📊 Разбираем Stack Overflow Survey 2025
Вышли результаты их ежегодного опроса. Давайте про самое интересное.
🐍 Что с Python?
Использование Python взлетело на 7 процентных пунктов за год, достигнув 57.9%. Сила языка — в его экосистеме, которая сейчас тащит всю индустрию. ▫️ Веб: FastAPI показал один из самых больших скачков среди фреймворков (+5 п.п., теперь 14.8% его используют). Вместе с Flask (14.4%) и Django (12.6%) питонячий веб-стек чувствует себя прекрасно. ▫️ Инструменты: Pydantic впервые вошел в опрос и сразу взял 10.1%! А новый пакетный менеджер uv, написанный на Rust, стал самой «обожаемой» (most admired) технологией с рейтингом 74.2%. ▫️ Data Science: Polars — библиотека для работы с данными, написанная на Rust (конкурент Pandas). Используют ее пока немногие (3.8%), но уровень «обожания» — заоблачные 67.9%.
Видим, что многое внутри ядра Python-экосистемы переписывается на Rust для получения максимальной производительности.
🤖Часть 2. Парадокс ИИ.
А вот тут начинается цирк. 84% разрабов используют или планируют использовать ИИ-инструменты.
Но за этим фасадом массового внедрения скрывается тотальный кризис доверия. Позитивное отношение к ИИ за год упало с 70% до 60%. 46% разработчиков АКТИВНО НЕ ДОВЕРЯЮТ точности нейросеток. Доверяют — лишь 33%.
Главная, что раздражает (66% респондентов) — это решения от ИИ, которые «почти правильные, но не совсем». Это «почти» ведет ко второй проблеме, которую назвали 45% — «отладка кода, сгенерированного ИИ, отнимает больше времени», чем его написание с нуля.
Знакомо, не правда ли? В итоге, разрабы готовы доверять ИИ рутину вроде поиска, но наотрез отказываются подпускать его к ответственному коду. Например, 76% даже не планируют использовать ИИ для деплоя и мониторинга.
🧑💻 Часть 3. Куда смотрят питонисты?
Один из самых интересных инсайтов — что хотят учить дальше те, кто уже освоил Python. И это... Rust и Go.
Это суперлогичный шаг. Освоив Python как язык для быстрой разработки и работы с данными, инженеры хотят добавить в арсенал инструменты для максимальной производительности.
🤑 Часть 4. А что по деньгам?
Специализация на AI себя окупает. Медианная годовая зарплата для AI/ML-инженера в мире — $89,427. Это больше, чем у классических бэкендеров ($79,742) и дата-саентистов ($82,910).
