Discussion :

[Michael Guilloux]

Python est plus utilisé pour la data science que pour le développement Web
d'après une enquête réalisée par la Python Software Foundation

À l'automne 2018, la Python Software Foundation, en collaboration avec JetBrains, a mené une enquête annuelle officielle sur les développeurs Python, la deuxième enquête de ce genre après celle de l'année 2017. À l'instar de l'enquête précédente, la fondation a cherché à identifier les dernières tendances et à mieux comprendre le monde du développement Python en 2018. Plus de 20 000 développeurs de plus de 150 pays différents ont participé cette année, ce qui a permis de donner une photographie plus ou moins pertinente du paysage actuel de la communauté Python.

Pour en venir aux résultats, l'enquête révèle que Python est pour 84 % de ses utilisateurs leur langage principal et pour les 16 % restants un langage secondaire. En 2017, c'était 79 % des répondants qui avaient indiqué utiliser Python comme langage principal, ce qui signifie une hausse de 5 points de pourcentage en un an.

La Python Software Foundation (PSF) s'est également intéressée lors de cette enquête aux types de développement dans lesquels le langage est utilisé. Autrement dit, pour quels types d'activités ou tâches Python est-il utilisé ? En réponse à cette question, l'enquête indique que l'analyse des données est plus populaire que le développement Web au sein de la communauté Python. Plus précisément, 58 % des utilisateurs de Python ont utilisé le langage en 2018 pour faire de l'analyse de données, alors que 52 % l'ont utilisé pour le développement Web.

Ici, les répondants pouvaient choisir plusieurs options. Mais quand les utilisateurs devaient en choisir une seule (le type de développement pour lequel ils utilisent plus Python), 27 % ont cité le développement Web, contre 17 % pour l'analyse des données. Toutefois, si l'on regroupe l'analyse des données et le machine learning (11 %) sous la catégorie « Science des données », on obtient un taux de 28 %. Ce qui signifie que Python est plus utilisé pour la science des données que le développement Web.

« Pour cette question, les répondants ne pouvaient sélectionner qu'une seule option. À première vue, les résultats suggèrent que le développement Web est le leader (27 %), dépassant de loin l'analyse des données (17 %) », lit-on dans le rapport de l'enquête. « Mais si nous examinons de plus près, nous constatons une croissance au niveau de l’apprentissage automatique (11 %). Si nous regroupons l’analyse de données et l’apprentissage automatique dans une seule catégorie « Science des données », nous obtenons un taux impressionnant de 28 %. »

Après la science des données (28 %) et le développement Web (27 %), en 2018, Python a été plus utilisé en DevOps, administration systèmes et l'écriture de script d'automatisation (11 %), à des fins éducatives (7 %), pour le développement d'applications de bureau (4 %), pour le prototypage de logiciels (4 %) et pour la programmation de crawlers, scrapers et parsers Web (4 %). Ci-dessous le graphique donnant le type de développement pour lequel Python est plus utilisé au sein de la communauté (réponse unique).

Comme autre information bonne à savoir, l'enquête révèle encore que 84 % des membres de la communauté Python utilisent la version 3.x principalement contre 16 % pour Python 2.x. C’est un énorme bond de la popularité de Python 3, quand on sait que l'année précédente, seuls 75 % des membres de la communauté utilisaient Python 3.x comme interpréteur principal. L’utilisation de Python 2 a donc connu une baisse assez rapide en un an, ce qui s'explique par le fait que cette version n’est plus développée activement, elle n’a pas de nouvelles fonctionnalités et sa maintenance va être arrêtée en 2020.

À toutes fins utiles, précisons encore que seulement 82 % des personnes travaillant principalement dans le développement Web utilisent Python 3, alors que pour ceux qui travaillent principalement dans la science des données, ce taux va jusqu'à 90 %. Une explication possible est que certains développeurs Web ont encore beaucoup de code legacy à gérer lors de la transition vers Python 3. Pendant ce temps, de nombreux analystes de données et spécialistes en apprentissage automatique n'ont rejoint que récemment l’écosystème Python et se sont donc lancés directement dans la dernière version de Python.

Source : Rapport de l'enquête

Et vous ?

Que pensez-vous des résultats de cette étude ?
Python a-t-il plus d'avenir dans la science des données que dans le développement Web ? Pourquoi ?
Pour quels types de développement ou tâches utilisez-vous Python ? Et pourquoi avez-vous choisi Python pour ces types de développement ou tâches en question ?
Pour le développement Web, comment trouvez-vous Python par rapport aux autres langages ?

[GLDavid]

Bonjour

Tout cela me fait penser à Perl il y a 10 ans de cela, du temps des grandes heures des Perl 5.
Perl, on l'utilisait pour tout, à commencer par votre serviteur: aussi bien pour du développement Web que pour des applications scientifiques.
Mais bon, on a vu ensuite les dégats de l'attente de Perl 6.
Donc, cela ne me surprend pas. Les 'data scientists' ou même les scientifiques ont besoin d'un langage simple d'accès, qui puisse être exécuté (interprété plutôt) sur n'importe quel machine ou OS et avec une galaxie de libraries aisément installables.
Perl avait ça avec CPAN. Python arrive avec les équivalents (pip, piPy si je ne me trompe pas).
J'ai un peu essayé python pour un projet personnel. C'est pas mal, la syntaxe m'a un peu perturbé au début mais on s'y retrouve.
Cela étant, il est vrai que pour du scientifique, c'est redoutable, il y a tout ce qu'il faut pour de la chimie, de la bioinformatique et même de l'astronomie.
Mais pour le web, franchement, je préfère même PHP (c'est dire !).

@++

[jfsenechal]

Mais pour le web, franchement, je préfère même PHP (c'est dire !).

Je me pose toujours la question, est-ce le langage ou les outils(librairies, framework) autour qui font qu'un langage est plus adéquat pour tel ou tel type de domaine

Par exemple php et symfony
Python et django
Etc..

Perso je pense que c'est les outils autour, le langage en lui même importe peu

[Anthaus]

Je me pose toujours la question, est-ce le langage ou les outils(librairies, framework) autour qui font qu'un langage est plus adéquat pour tel ou tel type de domaine

Par exemple php et symfony
Python et django
Etc..

Perso je pense que c'est les outils autour, le langage en lui même importe peu

Le langage ET les outils. Les outils ont sans doute le poids le plus important dans la décision finale, mais, comme le souligne parfaitement GLDavid, les caractéristiques intrinsèques d'un langage peuvent lui donner un avantage auprès de certains types d'utilisateurs, ce qui fait que des outils destinés à ces utilisateurs seront développés autour.