{"id":599620,"date":"2025-09-12T16:43:59","date_gmt":"2025-09-12T15:43:59","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/?post_type=pycharm&p=599620"},"modified":"2025-09-12T16:47:59","modified_gmt":"2025-09-12T15:47:59","slug":"el-estado-de-python-2025","status":"publish","type":"pycharm","link":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/pycharm\/2025\/09\/el-estado-de-python-2025\/","title":{"rendered":"El estado de Python 2025"},"content":{"rendered":"\n

Esta es una publicaci\u00f3n como invitado de Michael Kennedy<\/a>, fundador de Talk Python y miembro de la PSF.<\/em><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Le damos la bienvenida a los puntos destacados, tendencias y principales acciones de la octava edici\u00f3n anual de la encuesta de desarrolladores de Python<\/a>. Esta encuesta se realiza como una iniciativa colaborativa entre la Python Software Foundation y el equipo de PyCharm de JetBrains.<\/p>\n\n\n\n

Me llamo Michael Kennedy y he analizado las m\u00e1s de 30 000 respuestas a la encuesta, he extra\u00eddo las tendencias y predicciones m\u00e1s significativas y he identificado diversas acciones que puede adoptar para mejorar su carrera como desarrollador de Python.<\/p>\n\n\n\n

Me encuentro en una posici\u00f3n \u00fanica como presentador del podcast Talk Python to Me<\/em>. Cada semana, durante los \u00faltimos 10 a\u00f1os, he entrevistado a las personas detr\u00e1s de algunas de las tendencias m\u00e1s importantes en materia de bibliotecas y lenguaje en el ecosistema de Python. En este art\u00edculo, mi objetivo es utilizar esa gran experiencia de la comunidad para comprender los resultados de esta importante encuesta anual.<\/p>\n\n\n\n

Si su trabajo o productos y servicios dependen de Python, o de desarrolladores en general, le interesar\u00e1 leer este art\u00edculo. Proporciona mucha informaci\u00f3n que es dif\u00edcil de obtener desde otras fuentes.<\/p>\n\n\n\n

Principales tendencias de Python en 2025<\/h2>\n\n\n\n

Analicemos con mayor detalle las tendencias m\u00e1s importantes basadas en los resultados de la encuesta de Python. <\/p>\n\n\n\n

