Confira os resultados da Pesquisa de Desenvolvedores Python em 2020, 2019, 2018 e 2017.

Conteúdo

Uso geral do Python

Python como linguagem principal vs. secundária

Nos últimos 4 anos, a parcela de desenvolvedores que usam o Python como linguagem principal permanece no mesmo nível de 84-85%.

Uso do Python com outras linguagens100+

2021
2020
40%/41%38%/38%33%/35%33%/33%30%/29%20%/20%11%/11%10%/9%9%/8%9%/10%6%/5%5%/6%4%/4%3%/3%
Todos os resultados ▼

O JavaScript é a linguagem mais popular usada com o Python. No entanto, para desenvolvedores que usam o Python como linguagem secundária, o C/C++ são quase tão populares quanto o JavaScript. O HTML/CSS, o Bash/Shell e o SQL também são comuns, cada um sendo usado por mais de um terço dos desenvolvedores Python.

Linguagens para a Web e Ciência de Dados100+

Ciência de dados
Desenvolvimento Web
42%/49%37%/45%36%/69%34%/60%33%/19%20%/16%14%/2%11%/10%9%/22%8%/11%6%/15%6%/8%4%/2%3%/4%18%/15%9%/3%

Desenvolvimento Web refere-se a pessoas que selecionaram "Desenvolvimento Web" em resposta à pergunta "Para o que você mais usa o Python?". Os dados referem-se a pessoas que selecionaram "Análise de dados" ou "Machine learning" na mesma pergunta.

Como era de se esperar, as linguagens mais populares usadas junto com o Python pelos desenvolvedores Web são JavaScript (69%) e HTML/CSS (60%), enquanto os desenvolvedores envolvidos em tarefas relacionadas a dados costumam usar o SQL (42%). Além disso, em comparação com os desenvolvedores Web, a proporção de desenvolvedores que não usam uma linguagem adicional é três vezes maior entre aqueles que estão envolvidos em tarefas relacionadas a dados.

Finalidades para o uso do Python

Nesta seção, fizemos perguntas para descobrir para que as pessoas usam o Python, em que tipos de desenvolvimento elas estão envolvidas e como combinam seus vários usos.

Para quais propósitos você usa principalmente o Python?

Uso do Python em 2020 e 2021100+

2021
2020
51%/54%45%/48%36%/38%36%/38%31%/35%27%/27%26%/28%22%/23%19%/19%18%/19%12%/13%10%/9%7%/9%6%/6%5%/5%7%/7%

Não há grandes mudanças na distribuição dos casos de uso do Python ao longo dos anos. Análise de dados, machine learning, desenvolvimento Web e DevOps ainda são as áreas mais populares para o uso do Python.

Uso do Python como linguagem principal e secundária100+

O Python é a linguagem principal
O Python é a linguagem secundária
52%/46%48%/32%37%/30%35%/37%32%/28%27%/25%27%/22%21%/24%19%/17%18%/18%12%/13%11%/10%7%/9%6%/5%5%/5%7%/6%

Até que ponto você está envolvido nas seguintes atividades?

atividade principal
atividade secundária
como hobby
62%23%14%47%38%16%45%32%23%42%49%8%41%43%16%40%48%12%39%28%33%36%34%31%36%30%34%36%43%21%30%40%30%27%35%38%24%36%39%24%39%37%19%17%64%74%12%15%Desenvolvimento WebAnálise de dadosMachine learningTestes de software/Criação de testes automatizadosPrototipagem de softwareDevOps/Administração do sistema/Composição de scripts de automaçãoFins educacionaisDesenvolvimento para desktopDesenvolvimento embarcadoProgramação de redeDesenvolvimento móvelDesenvolvimento de aplicações multimídiaComputação gráficaProgramação de web parsers/scrapers/crawlersDesenvolvimento de jogosOutros

Para o que você mais usa o Python?100+

2021
2020
23%/25%17%/17%11%/13%10%/10%9%/7%5%/4%4%/4%4%/4%3%/3%3%/3%2%/1%1%/1%1%/1%1%/1%1%/0%6%/5%

Um quarto dos desenvolvedores que usam o Python como linguagem principal o usam principalmente para desenvolvimento Web. Entre aqueles para quem o Python é uma linguagem secundária, apenas 12% o usam principalmente para desenvolvimento Web.

