在2018年秋季，Python軟件基金會與JetBrains發起了年度Python開發者調查。 報告的目的是尋找Python領域的新趨勢，幫助開發者深入了解2018年Python開發者的現狀。

該報告共統計了來自150多個不同國家和地區的超過兩萬名開發人員的Python使用情況。Python大本營對該報告進行了翻譯。

本報告要點如下：

Python 3的滲透率快速增長至84％（2017年為75%），僅有16%的用戶使用Python 2作為主要解釋器。

越來越多開發者使用Python進行數據分析，該比例從2017年的50%上升至2018年的58%，比使用Python進行Web開發更受歡迎。

將Python作為第一開發語言的開發者中，有半數也使用JavaScript進行開發。Python也經常和HTML/CSS, Bash/Shell, SQL, C/C++,以及Java一起使用。

Web開發者最喜歡的框架是Flask和Django，兩者占比均為45%，遠遠超過了其他Python Web開發框架。

NumPy, Pandas, Matplotlib和SciPy是最受歡迎的數據科學框架和庫。專門針對機器學習的庫，比如SciKit-Learn, TensorFlow, Keras等也很受歡迎。

AWS是Python開發者最喜歡的云平臺，然后是Google Cloud Platform, Heroku, DigitalOcean和Microsoft Azure平臺。

2018年受訪的開發者中，運維人員的數量明顯增加（與2017年相比增加了8個百分點）。在使用Python作為次要語言的開發者中，運維開發已經超過了Web開發。

PyCharm的兩個版本是最受歡迎Python開發工具。有趣的是，VS Code的使用率從2017年的7%上升至2018年的16%，成為Python開發第二最受歡迎的編輯器。其他受歡迎的編輯器還有Vim, Sublime以及Jupyter Notebook。

2/3的Python開發者使用Linux作為開發操作系統。

具體報告內容如下：

Python使用概況

主要開發語言or輔助開發語言

調查中，84％的Python用戶使用Python作為他們的第一開發語言，16％的用戶將其作為輔助開發語言。 在2017年，79％用戶使用Python作為第一語言，21％用戶將其作為輔助開發語言。

除了Python，其他語言使用情況。

根據調查顯示：參與調研的Python用戶中有一半也使用JavaScript。 2018年的統計數據與2017年的結果非常相似。

Python開發類型

用Python是工作需要還是個人需要？

Python使用目的

從數據中看到，2018年的報告中58%的用戶用Python進行數據分析，2017年這個數據是50%。機器學習也增長了7個百分點，Web開發與前一年相比僅增加了2個百分點。

你參與過以下哪些領域的開發？

我們可以清楚地看到，Python游戲開發最主要是作為業余愛好，而Web開發、機器學習、數據分析和軟件測試主要用在職業開發方面。

你使用Python最多的領域是什么（單選）

該問題是單選，乍一看，Web開發大幅領先（27％），大幅超過數據分析（17％）。但仔細觀察后發現，機器學習增長了兩個百分點，如果將機器學習和數據分析整合為“數據科學”，這個占比將會達到28%。

對比將Python作為主要開發語言和輔助開發語言，web開發差距最大(29% vs 17%)。對于機器學習和數據分析來說，沒有明顯差別。

Python3滲透率

Python3還是Python2？

由于Python2將于2020年停止更新維護，所以越來越的使用者遷移到了Python3，從下圖可以看出，有84%的用戶使用了Python3.

