Résultats de l'Enquête 2022 sur les Développeurs Python
Voici les résultats de la sixième enquête annuelle officielle sur les Développeurs Django, menée en collaboration par la Django Software Foundation et JetBrains. Les réponses ont été recueillies entre octobre et décembre 2022. Plus de 23 000 développeurs Python de près de 200 pays et régions ont participé à cette enquête et nous ont aidé à établir un état des lieux du langage et de son écosystème.
Utilisation générale de Python
Python en tant que langage principal ou secondaire
Principal
Secondaire
Utilisation de Python avec d'autres langages+ de 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
86 % des développeurs et développeuses Python utilisent d’autres langages en plus de Python, principalement JavaScript, HTML/CSS et SQL.
Utilisation de Python avec d'autres langages+ de 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
Langages pour le Web et la Science des données+ de 100
45%
50%
SQL
34%
66%
JavaScript
34%
41%
Bash / Shell
33%
60%
HTML/CSS
32%
19%
C/C++
Ici la notion de Développement web correspond aux personnes qui ont sélectionné « Développement web » comme réponse à la question « À quelles fins utilisez-vous le plus Python ? ». Science des données fait référence aux personnes ayant répondu « Analyse de données » ou « Machine learning » à cette même question.
Sans surprise, JavaScript et HTML/CSS sont les langages les plus populaires parmi les développeurs et développeuses web, tandis que SQL est le choix numéro un des data scientists.
Objectifs de l’utilisation de Python
Dans cette section, nous avons posé des questions visant à découvrir à quelles fins et pour quels types de développement Python est utilisé, et comment les développeurs combinent les différents cas d'utilisation du langage.
À quelles fins utilisez-vous principalement Python ?
Pour le travail et pour des projets personnels
Pour des projets personnels, éducatifs ou secondaires
Pour le travail
1 personne interrogée sur 5 utilise Python uniquement pour des projets professionnels, tandis qu'un peu plus de la moitié combine cette utilisation avec des projets personnels.
Utilisation de Python en 2021 et 2022+ de 100
51%
51%
Analyse des données
43%
45%
Développement web
36%
36%
Machine Learning
34%
36%
DevOps / Administration système / Rédaction de scripts d'automatisation
30%
31%
Programmation d'analyseurs / scrapers / crawlers web
Utilisation de Python comme langage principal et secondaire+ de 100
53%
44%
Analyse des données
45%
31%
Développement web
37%
29%
Machine Learning
35%
34%
DevOps / Administration système / Rédaction de scripts d'automatisation
30%
28%
Programmation d'analyseurs / scrapers / crawlers web
Dans quelle mesure êtes-vous impliqué·e dans les activités suivantes ?
Analyse des données
Développement web
Machine Learning
DevOps / Administration système / Rédaction de scripts d'automatisation
Programmation d'analyseurs / scrapers / crawlers web
À des fins éducatives
Tests logiciels / Écriture de tests automatisés
Prototypage de logiciels
Développement d'applications de bureau
Programmation réseau
Graphisme informatique
Développement de jeux
Développement embarqué
Développement pour mobile
Développement d'applications multimédia
Autre
À quelles fins utilisez-vous le plus Python ?
22%
23%
Développement web
18%
17%
Analyse des données
12%
11%
Machine Learning
10%
10%
DevOps / Administration système / Rédaction de scripts d'automatisation
9%
9%
À des fins éducatives
Les personnes qui utilisent Python comme langage principal l'utilisent principalement pour le développement web (23 %).
En tant que langage secondaire, Python est le plus souvent utilisé pour l'analyse de données (16 %) et le DevOps (14 %), tandis que le développement web arrive en troisième position (13 %).
Considérez-vous être Data Scientist ?
Seules les personnes travaillant dans l’analyse des données et le machine learning ont été invitées à répondre à cette question.
Environ un tiers des utilisateurs de Python impliqués dans l’analyse des données et le machine learning disent se considérer comme des data scientists.
