Resultados de la encuesta de desarrolladores Python 2022
Esta es la sexta encuesta oficial anual de desarrolladores de Python, realizada por la Python Software Foundation y JetBrains. Entre octubre y diciembre de 2022, más de 23 000 desarrolladores y seguidores de Python de casi 200 países y regiones realizaron la encuesta para esclarecer el estado actual de este lenguaje y del ecosistema que lo rodea.
Utilización de Python general
Python como lenguaje principal vs. secundario
Principal
Secundario
Utilización de Python con otros lenguajes+100 %
37%
40%
JavaScript
36%
38%
HTML/CSS
34%
33%
SQL
31%
33%
Bash / Shell
29%
30%
C/C++
19%
20%
Java
11%
10%
TypeScript
11%
11%
C#
9%
9%
PHP
8%
9%
Go
7%
6%
Rust
6%
5%
R
4%
4%
Visual Basic
3%
3%
Kotlin
El 86 % de los desarrolladores de Python utilizan otros lenguajes además de este; JavaScript, HTML/CSS y SQL son los más populares.
Utilización de Python con otros lenguajes+100 %
37%
38%
JavaScript
37%
32%
HTML/CSS
35%
28%
SQL
32%
22%
Bash / Shell
27%
37%
C/C++
18%
28%
Java
10%
17%
TypeScript
10%
18%
C#
9%
14%
PHP
8%
11%
Go
6%
5%
R
6%
9%
Rust
4%
5%
Visual Basic
3%
6%
Kotlin
Lenguajes para ciencia de datos y web+100 %
45%
50%
SQL
34%
66%
JavaScript
34%
41%
Bash / Shell
33%
60%
HTML/CSS
32%
19%
C/C++
El desarrollo web hace referencia a las personas que seleccionaron «Desarrollo web» como respuesta a la pregunta «¿Para qué utiliza Python con mayor frecuencia?». La ciencia de datos hace referencia a las personas que seleccionaron «Análisis de datos» o «Aprendizaje automático» en la misma pregunta.
No es de extrañar que JavaScript y HTML/CSS sean los lenguajes más populares entre los desarrolladores web, mientras que SQL es la primera opción para quienes trabajan en ciencia de datos.
Propósitos para usar Python
En esta sección, planteamos preguntas para descubrir para qué utiliza la gente Python, en qué tipos de desarrollos están involucrados y cómo combinan sus diferentes usos.
¿Con qué propósitos utiliza principalmente Python?
Tanto para trabajar como a nivel personal
Para proyectos personales, formativos o secundarios
Para trabajar
1 de cada 5 encuestados utiliza Python solo para proyectos relacionados con el trabajo, mientras que algo más de la mitad lo combina con proyectos personales.
Uso de Python en 2021 y 2022+100 %
51%
51%
Análisis de datos
43%
45%
Desarrollo web
36%
36%
Aprendizaje automático
34%
36%
Desarrollo y operaciones / Administración de sistemas / Escritura de scripts de automatización
30%
31%
Programación de parsers / scrapers / crawlers web
Uso de Python como lenguaje principal y secundario+100 %
53%
44%
Análisis de datos
45%
31%
Desarrollo web
37%
29%
Aprendizaje automático
35%
34%
Desarrollo y operaciones / Administración de sistemas / Escritura de scripts de automatización
30%
28%
Programación de parsers / scrapers / crawlers web
¿En qué medida participa en las siguientes actividades?
Análisis de datos
Desarrollo web
Aprendizaje automático
Desarrollo y operaciones / Administración de sistemas / Escritura de scripts de automatización
Programación de parsers / scrapers / crawlers web
Fines educativos
Pruebas de software / Escritura de pruebas automatizadas
Prototipado de software
Desarrollo de escritorio
Programación de redes
Gráficos por ordenador
Desarrollo de juegos
Desarrollo integrado
Desarrollo móvil
Desarrollo de aplicaciones multimedia
Otros
¿Para qué utiliza Python con mayor frecuencia?
22%
23%
Desarrollo web
18%
17%
Análisis de datos
12%
11%
Aprendizaje automático
10%
10%
Desarrollo y operaciones / Administración de sistemas / Escritura de scripts de automatización
9%
9%
Fines educativos
Quienes utilizan Python como lenguaje principal lo usan sobre todo para el desarrollo web (23 %).