Curiosamente, a análise de dados como um campo primário para uso do Python é mencionada por quase a mesma parcela dos desenvolvedores, tanto para quem ele é a linguagem de programação principal (17%) quanto secundária (16%).

Você se considera um Cientista de Dados?

Não
Sim
Outros
66%29%5%

Essa pergunta foi respondida apenas por entrevistados que estão envolvidos em análises de dados e machine learning.

Apenas 29% dos desenvolvedores Python envolvidos em análises de dados e machine learning se consideram Cientistas de Dados.

Versões do Python

Python 3 vs. Python 2

Python 3
Python 2
95%5%94%6%90%10%84%16%75%25%20212020201920182017

Em média, a participação de usuários do Python 2 diminui 5 pontos percentuais a cada ano, e agora apenas 5 desenvolvedores em 100 o utilizam.

É interessante que, comparado ao Python 3, o Python 2 é mais frequentemente aplicado a áreas de computação gráfica, jogos e desenvolvimento móvel.

Casos de uso de versões do Python100+

Python 3
Python 2
54%/31%48%/24%38%/27%38%/16%34%/14%28%/18%27%/23%23%/12%19%/14%18%/19%11%/24%9%/17%8%/7%5%/12%4%/7%7%/5%

Versões do Python 3

Python 3.5 ou inferior2%Python 3.67%Python 3.713%Python 3.827%Python 3.935%Python 3.1016%

Instalação e upgrade do Python100+

38%28%16%16%15%6%5%3%1%1%1%3%12%

Observação: o Enthought obteve menos de 0,5% e foi combinado com a categoria "Outros".

Mais da metade dos usuários do Windows obtêm o Python da Python.org, enquanto, apenas um terço dos usuários do Linux fazem o mesmo. Como era de se esperar, os usuários de Linux e macOS geralmente instalam e atualizam o Python usando as opções fornecidas pelo sistema operacional. Ao mesmo tempo, para usuários do macOS, os contêineres pyenv e Docker também são formas bastante populares de obter o Python.

Isolamento de ambiente do Python100+

50%31%20%16%11%5%4%25%

Entre os desenvolvedores Python, 75% usam algumas ferramentas para isolar ambientes Python. Curiosamente, o Conda é a ferramenta mais popular entre os desenvolvedores que utilizam o Jupyter Notebook (50%), enquanto outros desenvolvedores preferem o Virtualenv e o Docker.

Frameworks e bibliotecas

Frameworks da Web100+

41%40%21%4%3%3%3%3%2%1%5%29%

O Flask, o Django e a FastAPI ainda são as três principais frameworks da Web para Python. A FastAPI, lançada inicialmente no final de 2018, apresenta o crescimento mais rápido, tendo aumentado 9 pontos percentuais em relação ao ano anterior. Ao mesmo tempo, em comparação com 2020, a parcela de usuários do Flask diminuiu 5 pontos percentuais.

Você pode encontrar mais informações sobre o panorama do framework Django na Pesquisa para desenvolvedores Django de 2021, conduzida em parceria com a Django Software Foundation.

Frameworks e bibliotecas de Ciência de Dados100+

60%55%43%30%29%23%18%17%16%10%3%1%1%4%27%

10% dos desenvolvedores Python usam simultaneamente 7 ou mais frameworks de ciência de dados e bibliotecas, enquanto cerca de metade deles usa 2 ou menos frameworks.

Outros frameworks e bibliotecas100+

52%31%24%19%15%14%14%13%9%7%6%4%3%3%7%19%

A maioria das outras frameworks é mais popular entre os desenvolvedores Web do que entre os cientistas de dados, que usam o Tkinker e o PyQT com uma frequência significativamente maior.

Frameworks de teste de unidade100+

50%25%11%6%5%4%3%1%38%

A popularidade dos diferentes frameworks de testes de unidade do Python permanece quase a mesma em comparação com o ano passado.

Embora apenas 56% dos desenvolvedores individuais as utilizem, 75% dos entrevistados de empresas com 5.000 ou mais funcionários mencionam o trabalho com frameworks de testes de unidade.

ORMs100+

34%29%16%5%3%2%1%1%4%36%

O SQLAlchemy é o ORM mais popular entre todos os usuários de bancos de dados.

É interessante que 52% dos usuários do Redis usam o Django ORM, enquanto ele é geralmente usado por menos de um terço dos desenvolvedores Python. Igualmente digno de nota é que 20% dos usuários do Amazon Redshift usam o SQLObject, enquanto, entre a população geral esse número é de apenas 5%.

