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2023 年2021 年2020 年2019 年2018 年、および 2017 年の Python 開発者アンケート結果をご覧ください。

一般的な Python の使用状況

Python を主要言語または第二言語として使用している割合

85%

主要

15%

第二

Python と他言語の併用状況100+

37%

40%

JavaScript

36%

38%

HTML/CSS

34%

33%

SQL

31%

33%

Bash / シェル

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

Python 開発者の 86% は Python の他に別の言語を使用しており、その中でも JavaScript、HTML/CSS、および SQL が最も一般的です。

Python と他言語の併用状況100+

37%

38%

JavaScript

37%

32%

HTML/CSS

35%

28%

SQL

32%

22%

Bash / シェル

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

ウェブ開発およびデータサイエンスで使用される言語100+

45%

50%

SQL

34%

66%

JavaScript

34%

41%

Bash / シェル

33%

60%

HTML/CSS

32%

19%

C/C++

ウェブ開発の数値は、質問「Python を主に何に使用していますか?」で「ウェブ開発」を選択した回答者の数を表しています。 データサイエンスの数値は、同じ質問に対して「データ解析」または「機械学習」を選択した回答者の数を表しています。

当然ながら、ウェブ開発者の間では JavaScript と HTML/CSS が、データサイエンティストの間では SQL が最も人気のある言語です。

Python の使用目的

このセクションではユーザーが Python を使用する目的、従事している開発の種類、さまざまな用途の組み合わせを確認するための質問をしました。

主にどのような目的で Python を使用していますか?

51%

仕事と個人の両方

28%

個人の教育または副業プロジェクト

21%

仕事

5 人に 1 人の回答者が仕事関連のプロジェクトでのみ Python を使用しているのに対し、半数強が個人プロジェクトでも使用しています。

2021 年と 2022 年の Python 使用状況100+

51%

51%

データ解析

43%

45%

ウェブ開発

36%

36%

機械学習

34%

36%

DevOps / システム管理 / 自動化スクリプトの作成

30%

31%

ウェブパーサー / スクレーパー / クローラーのプログラミング

Python を主要言語または第二言語として使用している割合100+

53%

44%

データ解析

45%

31%

ウェブ開発

37%

29%

機械学習

35%

34%

DevOps / システム管理 / 自動化スクリプトの作成

30%

28%

ウェブパーサー / スクレーパー / クローラーのプログラミング

次の活動にどの程度関与していますか?

データ解析

ウェブ開発

機械学習

DevOps / システム管理 / 自動化スクリプトの作成

ウェブパーサー / スクレーパー / クローラーのプログラミング

教育目的

ソフトウェアのテスト / 自動テストの作成

ソフトウェアプロトタイピング

デスクトップ開発

ネットワークプログラミング

コンピューターグラフィックス

ゲーム開発

組み込み開発

モバイル開発

マルチメディアアプリケーション開発

その他

Python を主に何に使用していますか?

22%

23%

ウェブ開発

18%

17%

データ解析

12%

11%

機械学習

10%

10%

DevOps / システム管理 / 自動化スクリプトの作成

9%

9%

教育目的

Python を主要言語としている人は、主にウェブ開発に使用しています(23%)。

Python が第二言語として最も多く使用されているのはデータ解析(16%)と DevOps(14%)であり、ウェブ開発は 3 位(13%)となっています。

自分はデータサイエンティストだと思いますか?

この質問は、データ解析と機械学習に従事している方にのみご回答いただきました。

データ解析と機械学習に従事する Python 開発者の約 3 分の 1 が、自身をデータサイエンティストだと考えています。

Python のバージョン

Python 3 と Python 2 の比率

2022

2021

2020

2019

2018

2017

回答者の 90% 以上はすでに Python 3 での実装を行ったことがあるため、

メインストリームでの採用を達成したと言えます。

Python 2 ユーザーの数は過去 3 年とほぼ同じ 7% 未満のままです。 とはいえ、一部のユーザーはデータ解析(29%)、コンピューターグラフィックス(24%)、および DevOps(23%)にバージョン 2 を依然として使用しています。

各 Python バージョンの使用状況100+

54%

29%

データ解析

46%

19%

ウェブ開発

38%

13%

機械学習

36%

23%

DevOps / システム管理 / 自動化スクリプトの作成

32%

13%

ウェブパーサー / スクレーパー / クローラーのプログラミング

Python 3 のバージョン

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

このアンケートは 2022 年 10 月 14 日~11 月 14 日に実施され、Python 3.11 は 2022 年 10 月 24 日にリリースされたばかりだったことに注意してください。

