Dies ist die siebte offizielle jährliche Python-Entwicklerumfrage, die von der Python Software Foundation und JetBrains gemeinsam durchgeführt wird.
Zwischen November 2023 und Februar 2024 nahmen mehr als 25.000 Python-Entwickler*innen und -Fans aus fast 200 Ländern und Regionen an der Umfrage teil, um zu einer Bestandsaufnahme rund um die Sprache und das dazugehörige Ökosystem beizutragen.
Sehen Sie sich auch die Ergebnisse der Python-Entwicklerumfrage aus den Jahren 2022, 2021, 2020, 2019, 2018 und 2017 an.
Teilen:
Hauptsprache
Nebensprache
2021 | 2022 | 2023 | |
---|---|---|---|
40% | 37% | 35% | JavaScript |
38% | 36% | 32% | HTML/CSS |
33% | 31% | 29% | Bash/Shell |
33% | 34% | 31% | SQL |
30% | 29% | 25% | C/C++ |
20% | 19% | 19% | Java |
11% | 11% | 12% | C# |
10% | 11% | 13% | TypeScript |
9% | 8% | 8% | Go |
9% | 9% | 7% | PHP |
6% | 7% | 7% | Der Rust |
5% | 6% | 5% | R |
4% | 4% | 4% | Visual Basic |
3% | 3% | 3% | Kotlin |
2% | 2% | 2% | Ruby |
2% | 2% | 1% | Perl |
2% | 2% | 2% | Swift |
2% | 2% | 2% | Scala |
1% | 1% | 1% | Objective-C |
1% | 1% | 1% | Clojure |
1% | 2% | 1% | Groovy |
1% | 1% | 1% | CoffeeScript |
– | – | 1% | Julia |
– | – | 1% | Mojo |
8% | 7% | 7% | Sonstiges |
13% | 14% | 17% | Keine |
Aktuell steigt das Interesse an Go und Rust für die Entwicklung von Anwendungen mit geringer Latenz und sicherer Speicherverwaltung.
35%
38%
JavaScript
33%
31%
HTML/CSS
32%
26%
SQL
29%
25%
Bash/Shell
23%
35%
C/C++
40%
44%
SQL
30%
36%
Bash/Shell
30%
62%
JavaScript
28%
53%
HTML/CSS
25%
14%
C/C++
19%
15%
Java
12%
27%
TypeScript
„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.
Weniger als 1 Jahr
1–2 Jahre
3–5 Jahre
6–10 Jahre
Mehr als 11 Jahre
Weniger als 1 Jahr
1–2 Jahre
3–5 Jahre
6–10 Jahre
Mehr als 11 Jahre
der Python-Entwickler*innen gaben an, im vergangenen Jahr zu Open-Source-Projekten beigetragen zu haben.
der Python-Entwickler*innen geben an, kollaborative Entwicklung zu betreiben.
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.
Sowohl beruflich als auch privat
Für persönliche, bildungsbezogene oder Nebenprojekte
Für die Arbeit
2021 | 2022 | 2023 | |
---|---|---|---|
51% | 51% | 44% | Datenanalyse |
45% | 43% | 42% | Webentwicklung |
36% | 36% | 34% | Maschinelles Lernen |
– | – | 27% | Data Engineering |
36% | 34% | 26% | DevOps / Systemadministration / Schreiben von Automatisierungsskripten |
31% | 30% | 25% | Programmierung von Web-Parsern/-Scrapern/-Crawlern |
– | – | 25% | Wissenschaftliche Forschung |
26% | 25% | 23% | Software-Tests, Schreiben von automatisierten Tests |
27% | 27% | 22% | Aus-/Weiterbildung, Unterricht |
– | – | 21% | Design / Datenvisualisierung |
22% | 20% | 19% | Software-Prototyping |
19% | 19% | 15% | Desktop-Entwicklung |
18% | 17% | 14% | Netzwerkprogrammierung |
12% | 13% | 10% | Computergrafik |
10% | 9% | 10% | Spielentwicklung |
– | – | 8% | MLOps |
5% | 6% | 7% | Entwicklung von Multimedia-Anwendungen |
7% | 8% | 7% | Embedded-Entwicklung |
6% | 6% | 6% | Mobil-Entwicklung |
7% | 6% | 6% | Sonstiges |
Bitte beachten Sie, dass die Liste 2023 um neue Optionen erweitert wurde.
44%
40%
Datenanalyse
44%
33%
Webentwicklung
34%
29%
Maschinelles Lernen
28%
20%
Data Engineering
26%
21%
Wissenschaftliche Forschung
26%
26%
DevOps / Systemadministration / Schreiben von Automatisierungsskripten
25%
23%
Programmierung von Web-Parsern/-Scrapern/-Crawlern
Webentwicklung
Datenanalyse
Maschinelles Lernen
Data Engineering
Wissenschaftliche Forschung
DevOps / Systemadministration / Schreiben von Automatisierungsskripten
Aus-/Weiterbildung, Unterricht
Software-Tests, Schreiben von automatisierten Tests
Software-Prototyping
Design / Datenvisualisierung
Programmierung von Web-Parsern/-Scrapern/-Crawlern
Desktop-Entwicklung
Netzwerkprogrammierung
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
Fast die Hälfte der verbliebenen Python-2-Nutzer*innen ist unter 21 Jahre alt, und ein Drittel sind Studierende oder Schüler*innen. Vielleicht wird Python 2 noch in einigen Kursen verwendet?
