Por que o Python é tão popular em 2025?
Enquanto outras linguagens de programação vêm e vão, o Python resistiu ao teste do tempo e se estabeleceu firmemente como a escolha preferida de desenvolvedores de todos os níveis, desde iniciantes até profissionais experientes.
Não importa se você está trabalhando com sistemas inteligentes ou workflow de dados, o Python tem um papel fundamental na maneira como seu software é construído, escalado e otimizado.
Muitas pesquisas, incluindo nossa próxima Pesquisa sobre o Ecossistema de Desenvolvedores 2025, confirmam a popularidade contínua do Python. A verdadeira questão é por que os desenvolvedores continuam escolhendo essa linguagem, e é isso que vamos explorar.
Este post irá explicar por que o Python continua sendo a escolha preferida dos desenvolvedores, seja você um iniciante na escolha de sua primeira linguagem ou alguém que está criando serviços em escala de produção.
Qual é a popularidade do Python em 2025?
Em nossa Pesquisa sobre o Ecossistema de Desenvolvedores 2025, Python foi classificado como a segunda linguagem de programação mais usada nos últimos 12 meses, tendo 57% dos desenvolvedores relatado que a utilizam.
Mais de um terço (34%) afirmou que o Python é sua linguagem de programação principal. Isso o coloca à frente do JavaScript, Java e TypeScript em termos de uso principal. Ele também está apresentando um bom desempenho, apesar da forte concorrência de sistemas mais novos e ferramentas de domínio de nicho.
Essas estatísticas revelam uma relevância sustentada em diversos segmentos de desenvolvedores, desde engenheiros de back-end experientes até analistas de dados iniciantes.
Esse sucesso contínuo se deve à capacidade do Python de crescer com você. Ele não serve apenas como um primeiro passo; continua agregando valor em ambientes avançados à medida que você adquire habilidades e experiência ao longo de sua carreira.
Vamos explorar por que o Python continua sendo uma escolha popular em 2025.
1. Domínio em IA e machine learning
Nosso relatório recentemente divulgado, O Estado do Python em 2025, mostra que 41% dos desenvolvedores Python usam a linguagem especificamente para machine learning.
Isso porque o Python impulsiona a inovação em áreas como processamento de linguagem natural, visão computacional e sistemas de recomendação.
A força do Python nessa área vem do fato de que ele oferece suporte em todas as etapas do processo, desde a prototipagem até a produção. Ele também se integra a pipelines de operações de machine learning (MLOps) com o mínimo de atrito e alta flexibilidade.
Uma das razões mais significativas para a popularidade do Python é sua sintaxe, que é expressiva, legível e dinâmica. Isso permite que os desenvolvedores escrevam loops de treinamento, manipulem tensores e orquestrem workflow sem atritos repetitivos.
No entanto, é o ecossistema do Python que o torna indispensável.
Os frameworks principais incluem:
- PyTorch – para aprendizado profundo orientado a pesquisas
- TensorFlow – para implantação em produção e escalabilidade
- Keras – para prototipagem rápida
- scikit-learn – para machine learning clássico
- Transformers Hugging Face – para processamento de linguagem natural e modelos generativos
Esses frameworks são maduros, bem documentados e interoperáveis, beneficiando-se do rápido desenvolvimento de código aberto e das amplas contribuições da comunidade. Eles oferecem suporte a tudo, desde aceleração por GPU e treinamento distribuído até exportação e quantização de modelos.
O Python também se integra perfeitamente ao pipeline de machine learning (ML), desde o pré-processamento de dados com pandas e NumPy até o fornecimento de modelos via FastAPI ou Flask e o fornecimento de inferência para LLMs com o vLLM.
Tudo isso se une para fornecer uma solução que permite a você oferecer uma solução de IA funcional sem precisar sair do Python.
2. Força em ciência de dados e analytics
Desde dashboards de analytics até scripts ETL, a flexibilidade do Python proporciona insights rápidos e interpretáveis em todos os setores. É particularmente adequado para lidar com dados complexos, como análises de séries temporais.
