2018年Python開發者調查結果

PSF與JetBrains在2018年秋季進行了第二次的年度Python開發者調查，有來自逾150個國家超過2萬名開發者參與。此調查結果可看出Python社群的近來情景與在2018年Python開發界的最近趨勢，也可與2017年的調查結果做比較。完整的調查結果請見原始文章，本文只從中大略挑選部分要點。為方便說明，本文大致按照原文的區段標題來分段。

一般Python使用

這回調查的參與者，有84%以Python做為主要語言使用，另16%則是做為次要語言。而同時也使用其他語言的方面，約大半Python使用者也使用JavaScript、HTML/CSS，這點大致上與後述的約50%參與者用Python來做網頁開發是相符的。若再看其他語言在2018與2017年的變化，大致上可看出該語言的流行程度的增減變化，這點也可與其他單位所做的語言流行程度調查做比較。

Python開發的種類

有60%參與者同時使用Python於工作與個人上，21%只用於個人、教育，19%只用於工作。在Python用途上，最多的是數據分析58%，再來是網頁開發52%。與網頁開發相較，數據分析與機器學習在這年有大幅成長。若以單選方式調查最常做的用途，網頁開發佔了27%最高，再來是數據分析17%，機器學習11%，然而若把後二者（即數據科學這領域）算一起，則遠超過前者。

Python 3與Python 2的使用

無疑的是Python 3佔多數84%。最常使用的Python 3版號是3.6為54%，其次是3.7為30%。這部分沒什麼意外，隨著Python 3新版號的推進，新的版號的使用勢必會增加，而且Python 3.7的速度已都超越2.7版，除了老舊軟體的使用之外，新軟體的開發沒有理由也沒有必要去使用2.x版。

Python框架(Frameworks)、庫與技術

從這節可看這方面使用的流行程度。
網頁框架：我一直看好的Flask在這次大幅增長到47%，超越了Django的45%，這點可能會讓人意外。
數據科學框架與庫：不意外Numpy, Pandas, Maplotlib, SciPy, SciKit-Learn包辦前五名，可參考〈Python數據分析的利器 〉一文。

一般通用框架與庫：53%參與者使用Requests排第一，不意外。這題調查的題目中所列的選項難以包含一些較流行的框架與庫，像xml, beautifulsoap4。若從選項中同屬GUI這類來看，Tkinter 18%居首，其次PyQT 16%。

開發工具

作業系統：Linux 69%最多，其次才是Windows 47%，這項是指開發者所用的作業系統，而不是作業系統的流行程度。
測試框架：46% pytest最多，但也有35%沒使用任何測試框架。
資料庫：不意外的PostgreSQL, MySQL與SQLite佔了前三名，彼此間的差異看來不大。
ORMs：前二名SQLAlchemy 34%與Django ORM 33%，差異也不大，也正與使用它們的網頁框架前二名的調查結果相符。
編輯器與IDEs：PyCharm穩居第一。而VS Code在這次有大幅成長。

讀者若有興趣，或許也可從原文中看出我沒點出來的一些有趣現象。