2021 | 2022 | 2023 | |
---|---|---|---|
– | – | 2% | Python 3.13 |
– | – | 19% | Python 3.12 |
– | – | 31% | Python 3.11 |
16% | 45% | 23% | Python 3.10 |
35% | 23% | 11% | Python 3.9 |
27% | 17% | 8% | Python 3.8 |
13% | 9% | 3% | Python 3.7 |
7% | 4% | 2% | Python 3.6 |
2% | 2% | 1% | Python 3.5 oder niedriger |
Hinweis: Im Jahr 2023 waren die Python-Versionen 3.7 und niedriger am Ende ihres Lebenszyklus angelangt. Python 3.12 wurde im Oktober 2023 veröffentlicht (einen Monat vor Beginn dieser Umfrage) und wird bereits weithin eingesetzt. Entwickler*innen, die in dieser Umfrage die Verwendung von Python 3.13 angaben, nutzen ein Alpha-Release.
Fast 75% der Benutzer*innen verwenden eine der letzten drei Python-Versionen. Das ist eine großartige Nachricht! Aufgrund der Performance- und Komfortgewinne hat die Community neue Python-Versionen recht schnell angenommen.
Hinweis: Enthought kam auf unter 0,5% und wurde in die Gruppe Sonstiges verschoben.
Bitte beachten Sie, dass die Liste 2023 um neue Optionen erweitert wurde.
36%
42%
Flask
31%
46%
FastAPI
31%
40%
Requests
26%
63%
Django
18%
29%
Asyncio
16%
4%
Streamlit
12%
43%
Django REST Framework
Detailliertere Informationen zum Django-Universum finden Sie in der Django-Entwicklerumfrage 2023, die in Zusammenarbeit mit der Django Software Foundation durchgeführt wurde.
2021 | 2022 | 2023 | |
---|---|---|---|
31% | 32% | 33% | AWS |
19% | 22% | 25% | Google Cloud Platform |
14% | 16% | 20% | Microsoft Azure |
7% | 9% | 11% | PythonAnywhere |
10% | 11% | 10% | DigitalOcean |
14% | 13% | 7% | Heroku |
– | – | 4% | Alibaba |
3% | 4% | 3% | Linode |
– | – | 3% | Oracle Cloud |
– | – | 3% | Hetzner |
3% | 4% | 2% | OpenStack |
2% | 3% | 2% | OpenShift |
– | – | 2% | Tencent |
1% | 2% | <1% | Rackspace |
6% | 6% | 5% | Sonstiges |
39% | 34% | 33% | Keine |
Bitte beachten Sie, dass die Liste 2023 um neue Optionen erweitert wurde.
In Containern
In virtuellen Maschinen
Serverless
Auf einer Platform-as-a-Service
Sonstiges
Keine
der Python-Nutzer*innen geben an, dass sie Kubernetes für die Ausführung von Code in Containern verwenden.
Amazon Elastic Kubernetes Service
Google Kubernetes Engine
Azure Kubernetes Service
RedHat OpenShift
Sonstiges
aller befragten Python-Entwickler*innen sind in der Datenexploration und -verarbeitung aktiv.
Plotly Dash
Streamlit
Panel
Gradio
Voilà
Sonstiges
Keine
25% der Befragten arbeiten nach eigenen Angaben an der Erstellung von Dashboards. Plotly Dash und Streamlit sind die zwei meistgenutzten Optionen für solche Aufgaben.
aller Python-Entwickler*innen geben an, dass sie ML-Modelle trainieren oder Vorhersagen mit ihnen generieren. scikit-learn und PyTorch sind die beiden meistgenutzten Lösungen für diese Aufgaben.
TensorBoard
MLflow
Weights & Biases
CometML
NeptuneML
Sonstiges
Eine firmeninterne Lösung
Keine
Google hat TensorBoard.dev (ein Service zur Veröffentlichung von TensorBoard-Daten mit einem einzigen Klick) am 1. Januar 2024 als „deprecated“ gekennzeichnet. Wir können davon ausgehen, dass im Jahr 2024 andere Optionen an Popularität zulegen werden.
Eine firmeninterne Lösung
Dalta Lake
DVC
Pachyderm
Sonstiges
Keine
aller befragten Entwickler*innen arbeiten an ML-Deployment und -Inferenz.
PySpark
PyFlink
Great Expectations
PyDeequ
Sonstiges
Keine
Cloud
Eigenhosting
Beide
Keine
Linux
Windows
macOS
BSD
Sonstiges
Der Anteil der Entwickler*innen, die Linux als Entwicklungsumgebung nutzen, ist im Laufe der Jahre zurückgegangen: Gegenüber 2021 beträgt der Rückgang 8 Prozentpunkte.
