Dies ist die sechste offizielle jährliche Python-Entwicklerumfrage, die von der Python Software Foundation und JetBrains gemeinsam durchgeführt wird. Im Zeitraum zwischen Oktober und Dezember 2022 nahmen mehr als 23.000 Python-Entwickler*innen und Python-Fans aus fast 200 Ländern und Regionen an der Umfrage teil, um zu einer Bestandsaufnahme rund um die Sprache und das dazugehörige Ökosystem beizutragen.
86% der Python-Entwickler*innen verwenden neben Python auch andere Sprachen – insbesondere JavaScript, HTML/CSS und SQL.
„Webentwicklung“ bezeichnet Personen, die bei der Frage „Wofür verwenden Sie Python am meisten?“ die Antwort „Webentwicklung“ auswählten. „Data Science“ bezeichnet Personen, die bei derselben Frage „Datenanalyse“ oder „Maschinelles Lernen“ auswählten.
Wenig überraschend sind JavaScript und HTML/CSS die gängigsten Sprachen unter Webentwickler*innen, während SQL unter Data Scientists am häufigsten zum Einsatz kommt.
Mit den Fragen in diesem Abschnitt wollten wir herausfinden, wofür die Befragten Python verwenden, an welchen Arten von Projekten sie beteiligt sind und wie sie die verschiedenen Verwendungszwecke kombinieren.
Jede*r fünfte Befragte verwendet Python nur für arbeitsbezogene Projekte, während etwas mehr als die Hälfte es auch für persönliche Projekte nutzt.
Diejenigen, die Python als Hauptsprache verwenden, nutzen es hauptsächlich für die Webentwicklung (23%).
Als Nebensprache wird Python am häufigsten für Datenanalysen (16%) und DevOps (14%) verwendet; die Webentwicklung steht an dritter Stelle (13%).
Diese Frage wurde nur von Befragten beantwortet, die an Datenanalysen und maschinellem Lernen arbeiten.
Etwa ein Drittel der Python-Nutzer*innen, die sich mit Datenanalysen und maschinellem Lernen beschäftigen, betrachten sich als Data Scientists.
Mehr als 90% der Befragten haben Python 3 bereits verwendet – man kann also sagen, dass die Sprache
Mainstream-Status erreicht hat.
Die Zahl der Python-2-Benutzer*innen liegt unter 7% und ist in den letzten 3 Jahren fast gleich geblieben. Version 2 wird immer noch gelegentlich für Datenanalysen (29%), Computergrafiken (24%) und DevOps (23%) eingesetzt.
Bitte beachten: Die Umfrage fand vom 14. Oktober bis 14. November 2022 statt und Python 3.11 wurde erst am 24. Oktober 2022 veröffentlicht.
der Python-Nutzer*innen sagen, dass sie ihre Python-Versionen nicht aktualisieren, und 6% geben an, dass jemand anderes ihre Updates verwaltet.
der Windows-Anwender*innen installieren Python über python.org. Unter macOS und Linux werden vornehmlich das vom Betriebssystem bereitgestellte Python, Python.org, Docker-Container und pyenv verwendet.
Hinweis: Enthought kam auf unter 0,5% und wurde in die Gruppe Sonstiges verschoben.
Poetry wird allmählich populärer als Werkzeug für die Isolierung von Python-Umgebungen. Seit 2020 hat es 6 Prozentpunkte zugelegt. Das Tool ist vielversprechend – einige seiner Funktionen wurden sogar bereits in den Python-Kern übernommen.
Das Rennen der Python-Web-Frameworks wird weiterhin von Flask, Django und FastAPI dominiert.
Alle anderen Frameworks zusammengenommen würden nur mit Mühe und Not auf den dritten Platz kommen. FastAPI hat seit dem vergangenen Jahr 4 Prozentpunkte zugelegt und wird nun von einem Viertel der Python-Entwickler*innen verwendet.
Detailliertere Informationen zum Django-Universum finden Sie in der Django-Entwicklerumfrage 2022, die in Zusammenarbeit mit der Django Software Foundation durchgeführt wurde.
Die Top 3 der Frameworks ist seit 2021 unverändert, aber Requests hat 4 Prozentpunkte an httpx verloren.
Im Allgemeinen verwenden größere Unternehmen in ihren Python-Projekten eher Unit-Tests und setzen auch pytest und mock häufiger ein als kleinere Unternehmen.
MS SQL Server und Oracle Database sind bei Data Scientists doppelt so verbreitet wie bei Webentwickler*innen. Die meisten anderen Datenbanken hingegen sind unter Webentwickler*innen deutlich populärer.