Como lenguaje secundario, Python es el más utilizado para el análisis de datos (16 %) y DevOps (14 %), mientras que el desarrollo web ocupa el tercer lugar (13 %).
¿Se considera un científico de datos?
Esta pregunta solo fue respondida por los encuestados que participaban en análisis de datos y aprendizaje automático.
Aproximadamente un tercio de los pythonistas que se dedican al análisis de datos y al aprendizaje automático se consideran científicos de datos.
Versiones de Python
Python 3 frente a Python 2
2022
2021
2020
2019
2018
2017
Más del 90 % de los encuestados ya han implantado Python 3, por lo que puede decirse que
ya ha logrado la aceptación general.
El número de usuarios de Python 2 se ha mantenido prácticamente igual en los últimos 3 años, por debajo del 7 %.No obstante, algunas personas siguen utilizando la versión 2 para el análisis de datos (29 %), gráficos por ordenador (24 %) y DevOps (23 %).
Casos de uso de versiones de Python+100 %
54%
29%
Análisis de datos
46%
19%
Desarrollo web
38%
13%
Aprendizaje automático
36%
23%
Desarrollo y operaciones / Administración de sistemas / Escritura de scripts de automatización
32%
13%
Programación de parsers / scrapers / crawlers web
Versiones de Python 3
45%
16%
Python 3.10
23%
35%
Python 3.9
17%
27%
Python 3.8
9%
13%
Python 3.7
4%
7%
Python 3.6
Tenga en cuenta que la encuesta se realizó entre el 14 de octubre y el 14 de noviembre de 2022, y que Python 3.11 no se publicó hasta el 24 de octubre de 2022.
de los pythonistas dice que no actualizan sus versiones de Python, y el 6 % informa de que alguien les gestiona actualizaciones.
de los encuestados que utiliza Windows instalan Python a través de python.org, mientras que las opciones más populares para los usuarios de macOS y Linux son el Python proporcionado por el sistema operativo, Python.org, los contenedores Docker y pyenv.
Instalación y actualización de Python+100 %
Nota: Enthought ha obtenido menos del 0,5 % de las respuestas y se ha incluido en Otros.
Aislamiento de entorno Python+100 %
Poetry se está convirtiendo poco a poco en una herramienta más popular para el aislamiento del entorno Python.Desde 2020, ha sumado 6 puntos porcentuales.La herramienta parece prometedora, dado que algunas de sus funciones ya están implementadas en el núcleo de Python.
Marcos de trabajo y bibliotecas
Marcos de trabajo web+100 %
El uso del marco de trabajo web de Python sigue siendo una carrera de 3 caballos entre Flask, Django y FastAPI.
Todos los demás marcos combinados apenas alcanzarían el tercer puesto.FastAPI ha sumado 4 puntos porcentuales desde el año pasado, y ahora lo utiliza 1 de cada 4 desarrolladores de Python.
Encontrará más información sobre el panorama de Django en la encuesta de desarrolladores de Django de 2022, realizada en colaboración con la Django Software Foundation.
Otros marcos de trabajo y bibliotecas+100 %
Aunque los tres primeros marcos no han cambiado con respecto a 2021, Requests ha cedido 4 puntos porcentuales a httpx.
Marcos de trabajo de pruebas de unidad+100 %
En general, las empresas de mayor tamaño son más propensas a utilizar pruebas de unidad en sus proyectos Python, y también adoptan pytest y simulan en mayor medida que las pequeñas.
ORMs+100 %
SQLAlchemy
Django ORM
Raw SQL
SQLObject
Peewee
Tortoise ORM
PonyORM
Dejavu
Otros
Sin desarrollo de base de datos
Bases de datos+100 %
MS SQL Server y Oracle Database son dos veces más populares entre los científicos de datos que entre los desarrolladores web, mientras que la adopción de la mayoría de las demás bases de datos es mucho mayor entre los desarrolladores web.
Herramientas para Big Data+100 %
El 31 % de los desarrolladores de Python utiliza herramientas de big data, lo que supone un aumento de 6 puntos porcentuales desde 2021.Entre los científicos de datos esta cifra alcanza el 42 %. ¿Quién lo habría imaginado?
Plataformas en la nube
de los desarrolladores de Python utiliza plataformas en la nube, 5 puntos porcentuales más que el año pasado.