11%

Python のバージョンを更新しないと回答した Python 開発者の割合。6% は自分以外の人物が更新を管理していると回答しました。

52%

python.org 経由で Windows にインストールした Python を使用していると述べた回答者の割合。macOS と Linux のユーザーにとって最も一般的なオプションは、OS が提供する Python、Python.org、Docker コンテナー、および pyenv でした。

Python のインストールとアップグレード100+

37%

Python.org

26%

OS 提供の Python(apt-get、yum、homebrew など)

17%

Anaconda

17%

Docker コンテナー

16%

pyenv

6%

ソースからビルド

6%

他の人に Python のアップデート管理を任せている

5%

クラウドプロバイダーによる自動アップデート

2%

ActivePython

2%

Intel Distribution for Python

2%

pythonz

3%

その他

11%

アップデートしていない

注意: Enthought のシェアは 0.5% 未満であったため、「その他」に含まれています。

Python 環境の分離状況100+

49%

Virtualenv

31%

Docker

22%

Conda

16%

Pipenv

14%

Poetry

6%

Vagrant / 仮想マシン

4%

その他

23%

なし

Poetry は徐々に人気を得ている Python 環境分離ツールです。 2020 年以来、6 パーセントポイント増加しています。 このツールの機能はすでに Python のコアに取り込まれていることを考慮すると、期待の大きいツールのようです。

フレームワークとライブラリ

ウェブフレームワーク100+

39%

Flask

39%

Django

25%

FastAPI

4%

web2py

4%

CherryPy

4%

Tornado

3%

Pyramid

3%

Bottle

2%

Falcon

2%

Hug

5%

その他

27%

なし

Python ウェブフレームワークの使用については、Flask、Django、FastAPI の三つ巴の戦いが続いています。

他のすべてのフレームワークを合わせても 3 位に届きません。FastAPI は昨年から 4 パーセントポイント増加し、現在では Python 開発者 4 人に 1 人が使用しています。

Django の展望については、Django Software Foundation と共同で実施した「2022 年 Django 開発者アンケート」をご覧ください。

その他のフレームワークとライブラリ100+

48%

Requests

29%

Pillow

25%

Asyncio

20%

Tkinter

15%

PyQT

15%

Scrapy

14%

aiohttp

13%

httpx

12%

Pygame

6%

Kivy

6%

Six

5%

wxPython

4%

Twisted

4%

PyGTK

6%

その他

19%

なし

上位 3 つのフレームワークは 2021 年から変化していませんが、Requests が httpx に 4 パーセントポイントを譲っています。

ユニットテストフレームワーク100+

51%

pytest

24%

unittest

10%

mock

6%

doctest

6%

tox

5%

Hypothesis

4%

nose

1%

その他

35%

なし

一般的に、規模の大きな企業ほど小さな企業よりも Python プロジェクトにユニットテストを使用する傾向が高く、pytest や mock をより広く採用しています。

ORM100+

35%

SQLAlchemy

28%

Django ORM

16%

Raw SQL

8%

SQLObject

3%

Peewee

3%

Tortoise ORM

3%

PonyORM

2%

Dejavu

4%

その他

34%

データベース開発はしていない

データベース100+

42%

PostgreSQL

37%

MySQL

36%

SQLite

19%

MongoDB

16%

Redis

12%

MS SQL Server

7%

Oracle Database

4%

Amazon Redshift

3%

Neo4j

3%

Cassandra

2%

DB2

2%

h2

2%

HBase

2%

Couchbase

6%

その他

18%

なし

MS SQL Server と Oracle データベースがデータサイエンティストの間でウェブ開発者の 2 倍の人気を誇っているのに対し、他のほとんどのデータベースはウェブ開発者による採用がはるかに多くなっています。

ビッグデータツール100+

12%

Apache Spark

10%

Apache Kafka

6%

Apache Hadoop/MapReduce

6%

Dask

5%

Apache Hive

3%

Apache Beam

3%

ClickHouse

3%

Apache Flink

2%

Apache Samza

2%

Apache Tez

1%

その他

69%

なし

Python 開発者の 31% がビッグデータツールを使用しており、2021 年から 6 パーセントポイント増加しています。 この数値はデータサイエンティストの間では 42% に達しています。誰が予測できたでしょうか?