\"Principales<\/figure>\n\n\n
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Note:<\/strong> El estado de Python 2025
\r\nA partir de las respuestas de la encuesta de m\u00e1s de 30 000 desarrolladores de Python.
\r\n
\r\n* El 50 % de los desarrolladores de Python tiene menos de 2 a\u00f1os de experiencia profesional
\r\n* El 51 % utiliza Python para la exploraci\u00f3n y el tratamiento de datos
\r\n* El 46 % utiliza Python para el desarrollo web
\r\n* El uso de FastAPI creci\u00f3 del 29 % al 38 % en un a\u00f1o
\r\n* El 83 % sigue utilizando versiones antiguas de Python
\r\n* 1 de cada 3 contribuye al software de c\u00f3digo abierto:
\r\n\u2714\ufe0f El 78 % escribe c\u00f3digo
\r\n\u2714\ufe0f El 40 % escribe documentos
\r\n* Los servidores web est\u00e1n adoptando herramientas as\u00edncronas y basadas en Rust
\r\n
\r\n\u00bfHacia d\u00f3nde se dirige Python?
\r\n* El 69 % tiene previsto probar agentes de codificaci\u00f3n con IA. La adopci\u00f3n de la IA ag\u00e9ntica crecer\u00e1 r\u00e1pidamente
\r\n* La programaci\u00f3n paralela con hilos llegar\u00e1 en Python 3.14. Async, await y la programaci\u00f3n con hilos ser\u00e1n esenciales
\r\n* El desarrollo de GUI y dispositivos m\u00f3viles va en aumento
\r\n
\r\nIdeas pr\u00e1cticas para 2025
\r\n\u2714\ufe0f Pruebe la IA ag\u00e9ntica para aumentar su productividad
\r\n\u2714\ufe0f Aprenda a usar uv para una gesti\u00f3n de paquetes m\u00e1s r\u00e1pida
\r\n\u2714\ufe0f Mantenga el contenido y las herramientas accesibles para principiantes
\r\n
\r\nLa Encuesta de desarrolladores Python es una iniciativa conjunta de la Python Software Foundation y JetBrains PyCharm.
\r\n\u2014——
\r\nUso general de Python: principal vs. secundario
\r\n* Secundario 14 %
\r\n* Principal 86 %
\r\n\u2014——-
\r\n\u00bfCu\u00e1ntos a\u00f1os de experiencia profesional en codificaci\u00f3n tiene?
\r\n* Menos de 1 a\u00f1o 31 %
\r\n* 1\u20142 a\u00f1os 19 %
\r\n* 3\u20145 a\u00f1os 20 %
\r\n* 6\u201410 a\u00f1os 13 %
\r\n* M\u00e1s de 11 a\u00f1os 17 %
\r\n\u2014——-
\r\n\u00bfQu\u00e9 versi\u00f3n de Python utiliza?
\r\n* Python 3.14 2 %
\r\n* Python 3.13 15 %
\r\n* Python 3.12 35 %
\r\n* Python 3.11 21 %
\r\n* Python 3.10 15 %
\r\n* Python 3.9 6 %
\r\n* Python 3.8 3 %
\r\n* Python 3.7 1 %
\r\n* Python 3.6 1 %
\r\n* Python 3.5 o inferior 1 %
\r\n\u2014—–
\r\n\u00bfPara qu\u00e9 utiliza Python?
\r\n* An\u00e1lisis de datos
\r\n* Desarrollo web
\r\n* Aprendizaje autom\u00e1tico
\r\n\u2014——-
\r\nUso de marcos de trabajo web
\r\n* FastAPI
\r\n* Django
\r\n* Flask
\r\n
\r\nEl uso de FastAPI creci\u00f3 del 29 % al 38 % en un a\u00f1o
\r\n\u2014——–
\r\nLenguajes para compilar m\u00f3dulos binarios para Python
\r\n* C++
\r\n* C
\r\n* Rust
\r\n\u2014——-
\r\nEn el \u00faltimo a\u00f1o, \u00bfc\u00f3mo describir\u00eda sus contribuciones al c\u00f3digo abierto?
\r\n* C\u00f3digo 78 %
\r\n* Documentaci\u00f3n \/ Ejemplos \/ Educativo 40 %
\r\n* Mantenimiento \/ Gobernanza \/ Liderazgo 35 %
\r\n* Pruebas 33 %
\r\n\u2014——
\r\n\u00bfQu\u00e9 bases de datos utiliza?
\r\n* PostgresSQL
\r\n* SQLite
\r\n* MySQL
\r\n\u2014——-
\r\n\u00bfQu\u00e9 probabilidad hay de que pruebe agentes de codificaci\u00f3n con IA en los pr\u00f3ximos meses?
\r\n* Muy probable 49 %
\r\n* Algo probable 20 %
\r\n* No lo s\u00e9 seguro 10 %
\r\n* Poco probable 4 %
\r\n* Muy poco probable 6 %
\r\nYa uso agentes de codificaci\u00f3n con IA 11 %
\r\n<\/p>\n <\/div>\n \n\n\n\n\n\n\n

A medida que explore esta informaci\u00f3n, contar con las herramientas adecuadas para sus proyectos puede marcar la diferencia. Pruebe PyCharm gratis y mant\u00e9ngase equipado con todo lo que necesita para la ciencia de datos, flujos de trabajo de aprendizaje autom\u00e1tico\/IA y desarrollo web en un potente IDE para Python.<\/p>\n\n\n

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\n Try PyCharm for free<\/a>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n\n\n\n\n\n

La gente de Python utiliza Python<\/h3>\n\n\n\n

Comencemos hablando de lo central que es Python para las personas que lo utilizan. La gente de Python utiliza principalmente Python. Esto puede parecer algo obvio, pero los desarrolladores utilizan muchos lenguajes que no son su lenguaje principal. Por ejemplo, los desarrolladores web pueden usar Python, C# o Java como lenguaje principal, pero tambi\u00e9n usan CSS, HTML e incluso JavaScript.<\/p>\n\n\n\n

Por otro lado, los desarrolladores que trabajan principalmente con Node.js o Deno tambi\u00e9n utilizan JavaScript, pero no como su lenguaje principal.<\/p>\n\n\n\n

La encuesta muestra que el 86 % de las personas encuestadas utilizan Python como su lenguaje principal<\/strong> para escribir programas inform\u00e1ticos, desarrollar aplicaciones, crear API y m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

\"Estad\u00edsticas<\/figure>\n\n\n
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Note:<\/strong> General Python usage: main vs. secondaryrn* Secondary 14%rn* Main 86%<\/p>\n <\/div>\n \n\n\n\n\n\n\n

