Python programlama dilinin sürekli evrim geçiren yapısı, teknoloji dünyasının en heyecan verici gelişmelerinden birisi. Sektör raporları, geliştirici anketleri ve uzman analizleri, dilin mevcut durumunu ve geleceğe yönelik eğilimlerini ortaya koyuyor. Bu veriler, hem deneyimli hem de yeni başlayan geliştiriciler için Python ekosisteminin mevcut manzarasını anlama konusunda kritik önemde.
Python’ın Küresel Hakimiyeti ve Kullanım Alanları
Stack Overflow’un 2025 Developer Survey’ine göre, Python on yıldan fazla süren istikrarlı büyümesinin ardından 2024’ten 2025’e %7’lik bir artış yaşadı ve bu durum, Python’ın AI, veri bilimi ve backend geliştirme için tercih edilen dil olma becerisini gösteriyor. JetBrains ve Python Software Foundation’ın 30.000’den fazla Python geliştiricisiyle gerçekleştirdiği özel araştırma da bu trendleri destekliyor.
GitHub’ın Octoverse 2024 raporuna göre, Python, 10 yıllık bir dönem boyunca en çok kullanılan dil olan JavaScript’i geçerek GitHub’da en çok kullanılan dil haline geldi. Bu değişiklik, özellikle son iki yılda yaşanan generative AI patlaması ile birlikte Python’ın yükselişini açık bir şekilde ortaya koyuyor.
Python’ın Küresel Egemenliği
TIOBE Index verilerine göre, Python tartışmasız lider konumunu korumakta ve büyük bir %8.72 artışla bu durumunu pekiştirmekte. Bu artış, Python’ın AI, veri bilimi, otomasyon ve web geliştirme alanlarında birinci tercih edilen dil olmaya devam ettiğini gösteriyor. Dilin sadeliği ve geniş ekosistemi, hem yeni başlayanlar hem de profesyoneller için cazip hale getiriyor.
Python’ın 2025’teki gelecek beklentilerine bakıldığında, AI ve veri bilimindeki önemli rolü sayesinde tutarlı iyileştirme ve yeni alanlarda benimsenme olasılığı görülüyor. Özellikle otomasyon araçları, IoT uygulamaları ve çeşitli yazılımlar için otomatikleştirme programları yazma dili olarak kullanımı artacak.
JetBrains Python Developer Survey sonuçlarına göre, Python geliştiricilerinin %86’sı Python’ı birincil programlama dili olarak kullanıyor. Bu oran, Python’ın ne kadar merkezi bir role sahip olduğunu gösteriyor. Geliştiriciler aynı zamanda Python ile birlikte en çok JavaScript (%40), SQL, HTML ve CSS gibi dilleri de kullanıyor.
Web Geliştirme: FastAPI’nin Yükselişi
JetBrains’in “The State of Python 2025” raporuna göre, Python web geliştirme alanında en büyük kazanan FastAPI oldu ve %29’dan %38’e (yaklaşık %30’luk bir artış) çıkarak dikkat çekti. Bu dramatik artış, Python web framework’ü peyzajında önemli bir değişimi işaret ediyor.
FastAPI’nin popülaritesi, özellikle yüksek performans gerektiren API geliştirme projelerinde tercih edilmesinden kaynaklanıyor. FastAPI, async programlama desteği ve type hints kullanarak otomatik veri validasyonu sağlıyor. Bu özellikler, modern web uygulamalarının ihtiyaçlarına mükemmel şekilde cevap veriyor.
FastAPI’nin Avantajları
FastAPI, yüksek performanslı, ergonomik bir backend web framework’ü olarak öne çıkıyor ve yüksek eş zamanlılık gerektiren senaryolarda mükemmel performans gösteriyor. Temel özellikleri şunlar:
- Type Hints: Python type hints kullanarak otomatik veri validasyonu
- Otomatik Dokümantasyon: OpenAPI tabanlı interaktif API dokümantasyonu
- Async Desteği: Yüksek performanslı asenkron programlama
- Pydantic Entegrasyonu: Güçlü data validation
Django ve Flask gibi geleneksel framework’ler de büyümeye devam ediyor, ancak FastAPI’nin yaklaşık %30’luk sıçraması etkileyici. Bu durum, muhtemelen Python alanına yeni giren çok sayıda geliştiriciyle ilgili. ML/AI/veri bilimi tarafından gelen bu yeni geliştiriciler, genellikle Flask veya Django ile yıllarca pişmiş deneyim ve geçmişe sahip değiller.
