🐍 Python захватил мир?

Каждый месяц выползает очередной рейтинг TIOBE и в майском отчёте за 2025 год (да, они живут будущим) Python не просто популярен – он установил исторический рекорд, оставив конкурентов глотать пыль далеко позади.

Что там насчитал TIOBE?

Итак, сухие (но громкие) факты из свежего индекса:

Доля Python: 25.35%! 📈 Это четверть всего "рынка популярности" языков программирования, по версии TIOBE.
Исторический максимум: За исключением самого старта индекса в 2001 году (когда Java ненадолго показала похожие цифры при значительно меньшем количестве отслеживаемых языков), ни один язык не достигал такой доли. Сейчас TIOBE мониторит под 300 языков, а не 20, как тогда – так что достижение Питона выглядит куда солиднее.
Беспрецедентный отрыв: Ближайший преследователь, C++, имеет всего 9.94%. Разница – более 15 процентных пунктов! Такого доминирования одного языка индекс TIOBE ещё не видел. Это как если бы один спринтер обогнал всех остальных на полкруга.

Кто ещё в топе?
▫️ C++ (9.94%) и C (9.71%) держатся на 2-м и 3-м местах, немного поменявшись позициями. Старая гвардия всё ещё в строю.
▫️ Java (9.31%) на 4-м, тоже показывает небольшой рост. Похоже, слухи о её смерти были несколько преувеличены.
▫️ C# (4.22%) немного просел, но остаётся на 5-м месте.
▫️ JavaScript (3.68%) подрос и держится на 6-м. Веб жив!
▫️ Go (2.70%) продолжает карабкаться вверх, уже на 7-м месте. Вот кто действительно "медленно, но верно".
▫️ Delphi/Object Pascal (2.29%) внезапно взлетел на 9-е место (+1.05%). Кто-то откопал стюардессу? 🤔
▫️ R (1.46%) тоже заметно подрос и ворвался в топ-15. Аналитики данных не дремлют.
▫️ Rust (0.94%) топчется на 19-м месте, почти без изменений. Видимо, порог входа и сложность пока мешают массовому взлёту.

Почему Python?

Причины взлёта Python, в общем-то, не секрет и лежат на поверхности:

Низкий порог входа: Да, это всё ещё один из самых простых языков для старта. Что, конечно, палка о двух концах (об этом ниже).
Универсальность: Веб (Django, Flask, FastAPI), Data Science / Machine Learning / AI (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), автоматизация, скрипты, бэкенд, DevOps – Питон лезет буквально во все щели.
Экосистема и комьюнити: Огромное количество библиотек на все случаи жизни (PyPI не даст соврать) и гигантское сообщество, готовое помочь (иногда).
Тренд на AI/ML: Безусловно, главный драйвер последних лет. Python стал де-факто стандартом в этой области, и пока хайп вокруг нейросеток не спадает, популярность Питона будет только расти.

Пришёл в Python ради простоты, остался ради библиотек для Data Science.

Не забываем, что TIOBE измеряет популярность по поисковым запросам, курсам, вакансиям и т.д. Это не прямое измерение количества строк кода или запущенных приложений, а скорее индикатор интереса и востребованности на рынке.

Ахиллесова пята Питона: действительно ли всё так плохо с производительностью?

Сами авторы TIOBE, отдавая должное рекорду Python, тут же оговариваются: мол, другие языки всё ещё нужны из-за "низкой производительности" Питона и его интерпретируемости. Поэтому, дескать, для safety-critical и real-time систем он не подходит.

Ну, что тут скажешь...

Про производительность: Да, чистый Python – не самый быстрый язык в мире, особенно если сравнивать с C/C++/Rust. Но!

Для огромного количества задач (особенно I/O bound, как в вебе) производительность самого языка – вообще не бутылочное горлышко.
Ключевые библиотеки (NumPy, Pandas и т.д.) написаны на C/Fortran и работают очень быстро.
Есть куча способов ускорения: Cython, Numba, PyPy, а теперь ещё и хайповый Mojo подтягивается (хотя он пока больше про маркетинг).
Давайте честно, сколько проектов реально упираются в производительность чистого Python, а не в кривую архитектуру или медленные запросы к базе?

Про интерпретируемость Это скорее проклятие динамической типизации. Да, без строгой системы типов и компилятора можно отстрелить себе ногу. Но:

Современный Python всё больше движется в сторону статической типизации (type hints + MyPy/Pyright). Это не панацея, но сильно помогает отлавливать ошибки на ранних этапах.
Культура написания тестов в Python-сообществе довольно высока (по крайней мере, должна быть).
Сравните это с радостями дебага утечек памяти в C++ или борьбой с borrow checker'ом в Rust. Везде свои приколы.

Так что да, для управления ядерным реактором или тормозной системой автомобиля Python, наверное, не лучший выбор. Но говорить, что это единственная причина существования других языков – явное преувеличение.

Что всё это значит для нас?

Итак, Python на троне. Что дальше?

Для новичков: Порог входа вроде низкий, язык популярный, вакансий много... Звучит как сказка? Ага, щас. Конкуренция среди джунов будет запредельной. Все эти крики "Войди в IT через Python за 3 месяца!" приведут к тому, что на одну джуниорскую позицию будут стучаться сотни (если не тысячи) выпускников курсов разной степени паршивости. Вывод: учиться надо глубже, делать пет-проекты, а не просто знать, как объявить переменную. Иначе – добро пожаловать в мясорубку.
Для опытных: Спрос на хороших Python-разработчиков (с опытом, пониманием архитектуры, специализацией) будет только расти. Особенно в горячих областях вроде ML/AI и бэкенда/DevOps. Но почивать на лаврах не стоит – стек технологий меняется, появляются новые фреймворки и подходы. Возможно, стоит посматривать на Go или Rust для узких мест, где нужна производительность.
Для образования: Ждём новой волны "уникальных авторских курсов по самому востребованному языку"? 🌚 Боюсь, качество массового образования будет падать пропорционально росту спроса. Ценность будут иметь те программы, которые дают не просто "знания" (которые и так везде бесплатно), а реальные навыки, комьюнити и работу с мотивацией.
Для бизнеса: Python – отличный инструмент для быстрого старта и прототипирования, да и для многих продакшн-систем тоже. Но важно понимать его ограничения и не пытаться забивать им все гвозди подряд.

Короче, популярность – это хорошо, но она же и порождает проблемы. Как с Excel – все им пользуются, но мало кто умеет делать это хорошо.

Заключение: король горы или надутый пузырь?

Факт остаётся фактом: Python переживает золотой век своей популярности, и цифры TIOBE это ярко подтверждают. Он стал универсальным инструментом для огромного спектра задач, особенно в свете бума AI.

Значит ли это, что другие языки скоро умрут? Конечно, нет. У каждого своя ниша, свои сильные стороны. C/C++ никуда не денутся из системного программирования и геймдева, Java и C# прочно сидят в энтерпрайзе, JavaScript правит фронтендом, а Go и Rust отъедают свою долю в высоконагруженных системах.