O Estado do Python em 2025 revela que 51% dos entrevistados estão envolvidos com exploração e processamento de dados. Isso inclui tarefas como:
- Extração, transformação e carregamento de dados (ETL)
- Análise exploratória de dados (EDA)
- Modelagem estatística e preditiva
- Visualização e relatórios
- Análises de dados em tempo real
- Comunicação de insights
Bibliotecas essenciais como pandas, NumPy, Matplotlib, Plotly e Jupyter Notebook, formam um ecossistema maduro, apoiado por uma documentação robusta e um desenvolvimento ativo pela comunidade.
O Python oferece um equilíbrio único. Ele é acessível o suficiente para quem não é engenheiro, mas poderoso o suficiente para pipelines de nível de produção. Ele também se integra a plataformas em nuvem, oferece suporte a vários formatos de dados e funciona perfeitamente com armazenamentos de dados SQL e NoSQL.
3. Sintaxe simples e escalável
O ponto forte mais visível do Python continua sendo sua legibilidade. Os desenvolvedores costumam citar a baixa barreira de entrada e a sintaxe clara do Python como motivos para sua adoção inicial e fidelidade a longo prazo. Em Python, até mesmo a sintaxe do treinamento do modelo parece muito simples:
def train(model):
for item in model.data:
model.learn(item)
Trechos de código como este não exigem decodificação especial. Essa clareza não é apenas amigável para iniciantes; ela também reduz os custos de manutenção, diminui o tempo de integração e melhora a comunicação entre equipes com habilidades diversas.
Essa legibilidade traz vantagens práticas. As equipes gastam menos tempo decifrando a lógica e mais tempo aprimorando a funcionalidade. Os bugs são detectados com mais rapidez. As revisões são feitas com mais facilidade. E quem não é desenvolvedor muitas vezes consegue ler scripts Python sem ajuda.
O Estado do Python em 2025 revelou que 50% dos entrevistados tinham menos de dois anos de experiência total em programação. Mais de um terço (39%) programava em Python há dois anos ou menos, mesmo em contextos amadores ou educacionais.
É aqui que o Python realmente se destaca. Embora sua sintaxe simples o torne um ponto de entrada ideal para novos programadores, ele se adapta aos usuários, o que significa que as taxas de retenção permanecem altas. À medida que os projetos se tornam mais complexos, a simplicidade do Python se torna um ponto forte, e não uma limitação.
Acrescente a isso o fato de que o Python é compatível com vários paradigmas de programação (procedural, orientado a objetos e funcional), e fica claro por que a legibilidade é importante. É isso que permite aos desenvolvedores alternar entre abordagens sem atritos.
4. Um ecossistema maduro e versátil
O poder do Python está na sua vasta rede de bibliotecas que abrange quase todos os domínios do desenvolvimento de software moderno.
Nossa pesquisa mostra que os desenvolvedores confiam no Python para tudo, desde aplicativos Web e integração de API até ciência de dados, automação e testes.
Seu conjunto de ferramentas completo e ativamente mantido significa que você pode usar o Python em todas as etapas de produção.
Aqui está um resumo dos principais domínios do Python e das principais bibliotecas utilizadas pelos desenvolvedores:
| Domínio | Bibliotecas populares |
| Desenvolvimento Web | Django, Flask, FastAPI |
| IA e ML | TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras |
| Testes | pytest, unittest, Hypothesis |
| Automação | Click, APScheduler, Rich |
| Ciência de dados | pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib |
Essa amplitude se converte em agilidade no mundo real. Os desenvolvedores podem alternar entre APIs de back-end e pipelines de machine learning sem alterar a linguagem ou as ferramentas. Eles podem criar protótipos com wrappers de alto nível e passar para um controle de nível inferior quando necessário.
Fundamentalmente, os sistemas de gerenciamento de dependências e pacotes do Python, como pip, conda e poetry, oferecem suporte ao desenvolvimento modular e a ambientes reproduzíveis. Combinado com frameworks como FastAPI para APIs, pytest para testes e pandas para tratamento de dados, o Python oferece escalabilidade incomparável.
5. Apoio da comunidade e conhecimento compartilhado
A popularidade duradoura do Python deve-se em grande parte à sua comunidade global e engajada de desenvolvedores.
Desde alunos individuais a equipes empresariais, os usuários do Python se beneficiam de fóruns abertos, tutoriais de alta qualidade e uma forte cultura de mentoria. A comunidade não é apenas prestativa, mas também dinâmica e inclusiva, promovendo um ambiente acolhedor para desenvolvedores de todos os níveis.
