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        python培訓分享之python全貌講解

        • 發布:泰然
        • 來源:Python程序員
        • 時間:2018-05-18 08:57

        我們之前有了解過什么是python、python有什么優勢、python的就業前景如何等問題,但是沒有進行過python全貌講解,今天我們python培訓要從其開發者講述到其特色及使用,我們一起來聽吧:

        本文與Dmitry Filippov合寫,透過大量收集自Python開發者調查的數據,揭示了有關Python編程語言的最新使用情況和發展軌跡。

        Python正變得越來越受歡迎,在科技新聞中引起了人們更多的關注。有報道說,更多的女高中生們正在將Python應用于計算機工程的學習;Python被推薦為大學計算機入門課程的編程語言。 此外,Stack Overflow的2018年開發者調查顯示,Python是大多數人想學習的編程語言。 Python被廣泛用于網絡,從簡單的個人網站,到世界上大型銀行里的數據挖掘和機器學習。

        是什么讓Python如此特別? Python開發者是哪些人? 它為什么如此受歡迎? 為了回答這些以及其他許多重要的問題,JetBrains和Python軟件基金會(Python Software Foundation,PSF)合作,針對使用Python作為主要或補充語言的人群開展了一項調查。 到目前為止,還沒有人做過針對Python的專項研究,以期了解不同開發人員是如何使用它的,有哪些組件促進了它的使用,以及是什么讓它成為了最受歡迎的語言之一。

        我們調查的目標是確定Python的最新趨勢,并一窺Python開發界的全貌。抱著這一目的,我們著手研究了以下問題:

        Python 3最新的普及率是多少?

        Python是怎樣和其他語言一起使用的?

        什么樣的項目會用到Python?

        Python用戶的主要開發類型有哪些?

        最流行的技術和工具是什么?

        最常見框架和庫有哪些,以及它們是如何相輔相成的?

        Python開發者是一群什么樣的人?

        該調查于2017年10月發布。這里是我們對結果所做的匯總,你也可以從Python開發者調查2017年結果的網站上挖掘更多的圖表和原始數據。

        方法論

        在我們查看相關數據和見解之前,有必要回顧一下調查所采取的方法,包括:調查是如何派發的,采取了哪些措施來避免潛在的偏見,并確保調查不傾向于任何特定的工具,技術,庫,或者國家。

        我們將調查發送給幾個獨立的團體,包括訂閱了PSF郵件列表,博客,Slack,LinkedIn和Twitter的人員。我們還在一些訪問量最大的Python.org頁面上推廣了該項調查,并通過閱讀文檔進行了公布。大部分回復(62%)來自Python.org上的廣告橫幅;其他主要來源是PSF博客和Twitter帖子。我們沒有利用產品、服務或供應商相關的渠道,以防止調查結果傾向于任何特定的工具或技術。

        調查深受社區的歡迎,回復率超過預期。在開放期間,收到的回復超過了1萬份。我們在做調查分析時過濾掉了不完整和重復的回復,留下來的數據集包括了來自150多個國家的9,532名應答者。對于如此大的樣本,描述統計誤差的保守置信區間僅為1%,意味著所有結果都具有統計顯著性。我們實現了調查的主要目標:收到了準確可靠的數據!

        Python培訓分享之python調查數據取樣

        Python開發者畫像

        開啟Python世界之旅的第一步,讓我們來聊聊最令人興奮的事兒 -- 和Python語言及其應用程序相比,Python社區也呈現出同樣的多元化。

        python培訓分享一Python開發者畫像

        雖然Python用戶的年齡范圍很廣,但是大多數受訪者的年齡在20歲左右,四分之一在30多歲。有趣的是,幾乎五分之一的Python用戶年齡在20歲以下。如果我們將Python開發人員的年齡范圍,與Stack Overflow在其最新調查中確定的一般開發人員的年齡范圍進行比較,分布情況比較相似。區別在于,Python調查中,年齡在18歲以下的開發者稍微多一些。原因在于,很多中學和大學的學生在使用Python,而且Python常常被選作第一門語言。

        超過一半的受訪者是全職的開發人員,每五名開發人員中就有一位擔任數據分析師,架構師,或團隊負責人。與Stack Overflow的調查相比,我們可以看到:Python開發者比一般開發者更少可能全職工作(52%的Python開發人員與74%的開發人員),更有可能自己當老板,或成為自由職業者(Python開發人員占13%,所有開發人員占9.7%)。

