Resultados da Pesquisa de Desenvolvedores Python de 2022
Esta é a sexta pesquisa anual oficial para desenvolvedores Python, conduzida como um esforço colaborativo entre a Python Software Foundation e a JetBrains. As respostas foram coletadas de outubro a dezembro de 2022, com mais de 23.000 desenvolvedores e entusiastas do Python de quase 200 países e regiões participando para esclarecer o estado atual da linguagem e o ecossistema ao seu redor.
Uso geral do Python
Python como linguagem principal vs. secundária
Principal
Secundária
Uso do Python com outras linguagens100+
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% dos desenvolvedores Python usam outras linguagens além do Python, sendo as mais populares o JavaScript, o HTML/CSS e o SQL.
Uso do Python com outras linguagens100+
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
Linguagens para a Web e Ciência de Dados100+
45%
50%
SQL
34%
66%
JavaScript
34%
41%
Bash/Shell
33%
60%
HTML/CSS
32%
19%
C/C++
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, o JavaScript e o HTML/CSS são as linguagens mais populares entre os desenvolvedores Web, enquanto o SQL é a escolha número um para cientistas de 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?
Tanto para o trabalho quanto para projetos pessoais
Para projetos pessoais, educacionais ou paralelos
Para o trabalho
1 em cada 5 entrevistados usa o Python somente para projetos relacionados ao trabalho, enquanto pouco mais da metade o combina com projetos pessoais.
Uso do Python em 2021 e 2022100+
51%
51%
Análise de dados
43%
45%
Desenvolvimento Web
36%
36%
Machine learning
34%
36%
DevOps/Administração do sistema/Composição de scripts de automação
30%
31%
Programação de web parsers/scrapers/crawlers
Uso do Python como linguagem principal e secundária100+
53%
44%
Análise de dados
45%
31%
Desenvolvimento Web
37%
29%
Machine learning
35%
34%
DevOps/Administração do sistema/Composição de scripts de automação
30%
28%
Programação de web parsers/scrapers/crawlers
Até que ponto você está envolvido nas seguintes atividades?
Análise de dados
Desenvolvimento Web
Machine learning
DevOps/Administração do sistema/Composição de scripts de automação
Programação de web parsers/scrapers/crawlers
Fins educacionais
Testes de software/Criação de testes automatizados
Prototipagem de software
Desenvolvimento para desktop
Programação de rede
Computação gráfica
Desenvolvimento de jogos
Desenvolvimento embarcado
Desenvolvimento móvel
Desenvolvimento de aplicações multimídia
Outros
Para o que você mais usa o Python?
22%
23%
Desenvolvimento Web
18%
17%
Análise de dados
12%
11%
Machine learning
10%
10%
DevOps/Administração do sistema/Composição de scripts de automação
9%
9%
Fins educacionais
Aqueles que usam o Python como linguagem principal fazem isso principalmente para desenvolvimento Web (23%).
Como linguagem secundária, o Python é mais frequentemente usado para análises de dados (16%) e DevOps (14%), enquanto o desenvolvimento Web vem em terceiro lugar (13%).
Você se considera um Cientista de Dados?
Essa pergunta foi respondida apenas por entrevistados que estão envolvidos em análises de dados e machine learning.
Cerca de um terço dos usuários Python envolvidos em análise de dados e machine learning se consideram cientistas de dados.
Versões do Python
Python 3 vs. Python 2
2022
2021
2020
2019
2018
2017
Mais de 90% dos entrevistados já implementaram o Python 3, então é possível dizer que ele
já conquistou aceitação geral.
O número de usuários do Python 2 permaneceu quase o mesmo nos últimos 3 anos, abaixo de 7%. No entanto, algumas pessoas ainda usam a versão 2 para análise de dados (29%), computação gráfica (24%) e DevOps (23%).
Casos de uso de versões do Python100+
54%
29%
Análise de dados
46%
19%
Desenvolvimento Web
38%
13%
Machine learning
36%
23%
DevOps/Administração do sistema/Composição de scripts de automação
32%
13%
Programação de web parsers/scrapers/crawlers
Versões do 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
Observação: a pesquisa foi realizada de 14 de outubro a 14 de novembro de 2022, e o Python 3.11 só foi lançado em 24 de outubro de 2022.
dos usuários do Python dizem que não atualizam suas versões do Python, e 6% relatam que outra pessoa gerencia suas atualizações.
dos entrevistados que usam o Windows instalam o Python via python.org, enquanto as opções mais populares para usuários do macOS e do Linux são os containers Python fornecido pelo sistema operacional, Python.org, containers do Docker e pyenv.
