Последние годы Python был вроде универсального инструмента: на нем писали всё — от мелких скриптов до огромных ML-систем, а его первое место в рейтингах воспринималось как норма. Но к началу 2026-го заметно, что динамика меняется. Скорее всего — вслед за приоритетами. Уходит время, когда удобство и низкий порог входа перекрывали любые вопросы к производительности. Компании всё чаще смотрят на отдачу — сколько ресурсов съедает система и как ведет себя под нагрузкой. Давайте посмотрим, что там с местом Python’а в рейтингах, и оценим причины.
Статистические парадоксы и кадровый фильтр
В рейтинге TIOBE за февраль 2026-го доля Python’а показательно снизилась с летних 27% до 21,8%. Впрочем, рейтинг измеряет поиск информации и дискуссии, а не количество написанного кода.
Одной из причин такого затишья мог стать успех нейросетевых помощников. Индекс TIOBE строится на частоте поисковых запросов — сколько раз люди ищут информацию о языке в Google и других системах. Раньше разработчик, забыв синтаксис или способ решения типовой задачи, шел в поисковик. Теперь все чаще он спрашивает Copilot или другой ИИ прямо в редакторе. В результате количество внешних запросов снижается, хотя реальное использование языка может оставаться прежним.
Еще одна причина — рынок насытился. Несколько лет в IT массово заходили через короткие курсы, где Python был главным и часто единственным инструментом. Сейчас этого недостаточно. Компаниям нужны не «знающие язык», а инженеры, которые понимают, как устроены системы, как они работают под нагрузкой и каким образом их оптимизировать. Поэтому интерес к Python’у в качестве быстрого билета в профессию снижается: все больше людей понимают, что одного синтаксиса мало — нужна база.
Косвенное свидетельство — языки, чья доля растет несмотря на ИИ. Возможно, рынок становится менее монолитным. Усиливается интерес к инструментам, которые лучше для конкретных задач — от системной разработки до узкоспециализированных вычислений.
Абстракциями теперь не обойтись
На этом фоне язык C по-прежнему остается базовым инструментом, особенно в сфере интернета вещей. В контроллерах и автономных датчиках памяти и вычислительных ресурсов минимум, поэтому тяжелые интерпретируемые среды там просто не подходят. Нужен компактный код и точный контроль над тем, как программа работает с памятью и оборудованием. К тому же в таких устройствах требования к эффективности почти не меняются со временем.
Интерес к системному программированию растет и из-за того, что облачная инфраструктура все сложнее и строже к задержкам. Когда сервис обрабатывает миллионы запросов, значение имеет каждая миллисекунда. Поэтому разработчики баз данных и сетевых протоколов всё чаще отказываются от дополнительных слоев абстракции и пишут критически важные части напрямую на C или C++ — чтобы точнее управлять ресурсами и добиваться более стабильного времени отклика.
При этом область системного софта консервативна: ядра ОС, драйверы и другие базовые компоненты редко переписываются ради моды. Они требуют длительной поддержки, аккуратных изменений и высокой предсказуемости.
Также классические языки остаются востребованными благодаря большому накопленному опыту и зрелым компиляторам, которые десятилетиями доводились до стабильности. Инженеры ценят прогнозируемое поведение программ, особенно в задачах, где важна точность работы с памятью и ресурсами. Когда нагрузка на систему высокая и задержки критичны, полезно знать, как именно устроен код и как он взаимодействует с оборудованием.
Экономическая целесообразность: цена инфраструктуры
Разговор о языке — чаще всего о деньгах на оборудование. Рост его производительности больше не перекрывает издержки неэффективного кода, а аренда серверов и электроэнергия становятся заметной частью бюджета. Поэтому компании всё чаще смотрят на то, как их приложения используют ресурсы. В некоторых случаях переписывание самых нагруженных участков на компилируемых языках снижает потребление памяти и процессорного времени, а значит — сокращает количество серверов и связанные с ними расходы. Иногда многократно.
Такой сдвиг влияет и на требования к разработчикам. Компании всё чаще ищут тех, кто не быстро собирает прототипы из готовых библиотек, а понимает, как устроена система, и грамотно снизит ее нагрузку на серверы. Оптимизация ресурсов становится повседневной, ведь от нее зависят расходы на инфраструктуру. Поэтому многие разработчики интересуются языками и инструментами, которые дают больше контроля и предсказуемости в работе системы, — что постепенно отражается на распределении популярности между технологиями.
Кроме того, высокая производительность напрямую влияет на пользовательский опыт, уменьшая время отклика сервисов. В условиях жесткой борьбы за аудиторию задержки в работе приложения опасно игнорировать. Компании готовы инвестировать в более сложную и дорогую разработку, если она ощутимо ускоряет продукт по сравнению с конкурентами. Таким образом экономические требования и запросы рынка возвращают отрасль к истокам, где эффективность софта была в архитектуре приоритетом номер один.
