第八届年度 Python 开发者调查现已发布，基于全球 30,000 多名 Python 开发者的调查回复。 本次调查由 Python Software Foundation 和 JetBrains 的 PyCharm 团队合作开展。
2025 年 Python 现状（速通版）
- 50% 的 Python 开发者拥有不到 2 年的专业经验
- 51% 使用 Python 进行数据探索和处理
- 46% 使用 Python 进行 Web 开发
- FastAPI 的使用率在一年内从 29% 增长到 38%
- 83% 仍在运行旧版 Python
- 三分之一为开源软件做出贡献：
- Web 服务器正在转向异步和基于 Rust 的工具
- Python 的发展方向
- 69% 计划尝试 AI 编码智能体。 智能体化 AI 的采用将快速增长
- 并行线程处理即将在 Python 3.14 中推出。 异步、等待和线程处理至关重要
- GUI 和移动开发正在蓬勃发展
- 2025 年的可行想法
- 尝试智能体化 AI 提高工作效率
- 学习 uv 实现更快的软件包管理
- 使内容和工具适合初学者
调查显示，86% 的受访者使用 Python 作为编写计算机程序、构建应用程序、创建 API 等任务的主要语言。有 50% 的受访者拥有不到两年的专业编码经验， 39% 使用 Python 的经验不足两年（即使算上业余爱好或教育环境）。
“这一结果再次证明，Python 是职业生涯初期人士的理想语言。 简洁（但不过分简单）的语法和易于上手的特性既能吸引新人程序员，同时也受到资深程序员的青睐。 ”
51% 的受访 Python 开发者参与数据探索和处理，主要使用 pandas 和 NumPy。
就 Python 运行时最新版和旧版的分布情况而言。 仅 15% 使用了最新发布的 Python 版本，83% 使用的是一年前或更早的版本。
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至于为什么还有人没更新到最新版本的 Python？ 调查结果给出了两个主要原因。
-
我正在使用的版本能满足我的所有需求 (53%)
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我没有时间更新 (25%)
Python Web 开发的复兴
在受访者中，2024 年有 46% 使用 Python 进行 Web 开发。 Web“次要”语言也相应增加，HTML/CSS 的使用率提升了 15%，JavaScript 的使用率提升了 14%，SQL 的使用率提升了 16%。
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Python Web 框架中最大的赢家是 FastAPI，其使用率从 29% 跃升至 38%（增加了 30%）。 虽然所有主要框架都实现了同比增长，但 FastAPI 近 30% 的增长率格外引人注目。
“Python 在 Web 领域的飞跃可能部分归因于大量新人涌入 Python 领域。 其中许多人从事 ML/AI/数据科学方面的工作，这些人通常没有多年使用 Flask 或 Django 的经验。 他们很可能会选择最热门的 Python Web 框架，而目前看来，这个框架就是 FastAPI。 人们在 FastAPI API 后面托管 ML 模型的例子有很多。”
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Rust 是现在加快 Python 的方式
过去几年，Rust 已经成为 Python 的性能伴侣。 2025 年 Python Language Summit 显示，“在新项目上传到 PyPI 的所有原生代码中，大约有四分之一到三分之一使用了 Rust”，这表明“人们正在选择使用 Rust 启动新项目”。
从调查结果来看，发现在 Python 软件包的二进制扩展程序中，Rust 的使用率从 27% 增长到 33%。
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Postgres 是 Python 开发者的数据库之王
在被问及选择哪种（哪些）数据库（如果有）时，绝大多数受访者都回答了 PostgreSQL。 PostgreSQL 是 Python 数据库之王，而且占比还在增长，从 43% 提升至 49%。 与去年同期相比增长了 14%，对于一个已有 28 年历史的开源项目来说，这是个了不起的成绩。
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值得注意的是，除了 Postgres 被大量使用之外，排名前六的数据库的使用率都实现了同比增长。 如前文所述，这很可能是 Web 开发本身再次增长的另一个迹象。
智能体化 AI 将带来颠覆性变革
PSF 调查之外的调查显示，2023 年约 70% 的开发者使用或计划使用 AI 编码工具，到 2024 年，约 44% 的专业开发者每天都会使用这些工具。
JetBrains 的《2023 开发者生态系统现状》报告指出，在几年内，“基于 AI 的代码生成工具从有趣的研究发展成为许多开发者工具箱的重要组成部分”。到 2025 年，根据《2025 开发者生态系统现状》调查，近一半的受访者 (49%) 计划在未来一年内尝试 AI 编码智能体。
各大科技公司的程序经理表示，他们几乎无法雇用不接受智能体化 AI 的开发者。 使用 AI 和不使用 AI 之间的效率差距实在太大了（估计使用 AI 后效率会提高约 30%）。
更多详情可查看完整报告。