Principales plataformas de nube+100 %
Esta pregunta solo la respondieron las personas encuestadas que usan plataformas en la nube.
Entre los pythonistas de África, Heroku es la plataforma de nube más popular, ya que la utiliza el 39 % de los desarrolladores de ese continente.Los otros lenguajes que utilizan los desarrolladores también afectan a su elección de plataforma.
Como era de esperar, los usuarios de C# utilizan Microsoft Azure casi con la misma frecuencia que AWS.Los desarrolladores de Go y TypeScript son los usuarios más activos de plataformas en la nube, con más del 80 % de ellos utilizando nubes.
¿Cómo ejecuta el código en la nube?+100 %
47%
48%
Dentro de contenedores
41%
41%
En máquinas virtuales
27%
27%
En una plataforma como servicio
27%
24%
Sin servidor
2%
2%
Otros
Esta pregunta solo la respondieron las personas encuestadas que usan plataformas en la nube.
¿Cómo desarrolla para la nube?+100 %
53%
56%
Localmente con virtualenv
41%
40%
En contenedores Docker
20%
21%
En máquinas virtuales
19%
17%
En entornos de desarrollo remotos
18%
18%
Con un intérprete del sistema local
Esta pregunta solo la respondieron las personas encuestadas que usan plataformas en la nube.
El desarrollo local con virtualenv sigue cayendo en popularidad, perdiendo 7 puntos porcentuales desde 2020.Es el más utilizado por los encuestados que efectúan desarrollo web con Python.
El uso de entornos de desarrollo remotos está aumentando de forma lenta pero segura, sumando 3 puntos porcentuales desde 2020.Se utiliza sobre todo para aprendizaje automático, programación de redes y DevOps.
Herramientas de desarrollo
Sistema operativo+100 %
Linux
Windows
macOS
BSD
Otros
En comparación con el año pasado, la popularidad de macOS y Windows se ha mantenido prácticamente igual, mientras que el uso de Linux ha disminuido en 4 puntos porcentuales.
Sistemas de integración continua (CI)+100 %
La popularidad de GitHub Actions sigue creciendo, y más de un tercio de los desarrolladores de Python lo utilizan ya.
La adopción global de herramientas de CI también aumentó en 4 puntos porcentuales en comparación con 2021.
de los encuestados utiliza herramientas de gestión continua, siendo Ansible la más popular, mientras que el 11 % prefiere utilizar una solución personalizada.
Herramientas de documentación+100 %
Sphinx
MKDocs
Doxygen
Otros
No utilizo ninguna herramienta de documentación
El 39 % de los pythonistas utiliza una herramienta de documentación, y la primera opción, Sphinx, se mantiene sin cambios desde el año pasado.
Herramientas y funcionalidades para el desarrollo de Python
utilizar el autocompletado en el editor
utilizar entornos virtuales de Python para los proyectos
refactorizar el código
utilizar sistemas de control de versiones
utilizar análisis lint para el código
escribir pruebas para el código
utilizar bases de datos SQL
utilizar un depurador
utilizar los consejos de escritura de forma opcional
ejecutar / depurar o editar código en máquinas remotas
utilizar herramientas de integración continua
utilizar sistemas de seguimiento de incidencias
utilizar la cobertura de código
utilizar un generador de perfiles de Python
utilizar bases de datos NoSQL
Editores
Elegidos en conjunto por dos tercios de los encuestados, PyCharm y VS Code son los dos mejores IDE para el desarrollo de Python.
Solo el 14 % de los encuestados utiliza un único IDE o editor, y la gran mayoría (61 %) utiliza simultáneamente 2-3 IDE o editores.El 26 % de los desarrolladores de Python prefiere PyCharm como IDE adicional, y una cuarta parte selecciona VS Code.
IDE/editor principal
Para identificar los editores e IDE más populares, planteamos una pregunta de respuesta única: «¿Cuál es el editor principal que utiliza para desarrollar en Python actualmente?».
Ciencia de datos frente a desarrollo web
40%
44%
VS Code
25%
37%
PyCharm
3%
4%
Vim
2%
2%
Emacs
2%
3%
Sublime Text
El desarrollo web hace referencia a las personas que seleccionaron «Desarrollo web» como respuesta a la pregunta «¿Para qué utiliza Python con mayor frecuencia?». La ciencia de datos hace referencia a las personas que seleccionaron «Análisis de datos» o «Aprendizaje automático» en la misma pregunta.