Bancos de dados100+

43%38%37%20%18%10%6%3%2%2%1%1%1%1%6%19%

Entre os cientistas de dados, 80% usam bancos de dados, enquanto, entre desenvolvedores Web, 98% fazem o mesmo.

Aqueles que estão envolvidos em desenvolvimento Web usam o PostgreSQL com uma frequência 32% superior, o Redis com uma frequência 25% superior e o SQLite com uma frequência 12% superior em comparação com aqueles envolvidos em ciência de dados. Ao mesmo tempo, os cientistas de dados mencionam usar o Oracle Database duas vezes mais que os desenvolvedores Web.

Ferramentas de Big Data100+

11%9%5%5%4%2%2%2%1%1%2%75%

A distribuição de ferramentas de big data permanece praticamente a mesma em relação ao ano passado. Em geral, os cientistas de dados as utilizam com uma frequência 13% superior em comparação a outros desenvolvedores, enquanto o Apache Spark e o Dask são cerca de duas vezes mais populares entre eles.

Plataformas de nuvem

61%

dos desenvolvedores Python usam plataformas de nuvem.

Principais plataformas de nuvem100+

50%32%23%23%17%12%5%5%4%1%9%

Essa pergunta foi respondida apenas por entrevistados que usam plataformas de nuvem.

Curiosamente, os usuários do Visual Basic, C# e C/C++ usam a AWS com quase metade da frequência dos desenvolvedores Python em geral.

Como você executa o código na nuvem?100+

2021
2020
48%/47%41%/43%27%/27%24%/25%2%/2%11%/11%

Essa pergunta foi respondida apenas por entrevistados que usam plataformas de nuvem.

As máquinas virtuais continuam a perder popularidade. Em 2018, elas tinham uma parcela de 47% e eram a escolha mais popular. Agora, apenas 41% dos desenvolvedores Python as utilizam.

Como você desenvolve para a nuvem?100+

2021
2020
53%/56%41%/40%20%/21%19%/17%18%/18%9%/8%1%/1%10%/9%

Essa pergunta foi respondida apenas por entrevistados que usam plataformas de nuvem.

O desenvolvimento Python local com o virtualenv é extremamente popular entre aqueles envolvidos em desenvolvimento Web, DevOps e prototipagem de software (61-65%). O uso de contêineres do Docker é mais popular entre os desenvolvedores Web (54%).

Máquinas virtuais são amplamente utilizadas por desenvolvedores envolvidos em DevOps, machine learning e programação de rede (26-27%). Curiosamente, aqueles envolvidos em DevOps e machine learning também usam ambientes de desenvolvimento remoto com mais frequência do que todos os outros entrevistados.

Ferramentas de desenvolvimento

Sistema operacional100+

Linux63%Windows58%macOS25%BSD2%Outros1%

Em comparação com 2020, a popularidade do Linux e do macOS diminuiu 5 pontos percentuais cada, enquanto o uso do Windows aumentou 10 pontos percentuais.

Sistemas de integração contínua (CI)100+

31%22%17%5%5%4%2%2%1%1%5%39%

Introduzido em 2018, o GitHub Actions rapidamente ganhou popularidade e agora está em primeiro lugar na lista de sistemas de CI, sendo usado por pouco menos de um terço dos desenvolvedores Python.

Outro sistema de CI em crescimento é o Gitlab CI: seu uso aumentou 4 pontos percentuais desde 2018. Ao mesmo tempo, o Travis CI está perdendo rapidamente sua popularidade, com uma queda de 13% em relação a 2018. O Jenkins/Hudson também perdeu 8 pontos percentuais em três anos.

36%

dos programadores Python usam ferramentas de documentação. A mais popular é o Sphinx.

Ferramentas de documentação100+

Ferramentas e recursos para desenvolvimento Python

Pelo menos às vezes
Nunca ou quase nunca
89%11%87%13%87%13%85%15%79%21%77%23%75%25%74%26%74%26%64%36%62%38%61%39%50%50%43%57%41%59%usam complementação automática no editorrefatoram códigousam Sistemas de Controle de Versãousam ambientes virtuais Python para projetosusam linting de códigoescrevem testes para códigousam bancos de dados SQLusam dicas de tipo opcionaisusam um depuradorexecutam/depuram ou editam código em máquinas remotasusam ferramentas de Integração Contínuausam Rastreadores de Issuesusam cobertura de códigousam um profiler Pythonusam bancos de dados NoSQL

Aqueles que usam o Python como linguagem principal usam um profiler Python e cobertura de código com uma frequência 8% superior e ambientes virtuais Python com uma frequência 10% superior para seus projetos em comparação com desenvolvedores que usam o Python como linguagem secundária.