Трансформация роли Python’а
В ближайшие годы, скорее всего, закрепится подход «разные части системы на разных языках». Python не исчезнет, но его роль станет более прикладной: для общей логики, координации процессов и интеграции компонентов. Это естественное развитие — язык удобно и понятно описывает бизнес-правила, решение на нем собрать недолго. Но самые нагруженные участки системы всё чаще выносятся в модули на более быстрых языках. В результате Python выступает как звено, объединяющее производительные блоки в архитектуру.
Такой подход требует от инженеров гибкости и работы не только с привычным стеком. Помимо синтаксиса важно понимать, как программа взаимодействует с операционной системой, памятью и оборудованием. Изменения в рейтингах отражают этот сдвиг: рынок смещается в сторону более широких и глубоких компетенций. Выигрывают специалисты, которые выбирают уровень абстракции под задачу и не ограничиваются одним популярным инструментом. Рынок становится сбалансированнее и устойчивее к перекосам моды, распределяя задачи между языками согласно их сильным сторонам. Такое «разделение труда» на пользу качеству конечного продукта и общей надежности систем.
Оптимизируете проекты низкоуровневыми языками? Или современные интерпретаторы всё еще закрывают ваши потребности? Расскажите в комментариях.
Комментарии (31)
Dhwtj
28.02.2026 08:03Можно было и одной фразой:
Низкий порог входа стал меньшей ценностью, что вкупе с повышением стоимости оборудования (памяти и электричества) снижают интерес к Python в пользу C, C++, Rust, Go.
Кстати, Java тоже тяжко придётся нынче с его жором ОЗУ
Zekori
28.02.2026 08:03уже давно придерживаюсь философии, когда каждый язык хорош по своему, поэтому в проектах симбиоз python/pybind/c/c++, давно вошло в привычку. мощь fastapi/pydentic, высоко производительное ядро на c/c++, мост через pybind
eulampius
28.02.2026 08:03Теоретически все это можно было бы склеивать при помощи LLVM. Тогда языкам по идее было бы проще развиваться в сторону выразительности.
webcounters
28.02.2026 08:03ИИшки до сих пор, если не указать язык или фреймворк, набрасывают код на питоне.
Octagon77
28.02.2026 08:03Легко найти рейтинги языков: https://www.darly.solutions/blog/the-most-popular-programming-languages-in-2021
Обратите внимание на 2021 в URL, это у кого-то изощрённое чувство юмора. И ссылочка на IEEE Spectrum должна бы, скорее, быть https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-2025 да и сводную страницу https://plrank.com/ можно было бы упомянуть.
Первое, что бросается в глаза - фактически тождественность TIOBE и PYPL. Оба построены на поисковых запросах, раз одинаковые - либо оба правильные, либо оба неправильные. Первое много вероятнее.
Итак, что-то действительно произошло с поисковыми запросами, причём лёгкое падение Python совершенно не впечатляет по сравнению с обрушением Go. Последнее точно, а первое - только скорее всего за малостью эффекта, не наблюдается по другим индексам. То есть дело именно в запросах, а не в каких-то изменениях в использовании языков. Да, первой в голову приходит мысль что влияют беседы с ИИ, на одних языках они удачнее чем на других, но данных чтобы её подтвердить или опровергнуть я не вижу.
Маленькой тучкой на горизонте идеи, что ничего не происходит вообще, мне кажется то, что по Stackoverflow язык Lua хотят учить больше, чем Go. Тут первой в голову приходит мысль об изменении надежд вкатунов...
Последние годы Python был вроде универсального инструмента: на нем писали всё — от мелких скриптов до огромных ML-систем, а его первое место в рейтингах воспринималось как норма.
На JavaScript тоже писали и как норма воспринималось не первое место Python, а то, что первое место за JavaScript или Python, смотря как посмотреть.
Но к началу 2026-го заметно, что динамика меняется. Скорее всего — вслед за приоритетами.
Как я пытался описать выше - нет, не заметно. Приоритеты при переходе к падению рынков точно меняются, но по популярности языков это ещё не особо читается. Я бы сказал, что если на неё что и влияет, то (пока) только в среде выходящих на рынок труда.
Уходит время, когда удобство и низкий порог входа перекрывали любые вопросы к производительности.
С удобством никто и никогда не заморачивался, удобство - это про Julia или Lua, а там без перемен. Низкий порог входа в Python... он сейчас с нами в комнате? Если и говорить о подобном, то о времени затрачиваемом на получение решения без фиксации на скорости и ресурсах. И то, это без фиксации - далеко не любые вопросы к производительности, на те вопросы давно даны ответы, начиная с Cython.
