Самый очевидный «внешний» тренд Python – феноменальный рост его популярности: пару лет назад он стал самым востребованным языком на Stack Overflow, затем занял первое место в индексе TIOBE (сейчас он в 2+ раза популярнее, чем второй язык в этом рейтинге, C++). И самое важное – в ноябре 2024 Python стал самым используемым языком на GitHub. По мнению экспертов GitHub, такой спрос на Питон объясняется его универсальностью: активность в Python-репозиториях теперь не ограничивается разработкой традиционного ПО. В обширной экосистеме Python (более 500 тысяч пакетов на PyPI) есть инструменты для простого решения практически любой задачи, и благодаря этому сообщество постоянно пополняется новыми пользователями.
В 2023-2024 компания JetBrains провела масштабное исследование «внутренних» трендов в экосистеме Python, и на этой неделе поделилась результатами. Рассмотрим эти выводы подробнее.
1. Использование Python совместно с другими языками снижается, несмотря на огромный рост популярности в целом
Эта тенденция связана с тем, что ранее Python использовался прежде всего в веб-разработке – а значит, помимо Питона разработчику нужно было в той или иной мере знать HTML, CSS, JavaScript и SQL. В последние 3 года популярность Python растет главным образом из-за развития Data Science, анализа данных и машинного обучения. В этих областях разработчики зачастую обходятся одним Питоном, соответственно, доля вспомогательных технологий в общем зачете снижается.
Говоря о совместном использовании Питона с другими языками, нельзя не упомянуть Rust: он активно внедряется в Python-экосистему, на нем переписываются привычные библиотеки (Pydantic, к примеру) и пишутся новые (как uv). Это создает ощущение, что Rust быстро догоняет Python. Однако:
- В опросах использование Rust практически не изменилось.
- Индекс TIOBE показывает рост Rust на 1,5%, тогда как Python вырос на 7%.
В общем, разработчики действительно любят новые инструменты на Rust, но писать код все же предпочитают на Python.
2. Значительная часть сообщества Python-разработчиков состоит из джунов
41% питонистов имеют опыт работы с Python менее 2 лет, и это означает, что:
- Многие пользователи Python – новички в программировании или люди, которые пришли в разработку из других областей.
- Они могут не разбираться в базовых концепциях вроде работы с виртуальными окружениями или защиты от SQL-инъекций.
Этот факт необходимо учитывать при создании учебных материалов, инструментов и документации, которые помогают новичкам освоиться. Удобный старт для джунов создает более сильное сообщество: чем больше людей с разнообразным бэкграундом смогут быстро освоить Python, тем больше ценных проектов появится в экосистеме со временем.
3. Изучать Python помогает многообразие образовательных каналов
Разнообразие источников позволяет каждому выбрать наиболее удобный формат обучения: видео, текст, живое общение на конференциях или прослушивание подкастов. Регулярное использование таких ресурсов помогает оставаться в курсе новых инструментов, библиотек и лучших практик разработки:
YouTube:
- ArjanCodes – канал для изучения практических подходов к разработке на Python.
- mCoding – полезен для углубленного понимания концепций программирования.
Подкасты:
- Talk Python To Me – подкаст, посвящeнный Python и всему, что с ним связано.
- Lex Fridman Podcast – охватывает темы ИИ, новейших технологий и Python.
Сайты:
- Real Python – один из самых популярных ресурсов для изучения Python.
- Test Driven – блог о тестировании и разработке с использованием Python.
Конференции:
- PyCon, EuroPython и другие крупные события – возможность узнать о последних трендах и наладить связи с профессионалами.
Дополнительные ресурсы:
- На сайте jetbrains.com/guide/python есть видеоуроки, которые помогут изучить разные фреймворки. Часть из них сделал Пол Эверитт, опытный преподаватель и разработчик.
Телеграм-каналы:
4. Эпоха разделения между Python 2 и Python 3 осталась в далеком прошлом
Python 3 был выпущен в 2008 году, но долгое время разработчики неохотно переходили на новую версию. Даже в середине 2010-х годов еще велись споры, стоит ли переходить. Это было связано с несовместимостью Python 3 с Python 2, из-за чего переход требовал много времени и усилий. Чтобы положить конец разногласиям, создатель Python, Гвидо ван Россум, объявил на PyCon 2014, что никаких обновлений для Python 2 больше не будет, кроме исправлений безопасности.
