2023년 Python 개발자 설문조사 결과
Python Software Foundation과 JetBrains가 공동으로 실시하고 이번으로 일곱 번째 맞는 연례 공식 Python 개발자 설문조사입니다.
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일반적 Python 사용 현황
Python을 기본 언어 또는 보조 언어로 사용하는 비율
기본
보조
다른 언어와 함께 Python이 사용되는 비율100%+
| 2021년 | 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% | 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% | 기타 |
| 13% | 14% | 17% | 없음 |
요즘은 Go와 Rust를 이용하여 지연 시간이 짧고 메모리 안전성을 갖춘 애플리케이션을 만드는 데 관심이 커지고 있습니다.
다른 언어와 함께 Python이 사용되는 비율100%+
35%
38%
JavaScript
33%
31%
HTML/CSS
32%
26%
SQL
29%
25%
Bash/Shell
23%
35%
C/C++
웹 및 데이터 과학용 언어100%+
40%
44%
SQL
30%
36%
Bash/Shell
30%
62%
JavaScript
28%
53%
HTML/CSS
25%
14%
C/C++
19%
15%
Java
12%
27%
TypeScript
웹 개발자란 “Python을 주로 어떤 용도로 사용하시나요?”라는 질문에 '웹 개발'을 선택한 사람들을 말합니다. 데이터 과학자는 같은 질문에서 '데이터 분석' 또는 '머신러닝'을 선택한 사람들을 말합니다.
Python으로 프로그래밍한 지 얼마나 되셨나요?
1년 미만
1~2년
3~5년
6~10년
11년 이상
전문적으로 코딩을 하신 지 몇 년이 되셨나요?
1년 미만
1~2년
3~5년
6~10년
11년 이상
작년에 오픈 소스 프로젝트에 기여했다고 보고한 Python 개발자의 비율
작년에 어떤 오픈 소스에 기여하셨나요?100%+
공동 개발에 참여한다고 보고한 Python 개발자의 비율
Python 개발과 관련된 새로운 도구와 기술에 대한 정보를 일반적으로 어디에서 습득하시나요?100%+
Python 사용 목적
이 섹션에서는 사람들이 Python을 사용하는 용도, 작업 중인 개발 유형, 언어 사용을 다양하게 결합하는 방법을 알아보기 위해 질문했습니다.
Python을 주로 어떤 용도로 사용하시나요?
업무 및 개인용으로 모두
개인, 교육 또는 보조 프로젝트용으로
업무용으로
연도별 Python 사용 현황100%+
| 2021년 | 2022 | 2023 | |
|---|---|---|---|
| 51% | 51% | 44% | 데이터 분석 |
| 45% | 43% | 42% | 웹 개발 |
| 36% | 36% | 34% | 머신러닝 |
| – | – | 27% | 데이터 엔지니어링 |
| 36% | 34% | 26% | DevOps/시스템 관리/자동화 스크립트 작성 |
| 31% | 30% | 25% | 웹 파서/스크레이퍼/크롤러 프로그래밍 |
| – | – | 25% | 학술 연구 |
| 26% | 25% | 23% | 소프트웨어 테스트/자동화된 테스트 작성 |
| 27% | 27% | 22% | 교육 목적 |
| – | – | 21% | 디자인/데이터 시각화 |
| 22% | 20% | 19% | 소프트웨어 프로토타이핑 |
| 19% | 19% | 15% | 데스크톱 개발 |
| 18% | 17% | 14% | 네트워크 프로그래밍 |
| 12% | 13% | 10% | 컴퓨터 그래픽 |
| 10% | 9% | 10% | 게임 개발 |
| – | – | 8% | MLOps |
| 5% | 6% | 7% | 멀티미디어 애플리케이션 개발 |
| 7% | 8% | 7% | 임베디드 개발 |
| 6% | 6% | 6% | 모바일 개발 |
| 7% | 6% | 6% | 기타 |
2023년에는 새로운 옵션이 추가되어 목록이 확장되었습니다.
기본 및 보조 언어로서의 Python 사용 현황100%+
44%
40%
데이터 분석
44%
33%
웹 개발
34%
29%
머신러닝
28%
20%
데이터 엔지니어링
26%
21%
학술 연구
26%
26%
DevOps/시스템 관리/자동화 스크립트 작성
25%
23%
웹 파서/스크레이퍼/크롤러 프로그래밍
Python을 주로 어떤 용도로 사용하시나요?
다음 활동에 어느 정도로 관여하고 계신가요?
웹 개발
데이터 분석
머신러닝
데이터 엔지니어링
학술 연구
DevOps/시스템 관리/자동화 스크립트 작성
교육 목적
소프트웨어 테스트/자동화된 테스트 작성
소프트웨어 프로토타이핑
디자인/데이터 시각화
웹 파서/스크레이퍼/크롤러 프로그래밍
데스크톱 개발
네트워크 프로그래밍
Python 버전
Python 3 대 Python 2
2023
2022
2021년
2020년
2019년
2018년
2017년
Python 2를 계속 사용하는 이들의 절반 가량은 21세 미만이고, 3분의 1은 학생입니다. 일부 과정에서는 아직도 Python 2를 사용하고 있는 것일까요?