クラウドプラットフォーム

66 %

クラウドプラットフォームを使用している Python 開発者の割合。昨年より 5 パーセントポイント増加しています。

上位のクラウドプラットフォーム100+

49%

AWS

33%

Google Cloud Platform

25%

Microsoft Azure

20%

Heroku

16%

DigitalOcean

14%

PythonAnywhere

7%

Linode

6%

OpenStack

5%

OpenShift

2%

Rackspace

9%

その他

この質問は、クラウドプラットフォームを利用している方にのみご回答いただきました。

アフリカ地区の Python 開発者の間では Heroku クラウドプラットフォームの人気が最も高く、39% の開発者が使用しています。 他の言語開発者の使用も、プラットフォームの選択に影響を与えています。

当然ながら、C# ユーザーは AWS のほぼ 2 倍の割合で Microsoft Azure を使用しています。 Go と TypeScript の開発者は最も活発なクラウドプラットフォームユーザーであり、80% 以上がクラウドを使用しています。

コードをどのようにクラウドで実行していますか?100+

47%

48%

コンテナー内で実行

41%

41%

仮想マシンで開発

27%

27%

PaaS で実行

27%

24%

サーバーレス

2%

2%

その他

この質問は、クラウドプラットフォームを利用している方にのみご回答いただきました。

どのようにクラウド向けの開発を行っていますか?100+

53%

56%

virtualenv を使用したローカル開発

41%

40%

Docker コンテナーで開発

20%

21%

仮想マシンで開発

19%

17%

リモート開発環境で開発

18%

18%

ローカルシステムインタープリターを使用

この質問は、クラウドプラットフォームを利用している方にのみご回答いただきました。

virtualenv を使ったローカル開発の人気は引き続き下落しており、2020 年から 7 パーセントポイント減となっています。 ローカル開発は Python でウェブ開発を行う回答者に最も一般的に使用されています。

リモート開発環境の使用率は徐々に増加していますが、2020 年から確実に 3 パーセントポイント増加しています。 リモート開発は機械学習、ネットワークプログラミング、および DevOps で最も一般的に使用されています。

開発ツール

オペレーティングシステム100+

59%

Linux

58%

Windows

26%

macOS

3%

BSD

1%

その他

macOS と Windows の人気がいずれも昨年とほぼ同じであるのに対し、Linus の使用率は 4 パーセントポイント減少しました。

継続的インテグレーション(CI)システム100+

35%

GitHub Actions

22%

Gitlab CI

16%

Jenkins / Hudson

6%

Bitbucket Pipelines

6%

Travis CI

6%

CircleCI

3%

TeamCity

3%

Bamboo

2%

AppVeyor

2%

CruiseControl

4%

その他

35%

なし

GitHub Actions の人気は高まり続けており、現在では Python 開発者の 3 分の 1 以上が使用しています。

CI ツールの全体的な採用率も、2021 年に比べて 4 パーセントポイント増加しました。

34%

継続的管理ツールを使用している回答者の割合。Ansible に最も人気が集まっているのに対し、11% はカスタムソリューションを好んで使用しています。

ドキュメントツール100+

22%

Sphinx

11%

MKDocs

8%

Doxygen

5%

その他

61%

ドキュメント作成ツールを使用していない

Python 開発者の 39% はドキュメント作成ツールを使用しており、昨年と変わらず Sphinx が 1 位の座を維持しています。

Python 開発用のツールと機能

エディターの自動補完の使用

プロジェクトでの Python 仮想環境の使用

コードのリファクタリング

バージョン管理システムの使用

コードリンティングの使用

コードテストの作成

SQL データベースの使用

デバッガーの使用

オプションの型ヒントの使用

リモートマシンでのコードの実行/デバッグまたは編集

継続的インテグレーションツールの使用

課題トラッカーの使用

コードカバレッジの使用

Python プロファイラーの使用

NoSQL データベースの使用

エディター

回答者の 3 分の 2 に選ばれた PyCharm と VS Code は、Python 開発に使用されている上位 2 つの IDE です。

回答者のわずか 14% が単一の IDE またはエディターを使用しており、大半(61%)は 2~3 個の IDE またはエディターを併用しています。 Python 開発者の 26% は PyCharm を補助的な IDE として好んでおり、4 分の 1 が VS Code を選択しています。

