摘要：Python作为一种广泛使用的编程语言，其应用和开发方式在过去几年中发生了显著变化。根据2024年11月由Python软件基金会和JetBrains PyCharm团队联合开展的Python开发者调查，超过30,000名Python开发者参与了此次调研，提供了
Python作为一种广泛使用的编程语言，其应用和开发方式在过去几年中发生了显著变化。根据2024年11月由Python软件基金会和JetBrains PyCharm团队联合开展的Python开发者调查，超过30,000名Python开发者参与了此次调研，提供了有关Python使用情况、框架选择和未来趋势的宝贵数据。本文将深入探讨调查中最引人注目的结果，分析其对2025年及未来Python开发者的意义。如果您想查看完整报告，可访问Python软件基金会的官方网站。
调查显示，Python是86%的受访开发者的主要编程语言，这并不令人意外，因为本次调查主要针对Python开发者。值得注意的是，40%的开发者将JavaScript作为第二语言，SQL、HTML和CSS也位列常用语言之列。这些语言的选择与Python的主要应用领域——Web开发和数据科学——高度相关。
# 示例：Python与JavaScript结合的简单Web应用from Flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')def hello:return 'Hello from Python!
console.log("JavaScript here!");'if __name__ == '__main__':app.run调查揭示了一个有趣的现象：50%的专业Python开发者拥有不超过两年的职业经验。这表明Python领域的新手开发者比例较高，而拥有5至10年经验的资深开发者较为稀缺。这为经验丰富的Python开发者提供了竞争优势。此外，30%的开发者表示他们在3至5年内使用过Python，但不一定是职业开发，这表明Python作为初学者学习编程的首选语言非常受欢迎。
Python因其简洁的语法和广泛的应用场景而成为学习编程的首选语言。许多教育资源和教程都推荐Python作为入门语言，这也解释了为什么新手开发者在Python社区中占主导地位。
根据调查，Python最常见的用途包括数据分析、Web开发、机器学习、数据工程以及Web抓取和解析。尤其是在数据科学和机器学习领域，Python的地位无可替代。以下是Python在Web抓取中的一个简单示例：
# 使用BeautifulSoup进行Web抓取from bs4 import BeautifulSoupimport requestsurl = 'https://example.com'response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')print(soup.title.text)Web抓取和解析近年来受到越来越多的关注，尤其是在业余项目中，开发者倾向于开发Web爬虫和解析器。
在Web开发框架方面，FastAPI已成为API开发的首选，超越了传统的Django和Flask。调查显示，FastAPI因其高性能和易用性而受到开发者青睐，尤其是在构建现代API时。以下是一个简单的FastAPI示例：
# 使用FastAPI创建简单APIfrom fastapi import FastAPIapp = FastAPI@app.get("/")async def root:return {"message": "Hello, FastAPI!"}此外，Pydantic因其类型验证功能在FastAPI项目中广泛使用。其他常用库包括BeautifulSoup（用于Web抓取）、Pillow（图像处理）和OpenCV（计算机视觉）。在数据科学领域，Pandas和NumPy仍然是不可或缺的工具，51%的开发者从事与数据科学相关的工作。
# 使用Pandas进行数据分析import pandas as pddata = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}df = pd.DataFrame(data)print(df.describe)在机器学习领域，Scikit-learn仍然是首选库，尽管PyTorch和TensorFlow的使用也在增长。Hugging Face的Transformers库近年来增长迅速，显示出开发者对预训练模型的兴趣日益增加。以下是一个使用Scikit-learn的简单机器学习示例：
# 使用Scikit-learn进行分类from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.datasets import make_classificationX, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4, random_state=42)clf = RandomForestClassifier(random_state=42)clf.fit(X, y)Streamlit在数据仪表板开发中占据主导地位，因其简单易用而广受欢迎。开发者无需深入了解JavaScript或HTML即可快速构建交互式Web界面。
# 使用Streamlit创建数据仪表板import streamlit as stimport pandas as pdst.title("简单数据仪表板")data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4], 'y': [10, 20, 25, 30]})st.line_chart(data)在开发工具方面，Visual Studio Code和PyCharm是Python开发者最常用的IDE，Vim用户仅占3%。操作系统使用上，Linux最受欢迎，其次是Windows和macOS。包管理工具中，Venv和Pip仍然占据主导地位，但新兴工具UV增长迅速，已有11%的开发者使用。UV因其速度和易用性被认为是未来趋势。
# 使用UV管理依赖# 命令行示例# uv pip install fastapi# uv pip freeze > requirements.txt在数据库选择上，PostgreSQL和SQLite是最受欢迎的SQL数据库，而MongoDB等NoSQL数据库使用较少。持续集成和部署（CI/CD）工具中，GitHub Actions和GitLab CI因其简便性而广受欢迎。
调查显示，ChatGPT是最常用的AI辅助开发工具，尽管GitHubCopilot等工具也在增长。这表明AI工具在Python开发中的普及度不断提高，尤其是在新手开发者中。
此外，Rust在构建Python二进制模块方面的使用正在增加，逐渐取代传统的C和C++。这反映了开发者对Rust性能和安全性的认可。
调查还提供了开发者的人口统计数据：89%的受访者为男性，年龄主要集中在21至39岁之间。这与编程行业的整体人口统计趋势一致，资深程序员（40岁以上）比例较低，可能是因为许多人在职业生涯后期选择转行或退休。
2025年的Python开发者调查揭示了Python生态的快速演变。数据科学和AI相关工作持续增长，FastAPI和UV等新工具正在改变开发者的工作方式。尽管Pandas、NumPy和Scikit-learn等传统库仍然占据主导地位，但新兴工具和框架的崛起表明Python社区正在拥抱创新。
对于希望在2025年成为专业Python开发者的读者，建议重点学习FastAPI、Pydantic和Streamlit，同时关注UV等新兴包管理工具。Python的未来充满潜力，无论是Web开发、数据科学还是机器学习，Python都将继续扮演关键角色。
来源：数据分析精选
