Resultados de la encuesta de desarrolladores Python 2023
Esta es la séptima encuesta oficial anual de desarrolladores de Python, realizada en colaboración entre la Python Software Foundation y JetBrains.
Entre noviembre de 2023 y febrero de 2024, más de 25 000 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.
Consulte los resultados de las encuestas de desarrolladores Python de 2022, 2021, 2020, 2019, 2018 y 2017.
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Utilización de Python general
Python como lenguaje principal vs. secundario
Principal
Secundario
Utilización de Python con otros lenguajes+100 %
| 2021 | 2022 | 2023 | |
|---|---|---|---|
| 40 % | 37 % | 35 % | JavaScript |
| 38 % | El 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 % | 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 % | Otros |
| 13 % | 14 % | 17 % | Ninguna |
En la actualidad, existe un interés creciente en Go y Rust para crear aplicaciones de baja latencia y memoria segura.
Utilización de Python con otros lenguajes+100 %
35%
38%
JavaScript
33%
31%
HTML/CSS
32%
26%
SQL
29%
25%
Bash/Shell
23%
35%
C/C++
Lenguajes para ciencia de datos y web+100 %
40%
44%
SQL
30%
36%
Bash/Shell
30%
62%
JavaScript
28%
53%
HTML/CSS
25%
14%
C/C++
19%
15%
Java
12%
27%
TypeScript
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.
¿Cuánto tiempo lleva programando en Python?
Menos de 1 año
De 1 a 2 años
De 3 a 5 años
De 6 a 10 años
11 años o más
¿Cuántos años de experiencia profesional en codificación tiene?
Menos de 1 año
De 1 a 2 años
De 3 a 5 años
De 6 a 10 años
11 años o más
de los desarrolladores de Python declararon haber contribuido a proyectos de código abierto el año pasado.
En el último año, ¿cómo describiría sus contribuciones al código abierto?+100 %
de los desarrolladores de Python afirman practicar el desarrollo colaborativo.
¿Dónde suele informarse sobre nuevas herramientas y tecnologías relevantes para su desarrollo de Python?+100 %
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
Uso de Python por año+100 %
| 2021 | 2022 | 2023 | |
|---|---|---|---|
| 51 % | 51 % | 44 % | Análisis de datos |
| 45 % | 43 % | 42 % | Desarrollo web |
| El 36 % | El 36 % | 34 % | Aprendizaje automático |
| – | – | 27 % | Ingeniería de datos |
| El 36 % | 34 % | 26 % | DevOps / Administración de sistemas / Escritura de scripts de automatización |
| 31 % | 30 % | 25 % | Programación de parsers / scrapers / crawlers web |
| – | – | 25 % | Investigación académica |
| 26 % | 25 % | 23 % | Pruebas de software / Escritura de pruebas automatizadas |
| 27 % | 27 % | 22 % | Fines educativos |
| – | – | 21 % | Diseño / Visualización de datos |
| 22 % | 20 % | 19 % | Prototipado de software |
| 19 % | 19 % | 15 % | Desarrollo de escritorio |
| 18 % | 17 % | 14 % | Programación de redes |
| 12 % | 13 % | 10 % | Gráficos por ordenador |
| 10 % | 9 % | 10 % | Desarrollo de juegos |
| – | – | 8 % | MLOps |
| 5 % | 6 % | 7 % | Desarrollo de aplicaciones multimedia |
| 7 % | 8 % | 7 % | Desarrollo integrado |
| 6 % | 6 % | 6 % | Desarrollo móvil |
| 7 % | 6 % | 6 % | Otros |
Tenga en cuenta que en 2023 la lista se amplió con nuevas opciones.
Uso de Python como lenguaje principal y secundario+100 %
44%
40%
Análisis de datos
44%
33%
Desarrollo web
34%
29%
Aprendizaje automático
28%
20%
Ingeniería de datos
26%
21%
Investigación académica
26%
26%
DevOps / Administración de sistemas / Escritura de scripts de automatización
25%
23%
Programación de parsers / scrapers / crawlers web
¿Para qué utiliza Python con mayor frecuencia?
¿En qué medida participa en las siguientes actividades?