Framework Karşılaştırması
Django: Enterprise seviyesi projeler için ideal, built-in admin paneli, ORM ve güvenlik özellikleri Flask: Mikro-framework yaklaşımı, maksimum esneklik ve kontrol FastAPI: Modern API geliştirme, yüksek performans ve otomatik dokümantasyon
Veri Bilimi ve AI: Pandas ve NumPy’nin Devam Eden Hakimiyeti
JetBrains Python Developer Survey’e göre, bu yıl araştırmaya katılan tüm Python geliştiricilerinin %51’i veri keşfi ve işleme ile ilgileniyor ve bunun için en yaygın kullanılan araçlar pandas ve NumPy. Bu istatistik, Python’ın veri bilimi alanındaki başat konumunu açıkça ortaya koyuyor.
Temel Veri Bilimi Kütüphaneleri
Pandas: Veri manipülasyonu ve analizi için yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir kütüphane olarak öne çıkıyor. Veri modelleme ve veri analizi operasyonları için çok fazla kod yazmaya gerek kalmadan basit işlemler yapılmasını sağlıyor.
NumPy: Numerical Python’ın kısaltması olan NumPy, teknik ve bilimsel hesaplamalar için predominant olarak kullanılan bir Python kütüphanesi.
Machine Learning Framework’leri
TensorFlow: Google Brain tarafından geliştirilen deep learning için en popüler kütüphanelerden biri olarak esnek ve ölçeklenebilir tasarımıyla dikkat çekiyor. Laptoptaki küçük bir neural network’ten buluttaki dev AI modellerine kadar her şeyi eğitebiliyor.
PyTorch: PyTorch’un popülaritesi zaman içinde TensorFlow’u Google trendlerinde geçecek kadar arttı. Research prototyping’den production deployment’a kadar olan yolculuğu dramatik şekilde hızlandıran bir machine learning framework’ü olarak öne çıkıyor.
Scikit-learn: Machine learning model eğitimi ve tahmin alanında, ilginç bir şekilde çoğu insan hala scikit-learn kullanıyor. Bu durum, tüm o gelişmiş algoritmalara ve karmaşık modellere rağmen, insanların hala daha temel AI çözümlerine veya machine learning çözümlerine ihtiyaç duyduğunu gösteriyor.
Veri Görselleştirme Araçları
Streamlit: Veri görselleştirme ve dashboard’lar için Streamlit açık ara en çok kullanılan araç haline gelmiş. Bu araçla birlikte Plotly de öne çıkıyor. Streamlit, JavaScript, HTML vb. bilmeden sadece birkaç satır kodla gerçekten ilginç dashboard’lar ve tüm verilerinizi görüntüleme imkanı sunuyor.
Geliştirme Araçları ve Ekosistem
Stack Overflow 2025 Developer Survey’e göre, uv Python package manager’ı Rust ile inşa edilmiş ve bu yıl en beğenilen (%74) SO tag teknolojisi olmuş. Bu durum, Python ekosisteminde Rust’ın artan etkisini gösteriyor.
Python Paketleme ve Dependency Management
Python paketleme konusunda, çoğu insan hala venv veya virtualenv ile devam ediyor. Ancak conda, poetry, pipenv gibi alternatiflerin yanı sıra, çok yeni bir araç olan uv zaten %11’e ulaşmış, bu çok ilginç. UV, muhtemelen gelecek yıl büyük bir büyüme yaşayacak.
