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Python en 2021, les chiffres clés de la communauté : EDI, frameworks, versions, ORM, etc.
Une enquête de la Python Software Foundation et JetBrains

Le , par Stéphane le calme

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À l'automne 2021, la Python Software Foundation et JetBrains ont mené une enquête auprès de plus de 23 000 développeurs et passionnés de Python, issus de près de 200 pays et régions. Il s'agit de la cinquième Enquête annuelle officielle sur les Développeurs Python.

Au cours des quatre dernières années, la proportion de développeurs utilisant Python comme langage principal est restée quasiment la même, oscillant entre 84 et 85 %.

JavaScript est le langage le plus souvent utilisé avec Python. Toutefois, parmi les développeurs qui utilisent Python comme langage secondaire, l'utilisation de C/C++ est quasiment aussi répandue que celle de JavaScript. Le recours à HTML/CSS, Bash/Shell et SQL est également très répandu, chacun d'eux étant utilisé par plus d'un tiers des développeurs Python.


La partie plus foncée (celle du haut) représente les résultats de 2021) et la partie plus claire (celle du bas) représente les résultats de 2020

Sans surprise, les langages les plus utilisés par les développeurs web en parallèle de Python sont JavaScript (69 %) et HTML/CSS (60 %), tandis que les développeurs impliqués dans des tâches liées aux données utilisent plus souvent SQL (42 %). Par ailleurs, l'absence d'utilisation d'un langage supplémentaire est trois fois plus élevée chez les développeurs qui travaillent sur des tâches liées aux données, par rapport aux développeurs web.

Un quart des développeurs qui utilisent Python comme langage principal l'utilisent principalement pour le développement web. Parmi ceux qui utilisent Python comme langage secondaire, seuls 12 % l'utilisent à cette fin. Il est intéressant de noter que l'analyse de données comme domaine principal d'utilisation de Python est mentionnée par quasiment la même proportion de développeurs pour lesquels Python est le langage de programmation principal (17 %) et secondaire (16 %).


La partie plus foncée (celle du haut) représente les résultats de 2021) et la partie plus claire (celle du bas) représente les résultats de 2020

La répartition des cas d'utilisation de Python n'a pas connu de grands changements au fil des ans. L'analyse de données, le machine learning, le développement web et le DevOps restent les domaines dans lesquels Python est le plus utilisé.


La partie plus foncée (celle du haut) représente les résultats de 2021) et la partie plus claire (celle du bas) représente les résultats de 2020

Seuls 29 % des développeurs Python impliqués dans l'analyse des données et le machine learning se considèrent comme des data scientists.

Versions de Python

En moyenne, la proportion des utilisateurs de Python 2 diminue de 5 points de pourcentage chaque année, et aujourd'hui, seuls 5 développeurs sur 100 l'utilisent. L'année d'avant, 6 développeurs sur 100 l'utilisaient, contre 25 développeurs sur 100 en 2017.

Dans les cas d'utilisation des versions de Python, 54% des développeurs se servent de Python 3 pour l'analyse des données, contre 31% qui se servent de Python 2. Il est intéressant de noter que, par rapport à Python 3, Python 2 est plus souvent utilisé pour le graphisme informatique, les jeux et le développement mobile.

Concernant Python 3, Python 3.9 est la version la plus populaire (35% des développeurs sur Python 3 l'utilisent), suivi de près par Python 3.8 (27% des développeurs sur Python 3 l'utilisent) et Python 3.10 (16% des développeurs sur Python 3 l'utilisent),

Plus de la moitié des utilisateurs de Windows téléchargent Python via Python.org, alors que seulement un tiers des utilisateurs de Linux le font. Sans surprise, les utilisateurs de Linux et de macOS installent et mettent à jour Python le plus souvent en utilisant les options fournies par le système d'exploitation. Parallèlement, pyenv et les conteneurs Docker sont assez populaires auprès des utilisateurs de macOS.


Installation et mise à niveau de Python

Parmi les développeurs Python, 75 % utilisent des outils pour isoler les environnements Python. Il est intéressant de noter que Conda est l'outil le plus populaire parmi les développeurs qui utilisent Jupyter Notebook (50 %), tandis que les autres développeurs préfèrent Virtualenv et Docker.


