2018年Python開發者生態調查
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Stack Overflow2018年開發者調查發現,Python是絕大部分人想學習的程式語言。
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Stack Overflow2018年開發者調查發現,Python是絕大部分人想學習的程式語言。 Python運用範圍廣泛——從簡單的個人網站到全球最大的銀行的資料探勘和機器學習都有涉及。
為了全面瞭解Python的使用情況及發展趨勢,Python軟體基金會(PFS,Python Software Foundation)和JetBrains合作開發者的調查物件為將Python作為主要或次要的使用語言的人。
主要問題:
當前Python 3的使用率是多少?
Python如何與其他語言一起使用?
Python適用於什麼型別的專案?
Python使用者的主要開發型別是什麼?
最流行的技術和工具是什麼?
哪些框架和庫是最常見的,它們是如何相互補充的?
Python開發人員是誰?
分析資料來自150多個國家的9532名受訪者,調查時間為2017年底。
Python開發人員檔案
Python使用者的年齡範圍很廣,但大多數受訪者的年齡在20歲左右。超過一半的受訪者為全職開發人員,每五名開發人員中就有一位擔任資料分析師、架構師或團隊負責人。
22%的人在IT領域擁有不到一年的經驗,同比的另一部分人擁有超過11年的經驗。這表明新手和經驗豐富的開發人員之間保持了良好的平衡,使Python成為可持續發展的語言。平均來說Python比其他語言的新手比例高得多。根據Stack Overflow資料,30%的開發人員擁有不到兩年的專業經驗,而Python開發人員調查中的這一比例為41%。
Python工作機會
Python適用領域廣泛,包括機器學習,資料庫,資料分析,雲基礎設施,設計,站點可靠性測試,網頁抓取,網路安全,移動開發,API等。2018年3月,美國Python開發者在美國的平均工資(基於Indeed提供的資料)為115,835美元。這一高薪表明,許多公司正在競相僱傭經驗豐富的Python開發人員,進一步證明Python的需求量很大 。
Python的使用情況
接近四分之五的Python開發者表示Python是他們的主要語言,比JetBrains 2016年調查中的75%增加了4%。
各種研究表明,Python開發人員的數量以及使用Python作為主要語言的開發人員的比例正在逐年穩步增長。
Python經常與其他語言結合使用:
將Python作為主要語言的開發人員中有一半還使用JavaScript。79%的網頁開發人員使用JavaScript,但只有39%參與資料分析或機器學習。
Python開發的型別
針對問題“你用Python做什麼”,資料顯示一半的受訪者從事資料科學專案,一半是網站開發。
結果根據受訪者是否使用Python作為主要或次要語言而有所不同:使用Python作為其主要語言的人中有54%參與了Web開發,而那些將Python作為其次語言的人中有33%參與了Web開發。這種差異對於資料分析、機器學習和其他型別的開發來說不太重要。
許多Python開發人員擔任多個職務。他們最常結合的角色是:
當被問及他們所開發的主要開發型別時,26%的Python使用者表示是網頁開發。
Python 2與Python 3
75%的受訪者表示最喜歡用Python3。Python 3正在迅速增長; 在2016年的調查中,60%的人使用Python 2和40%的Python 3。 Python 2的使用正在下降,因為它沒有得到積極開發,沒有獲得新功能,並且在2020年後不再維護。
70%的網路開發人員使用Python 3,而資料分析師中有77%,機器學習專家中有83%。這可能是因為許多Web開發人員在轉換到Python 3時仍需要維護遺留程式碼,並且許多資料分析師和機器學習專家最近加入了Python生態系統,並直接進入Python 3。
Python框架,庫和技術
Django是最流行的框架,有41%的Python開發人員使用。
科學軟體包如NumPy、pandas和Matplotlib緊隨其後,達到39%。其他流行的框架和庫有Requests、Flask、Keras / Theano / TensorFlow / Scikit-learn等。
Django被76%的Web開發人員選為頂端框架,而他們中只有31%的人在資料科學領域中工作。奇怪的是,有29%的web開發人員正在使用科學資料庫,這證實了兩個角色之間的強烈重疊。
當被問及除Python以外的技術時,Jupyter Notebook的排名最高為31%。 Docker稍稍落後,為29%。根據角色分析,Docker被47%的參與Web開發的人使用,只有23%的資料科學家使用Docker。 同樣,Web開發人員使用Amazon Web Services、Google App Engine、Heroku等雲平臺的頻率是資料科學家的兩倍。
當被問及他們使用哪種雲平臺時,AWS使用率為67%排在第一。 Google App Engine、Heroku和DigitalOcean的使用要少得多。 AWS在Stack Overflow的list of most loved and wanted platforms 中得到高支援率。
Python開發工具及其特性
我們確定了在Python開發中,各工具和特性的流行程度:程式碼自動補全、程式碼重構、編寫單元測試以及為Python專案配置虛擬環境佔據了流行榜的榜首。這些結果與2016年的資料非常相似。
在被訪者主要使用的Python開發編輯器中PyCharm是最流行的工具,其次是Sublime、Vim、IDLE、Atom和VS Code。
總結
Python 3的採用率已經達到了75%,並且迅速增長。
用Python進行資料分析工作的人,和用Python進行Web開發的人一樣多。
在Python使用者中,有5分之4的人把Python作為主要語言。
Django、NumPy、pandas和Matplotlib是Python開發人員最常用的框架和庫。 Jupyter Notebook和Docker是Python使用的最流行的技術。 AWS是最受歡迎的雲平臺。
PyCharm、Sublime、VIM、Atom和VS Code是最常用的Python編輯器。
一半使用Python作為主要語言的人也使用JavaScript和HTML / CSS。 Python也經常和SQL、Bash / Shell、C / C ++、Java一起使用。
翻譯:sugarain
文章節選自:
Python Developers Survey 2017 Results
By the numbers: Python community trends in 2017/2018
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