Die fünfte jährliche Umfrage unter Django-Entwicklern, die von der Django Software Foundation in Zusammenarbeit mit PyCharm erstellt wurde, vermittelt ein Bild der Trends in der Framework-Community im Jahr 2026. Der Bericht basiert auf den Antworten von rund 3500 Entwicklern aus mehr als 40 Ländern – von Studierenden am Anfang ihrer Laufbahn bis hin zu Personen mit jahrzehntelanger Erfahrung. Die wichtigste Erkenntnis ist, dass Entwickler Tools und Arbeitsweisen deutlich schneller wechseln als das Framework selbst.
PostgreSQL behauptete fünf Jahre in Folge seine Position als bevorzugte Datenbank von 76 % bis 79 % der Teilnehmer, während Djangos Template-Engine von rund 80 % genutzt wurde. Einige Monate nach der Veröffentlichung von Django 6.0 gaben 43 % an, es bereits einzusetzen; bei jeder stabilen Version aktualisiert etwa die Hälfte der Entwickler. Diese Zahlen bedeuten nicht, dass Django unverändert bleibt, sondern zeigen, dass seine Kernarchitektur eine stabile Grundlage für das Erproben neuer Tools in ihrem Umfeld bietet.
KI ist präsent, doch das Nutzungsmuster ist noch nicht entschieden
KI ist zu einem gewöhnlichen Bestandteil der Entwicklung von Django-Anwendungen geworden. Nur 10 % der Teilnehmer gaben an, keine KI-Tools für die Programmierung regelmäßig zu verwenden, während 58 % sie täglich und 27 % mehrmals pro Woche einsetzen. Die Umfrage zeigt jedoch kein dominierendes Tool oder Interface; die Nutzung verteilt sich ungefähr auf Browser, Entwicklungsumgebung und Kommandozeile.
Claude Code lag mit 35 % vorn, gefolgt von ChatGPT mit 33 % und GitHub Copilot mit 23 %. Dennoch ist die häufigste Nutzung weiterhin das Chatten und Einholen von Ratschlägen: 56 % der KI-Nutzer gaben an, KI ausschließlich auf diese Weise einzusetzen. Außerdem lassen 59 % das Tool Code generieren und wenden die Änderungen anschließend selbst an, während 44 % ihm erlauben, auf Anfrage Dateien zu ändern oder Befehle auszuführen. Nur 27 % nutzen es, um mehrere Schritte umfassende Aufgaben selbstständig zu erledigen.
In der Praxis beschreibt dies den Übergang des Agenten in die Entwicklungsumgebung, nicht deren Ablösung. Die Entwicklungsumgebung bleibt der Ort, an dem Entwickler die Codebasis verstehen, Änderungen überprüfen und entscheiden, was in das Projekt gelangt. Diese Zurückhaltung zeigt sich auch beim Lernen: Die offizielle Django-Dokumentation ist mit 67 % die wichtigste Lernquelle, doch KI-Tools liegen mit 51 % an zweiter Stelle, vor YouTube, dem Lesen des Quellcodes und Stack Overflow.
Python-Tools bewegen sich auf eine stärkere Konsolidierung zu
Bei der Verwaltung von Umgebungen und der Codequalität treten relativ neue Tools hervor. uv, das im Februar 2024 veröffentlicht wurde, wird von 43 % der Teilnehmer verwendet und liegt damit hinter venv mit 63 % und vor Docker mit 31 %. Bei Prüfung und Formatierung ist Ruff mit 43 % inzwischen das meistgenutzte Tool, vor Prüfungen der Entwicklungsumgebung mit 27 %, Black mit 25 %, pre-commit mit 20 % und Flake8 mit 17 %.
Das bedeutet nicht, dass ältere Tools verschwinden, sondern dass neuere Tools beginnen, Funktionen abzudecken, für die zuvor eine separate Gruppe von Tools erforderlich war. Für Teams könnte dies weniger fragmentierte Einrichtungsprozesse bedeuten; die Umfrage allein belegt jedoch nicht, dass der Wechsel zu diesen Tools zu einer Verringerung der Komplexität oder der Wartungskosten geführt hat.