А что вайб кодинг позволяет получить поганый прототип на любом языке так же быстро, как на Python - в этом что-то есть.
RHendrik
28.02.2026 08:03Статья кликбейтная похоже, я как начинающий MLщик не очень представляю как можно обойтись без pandas, sklearn и тд, в работе с данными, они годами развивались и адаптировались под реальные задачи ML. Ещё для подобных задач используют язык R, но он больше в академической среде популярен(а именно в медицине).
Format-X22
28.02.2026 08:03Смотришь на таблицу лидеров, видишь Delphi, закрываешь таблицу.
Очень спорный рейтинг.
HemulGM
28.02.2026 08:03Delphi развивается все эти годы. Регулярно обновляется и используется в множестве компаний и проектов
Format-X22
28.02.2026 08:03Тогда я только рад, но в моем инфополе оно не появлялось слишком давно и ни одного проекта на нем не знаю, из новых. Оттого и вопрос как он оказался выше PHP и GO.
HemulGM
28.02.2026 08:03Потому что разные информационные "пузыри". На софте ведь "не написано" на чем он написан. Delphi всё ещё чаще всего используется в Десктопе, который в процентном соотношении сильно вступил мобильной платформе и вебу. А если бэкенд на Делфи, то вы тоже никогда об этом не узнаете. Мы, например, переписали несколько бэкендов с Питона на Делфи, из-за растущей нагрузки.
Статей даже на Хабре про С++, например, тоже очень мало, в основном Питон.
А на Делфи будет всё больше и больше проектов из-за того, что он сильно развивается в кроссплатформенность и может покрыть ещё больше задач. Вряд-ли он вырвется в топ 5, но актуальность он точно не теряет, а наоборот.
Вдобавок, в последнее время, стали чаще собирать вебинары или вот, например, в июне будет когресс (Pascal Congress)
Format-X22
28.02.2026 08:03Всё равно это не отвечает на вопрос почему PHP ниже. Но может просто я не осведомлен? Ок, открываем HH и видим 534 вакансии в Москве на PHP, 1030 на Go и 33 на Delphi. Возможно это из-за того что рейтинг международный? Может быть, но мне кажется что в мире перекос будет тоже примерно такой же, возможно с локальными моментами вроде Ruby, который в СНГ не популярен, а в США и Японии встречается чаще. Но это не на порядки раз.
И я не хейтер Delphi, вообще ни разу, сам когда-то немного касался этого мира в 2009. Но я хейтер этого рейтинга, потому что он показывает погоду на Марсе.
На Ruby, к слову, 82 вакансии, а его в топ 20 вообще нет.
HemulGM
28.02.2026 08:03Делфи имеет разный и странный спрос. Например, в Бразилии он очень популярен (наверно треть новых репозиториев библиотек из я Бразилии). В Германии тоже популярнее, чем у нас в России.
А в России сейчас падение сильнее по вакансиям, т.к. просто непросто сложно официально купить лицензию на Делфи. Их "попросили" уйти из России. Хотя поддержка с Россией работает нормально.
alexdmy
28.02.2026 08:03не понял почему сравнение с языком C.. в него как раз порог входа не очень высокий, поэтому он и популярен, сравните с erlang или elixir.. да тот же Cxx... язык C сложен другим - среда его применения крайне гетерогенная, тоесть предметная область может быть действительно сложной и требующей экспертизы
MaximKiselev
28.02.2026 08:03У питона сейчас застой, ничего не выходит хорошего с вау эффектом. Ts заметно потеснил яп с быстрой разработкой - экосистема намного лучше. Язык обновляется но не так быстро как надо. По сути питон сейчас между пхп 5.6 и 7.0. давненько я думал что он самый крутой яп какой есть в плане просто и быстро и с годами уже стал замечать что он движется куда то не туда. Если убрать ии, то по сути сейчас питон больше как lua в мире гемдева ( некая прослойка для расширений ). Сервера яп не вывез, кроссплатформу тоже, мобильная разработка вообще где то далеко. Если брать тот же пхп и ларавел, они там много чего напридумали хорошего, а у питона такого нет. Те все держится на старых деревянных библиотеках и прям есть четкое понимание что как только появятся альтернативы, а они появятся то пользователи благополучно свалят на то, что побыстрее и удобнее. Те питон станет просто академическим языком ( уже) но просто не будет широко использоваться в проде , как бейсик но опять же это если не сделают нормальные потоки, jit, нормальный пакетный менеджер без конфликтов со сборкой и быстрый), нормальную сборку по типу го или не выйдет какой то другой другой тулзы которая войдёт в масс рынок аля openclaw.
astra_blur
28.02.2026 08:03В бэкенде сейчас в топе Go, на него переписывают сервисы и с Python'а, и с Java, и c С#. Это факт. Но это именно в бэкенде и в коммерческой разработке, а в автоматизации тестирования, ML, Data Science ничего не изменилось, да и на фрилансе как были, так и до сих пор востребованы небольшие сайты на Django.