        Python調查的受訪者呈現出各種不同的經驗; 22%的人擁有不到一年的經驗,超過11年經驗的人也是這個比例,而經驗在這兩者之間的分布平滑。這表明新手和經驗豐富的開發人員之間保持了良好的平衡,使Python成為了可持續發展的語言。

        python培訓分享之python語言的使用頻率

        值得注意的是,Python比其他語言的平均新手比例高得多。 根據Stack Overflow數據,30%的開發人員擁有不到兩年的專業經驗,而Python開發人員調查中的這一比例為41%。

        大型的Python開發團隊中并不多見。 在我們的調查中,56%的Python開發人員表示他們獨立開發項目,40%的人通常在2到7人的團隊中工作。 大約一半的受訪者在從事一個主要項目的同時還有幾個小項目,而四分之一的人則一次只從事一個項目。

        Python開發團隊情況

        2016年,JetBrains在沒有PSF參與的情況下舉辦了一次Python開發者調查。 雖然JetBrains在2016年的樣本規模很大,但其調查主要通過自己的渠道進行推廣,這自然吸引了PyCharm用戶中的更大份額 - 約50%的PyCharm用戶和50%的使用其他編輯器的用戶。 為了減少不可避免的偏差,2016年的調查沒有比較不同代碼編輯器的用戶數量。 盡管2016年的調查結果存在偏差,仍然值得比較一下2017年和2016年的一些調查結果。 例如,在2016年的調查中,45%的人表示獨立完成自己的項目,51%的人則是團隊工作。 2017年調查中的這一比例不同也許是因為,有大量的新手,且Python是他們的第一語言,以及數據科學家的數量和現在使用Python的Web開發者的數量旗鼓相當。

        Python工作機會

        正如我們上面所寫的,在Stack Overflow的2018年開發者調查中,Python是最理想的語言(即調查者最有興趣學習的語言);這是Python連續第二年獲得該排名。 Python用戶在排名最高的編程語言中排名第三。這些事實與Python就業市場是什么關系呢?

        盡管Python開發人員調查并未專門提出工作受歡迎度,但我們可以從Python開發人員需要的其他資源中,收集世界范圍內的各種工作信息。包括機器學習,數據庫,數據分析,云基礎設施,設計,站點可靠性/測試,網絡抓取,安全性,移動開發,API等等。根據jobs.python.org上列出的職位,機會傾向于國際化需求,尤其是在英國地區。

        在任何主要工作網站搜索“Python開發人員”,會返回數千個就業機會。 2018年3月,美國Python開發者在美國的平均工資(根據實際數據)為115,835美元。這么高的平均工資表明,許多公司正在競相雇傭知識淵博的Python開發人員。這進一步說明Python確實是一種廣受歡迎的技能。

        Python與美國最好的工作 -- 數據科學也有關系(基于2018年4月的Glassdoor.com)。大約五分之一的數據科學工作涉及Python,包括NumPy,Pandas和Matplotlib庫。

        Python使用情況

        幾乎五分之四的Python開發者認為Python是他們的主要語言,比JetBrains 2016年調查的75%增加了4%。

        Python開發者認為Python是他們的主要語言

        各種研究表明,Python開發人員的數量以及使用Python作為主要語言的開發人員的份額正在逐年穩步增長。 在Stack Overflow的調查中,Python的受歡迎程度從2017年初的32%上升到今年年底的38.8%。 這可以通過Python數據科學的迅速普及來解釋,因為這部分用戶的增長速度遠遠快于其他用戶。

        Python經常與其他語言一起使用:

        Python經常與其他語言一起使用

        所有使用Python作為主要語言的開發人員中有一半還使用JavaScript。 79%的網頁開發人員使用JavaScript,但只有39%涉及數據分析或機器學習。

        對于那些使用Python作為輔助語言的用戶來說,細分情況略有不同,因為使用JavaScript(46%)和更多使用C / C ++(42%),Java(41%)和C#(24%)的用戶較少。

        Python開發類型

        為了確定最流行的Python開發類型和它們的交集,我們提出了兩個類似的問題:“你用Python做什么?” 受訪者可以選擇多個答案,以及“你最喜歡用Python干什么?” 受訪者只能選擇一個答案。 結果顯示,科學方面的開發現在像網絡開發一樣受歡迎:有一半的受訪者從事數據科學項目,另一半是網站開發

        python培訓分享之Python開發類型

        根據受訪者是否使用Python作為主要或次要語言,回復有所不同:使用Python作為其主要語言的人中有54%參與了Web開發,而那些認為Python是其次要語言的人中有33%參與了Web開發。 這種差異對于數據分析,機器學習和其他類型的開發來說不太重要。

        許多Python開發人員扮演多種角色。 他們承擔最多的角色有:

        Python開發人員扮演多種角色

        數據分析和機器學習的交叉是預料之中的,但是網絡開發和數據分析/機器學習之間的交叉值得關注。

        當被問及他們做的主要開發類型時,26%的Python用戶選擇網頁開發,超出了數據分析的范圍(據報道為18%)。

        Python用戶做的主要的開發類型

        但是,如果我們將18%進行數據分析的人與9%主要角色是機器學習的人結合起來,那么我們知道27%的人主要從事科學開發。 這意味著數據科學家使用Python的人數與網絡開發人員數量一樣多。

        數據科學家使用Python的人數與網絡開發人員數量一樣多

        有趣的是,當JetBrains在2016年進行了Python開發者調查時,有38%的受訪者認定為Web開發人員,只有21%認為是科學開發人員。 這可能是Python開發人員數據科學家迅速增長的證據。

        比較使用Python作為主要語言與輔助語言的趨勢之間的趨勢,網站發展差距最大(29%為主,15%為次要)。 數據分析和機器學習的差別要小得多。 相反,更多的DevOps和系統管理員使用Python作為輔助語言(13%)而不是主要語言(8%)

        數據科學占據了Python第一嗎?

        Python開發者調查中,最令人感興趣的問題是Python世界中,網絡開發者與數據科學家的比例。 我們要求受訪者估算使用Python的網絡開發人員和數據科學家之間的比例。 受訪者可以根據自己的經驗,看法和一般“直覺”來回答。 因為我們明確地詢問了開發的類型,并且樣本規模足夠大以具有統計顯著性,所以我們可以將社區的看法與現實進行比較。

        社區的看法與現實進行比較

        更多受訪者(57%)認為網絡開發者比數據科學家更普遍,而只有33%認為相反。

        網絡開發者比數據科學家更普遍

        根據前一部分展示的數據(26%網絡開發,27%科學開發為主要活動),真實的比例是1:1。

        只有九分之一的受訪者猜對了這一點; 大多數人低估了Python數據科學用戶的數量。 Web開發通常被認為是Python的主要應用。 雖然這在幾年前是真的,但Python數據科學家的數量正在快速增長,并且已經與Web開發人員的數量保持一致。

        Python 2與Python 3

        我們問,“你使用最多的是Python的哪個版本?” Python 3遙遙領先,是75%,而使用Python 2作為主要解釋器的僅占25%。 Python 3正在迅速增長; 在2016年的調查中,60%的人使用Python 2和40%的Python 3. Python 2的使用正在下降,因為它沒有得到積極發展,沒有獲得新的功能,并且在2020年后不再維護。

        值得注意的是,70%的網絡開發人員使用Python 3,而數據分析師中有77%,機器學習專家中有83%。 這可能是因為許多Web開發人員在轉換到Python 3時仍需要維護遺留代碼,并且許多數據分析師和機器學習專家最近才加入Python生態系統,直接選擇了Python 3。

        Python 3的使用情況

        我們還問開發人員他們如何安裝和更新他們的Python文件。

        開發人員他們如何安裝和更新他們的Python文件

        70%的人從python.org安裝Python,或者使用操作系統提供的軟件包管理器,如APT和Homebrew。

        Python框架,庫和技術

        Django是最流行的框架; 41%的Python開發人員使用它。

        Django是最流行的框架

        科學軟件包,如NumPy,pandas和Matplotlib合在一起緊隨其后,達到39%。 其他流行的框架和庫有Requests,Flask,Keras / Theano / TensorFlow / Scikit-learn等。 TensorFlow和Django在StackOverflow的最受喜愛和最需要的技術之列。

        Django被76%的Web開發人員選為第一框架,而在數據科學領域工作的人中只有31%。 奇怪的是,29%的網頁開發人員正在使用科學庫。 這證實了兩個角色之間的巨大交叉。

        Django被76%的Web開發人員選為第一框架,而在數據科學領域工作的人中只有31%

        當被問及除Python以外的技術時,Jupyter Notebook的排名最高為31%,考慮到大量數據科學開發人員,這很有意義。 Docker僅以29%的速度落后2%。 按角色拆分,Docker被47%的參與Web開發的人使用,只有23%的數據科學家使用Docker。 同樣,Web開發人員使用Amazon Web Services,Google App Engine,Heroku等云平臺的頻率是數據科學家的兩倍。

        比較2016年的調查結果和2017年的調查結果,Django和Flask這兩個最流行的Web框架已經失去了份額。 (2016年,Django的使用率為51%,2017年為41%; 2016年的Flask使用率為40%,2017年為32%)。 同時,科學庫和技術框架的使用也在增長。 2016年,Anaconda,NumPy和Matplotlib(合并)的使用率為36%; 在2017年底,NumPy,Pandas,Matplotlib,SciPy和類似項目的使用率為39%,Anaconda使用率為25%。