La mayor\u00eda somos programadores principiantes<\/h3>\n\n\n\n

Para aquellos de nosotros que llevamos programando mucho tiempo (me incluyo en esta categor\u00eda, porque he escrito c\u00f3digo durante casi 30 a\u00f1os), es f\u00e1cil imaginar que la mayor\u00eda de las personas en el sector tienen una cantidad razonable de experiencia. Es una suposici\u00f3n perfectamente razonable. Uno asiste a conferencias y conversa con personas que llevan programando 10 o 20 a\u00f1os. Al observar a sus colegas, muchos de ellos llevan mucho tiempo usando Python y programando.<\/p>\n\n\n\n

Pero ese no es el panorama general del ecosistema de Python.<\/p>\n\n\n\n

\u00a1Exactamente el 50 % de las personas encuestadas tiene menos de dos a\u00f1os de experiencia profesional en programaci\u00f3n! Y el 39 % tiene menos de dos a\u00f1os de experiencia con Python (incluso en contextos de afici\u00f3n o educativos).<\/p>\n\n\n\n

\"Estad\u00edsticas<\/figure>\n\n\n
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Note:<\/strong> How many years of professional coding experience do you have?rn* Less than 1 year 31%rn* 1\u20142 years 19%rn* 3\u20145 years 20%rn* 6\u201410 years 13%rn* 11+ years 17%<\/p>\n <\/div>\n \n\n\n\n\n\n\n

Este resultado reafirma que Python es un gran lenguaje para quienes est\u00e1n comenzando su carrera. La sintaxis simple (pero no simplista) y su accesibilidad realmente atraen tanto a programadores nuevos como a los m\u00e1s experimentados. Muchos de nosotros amamos la programaci\u00f3n y Python, y estamos felices de compartirlo con nuestros miembros m\u00e1s nuevos de la comunidad.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, esto sugiere que debemos tener en cuenta estos datos demogr\u00e1ficos al crear contenido para la comunidad. Si crea un tutorial o una demostraci\u00f3n en v\u00eddeo, no omita los pasos para ayudar a las personas a comenzar. Por ejemplo, no solo d\u00edgales que instalen el paquete. D\u00edgales que necesitan crear un entorno virtual y mu\u00e9streles c\u00f3mo hacerlo y c\u00f3mo activarlo. Gu\u00edelos para instalar el paquete en ese entorno virtual.<\/p>\n\n\n\n

Si es un proveedor de herramientas, como JetBrains, sin duda querr\u00e1 tener en cuenta que muchos de sus usuarios ser\u00e1n bastante nuevos en la programaci\u00f3n y en Python mismo. Eso no significa que deba ignorar las funcionalidades avanzadas o simplificar sus productos, pero tampoco haga que su adopci\u00f3n sea dif\u00edcil para los principiantes.<\/p>\n\n\n\n

La ciencia de datos es ahora m\u00e1s de la mitad de todo Python<\/h3>\n\n\n\n

Este a\u00f1o, el 51 % de los desarrolladores de Python encuestados participan en la exploraci\u00f3n y procesamiento de datos, siendo pandas y NumPy las herramientas m\u00e1s com\u00fanmente utilizadas para esto.<\/p>\n\n\n\n

Muchos de nosotros en el \u00e1mbito de Python hemos hablado sobre la divisi\u00f3n de Python en tres partes: un tercio de desarrollo web, un tercio de ciencia de datos y ciencia pura y un tercio que incluye todo lo dem\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

Debemos replantearnos esa posici\u00f3n ahora que uno de esos tercios es, con diferencia, la parte m\u00e1s significativa de Python.<\/p>\n\n\n\n

Esto tambi\u00e9n se da en el contexto de no solo un auge masivo en el inter\u00e9s por los datos y la IA en este momento, sino tambi\u00e9n una explosi\u00f3n correspondiente en el desarrollo de herramientas para trabajar en este espacio. Existen herramientas de procesamiento de datos como Polars, nuevas formas de trabajar con notebooks como Marimo y una enorme cantidad de paquetes f\u00e1ciles de usar para trabajar con los LLM, modelos de visi\u00f3n y agentes (por ejemplo, Transformers, Diffusers, smolagents, LangChain\/LangGraph, LlamaIndex).<\/p>\n\n\n\n

El centro de gravedad de Python se ha inclinado definitivamente hacia los datos y la IA<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

La mayor\u00eda sigue usando versiones antiguas de Python a pesar de los beneficios de las nuevas versiones<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