Rust’ın Python Ekosistemindeki Rolü
Rust, Python’ın performans yardımcısı haline geliyor. 2025 Python Language Summit’inin sonuçları, “PyPI’ye yeni projeler için yüklenen tüm native kodun dörtte biri ile üçte biri arasında bir yerde Rust kullanıyor” olduğunu ve “insanların Rust kullanarak yeni projelere başlamayı seçtikleri”ni ortaya koyuyor.
Bu trend, Python ekosisteminde performans kritik uygulamalar için Rust’ın tercih edildiğini gösteriyor:
- Polars: Veri bilimi için pandas alternatifi
- Pydantic: Type validation ve serialization
- Granian: Yeni nesil Python app server’ları
AI Araçlarının Entegrasyonu
OpenAI’nin GPT modelleri, geçen yıl geliştirme çalışmaları için kullanan geliştiricilerin %82’siyle large language model listesinin başında yer alıyor. Anthropic’in Claude Sonnet modelleri, profesyonel geliştiriciler tarafından (%45) kod öğrenenlerden (%30) daha fazla kullanılıyor.
AI Coding Tools
AI araçlarının Python geliştirme sürecine entegrasyonu hızla artıyor. 2025 State of Developer Ecosystem anketine göre, katılımcıların yaklaşık yarısı (%49) gelecek yıl AI coding agent’larını denemeyi planlıyor. Büyük teknoloji şirketlerindeki program yöneticileri, agentic AI’ı benimseyen geliştiricileri işe almaktan başka seçenekleri olmadığını belirtiyorlar.
AI araçları ile geliştirici verimliliği arasında yaklaşık %30’luk bir performans farkı olduğu tahmin ediliyor.
Eş Zamanlılık ve Performans Trendleri
Python 3.14, free-threaded Python’ı tamamen destekleyen ilk Python sürümü olacak. Free-threaded Python, GIL’i (global interpreter lock) kullanmayan Python runtime’ının bir versiyonu olarak, önce CPython 3.13’e deneysel olarak eklenmişti.
Async Programming’in Yükselişi
Bu gelişme, Python geliştiricilerinin threading ve paralel programlama konusunda daha dikkatli düşünmeleri gerektiğini gösteriyor. Geliştiriciler ve veri bilimciler, lock’lar, race condition’lar ve bunlarla birlikte gelen performans avantajları hakkında daha dikkatli düşünmek zorunda kalacaklar.
Python web framework’leri ve app server’lar async execution yönüne doğru hareket ediyor. Bu durum, sadece güçlü bir trendin bir parçasını temsil ediyor. Async-friendly Python web framework’lerine yönelik trend de devam ediyor.
Concurrency Araçları
Temporal: asyncio event loop’unu leverage eden ancak standart threading trick’leri yerine durable machine-spanning execution ile değiştiren araçlar ortaya çıkıyor.
Python’ın Mobil ve GUI Alanındaki Gelişmeler
Python GUI’ler ve mobilde Python yükselişte. iOS ve Android üzerinde native uygulamalar düşündüğümüzde, Python’ı yakında kullanarak bunları inşa edebileceğimizi hayal edebiliriz. 2025 Python Language Summit’te, Russell Keith-Magee, iOS ve Android’i CPython için Tier 3-supported platformlar haline getirme çalışmasını sundu.
Desktop ve GUI Development
Tkinter ve Kivy gibi geleneksel GUI kütüphanelerinin yanı sıra, yeni nesil araçlar da ortaya çıkıyor. Desktop uygulama geliştirme için Python’ın kullanımı, özellikle data visualization ve scientific computing uygulamalarında artıyor.
Demografik Özellikler ve Deneyim Seviyeleri
Araştırma sonuçlarına göre, profesyonel Python geliştiricilerinin %50’si en fazla iki yıl deneyime sahip. Bu, Python alanında uzman olan kişilerin oldukça nadir olduğunu gösteriyor. Beş, altı, yedi, sekiz, on yıl Python deneyimi olan kişiler oldukça değerli konumda.
