：

主要場景中使用比例（Python3 ：Python2）

• 數(shù)據(jù)分析：61% vs 42%
• Web開發(fā)：51% vs 45%
• 機器學習：42% vs 20%

Python3 各版本分布

• 3.7：53%
• 3.6：26%
• 3.8：11%
• 3.5：4%
• 3.9：3%
• 其他：3%

安裝及升級途徑

• 操作系統(tǒng)自帶：35%（比如apt-get，yum，homebrew等）
• Python.org：31%
• Anaconda：20%
• Docker：17%
• pyenv：15%

Python虛擬環(huán)境

• Virtualenv：56%
• Docker：33%
• Conda: 23%
• Pipenv：21%

主要框架及庫

Web框架

• Flask：48%
• Django：44%
• Tornado：5%

數(shù)據(jù)科學框架及庫

• NumPy：63%
• Pandas：55%
• Matplotlib：46%
• SciPy：36%
• SciKit-Learn：33%
• TensorFlow：26%
• Keras：20%
• Seaborn：17%
• PyTorch：15%
• NLTK：14%

大數(shù)據(jù)工具

• Apache Spark: 13%
• Apache Kafka: 9%
• Apache Hadoop/MapReduce: 7%

其他框架及庫

• Requests：56%
• Pillow：32%
• Asyncio：21%
• Scrapy：17%
• Tkinter：17%
• PyQT：15%
• Six：13%
• aiohttp：12%

單元測試框架

• pytest：49%
• unittest：30%
• mock：15%

#其他技術及云設施使用情況

ORM

• SQLAlchemy：36%
• Django ORM：32%
• SQLObject：4%

數(shù)據(jù)庫

• PostgreSQL：47%
• MySQL：39%
• SQLite：39%
• MongoDB：20%
• Redis：20%
• MS SQL Server：10%

云平臺使用

• AWS：55%
• 谷歌云：33%
• DigitalOcean: 22%
• Heroku：20%
• 微軟Azure：19%
• PythonAnywhere：12%

如何在云端運行Python代碼（生產(chǎn)環(huán)境）

• 使用容器：47%
• 使用虛擬機：46%
• 使用PaaS服務：25%
• Serverless：24%

開發(fā)環(huán)境

• 本地使用virtualenv：56%
• 使用容器：41%
• 使用虛擬機：22%
• 使用本地系統(tǒng)自帶解釋器：18%
• 使用遠程開發(fā)環(huán)境：17%

#開發(fā)工具

操作系統(tǒng)

• Linux：68%
• Windows：48%
• MacOS：29%

持續(xù)集成系統(tǒng)（CI）

• Jenkins/Hudson：24%
• Gitlab CI：23%
• Travis CI：15%

配置管理工具

• Ansible：20%
• 個性化解決方案：9%
• Puppet：5%

編輯器及IDE

• 主要：PyCharm(33%)、VS Code(24%)、Vim(9%)
• 數(shù)據(jù)科學：PyCharm(28)、VS Code(23%)、Jupyter Notebook(13%)
• Web開發(fā)：PyCharm(42%)、VS Code(26%)、Vim(10%)

使用IDE的主要特性

• 使用版本管理
• 代碼refactoring
• 使用自動補全
• 使用Python虛擬環(huán)境
• 使用靜態(tài)檢查工具
• 使用SQL數(shù)據(jù)庫
• 編寫測試代碼
• 使用調試器
• 使用問題跟蹤
• 在遠程機器上運行、調試及編輯代碼
• 使用可選的類型提示
• 使用代碼覆蓋檢查

就業(yè)市場

工作狀態(tài)

• 全職：67%
• 學生：10%
• 在職學生：6%
• 自主創(chuàng)業(yè)：6%
• 自由職業(yè)者：5%

職位

• 開發(fā)者/程序員：73%
• Team Lead：19%
• 數(shù)據(jù)分析：19%
• 架構師：18%

使用Python的經(jīng)驗

• 3-5年：30%
• 1-2年：23%
• 少于1年：21%
• 6-10年：17%
• 11年以上：10%

開發(fā)工作經(jīng)驗

• 少于1年：29%
• 1-2年：20%
• 3-5年：20%
• 11年以上：17%
• 6-10年：14%

團隊工作 vs 獨立工作

• 在團隊中工作：53%
• 獨立為自己的項目工作：44%
• 咨詢及培訓：4%

在多個項目工作的情況

• 在多個項目中工作：45%
• 在一個項目或者幾個業(yè)余項目：40%
• 只為一個項目工作：15%

團隊大小

• 2-7人：75%
• 8-12人：17%
• 13-20人：5%
• 21-40人：2%
• 多余40人：2%

公司規(guī)模

• 51-500人：24%
• 11-50人：19%
• 多余5000人：18%
• 2-10人：13%
• 1001-5000人：10%

公司所處行業(yè)

• 信息技術/軟件開發(fā)：42%
• 科學：7%
• 教育/培訓：6%

目標行業(yè)

• 信息技術/軟件開發(fā)：45%
• 會計/財務/保險：4%
• 銷售/分銷/商業(yè)拓展：4%

年齡分布

• 21-29歲：42%
• 30-39歲：32%
• 40-49歲：12%
• 18-20歲：7%
• 50-59歲：5%
• 60歲以上：2%

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