Versions de Python
Comparaison Python 3 / Python 2
2022
2021
2020
2019
2018
2017
Plus de 90 % des répondants disent avoir déjà implémenté Python 3, ce dernier
est donc déjà très bien implanté.
La proportion d’utilisateurs de Python 2 est restée stable au cours des trois dernières années, en dessous de 7 %. Néanmoins, certaines personnes utilisent encore la version 2 pour l’analyse de données (29 %), l’infographie (24 %) et les DevOps (23 %).
Cas d'utilisation des versions de Python+ de 100
54%
29%
Analyse des données
46%
19%
Développement web
38%
13%
Machine Learning
36%
23%
DevOps / Administration système / Rédaction de scripts d'automatisation
32%
13%
Programmation d'analyseurs / scrapers / crawlers web
Versions 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
Veuillez noter que l'enquête s'est déroulée du 14 octobre au 14 novembre 2022, et que Python 3.11 n'a été publié que le 24 octobre 2022.
des utilisateurs de Python disent ne pas mettre à jour leurs versions de Python, et 6 % indiquent que quelqu’un d’autre gère les mises à jour.
des répondants qui utilisent Windows déclarent installer Python via python.org. Les utilisateurs de macOS et de Linux disent avoir recours à la version de Python fournie par le système d’exploitation, à Python.org, aux conteneurs Docker et à pyenv.
Installation et mise à niveau de Python+ de 100
Remarque : Enthought a obtenu moins de 0,5 % et a été intégré dans la catégorie Autres.
Isolation de l’environnement Python+ de 100
Poetry gagne peu à peu en popularité pour l'isolation d'environnements Python. Depuis 2020, il a gagné 6 points de pourcentage. L’outil semble promis à un bel avenir, plusieurs de ses fonctionnalités ayant déjà été implémentées dans le noyau Python.
Frameworks et Bibliothèques
Frameworks web+ de 100
Les 3 frameworks web Python les plus largement utilisés restent Flask, Django et FastAPI.
Tous les autres frameworks combinés atteindraient à peine la troisième place. FastAPI est désormais utilisé par 1 développeur Python sur 4 et a gagné 4 points de pourcentage depuis l’année dernière.
Pour en savoir plus sur la situation de Django, consultez l’Enquête 2022 sur les Développeurs Django, réalisée en partenariat avec la Django Software Foundation.
Autres frameworks et bibliothèques+ de 100
Bien que les trois premiers frameworks en tête du classement soient les mêmes qu'en 2021, Requests a cédé 4 points de pourcentage à httpx.
Frameworks de tests unitaires+ de 100
En général, les grandes entreprises sont plus enclines à utiliser les tests unitaires dans leurs projets Python et à adopter pytest et mock que les petites entreprises.
ORM+ de 100
SQLAlchemy
Django ORM
Raw SQL
SQLObject
Peewee
Tortoise ORM
PonyORM
Dejavu
Autre
Pas de développement de base de données
Bases de données+ de 100
MS SQL Server et Oracle Database sont deux fois plus populaires chez les data scientists que chez les développeurs web, tandis que l’adoption de la plupart des autres bases de données est beaucoup plus élevée chez les développeurs web.
Outils Big Data+ de 100
31 % des développeurs Python utilisent des outils de big data, ce qui représente une augmentation de 6 points de pourcentage depuis 2021. Parmi les data scientists, leur utilisation atteint les 42 %, qui l’eût cru ?
Plateformes cloud
des développeurs Python utilisent des plateformes cloud, soit 5 points de pourcentage de plus que l'année dernière.
Classement des plateformes cloud+ de 100
Seules les personnes qui utilisent des plateformes cloud ont répondu à cette question.
Heroku est la plateforme cloud la plus populaire en Afrique, où elle est utilisée par 39 % des développeurs Python. Les autres langages utilisés par les développeurs influencent également leur choix de plateforme.
Sans surprise, les utilisateurs de C# optent presque aussi souvent pour Microsoft Azure que pour AWS. Les développeurs Go et TypeScript plébiscitent les plateformes cloud à plus de 80 %.
