Ergebnisse der Python-Entwickler-Umfrage 2023
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.
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Python-Nutzung allgemein
Python als Haupt- und Nebensprache
Hauptsprache
Nebensprache
Verwendung von Python mit anderen Sprachen100+
| 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.
Verwendung von Python mit anderen Sprachen100+
35%
38%
JavaScript
33%
31%
HTML/CSS
32%
26%
SQL
29%
25%
Bash/Shell
23%
35%
C/C++
Sprachen für Web und Data Science100+
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.
Wie lange programmieren Sie schon in Python?
Weniger als 1 Jahr
1–2 Jahre
3–5 Jahre
6–10 Jahre
Mehr als 11 Jahre
Wie lange sind Sie schon in der IT-Branche tätig?
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.
Wie würden Sie Ihre im vergangenen Jahr erfolgten Open-Source-Beiträge beschreiben?100+
der Python-Entwickler*innen geben an, kollaborative Entwicklung zu betreiben.
Wo informieren Sie sich normalerweise über neue Tools und Technologien, die für Ihre Python-Entwicklung relevant sind?100+
Verwendungszwecke von Python
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.
Für welchen Zweck verwenden Sie Python hauptsächlich?
Sowohl beruflich als auch privat
Für persönliche, bildungsbezogene oder Nebenprojekte
Für die Arbeit
Python-Nutzung nach Jahr100+
| 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.
Verwendung von Python als Haupt- und Nebensprache100+
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
Wofür verwenden Sie Python am meisten?
Inwieweit sind Sie an folgenden Aktivitäten beteiligt?
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
Python-Versionen
Python 3 und Python 2 im Vergleich
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?
Python-3-Versionen100+
| 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.
Installation und Upgrade von Python100+
Hinweis: Enthought kam auf unter 0,5% und wurde in die Gruppe Sonstiges verschoben.
Frameworks und Bibliotheken
Web-Frameworks100+
Bitte beachten Sie, dass die Liste 2023 um neue Optionen erweitert wurde.
Web-Frameworks100+
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.
Andere Frameworks und Bibliotheken100+
Unit-Test-Frameworks100+
Cloud-Plattformen
Nutzung von Cloudplattformen100+
| 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.
Wie führen Sie Code in der Cloud aus?100+
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.
Welche der folgenden Services verwenden Sie?100+
Amazon Elastic Kubernetes Service
Google Kubernetes Engine
Azure Kubernetes Service
RedHat OpenShift
Sonstiges
Wie entwickeln Sie für die Cloud?100+
Data Science
aller befragten Python-Entwickler*innen sind in der Datenexploration und -verarbeitung aktiv.
Tools für Datenexploration und -verarbeitung
Bibliotheken für die Erstellung von Dashboards100+
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.
Frameworks für ML-Modelltraining und -Prädiktion
100+
Training-Plattformen100+
Tools zur Experimentverfolgung100+
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.
Tools für Datenversionierung100+
Eine firmeninterne Lösung
Dalta Lake
DVC
Pachyderm
Sonstiges
Keine
aller befragten Entwickler*innen arbeiten an ML-Deployment und -Inferenz.
Arbeiten Sie mit Big Data?
Big-Data-Tools100+
PySpark
PyFlink
Great Expectations
PyDeequ
Sonstiges
Keine
Lösungen für die Arbeit mit Big Data100+
Cloud
Eigenhosting
Beide
Keine
Tools für Games
Betriebssystem100+
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.
Plattformen und Tools für Deployment und Inferenz100+
ORMs100+
| 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.
ORMs100+
43%
9%
Ich betreibe keine Datenbankentwicklung
36%
54%
SQLAlchemy
15%
57%
Django ORM
13%
15%
Reines SQL
Datenbanken100+
| 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.
Continuous-Integration-Systeme (CI)100+
Dokumentationstools100+
Konfigurationsmanagement-Tools100+
Haupt-IDE/Editor
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.
Data Science und Webentwicklung im Vergleich
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.
IDEs/Editoren, die zusätzlich zur Haupt-IDE/zum Haupteditor verwendet werden100+
Anzahl der verwendeten IDEs/Editoren
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.
Python-Packaging
Welche der folgenden Tools verwenden Sie, um die Python-Umgebungen von Projekten zu isolieren?100+
| 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 |
Welche Tools verwenden Sie für die Verwaltung von Abhängigkeiten?100+
In welchen Formaten werden die Abhängigkeitsinformationen Ihrer Anwendung gespeichert?100+
Aus welchen Quellen installieren Sie Pakete?100
Aus welchen Quellen installieren Sie Pakete?100
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.
Welche Tools verwenden Sie, um aus Ihren Python-Bibliotheken Pakete zu erstellen?100
Twine
Poetry
Flit
Hatch
PDM
Sonstiges
Verwenden Sie in Containern eine virtuelle Umgebung?
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.
Sprachen zur Kompilierung von Binärmodulen für Python100+
Demografie
Geschlecht
Diese Frage war optional.
Altersgruppe
Teamarbeiter und Einzelkämpfer
Arbeit an Projekten
Haupterwerbsstatus
Arbeitsrollen100+
Firmengröße
Teamgröße
Unternehmensbranche
Bitte wählen Sie Ihr Land oder Ihre Region aus.
Alle Länder/Regionen mit einem Anteil unter 1% wurden unter «Sonstige» zusammengefasst.
Methodik und Rohdaten
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Vor Beginn Ihrer Datenanalyse sollten Sie die folgenden wichtigen Punkte berücksichtigen:
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.
Danke, dass Sie sich die Zeit genommen haben!
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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.