Python wordt volwassen: data science en Rust-koppeling domineren
In dit artikel:
De achtste jaarlijkse Python Developers Survey, uitgevoerd door de Python Software Foundation en JetBrains (2024), laat een community zien die snel verandert: data science is dominant, nieuwkomers vormen een groot deel van de basis en Rust wordt steeds meer ingezet om Python sneller te maken.
Veel jonge ontwikkelaars
Precisie: 50% van de respondenten heeft minder dan twee jaar programmeerervaring; voor Python-specifieke projecten is dat 39% (inclusief hobbywerk). Deze verjonging verandert leerpatronen: documentatie blijft de favoriete bron, maar YouTube spreekt vooral jongere ontwikkelaars aan (51%). Ook het gebruik van AI-tools als leerhulp steeg flink, van 19% naar 27% (een groei van 42% jaar-op-jaar).
Data science als centrum
Data science en analytics vormen inmiddels 51% van alle Python-projecten, waarmee het taalgebruik niet langer evenwichtig verdeeld is tussen web, data en andere toepassingen. Libraries zoals Pandas, NumPy, Transformers en Diffusers profiteren van de AI- en machine-learninggolf; nieuwere tooling zoals Polars en Marimo wint eveneens terrein.
Rust als performance-partner
Een derde van de ontwikkelaars gebruikt nu Rust om binaire Python-modules te bouwen (tegen 27% vorig jaar). Voor nieuwe native code op PyPI is Rust al in 25–33% van de gevallen aanwezig. Voorbeelden van succesvolle combinaties zijn Polars (data processing), Pydantic (datavalidatie) en Granian (app-server). Rust biedt een weg om prestaties te verhogen zonder de eenvoud van Python op te geven.
Veel ontwikkelingen onbenut
Ondanks prestatieverbeteringen draait 83% van de ontwikkelaars nog op verouderde Python-versies, waardoor zij mogelijk grote snelheids- en geheugengains mislopen: overstappen van 3.10 naar 3.13 kan uitvoering tot circa 42% versnellen en geheugenverbruik met 20–30% terugdringen. Voor bedrijven vertaalt dit zich in aanzienlijke besparingen op cloudkosten, maar veel teams stellen upgrades uit omdat de huidige versie “voldoende” is (53%) of er geen tijd voor is (25%).
Databases en webframeworks
PostgreSQL vergroot zijn aandeel onder Python-developers (van 43% naar 49%). Webontwikkeling herstelt na jaren van afname (42% → 46%), waarbij FastAPI sterk groeit (29% → 38%), wat aangeeft dat nieuwkomers vaak kiezen voor modernere frameworks boven gevestigde opties als Django of Flask.