Desarrollo web
Análisis de datos
Aprendizaje automático
Ingeniería de datos
Investigación académica
DevOps / Administración de sistemas / Escritura de scripts de automatización
Fines educativos
Pruebas de software / Escritura de pruebas automatizadas
Prototipado de software
Diseño / Visualización de datos
Programación de parsers / scrapers / crawlers web
Desarrollo de escritorio
Programación de redes
Versiones de Python
Python 3 frente a Python 2
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
Casi la mitad de los usuarios de Python 2 tienen menos de 21 años y un tercio son estudiantes. ¿Tal vez los cursos siguen utilizando Python 2?
Versiones de Python 3+100 %
| 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 o anterior |
Nota: En 2023, Python 3.7 y las versiones anteriores se encontraban en el final de su ciclo de vida. Python 3.12 se lanzó en octubre de 2023 (1 mes antes de que comenzara esta encuesta) y ya cuenta con un alto índice de adopción. Los desarrolladores que utilizan Python 3.13 a partir de esta encuesta están utilizando una versión alfa.
Casi el 75 % de los usuarios utilizan las 3 últimas versiones de Python. ¡Es una gran noticia! La comunidad ha ido adoptando las últimas versiones de Python con bastante rapidez debido a las mejoras de rendimiento y comodidad que ofrecen.
Instalación y actualización de Python+100 %
Nota: Enthought ha obtenido menos del 0,5 % de las respuestas y se ha incluido en Otros.
Marcos de trabajo y bibliotecas
Marcos de trabajo web+100 %
Tenga en cuenta que en 2023 la lista se amplió con nuevas opciones.
Marcos de trabajo web+100 %
36%
42%
Flask
31%
46%
FastAPI
31%
40%
Requests
26%
63%
Django
18%
29%
Asyncio
16%
4%
Streamlit
12%
43%
Django REST Framework
Puede encontrar más información sobre el panorama de Django en la Encuesta de desarrolladores Django 2023, realizada en colaboración con la Django Software Foundation.
Otros marcos de trabajo y bibliotecas+100 %
Marcos de trabajo de pruebas de unidad+100 %
Plataformas en la nube
Uso de plataformas en la nube+100 %
| 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 % | Otros |
| 39 % | 34 % | 33 % | Ninguna |
Tenga en cuenta que en 2023 la lista se amplió con nuevas opciones.
¿Cómo ejecuta el código en la nube?+100 %
Dentro de contenedores
En máquinas virtuales
Sin servidor
En una plataforma como servicio
Otros
Ninguna
de los Pythonistas dicen que utilizan Kubernetes para ejecutar código en contenedores.
¿Cuáles de los siguientes servicios utiliza?+100 %
Amazon Elastic Kubernetes Service
Google Kubernetes Engine
Azure Kubernetes Service
RedHat OpenShift
Otros
¿Cómo desarrolla para la nube?+100 %
Ciencia de datos
de los desarrolladores de Python encuestados se dedican a la exploración y el procesamiento de datos.
Herramientas para la exploración y el procesamiento de datos
Bibliotecas para la creación de paneles+100 %
Plotly Dash
Streamlit
Panel
Gradio
Voilà
Otros
Ninguna
El 25 % de los encuestados afirma trabajar en la creación de paneles. Plotly Dash y Streamlit son las dos principales opciones para este tipo de tareas.
de los desarrolladores de Python afirman que entrenan modelos de aprendizaje automático o generan predicciones a partir de ellos. scikit-learn y PyTorch son las dos soluciones más utilizadas para estas tareas.
Marcos de trabajo para el entrenamiento y la predicción de modelos de aprendizaje automático
+100 %
Plataformas para el entrenamiento+100 %
Herramientas de seguimiento de experimentos+100 %
TensorBoard
MLflow
Weights & Biases
CometML
NeptuneML
Otros
Una solución interna
Ninguna
Google ha dejado de utilizar TensorBoard.dev (un servicio para publicar datos de TensorBoard en un solo clic) el 1 de enero de 2024. Podemos esperar que otras opciones se vuelvan más populares en 2024.
Herramientas para el versionado de datos+100 %
Una solución interna
Dalta Lake
DVC
Pachyderm
Otros
Ninguna
de los desarrolladores encuestados trabajan en la implementación e inferencia de aprendizaje automático.
¿Trabaja con big data?