Editores

A parcela combinada das edições PyCharm Community e Professional é de 31%, o que está próximo do resultado do ano passado. O VS Code cresceu 6 pontos percentuais em relação ao ano passado.

Curiosamente, o PyCharm e o VS Code são igualmente populares entre os desenvolvedores Web (39%), enquanto os cientistas de dados preferem o VS Code por 9 pontos percentuais a mais como IDE principal.

IDE/Editor principal100+

35%31%7%3%3%2%2%2%2%2%2%2%3%3%

Para identificar os editores e IDEs mais populares, fizemos uma pergunta de resposta única "Qual é o editor principal que você usa para o seu desenvolvimento Python atual?".

Ciência de dados vs. desenvolvimento Web100+

Ciência de dados
Desenvolvimento Web
36%/39%27%/39%5%/7%2%/1%2%/2%2%/2%2%/3%21%/3%

Desenvolvimento Web refere-se a pessoas que selecionaram "Desenvolvimento Web" em resposta à pergunta "Para o que você mais usa o Python?". Os dados referem-se a pessoas que selecionaram "Análise de dados" ou "Machine learning" na mesma pergunta.

Como você ficou sabendo pela primeira vez sobre o IDE/Editor principal?

23%16%14%13%11%8%7%2%1%4%

As maneiras mais populares pelas quais os desenvolvedores Python ficam sabendo sobre seus IDEs principais são por meio de atividades de aprendizagem, recomendações de amigos/colegas ou mecanismos de pesquisa.

Curiosamente, apenas 1% dos entrevistados mencionou que a publicidade foi uma fonte de descoberta da ferramenta.

57% daqueles que usam o Jupyter Notebook ficam sabendo sobre ele na escola/universidade ou em cursos online, enquanto 25% dos entrevistados em geral ficam sabendo sobre suas ferramentas da mesma maneira.

Número de IDEs/Editores usados

116%237%325%413%5 e mais8%

O VS Code, o Jupyter Notebook e o PyCharm são os mais populares para usar além do IDE principal. Cada um é usado por mais de 20% dos desenvolvedores Python.

Frequência de uso do IDE/Editor principal

Diariamente83%Semanalmente13%Mensalmente2%Menos frequência2%

IDEs/Editores usados além do IDE/Editor principal100+

26%25%23%21%13%12%12%9%6%5%3%3%2%1%5%16%

O VS Code, o Jupyter Notebook e o PyCharm são os mais populares para usar além do IDE principal. Cada um é usado por mais de 20% dos desenvolvedores Python.

Aqueles que usam o Jupyter Notebook como seu IDE principal também usam o Spyder cerca de quatro vezes mais do que outros desenvolvedores Python.

Tornando o Python ainda melhor

Você sabia?

Em 2021, a Python Software Foundation nomeou um novo desenvolvedor residente (Developer-in-Residence) para trabalhar em tempo integral na linguagem de programação Python e apoiar sua comunidade de desenvolvedores.

O desenvolvedor principal Łukasz Langa foi contratado para o cargo CPython DIR em julho. Langa está trabalhando para ajudar a limpar o backlog, investigar as prioridades do projeto e analisar outras áreas de interesse.

O que você acha da nova
função Developer-in-Residence?

23% dos desenvolvedores Python já conhecem a função Developer-in-Residence, e 91% deles consideram essa iniciativa boa.

Além disso, 30% dos desenvolvedores que conhecem a função Developer-in-Residence já veem o impacto dessa inovação.

Relato de problemas

Apenas 19% dos usuários do Python já chegaram a relatar seus bugs. Curiosamente, o site bugs.python.org não é a maneira mais popular de relatá-los: cerca de duas vezes mais programadores preferem perguntar em outro lugar ou enviar uma solicitação pull ao GitHub.

Daqueles que relataram bugs, 73% tiveram o problema resolvido, e apenas 7% dos entrevistados disseram que nunca tiveram retorno de ninguém.

Você já tentou relatar seus problemas?

9%8%4%2%1%81%

Seu problema foi resolvido?