Python 3 버전100%+
| 2021년 | 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 미만 |
참고: 2023년에 Python 3.7 이하 버전의 수명이 끝났습니다. Python 3.12는 2023년 10월(본 설문조사가 시작되기 1개월 전)에 출시되었으며 이미 높은 채택률을 보이고 있습니다. 이 설문조사에 참여한 이들 중 Python 3.13을 사용 중인 개발자는 알파 릴리스를 사용하고 있습니다.
거의 75%의 사용자가 Python의 최근 3개 버전을 사용합니다. 반가운 소식입니다! 성능과 편의성 개선에 힘 입어 Python의 최신 버전이 커뮤니티에서 매우 빠르게 채택되고 있습니다.
Python 설치 및 업그레이드100%+
참고: Enthought의 비율은 0.5% 미만으로, 기타에 포함되었습니다.
프레임워크 및 라이브러리
웹 프레임워크100%+
2023년에는 새로운 옵션이 추가되어 목록이 확장되었습니다.
웹 프레임워크100%+
36%
42%
Flask
31%
46%
FastAPI
31%
40%
Requests
26%
63%
Django
18%
29%
Asyncio
16%
4%
Streamlit
12%
43%
Django REST Framework
Django 환경에 대한 자세한 내용은 Django Software Foundation과 파트너십을 맺어 수행한 2023년 Django 개발자 설문조사에서 확인할 수 있습니다.
기타 프레임워크 및 라이브러리100%+
유닛 테스트 프레임워크100%+
클라우드 플랫폼
클라우드 플랫폼 사용100%+
| 2021년 | 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% | 기타 |
| 39% | 34% | 33% | 없음 |
2023년에는 새로운 옵션이 추가되어 목록이 확장되었습니다.
클라우드에서 코드를 어떻게 실행하시나요?100%+
컨테이너 내에서
가상머신에서
서버리스
PaaS(Platform-as-a-Service)에서
기타
없음
컨테이너에서 코드를 실행하는 데 Kubernetes를 사용한다고 말한 Python 사용자의 비율
다음 중 어떤 것을 사용하시나요?100%+
Amazon Elastic Kubernetes Service
Google Kubernetes Engine
Azure Kubernetes Service
RedHat OpenShift
기타
클라우드용으로 어떻게 개발하시나요?100%+
데이터 과학
설문조사에 참여한 모든 Python 개발자 중 데이터 탐색 및 처리에 관여한 개발자의 비율
데이터 탐색 및 처리에 사용하는 도구
대시보드 생성에 사용하는 라이브러리100%+
Plotly Dash
Streamlit
Panel
Gradio
Voilà
기타
없음
응답자의 25%는 대시보드를 만든다고 답했습니다. 이런 작업에 가장 많이 사용되는 두 가지 도구는 Plotly Dash와 Streamlit입니다.
모든 Python 개발자 중 ML 모델을 트레이닝시키거나 이로부터 예측을 생성한다고 보고한 개발자의 비율. 이런 작업에 가장 많이 사용되는 두 가지 솔루션은 scikit-learn과 PyTorch입니다.
ML 모델 트레이닝 및 예측에 사용하는 프레임워크
100%+
트레이닝용 플랫폼100%+
실험적 추적 도구100%+
TensorBoard
MLflow
Weights & Biases
CometML
NeptuneML
기타
사내 솔루션
없음
Google은 2024년 1월 1일에 TensorBoard.dev(한 번의 클릭으로 텐서보드 데이터를 게시하는 서비스)에 대한 지원을 중단했습니다. 2024년에는 다른 옵션이 더 인기를 얻을 것으로 예상됩니다.
데이터 버전 관리에 사용하는 도구100%+
사내 솔루션
Dalta Lake
DVC
Pachyderm
기타
없음
설문조사에 참여한 모든 개발자 중 ML 배포 및 추론 작업을 수행한 개발자의 비율
빅데이터를 다루시나요?
빅데이터 도구100%+
PySpark
PyFlink
Great Expectations
PyDeequ
기타
없음
빅데이터 작업에 사용하는 솔루션100%+
클라우드
자체 호스팅
모두
없음
개발 도구
운영 체제100%+
Linux
Windows
macOS
BSD
기타
Linux를 개발 환경으로 사용하는 개발자의 비율이 수년에 걸쳐 감소세를 보이고 있습니다. 2021년과 비교하면 8%가 감소했습니다.
배포 및 추론에 사용하는 플랫폼 및 도구100%+
ORM100%+
| 2021년 | 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% | 기타 |
| 36% | 34% | 41% | 데이터베이스를 개발하지 않음 |
데이터베이스를 전혀 개발하지 않는 사람의 비율이 작년보다 7% 증가했습니다.