Os principais pilares incluem:
- A Python Software Foundation, que apoia a educação, eventos e divulgação.
- Alta atividade no Stack Overflow, garantindo respostas rápidas a problemas do mundo real e participação ativa em projetos de código-fonte aberto e grupos de usuários locais.
- Uma rica variedade de recursos (Real Python, Talk Python e PyCon), atendendo tanto a iniciantes quanto a profissionais.
Essa rede não apenas resolve problemas, como também molda a evolução da linguagem. O ecossistema do Python é sustentado pela colaboração, pelo aprimoramento contínuo e pelo compartilhamento das melhores práticas.
Ao escolher Python, você acessa uma base de conhecimento que cresce com a linguagem e com você ao longo do tempo.
6. Versatilidade entre domínios
O alcance do Python não se limita à IA e ao ML ou à analytics e à ciência de dados. Ele é igualmente adequado para automação, scripting, APIs da Web, fluxos de trabalho de dados e engenharia de sistemas. Sua capacidade de se mover perfeitamente entre plataformas, domínios e destinos de implantação o torna a linguagem padrão para desenvolvimento multifuncional.
O Estado do Python em 2025 mostra o quanto os desenvolvedores dependem do Python:
| Funcionalidade | Porcentagem de usuários do Python |
| Análise de dados | 48% |
| Desenvolvimento Web | 46% |
| Machine learning | 41% |
| Engenharia de dados | 31% |
| Pesquisa acadêmica | 27% |
| DevOps e administração de sistemas | 26% |
Essa variação ilustra a elasticidade do domínio do Python. A mesma linguagem que alimenta o treinamento de modelos também pode automatizar tarefas de folha de pagamento, controlar instrumentos científicos ou fornecer endpoints REST. Os desenvolvedores podem consolidar ferramentas, reduzir a alternância de contexto e otimizar o workflow da equipe.
A independência de plataforma do Python (Windows, Linux, macOS, nuvem e navegador) reforça essa versatilidade. Acrescente um ecossistema de pacotes robusto e padrões consistentes entre bibliotecas, e o resultado é uma linguagem igualmente adequada tanto para prototipagem rápida quanto para produção empresarial.
Poucas linguagens se equiparam ao alcance do Python, e menos ainda oferecem uma continuidade tão perfeita. Desde interfaces front-end até lógica back-end, o Python oferece aos desenvolvedores um ambiente coeso para criar e fornecer soluções completas.
Essa abrangência é parte do motivo pelo qual as pessoas permanecem fiéis a ele. Depois que você começa a usar, raramente vai precisar de outra coisa.
Python na era do desenvolvimento inteligente
À medida que os softwares se tornam mais adaptáveis, preditivos e inteligentes, o Python está bem posicionado para manter sua popularidade.
Suas habilidades em áreas como IA, ML e tratamento de dados, bem como suas bibliotecas maduras, fazem dele uma escolha forte para sistemas que evoluem ao longo do tempo.
A popularidade do Python se deve à sua capacidade de se adaptar facilmente a seus projetos e plataformas. Ele continua sendo uma ótima opção para desenvolvedores de todos os níveis de experiência e em projetos de todos os tamanhos, desde scripts de automação casuais até plataformas de IA corporativas.
E ao trabalhar com o PyCharm, o Python é uma opção inteligente, rápida e limpa.
Para uma análise mais aprofundada, confira O Estado do Python em 2025, por Michael Kennedy, especialista em Python e apresentador do podcast Talk Python to Me.
Michael analisou mais de 30.000 respostas da nossa Pesquisa com Desenvolvedores Python 2024, revelando insights fascinantes e identificando as últimas tendências.
Seja você um desenvolvedor iniciante ou experiente, O Estado do Python em 2025 lhe dará informações privilegiadas sobre onde a linguagem está agora e para onde está indo.
Como mostram ferramentas como o uv da Astral, a evolução do Python está longe de ter chegado ao fim, apesar de sua relativa maturidade. Com um ecossistema em crescimento e capacidade comprovada de resistência, ele está bem posicionado para continuar sendo uma escolha popular entre os desenvolvedores nos próximos anos.
Artigo original em inglês por:
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