47%26%18%7%3%

Esta pergunta foi respondida apenas por entrevistados que já relataram problemas.

Pacotes Python

63%

dos desenvolvedores Python usam contêineres, e 59% deles usam um ambiente virtual dentro desses contêineres.

Você usa um ambiente virtual em contêineres?

Não, não uso um ambiente virtual em contêineres
Não, não uso contêineres
Sim, uso um ambiente virtual em um contêiner
37%37%26%

Quais ferramentas relacionadas a pacotes Python
você usa diretamente?100+

81%32%30%23%22%13%13%11%10%6%2%1%0%2%7%

Você usa o módulo de biblioteca padrão venv?100+

42%23%11%11%4%1%23%11%

Dependências de aplicações

45% dos desenvolvedores Python usam algumas ferramentas para afixar versões de dependências de aplicações. A maneira mais comum de armazená-las é em requirements.txt, que é usado por três quartos dos desenvolvedores.

Você usa alguma ferramenta para gerenciar versões precisas/exatas de dependências de aplicações?

Não
Sim
55%45%

Em quais formatos suas informações de dependências de aplicações são armazenadas?100+

76%26%22%16%11%4%5%3%

Essa pergunta apenas foi respondida pelos entrevistados que usam algumas ferramentas para gerenciar versões precisas/exatas de dependências de aplicações.

Você usa algum serviço automatizado para atualizar as versões das dependências de aplicações?100+

24%10%6%2%65%

Quais ferramentas você usa para gerenciamento de dependências de aplicações?100+

poetry27%pipenv26%pip-tools26%Outros4%Nenhuma opção33%

Essa pergunta apenas foi respondida pelos entrevistados que usam algumas ferramentas para gerenciar versões precisas/exatas de dependências de aplicações.

Instalação de pacotes

90% dos desenvolvedores mencionam que usam o pip para instalar pacotes Python. O Python Package Index é o local mais popular para obter os pacotes.

De onde você instala os pacotes?100+

81%33%17%16%15%11%10%10%9%8%4%3%2%9%

Quais ferramentas você usa para instalar pacotes?100+

90%21%13%5%5%2%3%3%
55%

dos desenvolvedores Python dizem que desenvolvem aplicações, e a Setuptools é a ferramenta mais popular para essa finalidade, usada por 46% dos desenvolvedores.

Quais ferramentas você usa para desenvolver
aplicações Python?100+

46%30%18%17%5%2%1%1%1%1%4%28%

Essa pergunta foi respondida apenas por entrevistados que desenvolvem aplicações.

Embora mais da metade dos usuários do Python desenvolvam aplicações, apenas 40% deles já as publicaram em um repositório de pacotes.

Quais ferramentas você usa para criar pacotes
das suas bibliotecas Python?100+

71%42%26%20%5%3%1%1%1%1%3%

Essa pergunta foi respondida apenas por entrevistados que desenvolvem bibliotecas Python.

34% dos entrevistados desenvolvem bibliotecas Python e, para eles, a Setuptools é a maneira mais comum de criar os pacotes, sendo usada por 71%.

Curiosamente, apenas 27% dos desenvolvedores de bibliotecas Python já as publicaram em um repositório de pacotes.

Onde você publicou suas
bibliotecas Python empacotadas?100+

Essa pergunta foi respondida apenas por entrevistados que publicaram suas bibliotecas Python em pacotes.

O Python Package Index é o local mais popular para publicar bibliotecas desenvolvidas e pacotes de aplicações, enquanto o PyPI privado é usado com cerca da metade da frequência.

Dados demográficos

Trabalhar em equipe vs. trabalhar independentemente

Trabalhando em projetos

Situação de emprego

62%14%6%6%6%4%1%2%

Tamanho da empresa

7%12%17%24%7%10%19%3%

Essa pergunta só foi respondida por entrevistados que trabalham em empresas.

Tamanho da equipe

2 a 772%8 a 1217%13 a 206%21 a 403%> 402%

Essa pergunta só foi respondida por entrevistados que trabalham em empresas.

Setor da empresa

41%7%7%5%4%4%3%
Todos os resultados ▼

Essa pergunta só foi respondida por entrevistados que trabalham em empresas.

Setor-alvo

51%4%3%3%3%3%3%
Todos os resultados ▼

Essa pergunta só foi respondida por entrevistados que trabalham em empresas.

