Самые популярные языки программирования
Популярность языков программирования — многозначный показатель, значение которого зависит от выбранной методики измерения: числа поисковых запросов, активности в репозиториях, количества вакансий или академических публикаций[1]. В 2026 году Python удерживает лидерство в наиболее цитируемых рейтингах, тогда как относительные позиции C, C++, Java, JavaScript, C#, SQL и R заметно различаются в зависимости от источника[2].
Общие сведения
| Популярность языков программирования | |
|---|---|
| Область использования | Разработка программного обеспечения, аналитика ИТ-рынка, образование |
| Дата появления | 2001 год (запуск индекса TIOBE) |
Как измеряют популярность языков
Популярность языка программирования не имеет единого определения и оценивается по разным косвенным признакам: числу поисковых запросов, количеству учебных запросов, активности в публичных репозиториях, числу обсуждений на профильных площадках, количеству вакансий и объёму академических публикаций[1]. Разные индексы измеряют разные аспекты явления, поэтому их результаты не тождественны: один рейтинг может отражать интерес к обучению, другой — реальное использование в промышленной разработке[1][2].
Основные рейтинги
TIOBE
Индекс TIOBE оценивает популярность по числу квалифицированных инженеров, курсов и поставщиков, а также по данным более чем 20 популярных сайтов, включая Google, Amazon и Bing[3]. Авторы прямо подчёркивают, что индекс не определяет «лучший язык» и не показывает, на каком языке написано больше всего кода, — он отражает лишь относительный интерес. Значения индекса заметно меняются даже в пределах одного года: доля Python снизилась с пикового значения около 27 % в июле 2025 года до чуть более 20 % по данным весны 2026 года[4].
Десятка TIOBE по данным на апрель 2026 года выглядела следующим образом[4]:
| Место | Язык |
|---|---|
| 1 | Python |
| 2 | C |
| 3 | C++ |
| 4 | Java |
| 5 | C# |
| 6 | JavaScript |
| 7 | Visual Basic |
| 8 | SQL |
| 9 | R |
| 10 | Delphi/Object Pascal |
По сравнению с началом 2026 года Python сохранил лидерство, C укрепил второе место, C++ вновь опередил Java, а SQL поднялся выше R в нижней части десятки[4][2].
PYPL
Индекс PYPL ориентирован на интерес к обучению: он строится на частоте поиска учебных материалов (tutorials) по языкам в Google[1]. Это делает его скорее опережающим индикатором того, что пользователи начинают или планируют изучать, а не показателем полного промышленного использования языка[1]. Состав и разрыв между позициями в PYPL отличаются от TIOBE: в январе 2026 года Python возглавлял список с 24,61 %, опережая объединённую категорию C/C++ и Java[2].
IEEE Spectrum
Рейтинг IEEE Spectrum использует более сложную комбинированную методологию, объединяя академические, карьерные и платформенные сигналы из нескольких источников данных. Его удобно рассматривать как пример более академического, исследовательского взгляда на популярность, а не как абсолютный эталон, применимый ко всем задачам[5].
RedMonk
Рейтинг RedMonk сопоставляет данные GitHub и Stack Overflow, пытаясь совместить практическое использование кода и публичную обсуждаемость языков. У этого подхода есть методологические ограничения в эпоху ИИ-ассистентов: значимость Stack Overflow как публичной площадки вопросов снижается, что осложняет интерпретацию одного из двух его сигналов[6].
Почему рейтинги расходятся
Расхождение рейтингов объясняется тем, что каждый из них измеряет свой аспект активности[1]:
- поисковые рейтинги (PYPL, отчасти TIOBE) отражают поведение пользователей в поиске;
- подход на основе GitHub фиксирует активность в публичных репозиториях;
- сигнал Stack Overflow отражает публичные обсуждения и вопросы;
- академические рейтинги описывают исследовательскую среду.
Отдельно значимо то, что зрелость экосистемы может уменьшать число поисковых запросов без фактического падения использования языка: по устоявшимся технологиям задают меньше учебных вопросов, хотя объём реального кода не сокращается[1][3].
Влияние ИИ на измерение популярности
Распространение ИИ-ассистентов стало методологически значимым фактором, осложняющим интерпретацию рейтингов. Такие инструменты уменьшают число публичных поисковых запросов и вопросов на Stack Overflow, поскольку часть подсказок разработчики теперь получают напрямую от моделей, а не на публичных площадках. Кроме того, ИИ способен искажать статистику GitHub за счёт массового появления сгенерированных репозиториев и автоматической активности. Эти наблюдения не следует считать окончательно доказанной картиной всей отрасли — они описывают тенденцию, которая усложняет сопоставление индексов между собой[6][3].
Примечания
|
Правообладателем данного материала является АНО «Интернет-энциклопедия «РУВИКИ». Использование данного материала на других сайтах возможно только с согласия АНО «Интернет-энциклопедия «РУВИКИ». |