        在2017年底,NumPy,Pandas,Matplotlib,SciPy和類似項目的使用率為39%,Anaconda使用率為25%

        當被問及他們使用哪種云平臺時,云使用受訪者首先將AWS排在了67%。 Google App Engine,Heroku和DigitalOcean的使用要少得多。 AWS在Stack Overflow的調查中也高度評價最喜愛和最受歡迎的平臺。 我們可以列出的云平臺的可能回答很有限; “其他”類別收集了13%的響應,包括Linode,PythonAnywhere,OpenShift和OpenStack。

        Python開發的工具和特色

        當我們詢問在Python開發中對于開發實踐,工具和功能的使用時,最多的地方是代碼自動完成,代碼重構,編寫單元測試以及使用Python項目的虛擬環境。 NoSQL數據庫,Python分析器和代碼覆蓋工具是最罕用的。 這些結果與2016年的數據非常相似:

        在Python開發中對于開發實踐,工具和功能的使用

        為了找出最受歡迎的編輯器和IDE,我們提出了兩個問題:“您在Python開發中考慮過哪些編輯器/ IDE?” 并允許多個答案,以及一個單一答案的問題,“你當前Python開發使用的主要編輯器是什么?” 基于對這個問題的8,000多個回復,PyCharm是最流行的工具,其次是Sublime,Vim,IDLE,Atom和VS Code。

        最受歡迎的編輯器和IDE

        注:我們采取了大量步驟來消除偏見,并確保調查不傾向于使用任何特定的工具。 要詳細了解調查方法以及用于分派調查的渠道,請參閱調查結果網站的原始數據部分。

        Web開發人員在編輯器的喜好上與數據科學家略有不同。 Web開發人員非常喜歡PyCharm專業版,Sublime文本和Vim,而數據科學家顯然更喜歡PyCharm社區版,Jupyter Notebook和Spyder。

        當我們問道:“在Python編程中,你考慮過哪些編輯器/集成開發環境?” 我們了解到Web開發人員考慮最多的是Sublime Text(47%),其次是Vim(39%)和Atom(32%)。 科學開發人員最常考慮Jupyter Notebook(42%),其次是PyCharm社區版(39%),崇高文本(31%)和Vim(26%)。

        我們還發現,大多數開發人員每天都使用他們的編輯器,大約五分之一每周使用他們的編輯器。

        調查的原始數據

        與Python及其社區的開源哲學一致,我們已經向公眾提供了原始數據,我們歡迎進一步的分析和結論。我們打算在2018年和未來幾年重復這項調查。我們的目標是讓每年的調查差不多,以便完成縱向的數據分析。

        在解析原始數據之前,請注意以下幾點:數據是匿名的,沒有個人信息或地理位置詳情。此外,對所有開放式領域進行了裁剪,以防止通過逐字評論來識別任何個人受訪者。為了幫助他人更好地理解調查的邏輯,我們用英語共享數據集,調查的問題和所有調查邏輯。我們使用不同的排序方法來回答選項(字母,隨機,直接)。每個問題中都指定了使用答案選項的順序。

        我們很樂意了解您的發現!請在Twitter或其他提供@ jetbrains和@ThePSF的社交媒體上與#pythondevsurvey2017#標簽分享。我們也樂于接受建議和反饋,以便下次改進。請在這里提出任何意見或問題。

        關鍵要點

        2017年Python開發者調查是社區的標準。一些更重要的關鍵點有:

        Python 3的普及率已經達到了75%,并且在迅速增長。

        目前從事數據科學和web開發的Python開發者一樣多,但是Python在數據科學家中的迅速增長可能很快會打破這一平衡。

        使用Python的每5位開發者中,有4位使用Python作為主要語言。

        Django,NumPy,pandas和Matplotlib是Python開發人員最常用的框架和庫。 Jupyter Notebook和Docker是Python使用最受歡迎的技術。 AWS是最受歡迎的云平臺。

        PyCharm,Sublime,VIM,Atom和VS Code是最常用的Python編輯器。

        一半使用Python作為主要語言的人也使用JavaScript和HTML / CSS。 Python也經常用于SQL,Bash / Shell,C / C ++和Java。

        恭喜你閱讀完了本文,相信你已經知道了python的開發者是誰、python目前的工作機會如何、python的使用情況、python2和python3的差異化等問題,對python的全局概貌有了一個比較清晰的了解,并且本文所有結論均是調查結果的客觀反映,更加公平公正可信賴。如果你還有更多關于python的疑問,歡迎你來達內python培訓機構進行咨詢。

        免責聲明:內容和圖片源自網絡,版權歸原作者所有,如有侵犯您的原創版權請告知,我們將盡快刪除相關內容。

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