Cargos100+

72%17%17%17%9%7%6%5%5%5%4%4%13%

Essa pergunta só foi respondida por entrevistados que estão empregados.

Faixa etária

18–2010%21–2938%30–3929%40–4913%50 a 596%60 anos ou mais3%

Experiência com o Python

Menos de 1 ano23%1 a 2 anos23%3 a 5 anos29%6 a 10 anos15%Mais de 11 anos10%

Experiência de programação profissional

Menos de 1 ano36%1 a 2 anos19%3 a 5 anos19%6 a 10 anos11%Mais de 11 anos15%

Qual é o seu país ou região?

Todos os países/regiões com menos de 1% foram mesclados em "Outros".

17%9%7%6%5%5%4%3%3%3%2%2%2%2%
Todos os resultados ▼

Metodologia e dados brutos

Quer se aprofundar mais nos dados? Baixe as respostas anônimas da pesquisa e veja o que você pode aprender. Compartilhe suas descobertas e ideias mencionando @jetbrains e @ThePSF no Twitter com a hashtag #pythondevsurvey.

Antes de dissecar esses dados, observe as seguintes informações importantes:

O conjunto de dados inclui respostas apenas dos canais oficiais da Python Software Foundation. Depois de filtrar respostas duplicadas e não confiáveis, o conjunto de dados inclui mais de 23.000 respostas coletadas entre 11 de outubro e 6 de dezembro de 2021, por meio da promoção da pesquisa no site python.org, no blog da PSF , nas contas do Twitter e do LinkedIn da PSF, em listas de discussão oficiais do Python e subreddits relacionados ao Python. Para evitar que a pesquisa fosse inclinada em favor de qualquer ferramenta ou tecnologia específica, não foram utilizados canais relacionados a produtos, serviços ou fornecedores para coletar as respostas.

Os dados são anonimizados, sem informações pessoais ou detalhes de geolocalização. Para evitar a identificação de quaisquer entrevistados individuais por suas observações literais, todos os campos abertos foram excluídos.

Para ajudar você a entender melhor a lógica da pesquisa, estamos compartilhando o conjunto de dados, as perguntas da pesquisa e a lógica da pesquisa. Usamos diferentes métodos de ordenação para opções de resposta (alfabética, randomizada e direta). A ordem das respostas é especificada para cada pergunta.

Critérios para a filtragem das respostas

  • 17 anos ou menos.
  • Não chegou à pergunta "Quantos anos de experiência profissional em programação você tem?", na terceira página da pesquisa.
  • Menos de 21 anos e mais de 11 anos de experiência profissional em programação.
  • Excesso de respostas únicas para perguntas de múltipla escolha (excluindo respostas "Nenhum").
  • Respostas dos mesmos endereços de e-mail (apenas uma resposta deixada).
  • Respostas semelhantes do mesmo endereço IP.

Pelo menos dois dos seguintes:

    • Mais de 16 linguagens de programação usadas.
    • Mais de 9 cargos.
    • Mais de 11 finalidades de uso do Python ("Para que você usa o Python?").
    • O país selecionado está no topo da lista em ordem alfabética, não entre os países/regiões mais citados, e difere do país/região detectado com base no IP.
    • Cargos de CEO e Suporte Técnico ao mesmo tempo.
    • CEO e menos de 21 anos.
    • Excesso de respostas selecionadas no geral (aqueles que usam quase todos os frameworks para ciência de dados, para desenvolvimento Web, pacotes etc.).
    • Respondeu rápido demais (menos de 6 segundos por pergunta).
Baixe os dados brutos da pesquisa

Mais uma vez, em nome da Python Software Foundation e da JetBrains, gostaríamos de agradecer a todos os que participaram desta pesquisa. Com a ajuda de vocês, fomos capazes de mapear o panorama da comunidade Python com mais precisão!

Contribua com a Campanha de Doações Recorrentes da PSF. A PSF é uma organização sem fins lucrativos inteiramente apoiada por seus patrocinadores, membros e o público.

Confira os resultados da Pesquisa de Desenvolvedores Python em 2020 , 2019 , 2018 e 2017.

Descubra os outros relatórios de pesquisa em grande escala da JetBrains!

Obrigado pelo seu tempo!

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Participe de pesquisas futuras:

Se tiver alguma dúvida sobre esta pesquisa ou sugestões para pesquisas futuras, entre em contato conosco em surveys@jetbrains.com ou psf@python.org.