Comment exécutez-vous votre code dans le cloud ?+ de 100
47%
48%
Dans des conteneurs
41%
41%
Dans des machines virtuelles
27%
27%
Sur une plateforme en tant que service
27%
24%
Serverless
2%
2%
Autre
Seules les personnes qui utilisent des plateformes cloud ont répondu à cette question.
Comment développez-vous pour le cloud ?+ de 100
53%
56%
Localement avec virtualenv
41%
40%
Dans des conteneurs Docker
20%
21%
Dans des machines virtuelles
19%
17%
Dans des environnements de développement à distance
18%
18%
Avec un interpréteur système local
Seules les personnes qui utilisent des plateformes cloud ont répondu à cette question.
Le développement local avec virtualenv continue de perdre en popularité (7 points de pourcentage depuis 2020). Il est le plus souvent utilisé par les personnes qui développent des sites web en Python.
L'utilisation d'environnements de développement à distance augmente lentement mais sûrement, avec 3 points de pourcentage en plus depuis 2020. Ils sont le plus souvent utilisés pour le machine learning, la programmation de réseaux et le DevOps.
Outils de développement
Systèmes d'exploitation+ de 100
Linux
Windows
macOS
BSD
Autre
Par rapport à l'année dernière, la popularité de macOS et de Windows a pratiquement stagné, mais l'utilisation de Linux a diminué de 4 points de pourcentage.
Systèmes d'intégration continue (CI)+ de 100
La popularité de GitHub Actions ne cesse de croître, plus d’un tiers des développeurs Python les utilisant.
L'adoption globale des outils de CI a également augmenté de 4 points de pourcentage par rapport à 2021.
des répondants utilisent des outils de gestion continue. Ansible est le plus populaire, tandis que 11 % préfèrent utiliser des solutions personnalisées.
Outils de documentation+ de 100
Sphinx
MKDocs
Doxygen
Autre
Je n'utilise aucun outil de documentation
39 % des utilisateurs de Python utilisent un outil de documentation, et comme l’année dernière, Sphinx reste leur premier choix.
Outils et fonctionnalités pour le développement Python
utilisation de la saisie semi-automatique dans votre éditeur
utilisation des environnements virtuels Python pour vos projets
refactorisation du code
utilisation des systèmes de contrôle de version
utilisation du linting de code
écriture de tests pour votre code
utilisation de bases de données SQL
utilisation d'un débogueur
utilisation d'indications de type facultatives
exécution / débogage ou modification de code sur des machines distantes
utilisation d'outils d'intégration continue
utilisation d'outils de suivi des tickets
utilisation de couverture du code
utilisation d'un profileur Python
utilisation de bases de données NoSQL
Éditeurs
Cités par deux tiers des répondants, PyCharm et VS Code sont les deux principaux IDE pour le développement en Python.
Seuls 14 % des répondants n’utilisent qu’un seul IDE ou éditeur, et la grande majorité d’entre eux (61 %) utilise simultanément 2 ou 3 IDE ou éditeurs. 26 % des développeurs Python préfèrent PyCharm comme IDE supplémentaire, et un quart d’entre eux choisissent VS Code.
IDE / Éditeur principal
Pour identifier les éditeurs et les IDE les plus populaires, nous avons posé une question à réponse unique : « Quel est l’éditeur principal que vous utilisez actuellement pour développer en Python ? ».
Comparaison Science des données / Développement web
40%
44%
VS Code
25%
37%
PyCharm
3%
4%
Vim
2%
2%
Emacs
2%
3%
Sublime Text
Ici la notion de Développement web correspond aux personnes qui ont sélectionné « Développement web » comme réponse à la question « À quelles fins utilisez-vous le plus Python ? ». Science des données fait référence aux personnes ayant répondu « Analyse de données » ou « Machine learning » à cette même question.
