Más de 30,000 desarrolladores de Python de todo el mundo respondieron preguntas para la Python Software Foundation averiguación anual – y el compañero de PSF Michael Kennedy le dice a la comunidad de Python lo que han aprendido en una nueva publicación de blog.. Algunos aspectos destacados:

La mayoría todavía usa versiones de Python más antiguas a pesar de los beneficios de los lanzamientos más nuevos… Muchos de nosotros (15%) nos ejecutamos en la última interpretación rejonazo de Python, pero lo más probable es que estamos usando una interpretación de un año o más (83%). (Aunque menos del 1% están utilizando “Python 3.5 o inferior”). La averiguación asimismo indica que muchos de nosotros estamos utilizando Docker y contenedores para ejecutar nuestro código, lo que hace que este número de 83% o viejo sea aún más sorprendente … simplemente elige un tiempo de ejecución más nuevo y su código se ejecuta más rápido. Cpython ha sido extremadamente bueno en la compatibilidad con postergación. Raramente hay un esfuerzo significativo involucrado en la aggiornamento … (calcula que algunos usuarios de la cúmulo están pagando hasta $ 420,000 y $ 5.6 millones más en costos de cálculo). Si su empresa se da cuenta de que está quemando $ 0.4 millones adicionales de $ 5m al año porque no ha llegado a desgastar el día en que la aggiornamento será una conversación difícil …

El óxido es como aceleramos Python ahora… la cumbre de jerga de Python de 2025 reveló que “en algún circunscripción entre un cuarto y un tercio de todos los códigos nativos que se cargan a PYPI para nuevos proyectos usan óxido”, lo que indica que “las personas eligen iniciar nuevos proyectos usando óxido”. Al observar los resultados de la averiguación, vemos que el uso de óxido creció del 27% al 33% para las extensiones binarias a los paquetes de Python … (La publicación del blog más tarde aconseja a los desarrolladores de Python que aprendan a acertar el óxido principal, “no reemplazar a Python, sino que lo complementen”, ya que el óxido “se está volviendo cada vez más importante en las partes más significativas del ecosistema de Python para el ecosistema de Python”).)

PostgreSQL es el rey de las bases de datos de Pythony solo está creciendo, pasando del 43% al 49%. Eso es +14% año tras año, lo cual es trascendental para un esquema de código hendido de 28 abriles … (e) una almohadilla de datos muy única en los seis primeros creció en el año tras año. Es probable que este sea otro indicador de que el incremento web en sí mismo está creciendo nuevamente, como se discutió anteriormente …

(N) La porción de los encuestados (49%) planean probar agentes de codificación de IA en el próximo año. Los gerentes de programas de las principales compañías tecnológicas han ostensible que casi no pueden contratar desarrolladores que no adoptan la IA de agente. El delta productivo entre quienes lo usan y aquellos que lo evitan es simplemente demasiado amplio (estimado en aproximadamente un 30% de productividad viejo con IA).
Es su octava averiguación anual (realizada en colaboración con JetBrains en octubre de octubre y noviembre). Pero a pesar de que Python tiene 34 abriles, todavía está evolucionando. “En los últimos meses, hemos pasado dos nuevas herramientas de typing de detención rendimiento lanzadas”, señala la publicación del blog. (Los Ty y Pyrefly Typecheckers, uno y otro escritos en Rust.) Y Python 3.14 serán la primera interpretación de Python en albergar completamente Python de hilo expedito …

La semana pasada, el Consejo Directivo y los desarrolladores principales aceptaron oficialmente esto como una parte permanente del idioma y el tiempo de ejecución … Los desarrolladores y los científicos de datos tendrán que pensar con más cuidado sobre el código roscado con cerraduras, condiciones de carrera y los beneficios de rendimiento que vienen con él. Los mantenedores de paquetes, especialmente aquellos con extensiones de código nativas, pueden tener que reescribir parte de su código para albergar Python de hilo expedito para que ellos mismos no ingresen a las condiciones de carrera y los puntos muertos.

Igualmente hay una delantera masiva para esto. Actualmente estoy escribiendo esto en el Apple Mac Mini M4 más asequible. Esta computadora viene con 10 núcleos de CPU. Eso significa que hasta que este cambio se manifiesta en Python, el rendimiento mayor que puedo obtener de un solo proceso de Python es el 10% de lo que efectivamente es capaz mi máquina. Una vez que Python de treinta expedito es parte del ecosistema, debería acercarme mucho más a la capacidad máxima con un software de pitón en serie que usa subhicción y async y paciencia palabras esencia.
Algunos otros hallazgos notables de la averiguación:

• La ciencia de datos ahora es más de la porción de toda Python. Este año, el 51% de todos los desarrolladores de Python encuestados están involucrados en la exploración y el procesamiento de datos, con Pandas y Numpy las herramientas más comúnmente utilizadas para esto.

• ¡Exactamente el 50% de los encuestados tienen menos de dos abriles de experiencia en codificación profesional! Y el 39% tiene menos de dos abriles de experiencia con Python (incluso en entornos de aficionados o educativos) …

• “La averiguación nos dice que un tercio de los desarrolladores contribuyó al código hendido. Esto se manifiesta principalmente como el código y las adiciones de documentación/tutorial”.