Deneyim Dağılımı
Python programlamaya genel olarak bakıldığında, çoğu insan hayatlarının bir noktasında Python öğrenmiş ve bir süredir yapıyor, ancak bunu gerçekten profesyonel olarak yapmıyorlar. En büyük kategori %30 ile 3-5 yıl deneyimi olanlar. Bu profesyonel deneyim anlamına gelmiyor, sadece o kadar süredir Python programlama yapıyorlar demek.
Yaş ve Cinsiyet Dağılımı
- %89 erkek geliştiriciler
- Çoğunluk 21-39 yaş aralığında
- Programcıların çoğu kariyerlerinde o kadar uzun süre kalmıyor ve 30’lu yaşların sonları veya 40’lı yaşların başlarına geldiklerinde hızla azalmaya başlıyorlar
Güvenlik ve Enterprise Kullanım
Siber tehditlerin artmasıyla, güvenli kodlama artık opsiyonel değil. Django ve FastAPI gibi Python framework’leri:
- XSS, CSRF ve SQL injection’a karşı built-in koruma sağlıyor
- OAuth2, JWT ve role-based access control implementasyonunu kolaylaştırıyor
- Python, built-in güvenlik ve compliance araçları nedeniyle FinTech, HealthTech ve EdTech platformları için go-to backend haline geliyor
Enterprise Adoption
Büyük şirketler Python’ı tercih etme nedenleri:
- Hızlı geliştirme süreçleri
- Zengin kütüphane ekosistemi
- Kolay işe alım – Python geliştiricileri yaygın olarak mevcut
- Düşük geliştirme maliyeti – Daha az kod satırı = daha az geliştirme zamanı
Yükselen Teknolojiler ve Trendler
Typed Python
Type annotation’ların kullanımı artıyor. Python’da type information’ın function definition’larda görülme sıklığı artıyor. Typed Python’ı daha yaygın ve daha affedici hale getirmek için yenilenen bir çaba var.
Cloud ve DevOps Entegrasyonu
Docker kullanımında büyük artış var. 2024’ten 2025’e +17 puanlık artışla, surveylenmiş herhangi bir teknolojinin en büyük tek yıllık artışını yaşadı.
Database Tercihleri
- PostgreSQL en popüler veritabanı olarak öne çıkıyor
- SQLite ve MySQL takip ediyor
- MongoDB hala çok popüler değil
- Çoğu insan geleneksel SQL tablo tabanlı veritabanlarını tercih ediyor
IDE ve Geliştirme Ortamları
Editör Tercihleri
- Visual Studio Code ve PyCharm en popüler IDE’ler
- Vim kullanıcıları %3 oranında
- Çoğu geliştirici (%58) projeyi IDE’de tamamen açmayı tercih ediyor
İşletim Sistemi Dağılımı
- Linux en çok kullanılan platform
- Windows ikinci sırada
- macOS üçüncü sırada
Testing ve Quality Assurance
Unit testing framework olarak:
- PyTest en popüler
- unittest (built-in) ikinci sırada
- %36 geliştirici hiç test yapmıyor (dikkat çekici bir istatistik)
Gelecek Öngörüleri ve Öneriler
2025 ve Sonrası İçin Trendler
- FastAPI’nin Büyümesi: Web API geliştirme için dominant framework olacak
- Rust Entegrasyonu: Performans kritik Python paketlerinde Rust kullanımı artacak
- Free-threaded Python: True parallelism Python’da gerçeklik olacak
- AI Integration: AI araçları Python geliştirme sürecinin ayrılmaz parçası olacak
- Mobile Development: Python ile mobil uygulama geliştirme mümkün hale gelecek
Geliştiriciler İçin Öneriler
Yeni Başlayanlar İçin:
- Python’a odaklanın – en güvenli seçim
- FastAPI öğrenin – web API geliştirme için
- Pandas ve NumPy’yi öğrenin – veri bilimi için temel
Deneyimli Geliştiriciler İçin:
- Async programming’e odaklanın
- Type hints kullanmaya başlayın
- AI araçlarını workflow’unuza entegre edin
- Rust ile Python extension yazmayı öğrenin
Enterprise Geliştiriciler İçin:
- Django’nun async özelliklerini keşfedin
- Cloud-native Python uygulamaları geliştirin
- Security best practices’i uygulayın
Sonuç
2025’te Python, Artificial Intelligence, Machine Learning, Web Development ve diğer sektörlerde önemli bir varlığını sürdürerek programlama alanında güçlü bir konumunu koruyacak. Python’ın uyarlanabilirliği ve sürekli gelişen ekosistemi, gelişim sahnesindeki sürekli önemini garanti ediyor.