Python3滲透率

在調查中發現，82％的Web開發人員使用Python 3，而在數據科學這一領域Python3的滲透率高達90%。

原因可能是Web開發人員仍有大量遺留代碼需要維護，而借助于人工智能的熱度，數據分析和機器學習人員不斷加入了Python 3的陣營。

Python安裝和更新

71％的受訪者從python.org或OS提供的包管理器（如APT和Homebrew）安裝Python。 這與2017年的結果非常相似。

你使用以下工具隔離Python開發環境嗎？

在開發或部署階段隔離Python環境已經是很長一段時間以來的最佳實踐。 毫無疑問，pipenv和較低級別的virtualenv是創建和管理新的Python環境的兩個最常用工具。 令人驚訝的是，21％的Python用戶仍未接受這種做法。

Python框架、庫和技術

與前一年相比，受訪者中Flask的使用量增長了15個百分點，今年Flask已成為最受歡迎的Web框架。 45％的受訪者（2017年為41％）選擇了Django。

Web框架

數據科學框架和庫

最流行的數據科學框架和庫是：NumPy，Pandas，Matplotlib和SciPy。 特定于機器學習的庫，如SciKit-Learn，TensorFlow，Keras等也非常受歡迎，這與機器學習領域的快速發展密切相關。

通用框架和庫

超過一半的Python用戶使用了Requests。 Pillow也很受歡迎。

云平臺

55％使用云平臺的Python用戶更喜歡AWS。Google Cloud Platform排在第二位，其次是Heroku，DigitalOcean和Microsoft Azure。大約三分之一的受訪者不使用任何云解決方案。

如何在云平臺運行代碼？ （多選）

如何在云平臺上進行開發？

開發工具

操作系統

近三分之二的受訪者選擇Linux作為他們的開發環境操作系統。

測試框架

最受歡迎的單元測試框架是pytest，然后是unittest。 其他單元測試框架受歡迎程度一般。 不過35％的Python用戶不使用任何測試框架，并且可能沒有測試他們的代碼。 在上邊“隔離Python開發環境”部分中，我們發現大約五分之一的Python用戶不使用Python隔離。

數據庫

大多數人使用免費或開源數據庫，如PostgreSQL，MySQL或SQLite。由于大量的Python用戶正在進行某種形式的機器學習或數據工程，導致MongoDB和Redis等非關系型數據庫也非常受歡迎。

ORM

兩個最流行的ORM是SQLAlchemy和Django ORM，它們與兩個領先的Web開發框架：Flask和Django的流行度相匹配。

大型數據工具更有可能被機器學習工程師使用，這就是為什么76％的受訪者沒有選擇任何工具。

半數受訪的Python用戶不使用任何CI（持續集成系統）解決方案。最受歡迎的三個CI解決方案是：Jenkins, Gitlab CI和Travis。

配置管理方面，大部分Python用戶不使用配置管理工具。

編輯器和IDE

為了找到開發者們最喜歡的編輯器和IDE，我們將該問題設置成了單選。通過數據了解到，

PyCharm是最受歡迎的Python開發工具，PyCharm Professional和Community版本的合計份額為35％。 有趣的是，VS Code從2017年的7％上升到2018年的16％，成為第二最受歡迎的Python開發編輯器。 很可能是因為VS Code的快速增長，許多其他編輯的用戶份額減少了。

Web開發人員與數據科學家的編輯偏好略有不同。 他們比數據科學家更喜歡PyCharm，VS Code，Vim和Sublime，而許多數據科學家更喜歡Jupyter Notebook作為他們的主要工具。

Python開發中，相對流行的工具和特性包括版本控制，代碼自動完成，代碼重構，編寫單元測試以及使用Python項目的虛擬環境都占據了最高點。

其他流行的工具和功能包括SQL數據庫，調試和代碼linting。 NoSQL數據庫，Python分析器和代碼覆蓋工具使用最少。

開發者職業相關和使用情況

超過一半的Python用戶是全職工作，19％是學生，13％是半自由或自由職業者。 與2017年相比，2018年受訪用戶中學生人數明顯減少，就業人數更多。

工作角色

73%的受訪用戶是開發者或者程序員。12%的其他選項中，填寫最多的是數據科學家、運維、研究者和教師。

涉及項目數量

17%的Python用戶只做一個項目，42%的用戶同時做多個項目。

團隊開發還是獨立開發？

團隊規模

公司規模

受訪Python用戶公司的所屬行業

IT經驗

年齡分布