На сегодняшний день разделение между Python 2 и Python 3 осталось в прошлом – Питон активно развивается благодаря единой экосистеме, а использование последних стабильных версий позволяет оставаться в тренде и получать максимум от языка:
На момент опроса (до выхода Python 3.13 в октябре 2024 года) большинство пользователей (более 70%) использовали одну из трех последних версий.
5. Flask, Django и FastAPI лидируют среди веб-фреймворков
Несмотря на появление множества новых инструментов, три веб-фреймворка на Python – Flask, Django и FastAPI – по-прежнему остаются лидерами в экосистеме. Хотя их популярность примерно одинакова, они привлекают разные аудитории и используются для разных задач:
- Django для сложных веб-приложений.
- Flask для легких и гибких решений.
- FastAPI для высокопроизводительных API.
63% веб-разработчиков предпочитают Django за его богатый функционал и возможность быстро запускать сложные проекты, а дата-сайентисты чаще выбирают Flask и FastAPI, так как им нужны простые инструменты для создания API или интеграции машинного обучения с минимальными усилиями:
6. Большинство веб-приложений на Python размещаются на крупных облачных платформах
AWS, Azure и GCP показывают рост использования год за годом. Эти платформы предлагают мощные инструменты, масштабируемость и поддержку сложных проектов, что делает их естественным выбором для большинства разработчиков. Однако специализированные провайдеры остаются хорошим выбором для небольших и бесплатных/недорогих проектов:
- Растет популярность PythonAnywhere, простой и удобной платформы для размещения Python-приложений. Хостинг идеально подходит для тех, кто еще не имеет глубоких знаний Linux и не хочет самостоятельно настраивать веб-сервер и сервер приложений.
- Heroku долгое время был популярным выбором среди Python-разработчиков, но с 2022 года теряет позиции из-за отмены бесплатного тарифа. Его использование сократилось с 13% до 7%.
- Hetzner, немецкая хостинговая компания, предлагающая доступные IaaS-серверы, стала популярной в Python-сообществе после открытия дата-центров в США.
7. Контейнеры становятся самым популярным способом развертывания Python-приложений
Разработчики теперь чаще используют контейнеры для развертывания приложений, чем другие варианты (виртуальные машины, PaaS и т.д.) Среди главных преимуществ контейнеров:
- Быстрая настройка, легкость создания и обновления окружения.
- Масштабируемость и простота управления ресурсами.
- Универсальность – контейнеры работают одинаково на локальных машинах, в облаке или в гибридных средах.
8. Разработчики выбирают uv вместо Poetry
uv – революционный инструмент в экосистеме Python: он делает управление пакетами и зависимостями проще, быстрее и удобнее, чем это возможно с pip, pip-tools, venv, virtualenv и poetry. Если вы хотите оптимизировать свою работу, этот инструмент точно заслуживает внимания.
Используете ли вы уже uv вместо Poetry? Расскажите о своем опыте перехода на новый инструмент.
🐍 Python в 2025: с нуля до профи за 25 глав
Собрали полный гайд по Python 2025 — от базового синтаксиса до создания игр на Pygame и анализа данных с Pandas: 25 глав и 230 практических заданий, которые помогут освоить язык с нуля, доступны бесплатно для всех.
Содержание гайда
- Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
- Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
- Типы данных: преобразование и базовые операции
- Методы работы со строками
- Методы работы со списками и списковыми включениями
- Методы работы со словарями и генераторами словарей
- Методы работы с кортежами
- Методы работы со множествами
- Особенности цикла for
- Условный цикл while
- Функции с позиционными и именованными аргументами
- Анонимные функции
- Рекурсивные функции
- Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
- Методы работы с файлами и файловой системой
- Регулярные выражения
- Основы скрапинга и парсинга
- Основы ООП: инкапсуляция и наследование
- Основы ООП – абстракция и полиморфизм
- Графический интерфейс на Tkinter
- Основы разработки игр на Pygame
- Основы работы с SQLite
- Основы веб-разработки на Flask
- Основы работы с NumPy
- Основы анализа данных с Pandas
Комментарии