Языки программирования являются фундаментальным компонентом информационных технологий и отражают ключевые тенденции развития программной инженерии. Изменения в их популярности связаны с эволюцией вычислительных платформ, ростом новых прикладных областей и трансформацией требований к профессиональным навыкам разработчиков. Анализ этих изменений позволяет выявить долгосрочные технологические тренды и понять, какие языки сохраняют устойчивость в условиях быстро меняющейся IT-среды.

Существующие рейтинги языков программирования часто опираются на разные типы данных и потому дают неполную картину. Индексы, основанные на поисковой активности, отражают интерес к изучению языков, тогда как опросы разработчиков фиксируют их фактическое использование в профессиональной практике. Для более объективного анализа необходимо рассматривать оба подхода совместно.

В данной статье проводится краткий сравнительный анализ эволюции языков программирования в период 2000–2025 гг. на основе индекса PYPL и данных Stack Overflow Developer Survey. Целью работы является сопоставление популярности языков в обучении и их реального применения, а также выявление расхождений между этими показателями для наиболее распространённых языков программирования.

Данные и методология исследования

В исследовании используются два независимых источника данных, отражающие различные аспекты популярности языков программирования.

Первым источником является PYPL Index (PopularitY of Programming Language), который измеряет долю поисковых запросов, связанных с обучением конкретным языкам программирования. В работе используются агрегированные данные Worldwide, December 2025, включающие показатели доли языка в общем объёме запросов и годовую динамику. Данный индекс интерпретируется как показатель интереса к изучению языков программирования.

Вторым источником данных выступает Stack Overflow Developer Survey, представляющий собой ежегодный опрос профессиональных разработчиков. Для анализа используются данные из файлов survey_results_public.csv и survey_results_schema.csv. В рамках исследования рассматриваются ответы на вопрос о языках, с которыми респонденты работали в текущий момент времени (LanguageHaveWorkedWith). Эти данные отражают фактическое использование языков в профессиональной среде.

Методология исследования включает следующие этапы:

1. Предобработка данных опроса Stack Overflow и подсчёт частоты упоминаний языков программирования.
2. Нормализация результатов в процентное соотношение для обеспечения сопоставимости с данными PYPL.
3. Сравнительный анализ показателей интереса к обучению (PYPL) и реального использования (Stack Overflow) для наиболее распространённых языков.

Такой подход позволяет выявить различия между образовательной популярностью языков и их практическим применением, а также оценить устойчивость отдельных языков в экосистеме информационных технологий.

Таблица 1

Top-языки программирования по двум метрикам

Рис. 1. Сравнение популярности языков программирования: интерес к обучению и фактическое использование

На диаграмме представлено сопоставление двух показателей:

1. PYPL (%) — доля поисковых запросов, связанных с обучением языку
2. Stack Overflow (%) — доля разработчиков, использующих язык на практике

По оси X отложены языки программирования, по оси Y — относительная доля в процентах.

Анализ диаграммы позволяет выявить несколько устойчивых закономерностей.

Во-первых, Python демонстрирует значительно более высокий показатель интереса к обучению по сравнению с фактическим использованием. Это указывает на его роль как универсального входного языка и инструмента для освоения новых областей, таких как анализ данных и машинное обучение. Высокая образовательная популярность не полностью трансформируется в профессиональное использование, что может быть связано с ограниченной применимостью Python в ряде производственных и высоконагруженных систем.

Во-вторых, JavaScript и TypeScript характеризуются противоположной динамикой: их доля практического использования превосходит показатели PYPL. Это отражает прикладной характер данных языков и их тесную связь с веб-разработкой, где навыки приобретаются преимущественно в ходе практической деятельности, а не через формальное обучение.

В-третьих, C/C++ сохраняют высокие значения в индексе PYPL, однако демонстрируют более низкую долю в данных Stack Overflow. Это подтверждает их нишевую роль в системном программировании, встроенных системах и задачах, требующих высокой производительности.

Наконец, языки корпоративной экосистемы, такие как C#, демонстрируют относительное соответствие между обучением и использованием, что указывает на стабильность их позиции в профессиональной среде.

Проведённый анализ показал, что популярность языков программирования существенно зависит от используемой метрики. Данные PYPL отражают преимущественно интерес к изучению языков, тогда как результаты Stack Overflow Developer Survey характеризуют их фактическое использование в профессиональной среде.

Сопоставление этих источников выявило устойчивые расхождения между образовательной и практической популярностью. Python демонстрирует высокую привлекательность для обучения, тогда как JavaScript и TypeScript обладают более выраженной прикладной значимостью. Системные языки, такие как C/C++, сохраняют интерес со стороны обучающихся, но применяются преимущественно в специализированных областях.

Полученные результаты подтверждают, что современная экосистема языков программирования носит многоязыковой характер, а объективный анализ её развития требует одновременного учёта как образовательных, так и профессиональных показателей.

Литература:

1. PYPL PopularitY of Programming Language Index URL: https://pypl.github.io/PYPL.html (дата обращения: 23.12.2025).

2. Stack Overflow Developer Survey 2024 URL: https://insights.stackoverflow.com/survey (дата обращения: 23.12.2025).

3. Агаева М., Гарабатырова О., Гараев С. Современные языки программирования: тенденции, преимущества и будущее // Вестник науки. 2024. № 9 (78). (дата обращения: 24.12.2025).

4. Исаева Г. Н., Теодорович Н. Н., Сидоров Ю. Ю. Тенденции развития современных языков программирования высокого уровня // Информационно-технологический вестник. — 2017. — № 4 (14). — С. 117–125. (дата обращения: 24.12.2025).