メイン IDE/エディター

37%

VS Code

29%

PyCharm

5%

Jupyter Notebook

3%

Vim

3%

Neovim

2%

Sublime Text

2%

IDLE

2%

Emacs

2%

IntelliJ IDEA

2%

Spyder

2%

NotePad++

2%

JupyterLab

1%

Atom

1%

Eclipse + Pydev

4%

その他

3%

なし

最も人気のあるエディターと IDE を特定するため、「現在の Python 開発に使用しているメインのエディターは何ですか?」という単一回答形式の質問を行いました。

データサイエンスとウェブ開発の比率

40%

44%

VS Code

25%

37%

PyCharm

3%

4%

Vim

2%

2%

Emacs

2%

3%

Sublime Text

ウェブ開発の数値は、質問「Python を主に何に使用していますか?」で「ウェブ開発」を選択した回答者の数を表しています。 データサイエンスの数値は、同じ質問に対して「データ解析」または「機械学習」を選択した回答者の数を表しています。

使用している IDE/エディター数

14%

1

35%

2

26%

3

14%

4

11%

5+

メイン IDE/エディターの他に使用している IDE/エディター100+

25%

VS Code

23%

Jupyter Notebook

18%

Vim

17%

PyCharm Community 版

14%

NotePad++

13%

JupyterLab

12%

Sublime Text

9%

PyCharm Professional 版

8%

IDLE

8%

Nano

6%

Spyder

5%

Atom

5%

Python Tools for Visual Studio(PTVS)

5%

Neovim

4%

IntelliJ IDEA

3%

Emacs

2%

Eclipse + Pydev

1%

Wing IDE

4%

その他

14%

なし

Python のパッケージ

85%

ツールを使用してプロジェクト間の環境を分離している Python 開発者の割合。上位 3 つのソリューションは、venv、virtualenv、および Conda です。

次のうち、どのツールを使用してプロジェクト間で Python 環境を分離していますか?100+

43%

venv

37%

virtualenv

21%

Conda

16%

Poetry

14%

pipenv

6%

virtualenvwrapper

3%

hatch

3%

その他

15%

Python 環境の分離にツールを使用していない

コンテナーで仮想環境を使用していますか?

コンテナーで仮想環境を使用している開発者の数は昨年から 5 パーセントポイント増加しています。

Python パッケージに関連するどのツールを
直接使用していますか?
100+

76%

81%

pip

29%

32%

venv(標準ライブラリ)

26%

30%

コンテナー(Docker などを経由)

23%

22%

Conda

18%

23%

virtualenv

上位 3 つのツールは昨年から変化していませんが、どれも少しずつ人気が下落しています。 一方、Poetry の使用率は 2 パーセントポイント増加しています。

標準の venv ライブラリモジュールを使用していますか?100+

42%

venv を直接使用している

23%

virtualenv を介して使用している

13%

Poetry を介して使用している

12%

Pipenv を介して使用している

4%

tox を介して使用している

1%

その他

11%

わからない

18%

いいえ。venv は使用していない

標準ライブラリモジュールである venv を使用している開発者の数は、2021 年から 5 パーセントポイント増加しています。

アプリケーション依存関係情報はどの形式で保存されていますか?100+

69%

76%

requirements.txt

33%

26%

pyproject.toml

25%

22%

poetry.lock

15%

16%

pipfile.lock

11%

11%

Conda environment.yml

requirements.txt にアプリケーション依存関係情報を保存する割合は減少しており、昨年比で 7 パーセントポイント下落しています。

それと同時に pyproject.toml が同じポイントだけ上昇しており、現在では 3 分の 1 の Python 開発者が使用しています。

pyproject.toml は多大な努力が投入されて同等の機能を持つようになり、現在は pip で直接サポートされています。

45%

ツールを使用してアプリケーション依存関係のバージョンを管理している Python 開発者の割合。この目的で主に使用されているツールは Poetry、pipenv、および pip-tools で、開発者の間でほぼ同等の割合で使用されています。