Nombre d'IDE / éditeurs utilisés
1
2
3
4
5+
IDE / éditeurs utilisés en plus de l'IDE / éditeur principal+ de 100
Paquets Python
des développeurs Python utilisent des outils pour isoler les environnements entre les projets. Les 3 solutions qui ont leur préférence sont venv, virtualenv et Conda.
Quel outil utilisez-vous pour isoler les environnements Python entre les projets ?+ de 100
Utilisez-vous un environnement virtuel dans les conteneurs ?
Le nombre de développeurs utilisant des environnements virtuels dans des conteneurs a augmenté de 5 points de pourcentage depuis l’année dernière.
+ de 100
76%
81%
pip
29%
32%
venv (bibliothèque standard)
26%
30%
Conteneurs (par exemple, via Docker)
23%
22%
Conda
18%
23%
virtualenv
Si les trois premiers outils sont toujours les mêmes qu’il y a un an, leur popularité baisse peu à peu. En parallèle, l'utilisation de Poetry a gagné 2 points de pourcentage.
Utilisez-vous le module de bibliothèque standard venv ?+ de 100
Le nombre de personnes qui utilisent le module de bibliothèque standard venv a augmenté de 5 points de pourcentage par rapport à 2021.
Dans quel format les informations sur vos dépendances d'applications sont-elles stockées ?+ de 100
69%
76%
requirements.txt
33%
26%
pyproject.toml
25%
22%
poetry.lock
15%
16%
pipfile.lock
11%
11%
Conda environment.yml
Le stockage des informations relatives aux dépendances des applications dans le fichier requirements.txt perd en popularité, avec une baisse de 7 points de pourcentage par rapport à l'année dernière.
Dans le même temps, pyproject.toml a connu une envolée de 7 points, avec un tiers des développeurs Python l'utilisant.
Un travail de longue haleine a permis à pyproject.toml d'atteindre la parité des fonctionnalités, et il est maintenant pris en charge directement dans pip.
des développeurs Python utilisent des outils pour gérer les versions des dépendances des applications. Poetry, pipenv et pip-tools sont les principaux outils utilisés à cette fin, avec un niveau utilisation quasi similaire.
des développeurs et développeuses Python mettent encore à jour les versions des dépendances d'applications manuellement, ce qui représente une baisse de 5 points de pourcentage par rapport à l’année dernière.
Quels outils utilisez-vous pour la gestion des dépendances d'applications ?+ de 100
poetry
pipenv
pip-tools
Autre
Aucun
Seuls les répondants qui utilisent des outils pour gérer les versions précises/exactes des dépendances d'applications ont répondu à cette question.
D'où installez-vous les paquets ?+ de 100
L’utilisation de PyPI a diminué de 7 points de pourcentage, alors que le niveau d’utilisation de toutes les autres méthodes d’installation de paquets est resté quasiment le même qu’en 2021.
Quels outils utilisez-vous pour installer des paquets ?+ de 100
des développeurs Python créent des applications et utilisent principalement Setuptools, Wheel, build et Poetry à cette fin.
Quels outils utilisez-vous pour développer
des applications Python ?+ de 100
Seuls les répondants qui développent des applications ont répondu à cette question.
Alors que plus de la moitié des utilisateurs de Python développent des applications, seuls 41 % d’entre eux ont déjà publié ces applications dans un référentiel de paquets.
Où avez-vous publié vos paquets d'applications Python ?+ de 100
PyPI
Python Package Index privé
Miroir interne de PyPI
conda-forge
Autre
Seules les personnes ayant publié leurs paquets d'applications Python ont répondu à cette question.
des répondants ont déjà développé et empaqueté des bibliothèques Python. Les solutions les plus populaires pour cette utilisation sont généralement les mêmes que pour le développement d’applications Python.
des répondants qui ont développé leurs propres bibliothèques Python les ont déjà publiées, principalement en utilisant PyPI ou un Python Package Index privé.
Quels outils utilisez-vous pour créer des paquets
pour vos bibliothèques Python ?+ de 100
Seuls les répondants qui développent des bibliothèques Python ont répondu à cette question.