Python ekosisteminde görülen en önemli trendler:
- Web Geliştirme: FastAPI’nin dramatik yükselişi, async programlama ve yüksek performanslı API geliştirme ihtiyacını karşılıyor
- Veri Bilimi: Pandas ve NumPy’nin dominasyonu devam ederken, Polars gibi yeni araçlar da ekosisteme katılıyor
- AI/ML: PyTorch’un TensorFlow karşısındaki yükselişi, research-friendly yaklaşımının tercih edildiğini gösteriyor
- Performance: Rust’ın Python ekosistemindeki artan rolü, performans kritik uygulamalar için önemli
- Tooling: UV gibi yeni paket yöneticileri, geliştirici deneyimini iyileştiriyor
Python’ın 2025’teki durumu, dilin olgunlaşan bir ekosistemle birlikte yenilikçi gelişmeleri de benimsediğini gösteriyor. Hem yeni başlayanlar hem de deneyimli geliştiriciler için Python, teknoloji sektöründe önemli fırsatlar sunmaya devam edecek.
Bu trendleri takip eden ve uygun teknolojilere odaklanan geliştiriciler, 2025’te ve sonrasında Python ekosisteminde başarılı olacaklar. Unutulmaması gereken en önemli nokta, Python’ın sadece bir programlama dili değil, aynı zamanda sürekli gelişen ve büyüyen bir topluluk olduğudur.
Kaynaklar
- https://lp.jetbrains.com/python-developers-survey-2024/
- Stack Overflow Developer Survey 2025
- URL: https://survey.stackoverflow.co/2025/
- Python’ın 2024’ten 2025’e %7’lik artış verisi
- GitHub Octoverse 2024 Raporu
- URL: https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-2024/
- Python’ın JavaScript’i geçerek en çok kullanılan dil olması
- TIOBE Index
- URL: https://www.index.dev/blog/most-popular-programming-languages-
- Python’ın %8.72’lik artış verisi
- The State of Python 2025 – PyCharm Blog
- URL: https://blog.jetbrains.com/pycharm/2025/08/the-state-of-python-2025/
- FastAPI artışı, Rust entegrasyonu, free-threaded Python bilgileri
- Top Python Web Frameworks 2025
- URL: https://blog.jetbrains.com/pycharm/2025/02/django-flask-fastapi/
- Framework karşılaştırmaları ve performans bilgileri
- DataCamp – Top Python Libraries for Data Science
- URL: https://www.datacamp.com/blog/top-python-libraries-for-data-science
- Pandas, NumPy, PyTorch, TensorFlow kullanım istatistikleri
- Anaconda – Machine Learning Software 2025
- URL: https://www.anaconda.com/guides/machine-learning-software
- ML araçları ve Python ekosistemi analizi
- GeeksforGeeks – Top Programming Languages 2025
- URL: https://www.geeksforgeeks.org/blogs/top-programming-languages-of-the-future/
- Python’ın gelecek beklentileri ve community desteği
- Python for Web Development 2025
- URL: https://www.wedowebapps.com/python-for-web-development/
- Web geliştirme trendleri ve güvenlik özellikleri
- Machine Learning Mastery – ML Roadmap 2025
- URL: https://machinelearningmastery.com/roadmap-mastering-machine-learning-2025/
- Python ML kütüphaneleri ve öğrenme rotası
- Python is Changing – Here’s What’s Coming YouTube
- Kapak Görseli: Photo by ODISSEI on Unsplash