У Python'а была, есть и будет своя сфера применения. И это не бэкенд в высоконагруженных приложениях. Это не плохо и не хорошо. Невозможно на одном довольно простом языке делать все.
ScienceInCode
28.02.2026 08:03«Закрепится подход "разные части системы на разных языках"»
Полностью согласен с этим тезисом. На практике это работает отлично.
Из опыта (17 проектов промышленного оборудования):
• Python — оркестрация, тесты, code generation, прототипирование алгоритмов
• C/C++ — горячие пути, real-time логика, работа с ресурсами. В моём случае (embedded) это ещё и прямое управление железом, но принцип тот же: когда каждый такт на счету — абстракции отходят на второй план.
• Связка — pybind11 или ctypes для моста между слоямиНюанс, о котором не упомянули: при таком подходе критически важна граница абстракции. Если Python-часть начинает «лезть» в низкоуровневую логику (или наоборот) — получаем overhead на сериализацию и дебаг-ад.
Вопрос: Как вы в МТС решаете проблему отладки кросс-языковых вызовов?
P.S. Как человек, писавший свой компилятор: иногда проще написать code generator на Python, который выдаёт оптимизированный код, чем бороться с накладными расходами FFI.
dtkdtk
А что насчёт других индексов, менее подверженных появлению нейросетей и перенаправлению запросов туда? Ну или более точной статистики, например, сервисов вашего же МТС, или опросы разработчиков? Было бы хорошо подкрепить ваши рассуждения реальными данными :)
HemulGM
Процент в этом рейтинге не должен меняться, если люди стали меньше пользоваться поисковыми системами в целом. Потому что этот процент - это отношение к другим языкам. Кол-во запросов по всем языкам меньше, а процент остается таким же.
Alex-Freeman
Вы уверены? ИИ очень хорошо умеет в Python, искать что-то в других местах крайне неэффективно. А условный Ada или Фортран это не самые сильные языки у ИИ, приходится смотреть в других источниках
HemulGM
А можно статью или какую-нибудь статистику, что ИИ плох в Фортране или Аде? При чем не просто плох, а именно хуже, чем для Питона
Кода на Фортране очень много и все библиотеки давно написаны и не появляются особо новые, чтобы быть не точным в ответе. С этим всем, ИИ должен быть на порядок точнее для Фортрана. Тем более, что синтаксис у него очень примитивный
Dhwtj
Чтобы нейронки хорошо писали на ада пришлось переводить обучающие примеры с других языков и контролировать качество кожаными.
То есть частично решено, но...
HemulGM
Так ведь это значит, что и в Гугле не помогли бы. Только напрямую форумы и чаты. А сейчас получается, что для Ады, использование ИИ, даже лучше гугления. Так что ли?
Dhwtj
Видимо, так. Фиг ты найдешь обсуждение проблем на ада. Всё закрыто.
dtkdtk
ИИ (например, тот же DeepSeek) даже в Си ужасно справляется. ((а в Ада / Фортране / ... уж и подавно)).
Этот гений не справился со считыванием массива чисел из stdin. Допустил достаточно грубую ошибку, из-за которой ничего не компилировалось:
— Попытался создать статический массив
int arr[n], ноnизвестно только в рантайме. [см. тут]Ну и на C++ с GLFW + ImGui чудил. В общем, даже на "казалось бы известных языках" он делает ошибки. Годится только для генерации примеров кода (на этих языках) — так, чисто из любопытства, "для справки". Ибо вероятность получить хотя бы компилирующийся (запускающийся) код в десятки раз ниже, чем на том же Пайтоне.
yuratim
Немного непонятно. `int arr[n]` вполне нормальная конструкция для С. Это в С++ запрещено так делать.
dtkdtk
Только в случае, если
nэто число или переменная, известная на этапе компиляции.Если это рантайм-переменная, вы получите ошибку компиляции. Для выделения памяти в рантайме есть
malloc(), но ИИ не додумался.Возможно, есть пути использования ИИ в рамках других языков, но используя ИИ "в лоб", я мало что добился и пошёл гуглить проблему, больше не доверяя ИИ прямую работу с C/C++. Это модель поведения части пользователей.
HemulGM
Зато если попросить найти ошибку, найдет ведь)
yuratim
Нет же. Это VLA (Variable Length Array) из C99. Можно передавать даже, если
n- это рантайм переменная. В отличие отmallocэтот массив хоть и будет переменного размера, но будет выделен на стеке. Это в C++ такого нет.