59%
71%
Setuptools
39%
42%
Wheel
30%
26%
build
24%
20%
Poetry
8%
5%
conda-build
Où avez-vous publié vos bibliothèques Python empaquetées ?+ de 100
PyPI
Python Package Index privé
Miroir interne de PyPI
conda-forge
Autre
Seuls les répondants qui ont publié leurs bibliothèques Python empaquetées ont répondu à cette question.
Il est intéressant de noter que l'utilisation de PyPI a baissé de 9 points de pourcentage par rapport à l'année dernière, tandis que la popularité des miroirs internes de PyPI a gagné 5 points de pourcentage.
Données démographiques
Travail au sein d'une équipe ou de manière indépendante
Travail sur ses propres projets de manière indépendante
Travail au sein d'une équipe
Travail en tant que consultant externe ou formateur
Travail sur des projets
Travail sur un projet principal et plusieurs projets secondaires
Travail sur de nombreux projets différents
Travail sur un seul projet
Situation professionnelle
Taille d'entreprise
Seuls les répondants employés dans des entreprises ont répondu à cette question.
Taille d'équipe
2-7
8-12
13-20
21-40
+ de 40
Seuls les répondants employés dans des entreprises ont répondu à cette question.
Secteur d'activité de l'entreprise
Seuls les répondants employés dans des entreprises ont répondu à cette question.
Secteur cible
Seuls les répondants employés dans des entreprises ont répondu à cette question.
Fonction professionnelle+ de 100
Seuls les répondants qui ont un emploi ont répondu à cette question.
Tranche d'âge
18–20
21–29
30–39
40–49
50–59
Plus de 60
Expérience de Python
Moins d'1 an
1 à 2 ans
3 à 5 ans
6 à 10 ans
+ de 11 ans
Expérience professionnelle en programmation
Moins d'1 an
1 à 2 ans
3 à 5 ans
6 à 10 ans
+ de 11 ans
Dans quel pays / quelle région vivez-vous ?
Les pays / régions représentant moins d'1 % figurent dans la catégorie « Autre ».
Méthodologie et données brutes
Vous souhaiter examiner les données en détail ? Téléchargez les réponses anonymisées à l'enquête et voyez ce que vous pouvez apprendre ! Partagez vos conclusions et vos analyses en mentionnant @jetbrains et @ThePSF sur Twitter avec le hashtag #pythondevsurvey.
Avant d'examiner ces données plus en détail, veuillez prendre en compte ces informations :
Critères pour le filtrage et l'élimination de certaines réponses
Tout répondant ayant l'une des caractéristiques suivantes :
- Être âgé de 17 ans ou moins.
- Pas de réponse à la question « Combien d'années d'expérience professionnelle avez-vous dans le codage ? » à la troisième page de l'enquête.
- Être âgé de moins de 21 ans et avoir plus de 11 ans d'expérience professionnelle en codage.
- Trop de réponses uniques pour les questions à choix multiples (à l'exception des réponses « Aucun·e »).
- De multiples réponses provenant de la même adresse e-mail (une seule réponse est utilisée).
- N'utilise pas Python.
Tout répondant indiquant au moins deux des éléments suivants :
- Plus de 16 langages de programmation utilisés.
- Plus de 9 fonctions professionnelles.
- Plus de 11 réponses sélectionnées en réponse à la question « À quelles fins utilisez-vous Python ? ».
- Le pays ou la région en question figure en tête de liste par ordre alphabétique et non parmi les pays ou régions les plus populaires.
- Les postes de PDG et d'assistance technique.
- Un poste de PDG et un âge inférieur à 21 ans.
- Trop de réponses sélectionnées de façon générale (utilisation de presque tous les frameworks pour la science des données, pour le développement web, l'empaquetage, etc.)
- Des réponses données trop rapidement (moins de 5 secondes par question).
Une fois encore, au nom de la Python Software Foundation et de JetBrains, nous tenons à remercier toutes les personnes qui ont participé à cette enquête. Grâce à votre aide, nous sommes en mesure d'établir une cartographie plus précise de la communauté Python !
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