Typen und Tests: zunehmende Verbreitung und geringere Übereinstimmung
Typannotationen sind zu einer gängigen Praxis geworden: 57 % der Entwickler verwenden sie, weitere 26 % planen ihre Einführung. Beim Tool zur Typprüfung besteht keine vergleichbare Einigkeit. 40 % der Nutzer von Typannotationen verlassen sich auf den integrierten Prüfer ihrer Entwicklungsumgebung, gefolgt von mypy mit 32 %, Ruff mit 29 % und Pyright/Pylance mit 22 %. ty von Astral kommt auf 12 % und Pyrefly von Meta auf 4 %.
Diese Frage gewinnt an Bedeutung, da Agenten zunehmend Code schreiben. pytest wird von 45 % der Teilnehmer eingesetzt, unittest von 43 % und pytest-django von 34 %. Außerdem verwenden 51 % GitHub Actions und 26 % GitLab CI/CD. Diese Tools schaffen die Grundlage für einen Ablauf, in dem ein Agent Code ändern, Tests ausführen und auf Fehler reagieren kann, bevor das Ergebnis dem Entwickler vorgelegt wird. Allerdings schreiben 19 % der Teilnehmer überhaupt keine automatisierten Tests. Das bedeutet, dass die Übertragung weiterer Aufgaben an automatisierte Systeme nicht bei allen von einer entsprechenden Prüfschranke begleitet wird.
Zwei Wege zum Erstellen von Anwendungen
72 % der Teilnehmer verwenden serverseitig gerenderte Templates, während 53 % Django für reine API-Anwendungen einsetzen und 46 % es hinter einer Single-Page-Anwendung oder einer separaten JavaScript-Oberfläche verwenden. Bei der Bestimmung des primären Ansatzes entwickeln die Hälfte der Entwickler serverseitig gerenderte Anwendungen, während 44 % Django hauptsächlich für APIs oder separate Frontends einsetzen.
Die JavaScript-Zahlen verdeutlichen diese Aufteilung: Der Anteil von React blieb nahezu stabil und stieg von 37 % im Jahr 2021 auf 38 % in der aktuellen Umfrage. Im Gegensatz dazu sank jQuery von 37 % auf 23 % und Vue von 28 % auf 17 %, während htmx von lediglich 5 % auf 34 % zulegte. Nach der Interpretation des Berichts übernimmt htmx nicht den Anteil von React, sondern belebt den Bereich der serverseitig gerenderten Anwendungen neu, in dem jQuery zuvor stark vertreten war.
Warum ist dieser Trend wichtig?
Die Ergebnisse der Umfrage zeigen, dass Djangos heutiger Wert nicht darin liegt, das modernste Framework zu sein, sondern darin, dass es große Veränderungen bei Tools und Arbeitsabläufen aufnehmen kann, ohne einen vollständigen Neuaufbau der Anwendung zu erzwingen. Ein Team kann einen neuen Agenten ausprobieren, uv und Ruff einführen, htmx ergänzen oder eine andere Typprüfung übernehmen und dabei Modelle, Administrationsbereich und Authentifizierung als vertraute Grundlage beibehalten.
Die konservative Tendenz zeigt sich auch bei der Bereitstellung: 54 % der Teilnehmer liefern ihre Anwendungen als Monolithen aus, und 44 % hosten ihre Infrastruktur selbst. Außerdem verwenden 33 % Django-Funktionen für asynchrone Abläufe, während 40 % deren Einführung planen. Das deutet auf eine schrittweise optionale Weiterentwicklung statt auf einen umfassenden Neuaufbau hin.
Die redaktionelle Schlussfolgerung lautet hier nicht, dass KI die Entwicklungsumgebung ersetzen wird oder ein einzelnes Tool das Rennen unter den Python-Tools entscheidet. Die Daten belegen die Verbreitung von Nutzung und Experimenten, nicht jedoch eine höhere Produktivität oder eine Qualitätsverbesserung. Die wichtigste praktische Frage für Teams ist vielmehr, inwieweit Tests und CI/CD-Pipelines bereit sind, von Agenten erzeugte Änderungen zu überprüfen – insbesondere bei dem Anteil der Entwickler, die keine automatisierten Tests verwenden.