編者按本文翻譯整理自最新發(fā)布的 Python開發(fā)者調(diào)查。
該調(diào)查由Python基金會(huì)與JetBrains于2019年秋季發(fā)起，調(diào)查對(duì)象來(lái)自150個(gè)不同國(guó)家的24000多名Python開發(fā)者。 此調(diào)查結(jié)果可以作為學(xué)習(xí)、求職及了解Python語(yǔ)言生態(tài)的參考，希望對(duì)你有幫助。 以下是該調(diào)查的一些基本情況（主要取各指標(biāo)前三項(xiàng)或份額比重大于10%的項(xiàng)） Python基本使用情況Python作為主要語(yǔ)言及次要語(yǔ)言的比例- 作為主要語(yǔ)言：84%
- 作為次要語(yǔ)言：16%
與Python一起使用的其他語(yǔ)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(xué)的開發(fā)者對(duì)其他語(yǔ)言的使用情況- 數(shù)據(jù)科學(xué)：SQL、Bash/Shell、JavaScript、C/C++
- Web開發(fā)：JavaScript、HTML、SQL、Bash/Shell
Python使用場(chǎng)景使用Python的主要場(chǎng)合- 工作及個(gè)人使用：58%
- 個(gè)人、教育及業(yè)余項(xiàng)目：21%
- 工作：21%
Python的主要使用場(chǎng)景- 主要：數(shù)據(jù)分析、Web開發(fā)、機(jī)器學(xué)習(xí)
- 次要：數(shù)據(jù)分析、DevOps/系統(tǒng)管理/自動(dòng)化腳本
- 綜合：數(shù)據(jù)分析、Web開發(fā)、DevOps/系統(tǒng)管理/自動(dòng)化腳本
最常使用Python的場(chǎng)景- 主要：Web開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)
- 次要：DevOps/系統(tǒng)管理/自動(dòng)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(jī)器學(xué)習(xí)
Python各版本使用情況Python3 vs Python2Python各版本對(duì)應(yīng)場(chǎng)景分布：主要場(chǎng)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(jī)器學(xué)習(xí)：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(jí)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(kù)Web框架- Flask：48%
- Django：44%
- Tornado：5%
數(shù)據(jù)科學(xué)框架及庫(kù)- 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(kù)- Requests：56%
- Pillow：32%
- Asyncio：21%
- Scrapy：17%
- Tkinter：17%
- PyQT：15%
- Six：13%
- aiohttp：12%
單元測(cè)試框架- pytest：49%
- unittest：30%
- mock：15%
#其他技術(shù)及云設(shè)施使用情況 ORM- SQLAlchemy：36%
- Django ORM：32%
- SQLObject：4%
數(shù)據(jù)庫(kù)- PostgreSQL：47%
- MySQL：39%
- SQLite：39%
- MongoDB：20%
- Redis：20%
- MS SQL Server：10%
云平臺(tái)使用- AWS：55%
- 谷歌云：33%
- DigitalOcean: 22%
- Heroku：20%
- 微軟Azure：19%
- PythonAnywhere：12%
如何在云端運(yùn)行Python代碼（生產(chǎn)環(huán)境）- 使用容器：47%
- 使用虛擬機(jī)：46%
- 使用PaaS服務(wù)：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(jī)：22%
- 使用本地系統(tǒng)自帶解釋器：18%
- 使用遠(yuǎn)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(gè)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(xué)：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(dòng)補(bǔ)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(kù)
- 編寫測(cè)試代碼
- 使用調(diào)試器
- 使用問(wèn)題跟蹤
- 在遠(yuǎn)程機(jī)器上運(yùn)行、調(diào)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(chǎng)工作狀態(tài)- 全職：67%
- 學(xué)生：10%
- 在職學(xué)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(gòu)師：18%
使用Python的經(jīng)驗(yàn)- 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(yàn)- 少于1年：29%
- 1-2年：20%
- 3-5年：20%
- 11年以上：17%
- 6-10年：14%
團(tuán)隊(duì)工作 vs 獨(dú)立工作- 在團(tuán)隊(duì)中工作：53%
- 獨(dú)立為自己的項(xiàng)目工作：44%
- 咨詢及培訓(xùn)：4%
在多個(gè)項(xiàng)目工作的情況- 在多個(gè)項(xiàng)目中工作：45%
- 在一個(gè)項(xiàng)目或者幾個(gè)業(yè)余項(xiàng)目：40%
- 只為一個(gè)項(xiàng)目工作：15%
團(tuán)隊(duì)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(shù)/軟件開發(fā)：42%
- 科學(xué)：7%
- 教育/培訓(xùn)：6%
目標(biāo)行業(yè)- 信息技術(shù)/軟件開發(fā)：45%
- 會(huì)計(jì)/財(cái)務(wù)/保險(xiǎn)：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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