Isolation de l’environnement Python

Frameworks et bibliothèques

Flask, Django et FastAPI sont toujours les trois principaux frameworks web Python. FastAPI, initialement lancé fin 2018, affiche la croissance la plus rapide, avec une progression de 9 points de pourcentage par rapport à l'année précédente. La proportion des utilisateurs de Flask a quant à elle diminué de 5 points de pourcentage par rapport à 2020.


Frameworks web

10 % des développeurs Python utilisent simultanément 7 frameworks et bibliothèques de science des données ou plus, tandis qu'environ la moitié d'entre eux utilisent 2 frameworks ou moins.

La majorité des autres frameworks sont plus populaires chez les développeurs web que chez les data scientists, qui utilisent beaucoup plus souvent Tkinker et PyQT.

Le niveau de popularité des frameworks de tests unitaires Python reste pratiquement identique à celui de l'année dernière. Alors que seulement 56 % des développeurs indépendants les utilisent, 75 % des développeurs travaillant dans des entreprises de 5 000 employés ou plus déclarent utiliser des frameworks de tests unitaires.

SQLAlchemy est l'ORM le plus populaire parmi les utilisateurs de bases de données. Il est intéressant de noter que 52 % des utilisateurs de Redis utilisent Django ORM, alors qu'il est utilisé par moins d'un tiers des développeurs Python dans leur ensemble. Par ailleurs, 20 % des utilisateurs d'Amazon Redshift déclarent utiliser SQLObject, alors que son utilisation parmi la population des développeurs Python dans son ensemble n'est que de 5 % environ.


ORM

80 % des data scientists utilisent des bases de données, contre 98 % des développeurs web. PostgreSQL est utilisé 32 points de pourcentage plus souvent, Redis 25 points plus souvent, et SQLite 12 points plus souvent, dans le développement web que dans la science des données. Parallèlement, les data scientists déclarent utiliser Oracle Database deux fois plus souvent que les développeurs web.

La répartition des outils Big Data reste quasiment identique par rapport à l'année dernière. En général, les data scientists les utilisent 13 points de pourcentage plus souvent que les autres développeurs, et Apache Spark et Dask sont environ deux fois plus populaires parmi eux.

Outils de développement

Par rapport à 2020, la popularité de Linux et de macOS a diminué de 5 points de pourcentage pour chacun, tandis que l'utilisation de Windows a augmenté de 10 points de pourcentage. Linux reste en tête à 63%, suivi par Windows et macOS qui ont respectivement 58 et 25% d'utilisation.

Introduit en 2018, GitHub Actions a rapidement gagné en popularité et occupe désormais la première place dans la liste des systèmes d'intégration continue (CI), en étant utilisé par un peu moins d'un tiers des développeurs Python. Un autre système de CI en pleine croissance est Gitlab CI : son utilisation a augmenté de 4 points de pourcentage depuis 2018. Parallèlement, Travis CI perd rapidement de sa popularité, avec une baisse d'utilisation de 13 % par rapport à 2018. Jenkins/Hudson ont également perdu 8 points de pourcentage en trois ans.


Systèmes d'intégration continue (CI)

La proportion d'utilisation combinée des éditions Community et Professional de PyCharm est de 31 %, ce qui est proche du résultat de l'année dernière. VS Code a connu une augmentation de 6 points de pourcentage par rapport à l'année dernière. Il est intéressant de voir que PyCharm et VS Code sont aussi populaires parmi les développeurs web (39 %), tandis que les data scientists préfèrent VS Code comme EDI principal (9 points de pourcentage de plus).

Le plus souvent, les développeurs Python découvrent leur EDI principal par le biais de formations, de recommandations d'amis/collègues, ou de moteurs de recherche. Il est intéressant de noter que seulement 1 % des répondants ont déclaré avoir découvert l'outil grâce à de la publicité. 57 % des utilisateurs de Jupyter Notebook en ont entendu parler pour la première fois à l'école/université ou dans le cadre de cours en ligne, contre 25 % pour l'ensemble des répondants.

Résultats de l'enquête 2021

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