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值得注意的是，数据分析已比Web开发更受欢迎，从2017年的50％增长到2018年的58％。机器学习也增长了7个百分点。与Web开发相比，此类开发的增长速度更快，Web开发仅比上一年增长了2个百分点。

与2017年一样，Web开发是唯一一个使用Python作为主要语言与作为补充语言的人之间存在较大差距（分别为56％和36％）的类别。对于其他类型的开发，差异要小得多。

有趣的现象

在2018年，我们有更多的受访者指定他们参与DevOps（与2017年相比增加了8％）。对于使用Python作为辅助语言的Python用户，DevOps已经超越了Web开发。

您在何种程度上参与了以下活动？

有了这个问题，我们试图更深入地了解受访者在上一个多项选择题中选择的各种发展类型。您可以清楚地看到Python是业余爱好，主要用于游戏开发，而Web开发，机器学习，数据分析和软件测试主要是主要活动。

您最常使用Python的是什么？（一个答案）

在这个问题上，受访者只能选择一个选项。乍一看，结果表明Web开发是领先的领导者（27％），大大超过了数据分析（17％）。但是，如果我们仔细研究一下，就会发现机器学习已经有了增长（11％）。如果我们将数据分析和机器学习归为一个“数据科学”类别，则这一数字达到了惊人的28％。

比较使用Python作为主要语言与使用辅助语言的趋势，Web开发的差距最大（分别为29％和17％）。对于数据分析和机器学习，没有显着差异。

有趣的现象

“ DevOps /系统管理/编写自动化脚本”已经在使用Python作为第二语言的Python用户中名列第一。这一发现与上一节中强调的Bash / Shell使用量的增加有关。

与2017年一样，Web开发和数据科学仍然是2018年Python开发的主要类型。不过，我们注意到，使用Python的数据科学作为该语言的一种附加用途，其流行度正在迅速提高，这已得到证明。 -answer问题，“您将Python用于什么？”。

Python 3的采用

Python 3和Python 2

我们问：“您使用哪个版本的Python最多？”。Python 3是有力的领导者，占84％，Python 2被用作主要的解释器，只有16％。与2017年的75％相比，Python 3的普及率实现了巨大飞跃。

有趣的现象

Python 3的使用继续快速增长。根据2017年的最新研究，使用Python 3的比例为75％，而使用Python 2的比例为25％。Python2的使用量正在下降，因为它不再积极开发，没有新功能并且 其维护将被停止在2020年。

另一个有趣的发现是，只有82％的主要从事Web开发的人使用Python 3，而对于那些从事数据科学的人来说，这一比例高达90％。

可能的原因

一个可能的解释是，某些Web开发人员在过渡到Python 3时仍然需要维护许多遗留代码。另一方面，许多数据分析人员和机器学习专家最近才加入Python生态系统，并开始使用最新的Python 3。

Python安装和升级

71％的受访者从python.org或与操作系统提供的软件包管理器（如APT和Homebrew）一起安装Python。这与2017年的结果非常相似。有趣的是，Anaconda与2017年相比增长了7个百分点。这可能是数据科学的普及率比其他类型的增长速度更快的又一证据。

您是否使用以下任何工具来隔离Python环境（如果有）？（多个答案）

长期以来，在开发或部署阶段隔离Python环境一直是最佳实践。毫不奇怪，pipenv和较低级别的virtualenv一起是创建和管理新Python环境的两个最常用的工具。不过，令人惊讶的是，仍有21％的Python用户尚未接受这种做法。

Python框架，库和技术

Web框架（多个答案）

令人惊讶的是，与上一年相比，Flask的使用在我们的调查受访者中增长了15个百分点，因此，今年Flask已成为最受欢迎的Web框架。Django被45％的受访者选中（2017年为41％）。

数据科学框架和库（多个答案）

毫不奇怪，最受欢迎的数据科学框架和库是：NumPy，Pandas，Matplotlib和SciPy。特定于机器学习的库（例如SciKit-Learn，TensorFlow，Keras等）也很受欢迎，这与快速增长的机器学习作为Python开发的主要类型的发现紧密相关。

通用框架和库（多个答案）

对于这个问题，我们列出了一些通用的Python库。毫不奇怪，超过一半的Python用户都使用了Requests。枕头也很受欢迎。五分之一的Python用户使用asyncio。

顶级云平台（多个答案）

55％的Python用户（使用云平台的用户）更喜欢AWS。Google Cloud Platform位居第二，其次是DigitalOcean，Heroku，Microsoft Azure和PythonAnywhere。大约三分之一的受访者不使用任何云解决方案。

与上面列出的流行云平台一起，我们确定OpenStack获得7％，Linode获得6％，OpenShift获得3％，Rackspace获得2％。

除了有关选择云平台的问题外，我们还提出了一些其他问题，以深入了解Python开发人员如何使用云：

您如何在生产环境中的云中运行代码？（多个答案）

您如何为云开发？

免责声明： Python软件基金会不认可调查和本报告中提及的任何产品，工具或服务。

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