Instalação e upgrade do Python100+
Observação: o Enthought obteve menos de 0,5% e foi combinado com a categoria "Outros".
Isolamento de ambiente do Python100+
O Poetry está lentamente se tornando uma ferramenta mais popular para o isolamento do ambiente Python. Desde 2020, somou 6 pontos percentuais. A ferramenta parece promissora, já que alguns de seus recursos já estão implementados no núcleo do Python.
Frameworks e bibliotecas
Frameworks da Web100+
O uso de frameworks Web em Python ainda é uma corrida disputada entre o Flask, o Django e o FastAPI.
Todos os outros frameworks juntos mal alcançariam o terceiro lugar. O FastAPI somou 4 pontos percentuais desde o ano passado e agora é usado por 1 em cada 4 desenvolvedores Python.
Você pode descobrir mais sobre o panorama do Django na Pesquisa de Desenvolvedores Django 2022, realizada em parceria com a Django Software Foundation.
Outros frameworks e bibliotecas100+
Embora os 3 principais frameworks não tenham mudado em relação a 2021, Requests cedeu 4 pontos percentuais para httpx.
Frameworks de teste de unidade100+
Em geral, empresas maiores têm maior probabilidade de usar testes de unidade em seus projetos Python e também de adotar o pytest e o mock mais amplamente do que as menores.
ORMs100+
SQLAlchemy
Django ORM
Raw SQL
SQLObject
Peewee
Tortoise ORM
PonyORM
Dejavu
Outros
Nenhum desenvolvimento de banco de dados
Bancos de dados100+
O MS SQL Server e o Oracle Database são duas vezes mais populares entre os cientistas de dados do que entre os desenvolvedores Web, enquanto a adoção da maioria dos outros bancos de dados é muito maior entre os desenvolvedores Web.
Ferramentas de Big Data100+
31% dos desenvolvedores Python usam ferramentas de big data, marcando um aumento de 6 pontos percentuais desde 2021. Entre os cientistas de dados, esse número chega a 42%, quem diria?
Plataformas de nuvem
dos desenvolvedores Python usam plataformas de nuvem – 5 pontos percentuais a mais do que no ano passado.
Principais plataformas de nuvem100+
Essa pergunta foi respondida apenas por entrevistados que usam plataformas de nuvem.
Entre os usuários do Python na África, o Heroku é a plataforma de nuvem mais popular, pois é usada por 39% dos desenvolvedores de lá. As outras linguagens que os desenvolvedores usam também afetam sua escolha de plataforma.
Como era de se esperar, os usuários do C# usam o Microsoft Azure quase com a mesma frequência que a AWS. Os desenvolvedores Go e TypeScript são os usuários mais ativos da plataforma de nuvem, com mais de 80% deles usando nuvens.
Como você executa o código na nuvem?100+
47%
48%
Dentro de containers
41%
41%
Em máquinas virtuais
27%
27%
Em uma plataforma como serviço
27%
24%
Serverless
2%
2%
Outros
Essa pergunta foi respondida apenas por entrevistados que usam plataformas de nuvem.
Como você desenvolve para a nuvem?100+
53%
56%
Localmente com o virtualenv
41%
40%
Em containers do Docker
20%
21%
Em máquinas virtuais
19%
17%
Em ambientes de desenvolvimento remoto
18%
18%
Com um interpretador de sistema local
Essa pergunta foi respondida apenas por entrevistados que usam plataformas de nuvem.
O desenvolvimento local com virtualenv continua caindo em popularidade, perdendo 7 pontos percentuais desde 2020. Ele é mais comumente usado por entrevistados que trabalham em desenvolvimento Web com o Python.
O uso de ambientes de desenvolvimento remoto está aumentando lenta mas seguramente, acrescentando 3 pontos percentuais desde 2020. Seu uso mais comum é para machine learning, programação de rede e DevOps.
Ferramentas de desenvolvimento
Sistema operacional100+
Linux
Windows
macOS
BSD
Outros
Em comparação com o ano passado, a popularidade do macOS e do Windows permaneceu praticamente a mesma, enquanto o uso do Linux diminuiu 4 pontos percentuais.