La encuesta muestra una distribuci\u00f3n entre las \u00faltimas versiones y las versiones m\u00e1s antiguas de Python. Muchos de nosotros (el 15 %) estamos usando la versi\u00f3n m\u00e1s reciente de Python, pero lo m\u00e1s probable es que estemos utilizando una versi\u00f3n con un a\u00f1o o m\u00e1s de antig\u00fcedad (el 83 %)<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\"Estad\u00edsticas<\/figure>\n\n\n
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Note:<\/strong> Which Python version do you use?rn* Python 3.14 2%rn* Python 3.13 15%rn* Python 3.12 35%rn* Python 3.11 21%rn* Python 3.10 15%rn* Python 3.9 6%rn* Python 3.8 3%rn* Python 3.7 1%rn* Python 3.6 1%rn* Python 3.5 or lower 1%<\/p>\n <\/div>\n \n\n\n\n\n\n\n

La encuesta tambi\u00e9n indica que muchos de nosotros estamos usando Docker y contenedores para ejecutar nuestro c\u00f3digo, lo que hace que este 83 % o m\u00e1s sea a\u00fan m\u00e1s sorprendente. Con los contenedores, solo tiene que elegir la versi\u00f3n m\u00e1s reciente de Python dentro del contenedor. Dado que todo est\u00e1 aislado, no necesita preocuparse por su interacci\u00f3n con el resto del sistema, como el Python del sistema de Linux. Deber\u00edamos esperar que la contenerizaci\u00f3n proporcione m\u00e1s flexibilidad y facilite nuestra transici\u00f3n a la \u00faltima versi\u00f3n de Python.<\/p>\n\n\n\n

Entonces, \u00bfpor qu\u00e9 la gente no ha actualizado a la versi\u00f3n m\u00e1s reciente de Python? Los resultados de la encuesta ofrecen dos razones principales.<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. La versi\u00f3n que estoy utilizando satisface todas mis necesidades (53 %)<\/li>\n\n\n\n
  2. No he tenido tiempo de actualizar (25 %)<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    El 83 % de los desarrolladores que usan versiones antiguas de Python podr\u00edan estar perdi\u00e9ndose mucho m\u00e1s de lo que se dan cuenta. No solo est\u00e1n perdiendo algunas funcionalidades del lenguaje, como la palabra clave except<\/code>, o una mejora menor en la biblioteca est\u00e1ndar, como tomllib<\/code>. Python 3.11, 3.12 y 3.13 incluyen grandes beneficios en cuanto a rendimiento<\/strong>, y la pr\u00f3xima versi\u00f3n 3.14 incluir\u00e1 a\u00fan m\u00e1s mejoras.<\/p>\n\n\n\n

    Lo incre\u00edble es que obtiene estos beneficios sin cambiar su c\u00f3digo. Simplemente elija un entorno de ejecuci\u00f3n m\u00e1s reciente y su c\u00f3digo se ejecutar\u00e1 m\u00e1s r\u00e1pido. CPython ha sido extremadamente bueno en cuanto a compatibilidad con versiones anteriores. La actualizaci\u00f3n casi nunca requiere un esfuerzo significativo. Veamos algunos n\u00fameros.<\/p>\n\n\n\n

    El 48 % de las personas utiliza actualmente Python 3.11. <\/strong>Actualizar a la versi\u00f3n 3.13 har\u00e1 que su c\u00f3digo se ejecute aproximadamente un 11 % m\u00e1s r\u00e1pido<\/strong> de principio a fin, utilizando entre un 10 % y un 15 % menos de memoria<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

    Si est\u00e1n entre el 27 % que a\u00fan usa la versi\u00f3n 3.10 o versiones anteriores<\/strong>, su c\u00f3digo experimentar\u00e1 un gran aumento de velocidad cercano al 42 %<\/strong> (sin cambios en el c\u00f3digo), \u00a1y el uso de memoria puede reducirse entre un 20 % y un 30 %<\/strong>!<\/p>\n\n\n\n

    As\u00ed que tal vez dir\u00e1n \u00abBueno, ya es lo suficientemente r\u00e1pido para nosotros. No tenemos tanto tr\u00e1fico, etc.\u00bb. Pero si son como la mayor\u00eda de las medianas y grandes empresas, esto representa un desperdicio incre\u00edble de gastos en computaci\u00f3n en la nube (lo que tambi\u00e9n tiene un impacto ambiental por el consumo de energ\u00eda).<\/p>\n\n\n\n

    Las investigaciones muestran algunas estimaciones para la computaci\u00f3n en la nube (espec\u00edficamente las de base computacional):<\/p>\n\n\n\n