2025年9月20日，由 Python Software Foundation 和 JetBrains 的 PyCharm 团队合作开展的Python的发展趋势调查正式向开发者们发布。

此项调查基于 30,000 多名 Python 开发者的调查数据。下面的数据是Python语言当前的真实现状：

* 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：

✔️ 78% 编写代码

✔️ 40% 编写文档

Python 的发展方向是什么？

* 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；

Python 与其他语言

开发者使用Python语言，但有时并不是他们的主语言。 例如，Web 开发者可能主要使用 Python、C# 或 Java，但也会使用 CSS、HTML 甚至 JavaScript。

另一方面，主要使用 Node.js 或 Deno 的开发者虽然也使用 JavaScript，但也不是把它作为主要语言。

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%以上的人员是新手

有点惊讶，竟然有 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培训环境）。

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。

大多数人仍在使用旧版 Python 

调查显示了 Python 运行时最新版和旧版的分布情况。 我们中的许多人 (15%) 使用最新发布的 Python 版本，但更有可能的是，我们使用的是一年前或更早的版本 (83%)。

调查还表明，有很多人正在使用 Docker 和容器来执行代码，这使 83% 或更高的数字更令人惊讶。 使用容器时，只需要选择容器中最新版本的 Python。 

那为什么还有人没更新到最新版本的 Python 呢？ 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%)

• 我没有时间更新 (25%)

Python Web 开发的复兴

近几年来，我们听说 Python 领域内 Web 开发的重要性正在下降。 

这里可能有两种强大的力量在起作用：

1) 随着越来越多的数据科学和专注于 AI 的人员转向 Python，相对稳定的 Web 开发者数量所占的比例降低

2) Web 仍然以前端为中心，并且在浏览器中的 Python 成为现实之前，Web 开发者可能会更倾向于使用 JavaScript。

从 2021 年至 2023 年的数据来看，这一趋势在明显下降：45% → 43% → 42%。 但今年，Web 开发又回来了！ 在受访者中，2024 年有 46% 使用 Python 进行 Web 开发。 为了进一步支持这一假设，我们发现 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%。

Web开发框架哪家强

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。 在我看来，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 模型的项目也有不少。

转向对异步友好的 Python Web 框架的趋势也一直在持续。 在 Talk Python（一个组织），我用异步 Flask 重写了我们的 Python Web 应用（大约 10,000 行 Python 代码）。 

此外，Django 一直在稳步添加异步功能，目前异步支持已接近完成。 目前在 5.2 版本中，它的 DB 层仍需进一步完善，但正如团队所说：“我们仍在致力于为 ORM 和 Django 的其他部分提供异步支持。”

Python Web 服务器转向异步和基于 Rust 的工具

值得一提的是，托管 Python Web 应用和 API 的生产应用服务器也在发生变化。 我认为这里有两股力量在起作用：

1) 转向异步框架需要应用服务器支持 ASGI 而不仅仅是 WSGI；

2) Rust 在快速执行 Python 代码方面变得越来越重要（我们稍后会深入探讨这一点）。

这个领域去年最大的损失是 uWSGI 的彻底消亡。 

我们还观察到，Gunicorn 使用能够独立运行的异步原生服务器（例如 uvicorn 和 Hypercorn）来处理较少的异步工作负载。 基于 Rust 的新服务器（例如 Granian）也积累了一批忠实追随者。

Rust 是加快 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，我们发现在 Python 软件包的二进制扩展程序中，Rust 的使用率从 27% 增长到 33%。  

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。

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。

前瞻性技术趋势

我的第一个前瞻性趋势是智能体化 AI 将给编码带来颠覆性变革。 智能体化 AI 经常被视为备受争议的凭感觉编码的工具。 不过，凭感觉编码掩盖了一个事实，那就是与优秀的工程师或数据科学家配合时，智能体化 AI 工具会非常高效。

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。

各大科技公司的技术管理者表示，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%）。

给开发者的建议

行动 1：学习 uv

uv是个“难以置信”的软件包，在推出那一年就从 0% 跃升至 11%（并且增长势头在 2025 年持续强劲）。 这个基于 Rust 的工具统一了您可能之前听说过的许多最重要的功能，并且在性能和功能方面都表现出色。

行动 2：使用最新的 Python

采取这一行动后，你将充分利用现代 Python 从性能优势到语言功能的全部潜力。

行动 3：学习智能体化 AI

使用智能体化 AI 的顶级模型（不仅仅是聊天机器人）可以让你大幅提升工作效率。

你是否曾经希望存在一个库或软件包，或者一个 CLI 工具来自动执行工作中的一些简单部分？ 将这个任务交给智能体化 AI，你既不会给主要应用程序带来技术债务，还可以节省一些时间。 你的工作效率将大幅提升。

行动 4：学习 Rust 基础知识

Python 开发者应该考虑学习 Rust 的基础知识，不是为了取代 Python，而是与之互补。Rust 将让您可以更好地理解所使用的库正在做什么。

行动 5：投资于线程理解处理

Python 开发者主要在线程处理和并行编程领域之外工作。 在 Python 3.6 中，惊人的 async 和 await 关键字被添加到语言中。 

行动 6：不要忘记新人

我最后要说的是，每次构建或分享时，都要让初学者能够掌握和学习到。 Python 开发者群体中有一半人使用 Python 的时间还不到两年，而且其中大多数人整体编程经验也都不到两年。去演讲、编写或创建软件包、库和工具时，不应该假设其他人已经具备多年处理多个Python 文件、虚拟环境、固定依赖项等功能的知识。

在新一代开发人员的推动下，以及数据和人工智能需求的推动下，Python 在 2025 年将呈现强劲势头，其未来看起来令人无比地兴奋。

作者：洛逸