Sistemas de integração contínua (CI)100+
A popularidade do GitHub Actions continua a crescer, com mais de um terço dos desenvolvedores Python usando-o atualmente.
A adoção geral de ferramentas de CI também aumentou 4 pontos percentuais em relação a 2021.
dos entrevistados usam ferramentas de gerenciamento contínuo, sendo o Ansible o mais popular, enquanto 11% preferem usar algumas soluções personalizadas.
Ferramentas de documentação100+
Sphinx
MKDocs
Doxygen
Outros
Não uso ferramentas de documentação
39% dos usuários do Python usam uma ferramenta de documentação, com a primeira escolha sendo o Sphinx, o que permanece inalterado desde o ano passado.
Ferramentas e recursos para desenvolvimento Python
usam complementação automática no editor
usam ambientes virtuais Python para projetos
refatoram código
usam Sistemas de Controle de Versão
usam linting de código
escrevem testes para código
usam bancos de dados SQL
usam um depurador
usam dicas de tipo opcionais
executam/depuram ou editam código em máquinas remotas
usam ferramentas de Integração Contínua
usam Rastreadores de Issues
usam cobertura de código
usam um profiler Python
usam bancos de dados NoSQL
Editores
Escolhidos por dois terços combinados dos entrevistados, o PyCharm e o VS Code são os 2 principais IDEs para desenvolvimento Python.
Apenas 14% dos entrevistados usam apenas um IDE ou editor, e a grande maioria (61%) usa simultaneamente 2 a 3 IDEs ou editores. 26% dos desenvolvedores Python preferem o PyCharm como IDE adicional e um quarto deles usa o VS Code.
IDE/Editor principal
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 Web
40%
44%
VS Code
25%
37%
PyCharm
3%
4%
Vim
2%
2%
Emacs
2%
3%
Sublime Text
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.
Número de IDEs/Editores usados
1
2
3
4
5+
IDEs/Editores usados além do IDE/Editor principal100+
Pacotes Python
dos desenvolvedores Python usam ferramentas para isolar ambientes entre projetos, com as 3 principais soluções sendo o venv, o virtualenv e o Conda.
Qual das seguintes ferramentas você usa para isolar ambientes Python entre projetos?100+
Você usa um ambiente virtual em contêineres?
Houve um aumento de 5 pontos percentuais no número de desenvolvedores usando ambientes virtuais em containers desde o ano passado.
100+
76%
81%
pip
29%
32%
venv (biblioteca padrão)
26%
30%
Contêineres (por exemplo, via Docker)
23%
22%
Conda
18%
23%
virtualenv
Embora as três principais ferramentas ainda sejam as mesmas de um ano atrás, todas elas estão lentamente caindo em popularidade. Enquanto isso, o uso do Poetry aumentou em 2 pontos percentuais.
Você usa o módulo de biblioteca padrão venv?100+
O número de usuários do módulo de biblioteca padrão venv aumentou 5 pontos percentuais em relação a 2021.
Em quais formatos suas informações de dependências de aplicações são armazenadas?100+
69%
76%
requirements.txt
33%
26%
pyproject.toml
25%
22%
poetry.lock
15%
16%
pipfile.lock
11%
11%
Conda environment.yml
O armazenamento de informações sobre dependências de aplicativos em requirements.txt está se tornando menos popular, caindo 7 pontos percentuais em relação ao ano passado.
Ao mesmo tempo, o pyproject.toml aumentou na mesma proporção e agora é usado por um terço dos desenvolvedores Python.
Muito trabalho constante foi feito no pyproject.toml, que alcançou a paridade de recursos, e ele agora tem suporte direto no pip.
dos desenvolvedores Python usam ferramentas para gerenciar as versões das dependências de aplicativos. O Poetry, o pipenv e o pip-tools são as principais ferramentas usadas para esse fim, com uso quase igual entre os desenvolvedores.
dos desenvolvedores Python ainda atualizam manualmente as versões das dependências de aplicativos, marcando uma queda de 5 pontos percentuais em relação a um ano atrás.
Quais ferramentas você usa para gerenciamento de dependências de aplicações?100+
poetry
pipenv
pip-tools
Outros
Nenhuma opção
Essa pergunta apenas foi respondida pelos entrevistados que usam algumas ferramentas para gerenciar versões precisas/exatas de dependências de aplicações.
De onde você instala os pacotes?100+
O uso do PyPI diminuiu 7 pontos percentuais, enquanto o uso de todos os outros métodos de instalação de pacotes é quase o mesmo de 2021.