30%

アプリケーション依存関係のバージョンを依然として手動で更新している Python 開発者の割合。昨年から 5 パーセントポイント減少しています。

アプリケーション依存関係の管理にはどのツールを使用していますか?100+

30%

poetry

28%

pipenv

26%

pip-tools

4%

その他

28%

なし

この質問は、アプリケーション依存関係の厳密なバージョン管理に何らかのツールを使用している方にのみご回答いただきました。

どこからパッケージをインストールしていますか?100+

73%

PyPI

33%

GitHub

17%

ローカルソース

16%

Anaconda

12%

Linux ディストリビューション

11%

プライベート Python Package Index

11%

conda-forge Conda チャンネル

10%

PyPI の組織内ミラー

9%

デフォルトの Conda チャンネル

9%

GitLab

4%

Artifactory

4%

その他の Conda チャンネル

1%

その他

10%

わからない

2021 年と比較すると、PyPl の使用率は 7 パーセントポイント減少していますが、他のすべてのパッケージインストール方法はほぼ変化していません。

パッケージのインストールにはどのツールを使用していますか?100+

84%

pip

22%

Conda

15%

Poetry

6%

easy_install

6%

pipx

3%

pip-sync

2%

その他

5%

なし

57%

Python を使ってアプリケーションを開発している Python 開発者の割合。この目的で最も人気の高いツールは、Setuptools、Wheel、build、および Poetry です。

Python アプリケーションの開発には
どのツールを使用していますか?
100+

40%

Setuptools

29%

Wheel

21%

build

19%

Poetry

7%

conda-build

3%

Flit

3%

Enscons

3%

pex

2%

PDM-PEP517

2%

maturin

4%

その他

25%

使用していない / わからない

この質問は、アプリケーションを開発している方にのみご回答いただきました。

半数以上の Python ユーザーがアプリケーションを開発していますが、アプリをパッケージリポジトリに公開したことがあるのは 41% に過ぎません。

Python アプリケーションパッケージをどこに公開しましたか?100+

61%

PyPI

38%

プライベート Python Package Index

14%

PyPI の組織内ミラー

8%

conda-forge

6%

その他

この質問は、Python アプリケーションパッケージを公開した方にのみご回答いただきました。

34%

Python ライブラリの開発とパッケージ化をすでに行った回答者の割合。この目的で最も人気のあるソリューションは概して Python アプリケーション開発のソリューションと同じです。

74%

独自の Python ライブラリを開発してすでに公開している回答者の割合。主に PyPl またはプライベート Python Package Index を使用しています。