31% der Python-Entwickler*innen verwenden Big-Data-Tools – 6 Prozentpunkte mehr als 2021. Unter Data Scientists liegt dieser Wert wenig überraschend höher, bei 42%.
der Python-Entwickler*innen nutzen Cloudplattformen – 5 Prozentpunkte mehr als im Vorjahr.
Diese Frage wurde nur von Personen beantwortet, die Cloud-Plattformen verwenden.
Unter den Python-Nutzer*innen in Afrika ist Heroku mit einem Anteil von 39% die gängigste Cloudplattform. Auch die anderen verwendeten Sprachen wirken sich auf die Wahl der Plattform aus.
Wenig überraschend zieht Microsoft Azure bei C#-Benutzer*innen fast mit AWS gleich. Go- und TypeScript-Entwickler*innen sind die aktivsten Cloud-Benutzer*innen – mehr als 80% von ihnen verwenden Clouds.
Diese Frage wurde nur von Personen beantwortet, die Cloud-Plattformen verwenden.
Diese Frage wurde nur von Personen beantwortet, die Cloud-Plattformen verwenden.
Die lokale Entwicklung mit virtualenv verliert weiter an Popularität; der Rückgang seit 2020 beträgt 7 Prozentpunkte. Am häufigsten wird diese Methode von Befragten verwendet, die Python für die Webentwicklung nutzen.
Der Zuspruch für Remote-Entwicklungsumgebungen nimmt langsam, aber sicher zu; seit 2020 ist die Nutzung um 3 Prozentpunkte gestiegen. Die Verwendung erfolgt meist in den Bereichen maschinelles Lernen, Netzwerkprogrammierung und DevOps.
Im Vergleich zum Vorjahr ist die Popularität von macOS und Windows nahezu gleich geblieben, während Linux 4 Prozentpunkte eingebüßt hat.
GitHub Actions wird immer beliebter – mehr als ein Drittel der Python-Entwickler*innen nutzen es inzwischen.
Auch die Verbreitung von CI-Tools ist im Vergleich zu 2021 um 4 Prozentpunkte gestiegen.
der Befragten verwenden Continuous-Management-Tools. Ansible ist am weitesten verbreitet, und 11% der Befragten bevorzugen Custom-Lösungen.
39% der Python-Nutzer*innen verwenden ein Dokumentationstool. Wie schon im vergangenen Jahr ist Sphinx dabei die erste Wahl.
Die zwei populärsten IDEs für die Python-Entwicklung, PyCharm und VS Code, werden von insgesamt zwei Dritteln der Befragten verwendet.
Nur 14% der Befragten verwenden nur eine einzige IDE oder einen einzigen Editor; die große Mehrheit (61%) nutzt zwei bis drei IDEs oder Editoren parallel. 26% der Python-Entwickler*innen bevorzugen PyCharm als zusätzliche IDE; ein Viertel von ihnen setzt auf VS Code.
Um die beliebtesten Editoren und IDEs zu identifizieren, haben wir eine Frage mit Einfachnennung gestellt: „Was ist Ihr Haupteditor für Ihre aktuelle Python-Entwicklung?“
„Webentwicklung“ bezeichnet Personen, die bei der Frage „Wofür verwenden Sie Python am meisten?“ die Antwort „Webentwicklung“ auswählten. „Data Science“ bezeichnet Personen, die bei derselben Frage „Datenanalyse“ oder „Maschinelles Lernen“ auswählten.
der Python-Entwickler*innen verwenden Tools zur Isolierung von Projektumgebungen. Die drei meistverwendeten Lösungen sind venv, virtualenv und Conda.
Die Zahl der Entwickler*innen, die virtuelle Umgebungen in Containern nutzen, ist gegenüber dem Vorjahr um 5 Prozentpunkte gestiegen.
Die Rangfolge der drei beliebtesten Tools ist unverändert, aber alle büßen allmählich Anteile ein. Poetry hingegen hat um 2 Prozentpunkte zugelegt.
Der Verwendungsanteil des Standardbibliotheksmoduls venv ist seit 2021 um 5 Prozentpunkte gestiegen.
Das Speichern von Anwendungsabhängigkeiten in requirements.txt ist im Vergleich zum Vorjahr um 7 Prozentpunkte zurückgegangen.
In der gleichen Zeit ist der Anteil von pyproject.toml um den gleichen Wert gestiegen; diese Methode wird nun von einem Drittel der Python-Entwickler*innen genutzt.
Dank der intensiven und ausdauernden Arbeit der Entwickler*innen hat pyproject.toml die Feature-Parität erreicht und wird jetzt sogar direkt in pip unterstützt.
der Python-Entwickler*innen verwenden Tools, um die Versionen von Anwendungsabhängigkeiten zu verwalten. Bei den Verwendungsanteilen der drei wichtigsten Tools – Poetry, pipenv und pip-tools – herrscht annähernd Gleichstand.
der Python-Entwickler*innen aktualisieren die Versionen von Anwendungsabhängigkeiten weiterhin manuell – 5 Prozentpunkte weniger als im Vorjahr.