ORM100%+
43%
9%
데이터베이스를 개발하지 않음
36%
54%
SQLAlchemy
15%
57%
Django ORM
13%
15%
Raw SQL
데이터베이스100%+
| 2021년 | 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% | 기타 |
| 19% | 18% | 20% | 없음 |
2023년에는 새로운 옵션이 추가되어 목록이 확장되었습니다.
PostgreSQL은 3년 연속 Python 사용자에게 가장 인기 있는 데이터베이스입니다.
지속적 통합(CI) 시스템100%+
문서 도구100%+
구성 관리 도구100%+
기본 IDE/에디터
가장 인기 있는 에디터와 IDE를 파악하기 위해 "현재 Python 개발에 사용하는 기본 에디터는 무엇인가요?"라는 1개의 답변만 할 수 있는 질문을 하였습니다.
PyCharm 사용자 중 68%가 PyCharm Professional Edition을 선택합니다.
데이터 과학 대 웹 개발
44%
46%
Visual Studio Code
27%
37%
PyCharm
7%
0%
Jupyter Notebook
VS Code 사용자 중 6%만이 VS Code Data Wrangler를 사용합니다. VS Code가 제공하는 Jupyter 지원은 사용자의 51%가 사용합니다.
IntelliJ IDEA 및 PyCharm의 Jupyter 지원을 사용하는 사용자는 각각 34%와 47%입니다.
기본 IDE/에디터 외에 사용하는 IDE/에디터100%+
사용하는 IDE/에디터 수
1
2
3
4+
데이터에 따르면, 응답자의 40%가 Python 개발을 위해 3개 이상의 IDE/에디터를 사용하는데, 이는 2개의 IDE/에디터를 동시에 사용하는 개발자의 수와 매우 비슷합니다.
Python 패키징
프로젝트 간 Python 환경을 분리하는 데 다음 중 어떤 도구를 사용하시나요?100%+
| 2021년 | 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% | 기타 |
| 15% | 15% | 11% | Python 환경 분리를 위해 사용하는 도구가 없음 |
종속성을 관리하기 위해 어떤 도구를 사용하시나요?100%+
애플리케이션 종속성 정보를 어떤 형식으로 저장하시나요?100%+
패키지는 어디에서 받아 설치하시나요?100
패키지는 어디에서 받아 설치하시나요?100
80%
90%
PyPI
30%
25%
GitHub
27%
6%
Anaconda
14%
10%
로컬 소스
13%
2%
기타 Conda 채널
자신이 개발한 Python 애플리케이션을 패키지로 만들어 패키지 저장소에 게시했다고 답한 응답자의 비율
Python 라이브러리 패키지를 만드는 데 어떤 도구를 사용하시나요?100
Twine
Poetry
Flit
Hatch
PDM
기타
컨테이너에서 가상 환경을 사용하시나요?
예
아니요
기타
Python 개발에 컨테이너를 사용하지 않음
C, C++, Rust, Go 등 다른 언어를 사용하여 Python용 바이너리 모듈을 빌드하는 응답자의 비율
Python용 바이너리 모듈을 빌드하는 데 사용하는 언어100%+
인구통계
성별
이 질문은 선택 사항이었습니다.
연령대
팀 작업 대 개인 작업
프로젝트 작업
고용 상태
직책100%+
기업 규모
팀 규모
기업 업종
어느 국가 또는 지역에 살고 계시나요?
1% 미만의 국가/지역은 모두 '기타'로 합쳐졌습니다.
방법론 및 원시 데이터
데이터를 더 상세하게 파헤쳐보고 싶으신가요? 익명 처리된 설문조사 응답을 다운로드하여 몰랐던 사실을 알아보세요! X에서 #pythondevsurvey 해시태그와 함께 @jetbrains 및 @ThePSF를 멘션하여 새로운 사실과 인사이트를 공유하세요.
이 데이터를 분석하기 전에 다음 중요한 정보에 유념하세요.
Python Software Foundation과 JetBrains를 대표하여 이 설문조사에 참여해 주신 모든 분들께 다시 한 번 감사드립니다. 여러분의 도움으로 Python 커뮤니티의 현황을 더 정확하게 포착할 수 있었습니다!
PSF의 정기 기부 캠페인에 동참하세요. PSF는 후원자, 회원 및 일반 대중의 지원으로만 운영되는 비영리 조직입니다.
읽어주셔서 감사합니다!
보고서가 여러분에게 유익한 도움이 되었기를 바랍니다. 이 보고서를 친구 및 동료와 공유하세요.
향후 설문조사에 참여해 주세요.
본 설문조사에 관한 질문이나 향후 설문조사에 대한 제안이 있으면 surveys@jetbrains.com 또는 psf@python.org로 연락해 주시기 바랍니다.