值得注意的是，數據分析已比Web開發更受歡迎，從2017年的50％增長到2018年的58％。機器學習也增長了7個百分點。與Web開發相比，此類開發的增長速度更快，Web開發僅比上一年增長了2個百分點。

與2017年一樣，Web開發是唯一一個使用Python作為主要語言與作為補充語言的人之間存在較大差距（分別為56％和36％）的類別。對于其他類型的開發，差異要小得多。

有趣的現象

在2018年，我們有更多的受訪者指定他們參與DevOps（與2017年相比增加了8％）。對于使用Python作為輔助語言的Python用戶，DevOps已經超越了Web開發。

您在何種程度上參與了以下活動？

有了這個問題，我們試圖更深入地了解受訪者在上一個多項選擇題中選擇的各種發展類型。您可以清楚地看到Python是業余愛好，主要用于游戲開發，而Web開發，機器學習，數據分析和軟件測試主要是主要活動。

您最常使用Python的是什么？（一個答案）

在這個問題上，受訪者只能選擇一個選項。乍一看，結果表明Web開發是領先的領導者（27％），大大超過了數據分析（17％）。但是，如果我們仔細研究一下，就會發現機器學習已經有了增長（11％）。如果我們將數據分析和機器學習歸為一個“數據科學”類別，則這一數字達到了驚人的28％。

比較使用Python作為主要語言與使用輔助語言的趨勢，Web開發的差距最大（分別為29％和17％）。對于數據分析和機器學習，沒有顯著差異。

有趣的現象

“ DevOps /系統管理/編寫自動化腳本”已經在使用Python作為第二語言的Python用戶中名列第一。這一發現與上一節中強調的Bash / Shell使用量的增加有關。

與2017年一樣，Web開發和數據科學仍然是2018年Python開發的主要類型。不過，我們注意到，使用Python的數據科學作為該語言的一種附加用途，其流行度正在迅速提高，這已得到證明。 -answer問題，“您將Python用于什么？”。

Python 3的采用

Python 3和Python 2

我們問：“您使用哪個版本的Python最多？”。Python 3是有力的領導者，占84％，Python 2被用作主要的解釋器，只有16％。與2017年的75％相比，Python 3的普及率實現了巨大飛躍。

有趣的現象

Python 3的使用繼續快速增長。根據2017年的最新研究，使用Python 3的比例為75％，而使用Python 2的比例為25％。Python2的使用量正在下降，因為它不再積極開發，沒有新功能并且 其維護將被停止在2020年。

另一個有趣的發現是，只有82％的主要從事Web開發的人使用Python 3，而對于那些從事數據科學的人來說，這一比例高達90％。

可能的原因

一個可能的解釋是，某些Web開發人員在過渡到Python 3時仍然需要維護許多遺留代碼。另一方面，許多數據分析人員和機器學習專家最近才加入Python生態系統，并開始使用最新的Python 3。

Python安裝和升級

71％的受訪者從python.org或與操作系統提供的軟件包管理器（如APT和Homebrew）一起安裝Python。這與2017年的結果非常相似。有趣的是，Anaconda與2017年相比增長了7個百分點。這可能是數據科學的普及率比其他類型的增長速度更快的又一證據。

您是否使用以下任何工具來隔離Python環境（如果有）？（多個答案）

長期以來，在開發或部署階段隔離Python環境一直是最佳實踐。毫不奇怪，pipenv和較低級別的virtualenv一起是創建和管理新Python環境的兩個最常用的工具。不過，令人驚訝的是，仍有21％的Python用戶尚未接受這種做法。

Python框架，庫和技術

Web框架（多個答案）

令人驚訝的是，與上一年相比，Flask的使用在我們的調查受訪者中增長了15個百分點，因此，今年Flask已成為最受歡迎的Web框架。Django被45％的受訪者選中（2017年為41％）。

數據科學框架和庫（多個答案）

毫不奇怪，最受歡迎的數據科學框架和庫是：NumPy，Pandas，Matplotlib和SciPy。特定于機器學習的庫（例如SciKit-Learn，TensorFlow，Keras等）也很受歡迎，這與快速增長的機器學習作為Python開發的主要類型的發現緊密相關。

通用框架和庫（多個答案）

對于這個問題，我們列出了一些通用的Python庫。毫不奇怪，超過一半的Python用戶都使用了Requests。枕頭也很受歡迎。五分之一的Python用戶使用asyncio。

頂級云平臺（多個答案）

55％的Python用戶（使用云平臺的用戶）更喜歡AWS。Google Cloud Platform位居第二，其次是DigitalOcean，Heroku，Microsoft Azure和PythonAnywhere。大約三分之一的受訪者不使用任何云解決方案。

與上面列出的流行云平臺一起，我們確定OpenStack獲得7％，Linode獲得6％，OpenShift獲得3％，Rackspace獲得2％。

除了有關選擇云平臺的問題外，我們還提出了一些其他問題，以深入了解Python開發人員如何使用云：

您如何在生產環境中的云中運行代碼？（多個答案）

您如何為云開發？

免責聲明： Python軟件基金會不認可調查和本報告中提及的任何產品，工具或服務。

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