Python ライブラリのパッケージ作成には
どのツールを使用していますか?
100+

この質問は、Python ライブラリを開発している方にのみご回答いただきました。

59%

71%

Setuptools

39%

42%

Wheel

30%

26%

build

24%

20%

Poetry

8%

5%

conda-build

パッケージ化された Python ライブラリをどこに公開したことがありますか?100+

63%

PyPI

38%

プライベート Python Package Index

15%

PyPI の組織内ミラー

9%

conda-forge

5%

その他

この質問は、パッケージ化された Python ライブラリを公開した方にのみご回答いただきました。

興味深いことに、PyPl の使用率は昨年から 9 パーセントポイント減少しており、PiPl の内部ミラーへの人気が 5 パーセントポイント増加しています。

回答者に関する情報

チーム作業と単独作業の状況

49%

単独で独自のプロジェクトに従事している

46%

チームで作業している

5%

外部コンサルタントまたはトレーナーを務めている

プロジェクトへの従事状況

41%

1 つのメインプロジェクトと複数のサイドプロジェクトに従事している

38%

多様なプロジェクトに従事している

21%

1 つのプロジェクトにのみ従事している

雇用種別

59%

会社 / 組織による完全雇用

13%

学生

7%

フリーランサー

7%

自営業

7%

勤労学生

5%

会社 / 組織による部分雇用

1%

退職済み

2%

その他

会社の規模

8%

自分のみ

11%

2〜10 人

17%

11〜50 人

26%

51〜500 人

8%

501~1,000 人

10%

1,001~5,000 人

18%

5,000 人超

3%

わからない

この質問は、会社に勤務している方にのみご回答いただきました。

チームの規模

67%

2〜7 人

19%

8~12 人

7%

13〜20 人

4%

21~40 人

3%

40+

この質問は、会社に勤務している方にのみご回答いただきました。

会社の業界

38%

情報技術 / ソフトウェア開発

7%

教育 / トレーニング

7%

科学

6%

経理 / 財務 / 保険

4%

医薬 / 健康

4%

製造

4%

金融 / 不動産 / 不動産金融

この質問は、会社に勤務している方にのみご回答いただきました。

ターゲット業界

50%

情報技術 / ソフトウェア開発

5%

経理 / 財務 / 保険

3%

製造

3%

販売 / 流通 / 事業開発

3%

物流 / 運輸

3%

金融 / 不動産 / 不動産金融

3%

医薬 / 健康

この質問は、会社に勤務している方にのみご回答いただきました。

役職100+

65%

開発者 / プログラマー

19%

データアナリスト

17%

チームリーダー

15%

アーキテクト

10%

テクニカルサポート

7%

システムアナリスト

6%

プロダクトマネージャー

6%

CIO / CEO / CTO

6%

QA エンジニア

5%

DBA

5%

ビジネスアナリスト

4%

テクニカルライター

13%

その他

この質問は、雇用されている方にのみご回答いただきました。

年齢層

9%

18〜20

37%

21~29

31%

30~39

13%

40~49

6%

50–59

3%

60種類以上の

Python の経験

23%

1 年未満

20%

1~2 年

29%

3~5 年

18%

6~10 年

10%

11 年以上

コーディングの業務経験

33%

1 年未満

19%

1~2 年

19%

3~5 年

12%

6~10 年

16%

11 年以上

どちらの国または地域にお住まいですか?

1% 未満の国 / 地域はすべて「その他」にまとめられています。

19%

米国

11%

インド

6%

ドイツ

4%

中国

4%

イギリス

4%

ブラジル

4%

フランス

3%

ロシア連邦

2%

カナダ

2%

ポーランド

2%

イタリア

2%

トルコ

実施方法と生データ

より詳細にデータを分析したいですか? 匿名化されたアンケート回答をダウンロードして調査に役立ててください! 調査結果や分析データを Twitter に投稿してください。投稿の際にはハッシュタグ #pythondevsurvey を付け、@jetbrains@ThePSF をメンションしてください。

このデータの分析を開始する前に、以下の重要事項に注意してください:

データセットには Python Software Foundation の公式チャンネルからの回答のみが含まれています。 このデータセットには、python.orgPSF ブログ、公式の Python メーリングリスト、Python 関連のサブレディット、および PSF’s TwitterLinkedIn アカウントでのアンケート推進を通じて 2022 年 10 月から 12 月に収集された 23,000 件以上の回答のうち、重複する回答と信頼性の低い回答を除外したものが含まれています。 アンケート結果が特定のツールやテクノロジーに一方的に有利にならないよう、回答の収集には製品、サービス、またはベンダー関連のチャンネルは使用されませんでした。

データは匿名化されており、個人情報や地理的位置情報は含まれていません。 回答者のコメントで個人が特定されないよう、自由回答式のフィールドはすべて削除されています。

アンケートの実施方法をより詳しく把握できるよう、データセット、アンケートの質問、アンケートのロジックを公開しています。 回答の選択肢にはさまざまな順序(アルファベット順、ランダム、または直接)を適用しました。 回答の順序は質問ごとに指定されています。

回答の除外基準

以下のいずれかに該当するもの:

  • 17 歳以下。
  • アンケートの 3 ページ目にある「あなたは IT 業界でどのくらいの期間働いていますか?」に回答しなかったもの。
  • 21 歳未満かつ 11 年超のコーディング業務経験。
  • 複数選択肢の質問に単一の回答数が多すぎるもの(「なし」の回答は対象外)。
  • 同じメールアドレスからの複数の回答(1 つの回答のみを使用)。
  • Python を使用していない。

以下の項目に 2 つ以上当てはまるもの:

    • 17 以上のプログラミング言語を使用している。
  • 10 以上の役職があるもの。
  • 「Python を何に使用していますか?」に対して 11 個以上の回答が選択されているもの。
  • 選択された国/地域がアルファベット順のリストの上位に含まれており、一般的な国/地域ではないもの。
  • 役職が CEO とテクニカルサポートの組み合わせになっているもの。
  • CEO であり 21 歳未満であるもの。
  • 全体的に選択された回答数が多すぎるもの(データサイエンス、ウェブ開発、パッケージなどにほぼすべてのフレームワークを使用しているなど)。
  • 回答が速すぎるもの(質問あたり 5 秒未満で回答されているもの)。

Python Software Foundation と JetBrains を代表し、このアンケートにご参加いただいた皆様に重ねて御礼申し上げます。 皆さまのご協力により、Python コミュニティの展望をより正確にマッピングすることができます。

PSF の Recurring Giving Campaign にご協力ください。 PSF は、スポンサー、メンバー、および一般の方々から全面的に支援されている非営利団体です。

2021年2020 年2019 年2018 年、および 2017 年の Python 開発者アンケート結果をご覧ください。

JetBrains によるその他の大規模なアンケートレポートをご覧ください。

ご覧いただきありがとうございました!

重力

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