2021 | 2022 | 2024 | |
---|---|---|---|
34% | 35% | 34% | SQLAlchemy |
29% | 28% | 25% | Django ORM |
16% | 16% | 13% | Reines SQL |
– | – | 7% | SQLModel |
5% | 8% | 3% | SQLObject |
3% | 3% | 2% | Peewee |
2% | 3% | 2% | Tortoise ORM |
1% | 2% | 1% | Dejavu |
1% | 3% | 1% | PonyORM |
4% | 4% | 3% | Sonstiges |
36% | 34% | 41% | Ich betreibe keine Datenbankentwicklung |
Der Anteil derjenigen, die keine Datenbankentwicklung betreiben, ist seit dem vergangenen Jahr um 7 Prozentpunkte gestiegen.
43%
9%
Ich betreibe keine Datenbankentwicklung
36%
54%
SQLAlchemy
15%
57%
Django ORM
13%
15%
Reines SQL
2021 | 2022 | 2023 | |
---|---|---|---|
43% | 42% | 43% | PostgreSQL |
38% | 36% | 34% | SQLite |
37% | 37% | 30% | MySQL |
20% | 19% | 17% | MongoDB |
18% | 16% | 17% | Redis |
10% | 12% | 10% | MS SQL Server |
– | – | 10% | MariaDB |
6% | 7% | 6% | Oracle Database |
– | – | 5% | DynamoDB |
3% | 4% | 4% | Amazon Redshift |
– | – | 4% | BigQuery |
2% | 3% | 2% | Cassandra |
2% | 3% | 2% | Neo4j |
– | – | 2% | ClickHouse |
– | – | 2% | Firebase Realtime Database |
1% | 2% | 1% | HBase |
1% | 2% | 1% | DB2 |
1% | 2% | 1% | h2 |
– | – | 1% | Apache Pinot |
– | – | 1% | Apache Druid |
1% | 2% | 0% | Couchbase |
6% | 6% | 4% | Sonstiges |
19% | 18% | 20% | Keine |
Bitte beachten Sie, dass die Liste 2023 um neue Optionen erweitert wurde.
PostgreSQL bleibt das dritte Jahr in Folge die populärste Datenbank unter Python-Anwender*innen.
Um die beliebtesten Editoren und IDEs zu identifizieren, haben wir eine Frage mit Einfachnennung gestellt: „Was ist Ihr Haupteditor für Ihre aktuelle Python-Entwicklung?“
PyCharm-Benutzer*innen entscheiden sich zu 68% für die PyCharm Professional Edition.
44%
46%
Visual Studio Code
27%
37%
PyCharm
7%
0%
Jupyter Notebook
Nur 6% der VS-Code-Benutzer*innen verwenden VS Code Data Wrangler. Die von VS Code bereitgestellte Jupyter-Unterstützung wird hingegen von 51% der Benutzer*innen verwendet.
Die Jupyter-Unterstützung in IntelliJ IDEA und PyCharm wird von 34% bzw. 47% der Anwender*innen genutzt.
1
2
3
4+
Unseren Daten zufolge verwenden 40% der Befragten drei oder mehr IDEs bzw. Editoren für die Python-Entwicklung – ähnlich hoch wie der Anteil derer, die zwei IDEs/Editoren gleichzeitig verwenden.
2021 | 2022 | 2023 | |
---|---|---|---|
44% | 43% | 55% | venv |
42% | 37% | 28% | virtualenv |
21% | 21% | 20% | Conda |
14% | 16% | 18% | Poetry |
16% | 14% | 9% | Pipenv |
7% | 6% | 4% | virtualenvwrapper |
1% | 3% | 3% | Hatch |
4% | 3% | 4% | Sonstiges |
15% | 15% | 11% | Ich verwende keine Tools, um Python-Umgebungen zu isolieren |
80%
90%
PyPI
30%
25%
GitHub
27%
6%
Anaconda
14%
10%
Lokale Quelle
13%
2%
Andere Conda-Channels
der Befragten geben an, dass sie selbstentwickelte Python-Anwendungen paketiert und in einem Paket-Repository veröffentlicht haben.
Twine
Poetry
Flit
Hatch
PDM
Sonstiges
Ja
Nein
Sonstiges
Ich verwende keine Container für die Python-Entwicklung
der Befragten kompilieren Binärmodule für Python in einer anderen Sprache wie C, C++, Rust oder Go.
Diese Frage war optional.
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.
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!
Spenden Sie für die regelmäßige Unterstützungskampagne der PSF. Die PSF ist eine gemeinnützige Organisation, die ausschließlich von ihren Sponsoren, Mitgliedern und der Öffentlichkeit finanziert wird.
Wir hoffen, dass Sie unseren Bericht nützlich fanden. Sie können ihn gerne mit Bekannten und Kolleg*innen teilen.
Wenn Sie Fragen zu dieser Umfrage oder Vorschläge für zukünftige Umfragen haben, wenden Sie sich bitte an surveys@jetbrains.com oder psf@python.org.