Quais ferramentas você usa para instalar pacotes?100+
dos usuários do Python desenvolvem aplicativos usando o Python, com o Setuptools, o Wheel, o build e o Poetry sendo as ferramentas mais populares para esse fim.
Quais ferramentas você usa para desenvolver
aplicações Python?100+
Essa pergunta foi respondida apenas por entrevistados que desenvolvem aplicações.
Embora mais da metade dos usuários do Python desenvolvam aplicações, apenas 41% deles já as publicaram em um repositório de pacotes.
Onde você publicou seus pacotes de aplicativos Python?100+
PyPI
Python Package Index privado
Espelho interno do PyPI
conda-forge
Outros
Essa pergunta só foi respondida pelos entrevistados que publicaram seus pacotes de aplicativos Python.
dos entrevistados já desenvolveram e empacotaram bibliotecas Python. As soluções mais populares para essa finalidade geralmente são as mesmas do desenvolvimento de aplicativos Python.
dos entrevistados que desenvolveram suas próprias bibliotecas Python já as publicaram, principalmente usando o PyPI ou um Python Package Index privado para fazer isso.
Quais ferramentas você usa para criar pacotes
das suas bibliotecas Python?100+
Essa pergunta foi respondida apenas por entrevistados que desenvolvem bibliotecas Python.
59%
71%
Setuptools
39%
42%
Wheel
30%
26%
build
24%
20%
Poetry
8%
5%
conda-build
Onde você publicou suas bibliotecas Python em pacotes?100+
PyPI
Python Package Index privado
Espelho interno do PyPI
conda-forge
Outros
Essa pergunta foi respondida apenas por entrevistados que publicaram suas bibliotecas Python em pacotes.
Curiosamente, o uso do PyPI diminuiu 9 pontos percentuais em relação ao ano passado, enquanto a popularidade dos espelhos internos do PyPI aumentou 5 pontos percentuais.
Dados demográficos
Trabalhar em equipe vs. trabalhar independentemente
Trabalham em seus próprios projetos de maneira independente
Trabalham em equipe
Trabalham como consultor externo ou instrutor
Trabalhando em projetos
Trabalham em um projeto principal e em vários projetos paralelos
Trabalham em muitos projetos diferentes
Trabalham apenas em um projeto
Situação de emprego
Tamanho da empresa
Essa pergunta só foi respondida por entrevistados que trabalham em empresas.
Tamanho da equipe
2 a 7
8 a 12
13 a 20
21 a 40
40+
Essa pergunta só foi respondida por entrevistados que trabalham em empresas.
Setor da empresa
Essa pergunta só foi respondida por entrevistados que trabalham em empresas.
Setor-alvo
Essa pergunta só foi respondida por entrevistados que trabalham em empresas.
Cargos100+
Essa pergunta só foi respondida por entrevistados que estão empregados.
Faixa etária
18–20
21–29
30–39
40–49
50 a 59
60+
Experiência com o Python
Menos de 1 ano
1 a 2 anos
3 a 5 anos
6 a 10 anos
Mais de 11 anos
Experiência de programação profissional
Menos de 1 ano
1 a 2 anos
3 a 5 anos
6 a 10 anos
Mais de 11 anos
Qual é o seu país ou região?
Todos os países/regiões com menos de 1% foram mesclados em "Outros".
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 começar a dissecar esses dados, preste atenção aos seguintes pontos importantes:
Critérios para a filtragem das respostas
Qualquer um dos seguintes:
- 17 anos ou menos.
- Não respondeu à pergunta "Você tem quantos anos de experiência profissional em programação?", 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").
- Várias respostas do mesmo endereço de e-mail (apenas uma resposta é usada).
- Não usa o Python.
Pelo menos dois dos seguintes:
- Mais de 16 linguagens de programação usadas.
- Mais de 9 cargos.
- Mais de 11 opções selecionadas em resposta a "Para que você usa o Python?".
- O país/região selecionado está no topo da lista em ordem alfabética e não entre os países/regiões populares.
- Tanto o cargo de CEO quanto o de Suporte Técnico.
- CEO e menor de 21 anos.
- Muitas respostas selecionadas no geral (usando quase todos os frameworks para ciência de dados, para desenvolvimento Web, pacotes etc.).
- Respostas muito rápidas (menos de 5 segundos por pergunta).
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!
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