2013 年 IPython 用户调查

完整的答复以及对某些问题的答复摘要以 Google 电子表格 的形式提供。

国家/地区

42% 的受访者来自美国，其次是英国（7.1%）和德国（6.7%）。这些数字与两年前的上次用户调查基本相似，但“尾部”国家/地区的分布有所增加。总共有来自 48 个国家/地区的受访者（按频率降序排列）

美国、英国、德国、法国、巴西、加拿大、西班牙、阿根廷、比利时、荷兰、奥地利、澳大利亚、挪威、哥伦比亚、俄罗斯、墨西哥、意大利、捷克共和国、印度、百慕大、爱尔兰、丹麦、新西兰、罗马尼亚、塞尔维亚、新加坡、智利、越南、克罗地亚、瑞士、葡萄牙、中国、台湾、马尔代夫、厄瓜多尔、以色列、萨尔瓦多、斯洛文尼亚、泰国、波兰、芬兰、白俄罗斯、爱沙尼亚、埃及、南非、秘鲁、希腊、日本

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请参阅结果电子表格的“国家/地区”工作表以获取清理后的数据。

IPython 版本

我们看到了快速的变化 - IPython 1.0 在调查期间发布，到调查结束时，更多的人报告使用 1.0 而不是 0.13，即之前的版本。很少有人使用较旧的版本，尽管有两个人提到使用 0.8 系列。

调查受访者可能偏向于积极将 IPython 更新到较新版本的人，因此我们可以假设更大比例的总用户群使用的是较旧版本。尽管如此，采用率还是令人鼓舞的。

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IPython 组件

笔记本是最受欢迎的组件，84% 的人表示使用它，其次是经典终端界面（76%）。Qt 控制台是最不常用的界面（27%）。

超过一半的受访者使用 pylab（55%）。16% 的人使用 IPython 中的并行计算框架。

人们提到的其他组件包括 nbconvert、nbviewer、rmagic 和 traitlets。我们应该在未来的调查中包括其中一些组件。

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平台

这些结果与之前的调查类似。Linux 是最流行的操作系统（81%），而使用 Windows（34%）和 Mac（39%）的人数大致相等。在云平台中，只有 Amazon EC2 有任何显着的使用量，有 6% 的受访者使用它。

较小平台：两个人在这里列出了 Wakari（其他人将其列在嵌入式产品下）。两个人使用 Microsoft Azure。FreeBSD、AIX、Rackspace 和 Raspberry Pi 各被提及一次。

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Python 版本

正如预期的那样，Python 2.7 是使用最广泛的版本（97%）。但是，很大一部分（22%）的用户还将 IPython 与 Python 3.3 一起使用。7% 的用户仍在使用 Python 2.6，4% 的用户使用 3.2 - 我们将在 IPython 2.0 中停止对这两个版本的支持。极少有人使用更早的版本。

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集成 IPython 的项目

59 人（13%）报告称将 IPython 与Spyder IDE一起使用。据传闻，我们在欧洲看到使用 Spyder 的人比在北美更多，结果在某种程度上支持了这一点。尽管美国仍然是 IPython 和 Spyder 用户中最大的单一国家，但它仅占用户总数的 20%，低于整个调查中美国的 42%。

将 IPython 与两个重量级编辑器 vim 和 emacs 集成的项目分别有 12 个和 10 个用户。其他集成项的长列表包括编辑器、Python 软件包和网络上的托管服务，但只有少数受访者提到了每个集成项。

有关清理后的数据，请参阅结果电子表格的“集成”工作表。

安装

没有一种安装方法占主导地位。领先的技术是 pip/easy_install（48%）、Linux 发行版存储库（44%）和 Python 发行版（38%）。

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支持资源

几乎所有用户（91%）报告称使用在线文档，这突出了保持文档更新的重要性。Stackoverflow 也非常重要（68%）。相比之下，只有 3% 的受访者使用过我们的 Hipchat 聊天室 - 尽管这些聊天室相当新，但人们可能还不知道它们。

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角色

再一次，我们的许多用户都在学术界（65%），但我们还有一大批用户在工业界（38%）和“爱好”使用（37%），即在工作之外使用 IPython 的人。这些数字无法直接与上次调查进行比较，因为上次，这些类别取自自由文本答案。

24% 的受访者还表示他们在教育中使用 IPython。在未来，我们可以进一步细分这一点，以了解教学和学习。

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用例

人们对他们在其中使用 IPython 的项目进行了多种多样的描述。一些具体亮点包括对量子计算系统建模（结果电子表格中的第 93 行）、计算机视觉（162）、语言的系统发育关系（201）、电子民主（261）、动物脚下的压力测量（423）以及处理粒子对撞机（195）和伽马射线望远镜（454）的数据。

对答复进行分组，人们至少在以下领域使用 IPython

  • 金融/经济

  • 生物信息学

  • 神经科学

  • 化学

  • 天文学

  • 物理学

以及以下方式

  • 机器学习

  • 数据清理

  • 撰写论文

  • 开发其他应用程序和库

  • Matlab 替代品

建议框

分类建议列在结果电子表格的“建议”工作表中。一些答复被分成多条建议。

出现了许多主题

  • nbconvert：自调查以来已经有了很大改进，并且我们仍在继续改进它。

  • 文件导航，不同目录中的笔记本：即将在 IPython 2 中推出！

  • 小部件：即将在 IPython 2 中推出！

  • 交互式绘图：各种项目正在探索这一点，IPython 2 中的新小部件机制将为进一步的工作提供基础。

  • 变量资源管理器：可以在小部件框架之上构建一个变量资源管理器。

  • 键盘快捷键：在 IPython 2 中得到了极大的改进，并且更加可自定义。

  • JS API：IPython 2 有一个“nbextension”系统，Javascript API 逐渐变得更加稳定。

  • 处理长笔记本的更好方法：IPython 3 的重点。

  • 与其他语言集成：IPython 3 将通过将多种内核类型集成到 UI 中来迈出一大步。

  • 多用户支持：多用户服务器是 IPython 3 的目标。Jiffylab 和 IPydra 等其他项目提供了另一种多用户服务器模型。

  • 文档：我们正在改进它们，但我们仍然可以做得更好。

  • 并行：ipcluster 的启动器需要各种改进。我们计划将 ipcluster 脚本重写为 RPC 服务，这应该改善许多此类情况，尤其是 SSH。文档也需要大量关注，特别是因为有几项已经存在的特性的请求。

  • 安全性：经过长时间的讨论，我们为 IPython 2 创建了一个新的安全模型。

  • 安装：我们向新用户推荐 Anaconda，它是一个下载包，其中包括 Python、IPython、numpy 和许多其他包。我们知道安装可能会很痛苦，但我们目前不知道如何很好地解决这个问题。

  • 隐藏单元格：我们计划为 nbconvert 添加此选项。我们还计划在笔记本 UI 中标记单元格的方法，该方法可用于控制 nbconvert 显示的内容。

  • 并发编辑：重点关注，但还有一些差距。我们需要首先对多用户进行排序。

  • Python 3 支持：我（Thomas）每天都使用 Python 3，我将继续改进文档、示例等。

  • 编辑器功能：我们正在启用 CodeMirror 功能，如括号匹配。重构工具和静态分析等功能应该可以作为扩展来编写。

  • Sphinx 集成：重点关注。yt 项目对此做了一些工作。

  • 幻灯片：自 1.0 以来，已改进导出为静态幻灯片，并且正在开发一个扩展，以将实时可执行笔记本作为幻灯片展示。

  • 与版本控制集成：目前没有计划。

  • 调试器：目前没有计划。

其他评论

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