Número de IDE/editores utilizados
1
2
3
4
5+
IDE/editores utilizados, además del IDE/editor principal+100 %
Paquetes de Python
de los desarrolladores de Python utiliza herramientas para aislar entornos entre proyectos, y las 3 soluciones principales son venv, virtualenv y Conda.
¿Cuál de las siguientes herramientas utiliza para aislar entornos Python entre proyectos?+100 %
¿Utiliza entornos virtuales en los contenedores?
Se ha producido un aumento de 5 puntos porcentuales en el número de desarrolladores que utilizan entornos virtuales en contenedores desde el año pasado.
+100 %
76%
81%
pip
29%
32%
venv (biblioteca estándar)
26%
30%
Contenedores (por ejemplo, Docker)
23%
22%
Conda
18%
23%
virtualenv
Aunque las tres primeras herramientas siguen siendo las mismas que hace un año, todas están perdiendo popularidad poco a poco.Mientras tanto, el uso de Poetry ha aumentado 2 puntos porcentuales.
¿Utiliza el módulo de biblioteca estándar venv?+100 %
El número de usuarios del módulo de biblioteca estándar venv ha aumentado en 5 puntos porcentuales con respecto a 2021.
¿En qué formato o formatos se almacena la información sobre las dependencias de aplicaciones?+100 %
69%
76%
requirements.txt
33%
26%
pyproject.toml
25%
22%
poetry.lock
15%
16%
pipfile.lock
11%
11%
Conda environment.yml
El almacenamiento de información sobre las dependencias de las aplicaciones en requirements.txt es cada vez menos popular, con una caída de 7 puntos porcentuales respecto al año pasado.
En el mismo periodo, pyproject.toml ha aumentado en la misma proporción y ahora lo utiliza un tercio de los desarrolladores de Python.
Una gran cantidad de trabajo constante logró que pyproject.toml alcanzase la paridad de funcionalidades, y ahora se admite directamente en pip.
de los desarrolladores de Python utiliza herramientas para gestionar las versiones de las dependencias de las aplicaciones.Poetry, pipenv y pip-tools son las principales herramientas utilizadas para este fin, con un uso casi igual entre los desarrolladores.
de los desarrolladores de Python sigue actualizando manualmente las versiones de las dependencias de las aplicaciones, lo que supone un descenso de 5 puntos porcentuales con respecto a hace un año.
¿Qué herramientas utiliza para la gestión de las dependencias de aplicaciones?+100 %
poetry
pipenv
pip-tools
Otros
Ninguna
Esta pregunta solo la respondieron las personas encuestadas que utilizan herramientas para gestionar versiones precisas/exactas de las dependencias de aplicaciones.
¿De dónde instala los paquetes?+100 %
El uso de PyPI ha disminuido en 7 puntos porcentuales, mientras que el uso de todos los demás métodos de instalación de paquetes es prácticamente el mismo que en 2021.
¿Qué herramientas utiliza para instalar paquetes?+100 %
de los pythonistas desarrolla aplicaciones utilizando Python, siendo Setuptools, Wheel, build y Poetry las herramientas más populares para este fin.
¿Qué herramientas utiliza para desarrollar
aplicaciones de Python?+100 %
Esta pregunta solo la respondieron las personas encuestadas que desarrollan aplicaciones.
Aunque más de la mitad de los usuarios de Python desarrollan aplicaciones, solo el 41 % de ellos ya las han publicado en un repositorio de paquetes.
¿Dónde publicó sus paquetes de aplicaciones Python?+100 %
PyPI
Python Package Index privado
Espejo interno de PyPI
conda-forge
Otros
A esta pregunta solo respondieron los encuestados que publicaron sus paquetes de aplicaciones Python.
de los encuestados ya ha desarrollado y empaquetado bibliotecas Python.Las soluciones más populares para este fin suelen ser las mismas que para el desarrollo de aplicaciones en Python.
de los encuestados que han desarrollado sus propias bibliotecas de Python ya las han publicado, principalmente utilizando PyPI o un Python Package Index privado para hacerlo.