Diese Frage wurde nur von Befragten beantwortet, die Tools für die Verwaltung exakter Versionen von Anwendungsabhängigkeiten verwenden.
PyPI hat 7 Prozentpunkte verloren, während die Nutzung aller anderen Methoden der Paketinstallation gegenüber 2021 nahezu gleich geblieben ist.
der Pythonist*innen entwickeln Anwendungen mit Python. Die meistverwendeten Pakete dabei sind Setuptools, Wheel, build und Poetry.
Diese Frage wurde nur von Befragten beantwortet, die Anwendungen entwickeln.
Zwar entwickeln mehr als die Hälfte der Python-Nutzer*innen Anwendungen, aber nur 41% von ihnen haben diese in einem Paket-Repository veröffentlicht.
Diese Frage wurde Befragten gestellt, die ihre Python-Anwendungspakete veröffentlicht haben.
der Befragten haben bereits Python-Bibliotheken entwickelt und zu Paketen geschnürt. Dabei kommen zumeist die gleichen Lösungen zum Einsatz wie bei der Anwendungsentwicklung in Python.
der Befragten, die eigene Python-Bibliotheken entwickelt haben, haben diese bereits veröffentlicht – in erster Linie auf PyPI oder in einem privaten Python-Paketindex.
Diese Frage wurde nur von Befragten beantwortet, die Python-Bibliotheken entwickeln.
Diese Frage wurde nur von Befragten beantwortet, die ihre paketierten Python-Bibliotheken veröffentlicht haben.
Interessanterweise ist die Nutzung von PyPI seit dem Vorjahr um 9 Prozentpunkte zurückgegangen, während interne PyPI-Mirrors um 5 Prozentpunkte zugelegt haben.
Diese Frage wurde nur von Befragten beantwortet, die in einem Unternehmen arbeiten.
Diese Frage wurde nur von Befragten beantwortet, die in einem Unternehmen arbeiten.
Diese Frage wurde nur von Befragten beantwortet, die in einem Unternehmen arbeiten.
Diese Frage wurde nur von Befragten beantwortet, die in einem Unternehmen arbeiten.
Diese Frage wurde nur von Befragten beantwortet, die erwerbstätig sind.
Alle Länder/Regionen mit einem Anteil unter 1% wurden unter «Sonstige» zusammengefasst.
Sie möchten tiefer in die Daten eintauchen? Laden Sie die anonymisierten Umfrageantworten herunter und führen Sie Ihre eigenen Analysen durch! Teilen Sie Ihre Erkenntnisse auf Twitter unter dem Hashtag #pythondevsurvey und erwähnen Sie dabei @jetbrains und @ThePSF.
Dieser Datensatz enthält nur Antwortbögen aus den offiziellen Kanälen der Python Software Foundation. Nach dem Herausfiltern doppelter und unzuverlässiger Antworten umfasst der Datensatz mehr als 23.000 Antwortbögen, die im Zeitraum von Oktober bis Dezember 2022 gesammelt wurden. Die Umfrage wurde auf python.org, im PSF-Blog, in den offiziellen Python-Mailinglisten, in Python-bezogenen Subreddits sowie über die Accounts der PSF auf Twitter und LinkedIn angekündigt. Um eine Verzerrung der Umfrage zugunsten bestimmter Tools oder Technologien zu verhindern, wurden keine Produkt-, Service- oder Herstellerkanäle zur Rekrutierung verwendet.
Die Daten wurden anonymisiert und enthalten keine persönlichen Informationen oder Geodaten. Darüber hinaus wurden alle offenen Antworten gelöscht, um eine Identifizierung einzelner Befragter anhand ihrer Antworten zu verhindern.
Um Ihnen zu einem besseren Verständnis der Umfrage zu verhelfen, stellen wir den Datensatz, die gestellten Fragen und die Umfragelogik zur Verfügung. Bei den Antwortoptionen haben wir verschiedene Reihenfolgen verwendet (alphabetisch, randomisiert und direkt). Die Reihenfolge der Antworten ist für jede Frage angegeben.
Eines der folgenden Kriterien:
Mindestens zwei der folgenden Kriterien:
Im Namen der Python Software Foundation und von JetBrains möchten wir uns noch einmal bei allen bedanken, die an dieser Umfrage teilgenommen haben. Mit Ihrer Hilfe können wir die Landschaft der Python-Community viel genauer abbilden!
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Wenn Sie Fragen zu dieser Umfrage oder Vorschläge für zukünftige Umfragen haben, wenden Sie sich bitte an surveys@jetbrains.com oder psf@python.org.