Herramientas de big data+100 %
PySpark
PyFlink
Great Expectations
PyDeequ
Otros
Ninguna
Soluciones que se utilizan para trabajar con big data+100 %
Nube
Autoalojamiento
Los dos
Ninguna
Herramientas de desarrollo
Sistema operativo+100 %
Linux
Windows
macOS
BSD
Otros
La proporción de desarrolladores que utilizan Linux como entorno de desarrollo ha disminuido a lo largo de los años: en comparación con 2021, se ha reducido en 8 puntos porcentuales.
Plataformas y herramientas de implementación e inferencia+100 %
ORMs+100 %
| 2021 | 2022 | 2024 | |
|---|---|---|---|
| 34 % | 35 % | 34 % | SQLAlchemy |
| 29 % | 28 % | 25 % | Django ORM |
| 16 % | 16 % | 13 % | Raw 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 % | Otros |
| El 36 % | 34 % | 41 % | No me dedico al desarrollo de bases de datos |
La proporción de los que no desarrollan bases de datos ha aumentado 7 puntos porcentuales con respecto al año pasado.
ORMs+100 %
43%
9%
No me dedico al desarrollo de bases de datos
36%
54%
SQLAlchemy
15%
57%
Django ORM
13%
15%
Raw SQL
Bases de datos+100 %
| 2021 | 2022 | 2023 | |
|---|---|---|---|
| 43 % | 42 % | 43 % | PostgreSQL |
| 38 % | El 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 Druid |
| 1 % | 2 % | 0 % | Apache Druid |
| 6 % | 6 % | 4 % | Couchbase |
| 19 % | 18 % | 20 % | Otros |
Tenga en cuenta que en 2023 la lista se amplió con nuevas opciones.
PostgreSQL sigue siendo la base de datos más popular entre los usuarios de Python por tercer año consecutivo.
Sistemas de integración continua (CI)+100 %
Herramientas de documentación+100 %
Herramientas de gestión de la configuración+100 %
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?».
Entre los usuarios de PyCharm, el 68 % elige PyCharm Professional Edition.
Ciencia de datos frente a desarrollo web
44%
46%
Visual Studio Code
27%
37%
PyCharm
7%
0%
Jupyter Notebook
Solo el 6 % de los usuarios de VS Code utilizan VS Code Data Wrangler. Al mismo tiempo, la compatibilidad con Jupyter que ofrece VS Code es utilizada por el 51 % de sus usuarios.
La compatibilidad con Jupyter en IntelliJ IDEA y PyCharm es utilizada por el 34 % y el 47 % de los usuarios respectivamente.
IDE/editores utilizados, además del IDE/editor principal+100 %
Número de IDE/editores utilizados
1
2
3
+4
Según nuestros datos, el 40 % de los encuestados utilizan 3 o más IDE/editores para el desarrollo de Python, porcentaje que se acerca mucho a la cifra de los que utilizan 2 IDE/editores simultáneamente.
Paquetes de Python
¿Cuál de las siguientes herramientas utiliza para aislar entornos Python entre proyectos?+100 %
| 2021 | 2022 | 2023 | |
|---|---|---|---|
| 44 % | 43 % | El 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 % | Otros |
| 15 % | 15 % | 11 % | No utilizo ninguna herramienta para aislar entornos Python |
¿Qué herramientas utiliza para gestionar las dependencias?+100 %
¿En qué formato o formatos se almacena la información sobre las dependencias de aplicaciones?+100 %
¿De dónde instala los paquetes?100
¿De dónde instala los paquetes?100
80%
90%
PyPI
30%
25%
GitHub
27%
6%
Anaconda
14%
10%
Una fuente local
13%
2%
Otros canales de Conda
de los encuestados afirman haber empaquetado y publicado aplicaciones de Python que han desarrollado en un repositorio de paquetes.
¿Qué herramientas utiliza para crear paquetes de sus bibliotecas de Python?100
Twine
Poetry
Flit
Hatch
PDM
Otros
¿Utiliza entornos virtuales en los contenedores?
Sí
No
Otros
No utilizo contenedores para el desarrollo en Python
de los encuestados compilan módulos binarios para Python utilizando otro lenguaje como C, C++, Rust o Go.
Lenguajes para compilar módulos binarios para Python+100 %
Datos demográficos
Género
Esta pregunta era opcional.
Intervalo de edades
Trabajar en un equipo vs. trabajar de forma independiente
Trabajar en proyectos
Situación laboral
Cargos+100 %
Tamaño de la empresa
Tamaño del equipo
Sector de la empresa
¿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:
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.
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