¿Qué herramientas utiliza para crear paquetes
de sus bibliotecas de Python?+100 %
Esta pregunta solo la respondieron las personas encuestadas que desarrollan bibliotecas de Python.
59%
71%
Setuptools
39%
42%
Wheel
30%
26%
build
24%
20%
Poetry
8%
5%
conda-build
¿Dónde ha publicado sus bibliotecas Python empaquetadas?+100 %
PyPI
Python Package Index privado
Espejo interno de PyPI
conda-forge
Otros
Esta pregunta solo la respondieron las personas encuestadas que publicaron sus bibliotecas de Python empaquetadas.
Curiosamente, el uso de PyPI ha disminuido en 9 puntos porcentuales en comparación con el año pasado, mientras que la popularidad de las réplicas internas de PyPI ha aumentado en 5 puntos porcentuales.
Datos demográficos
Trabajar en un equipo vs. trabajar de forma independiente
Trabajo en mis proyectos de manera independiente
Trabajo en equipo
Trabajo como consultor o formador externo
Trabajar en proyectos
Trabajo en un proyecto principal y en varios proyectos paralelos
Trabajo en muchos proyectos distintos
Solo trabajo en un proyecto
Situación laboral
Tamaño de la empresa
Esta pregunta solo la respondieron las personas encuestadas que trabajan por cuenta ajena.
Tamaño del equipo
2-7
8-12
13-20
21-40
+40
Esta pregunta solo la respondieron las personas encuestadas que trabajan por cuenta ajena.
Sector de la empresa
Esta pregunta solo la respondieron las personas encuestadas que trabajan por cuenta ajena.
Sector objetivo
Esta pregunta solo la respondieron las personas encuestadas que trabajan por cuenta ajena.
Cargos+100 %
Esta pregunta solo la respondieron las personas encuestadas que están empleadas.
Intervalo de edades
18-20
21-29
30-39
40-49
50–59
+60
Experiencia con Python
Menos de 1 año
De 1 a 2 años
De 3 a 5 años
De 6 a 10 años
11 años o más
Experiencia en programación profesional
Menos de 1 año
De 1 a 2 años
De 3 a 5 años
De 6 a 10 años
11 años o más
¿Cuál es su país o región?
Los países/regiones con menos del 1 % se han combinado en «Otros».
Metodología y datos brutos
¿Quiere profundizar en los datos?Descargue las respuestas anónimas de la encuesta y vea todo lo que puede aprender.Comparta sus conclusiones y puntos de vista mencionando a @jetbrains y a @ThePSF en Twitter con el hashtag #pythondevsurvey.
Antes de empezar a diseccionar estos datos, tenga en cuenta los siguientes puntos importantes:
Criterios para descartar respuestas
Cualquiera de los siguientes:
- Menor de 17 años.
- No respondió a la pregunta «¿Cuántos años de experiencia profesional en codificación tiene?» de la tercera página de la encuesta.
- Menor de 21 años y con más de 11 años de experiencia profesional en codificación.
- Demasiadas respuestas únicas para las preguntas de opción múltiple (sin tener en cuenta las respuestas «Ninguna» o «Ninguno»).
- Varias respuestas desde la misma dirección de correo electrónico (solo se utiliza una respuesta).
- No utiliza Python.
Al menos dos de las siguientes condiciones:
- Utilización de más de 16 lenguajes de programación.
- Más de 9 puestos de trabajo.
- Más de 11 opciones seleccionadas en respuesta a «¿Para qué utiliza Python?».
- El país o región seleccionado se encuentra entre los primeros de la lista por orden alfabético y no entre los países o regiones populares.
- El puesto de CEO y el de Asistencia técnica a la vez.
- CEO y menor de 21 años a la vez.
- Demasiadas respuestas seleccionadas en general (usar casi todos los marcos de trabajo para ciencia de datos, para desarrollo web, empaquetado, etc.).
- Respuesta demasiado rápida (menos de 5 segundos por pregunta).
Una vez más, en nombre de la Python Software Foundation y de JetBrains, nos gustaría dar las gracias a todos los que han participado en esta encuesta. Con su ayuda, podemos cartografiar el panorama de la comunidad de Python de forma más precisa.
Contribuya a la Campaña de donaciones recurrentes de la PSF.La PSF es una organización sin ánimo de lucro que se nutre enteramente de sus patrocinadores, sus miembros y el público general.
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