調查顯示:你是否是一個合格的Python開發者?
一項針對9,500名開發人員的調查顯示了Python程序員使用什么以及他們的工作內容。 看看你是否是一個典型的Python開發者!

一項針對Python開發人員的新調查顯示,數據分析和Web開發已成為Python的主要用例,機器學習的發展勢頭強勁。
該調查由PyCharm IDE的制造商JetBrains和Python軟件基金會共同發起,收集了來自150個國家的9,500名Python開發人員的結果。
Python開發者:你使用Python做什么
結果表明,用Python編寫腳本,自動化,devops和網頁抓取有關的應用,被調查的開發者中有32%到35%使用了這些應用。其中50%的人使用Python作為數據分析工具,51%是他們的語言主要工作,46%是次要任務。

Web開發是第二種最常見的情況,整體使用案例為49%(主要54%,次要33%)。
Python中的機器學習應用程序出現了30%,略低于自動化(35%)和網絡抓取(32%)。 但是使用機器學習作為主要使用案例與次要使用案例的差異很小,這暗示著開發人員在更廣泛的環境中使用Python中的機器學習,而不僅僅是創建專用的機器學習應用程序。
Python開發者:使用的工具
另一個重要指標是Python 3作為默認Python版本正在進行中:75%的開發人員使用版本3作為默認值,70%的Web開發人員和80%的數據科學家專門選擇版本3.官方對Python 2的支持 預計到2020年結束,但Python Package Index中幾乎所有常見的Python軟件包現在都支持Python 3。

使用特定的知名的Python框架也匹配開發類型的排名。 Web框架Django仍然是最常用的Python框架(41%的受訪者)。 Flask是另一個流行的和更輕量級的網頁開發系統,重量為32%。

在數據分析應用中,39%是最常用的庫:NumPy,Pandas,Matplotlib,SciPy等等。 像TensorFlow,Theano和Scikit-learn這樣的機器學習庫占17%。

對于網頁開發人員,Django和Flask躍升至76%和49%; 對于數據科學家和機器學習mavels,NumPy及其朋友躍升至65%,而機器學習庫升至38%。 只有15%的開發者總報告他們沒有使用額外的框架。
絕大多數Python開發人員從兩個常見的來源之一獲取他們的Python發行版。 一個是Python.org官方下載庫(39%); 另一個是他們的操作系統的包管理器(31%)。
Anaconda被評為***的第三方分銷商(15%),ActivePython僅占2%。
