Python 依然是最好的语言。
在刚刚出炉的 IEEE Spectrum 2025 编程语言排行榜上,Python 再次斩获最受欢迎的编程语言。
不仅是冠军,而且是「一骑绝尘」的断崖式领先——第二名 Java 和 Python 的差距相当悬殊。
更可怕的是,Python 仍保持着迅猛的增长速度,一、二名之间的鸿沟还在越拉越大。
Python 十连冠
继连续九届蝉联 IEEE Spectrum 榜首后,Python 今年再次发力,拿下了编程语言综合排名榜十连冠。
而且,这是 Python 首次在综合排名、增长速度、就业导向等三个板块都问鼎第一,也是 IEEE 榜单 12 年来第一个三冠王。
想当年,Python 刚出道时就因简洁性闻名遐迩,因此逐渐替代 Java 成为了高校的教学语言。
随后,NumPy、SciPy、matplotlib、pandas 等库相继问世,让 Python 迅速成长为科研、金融、数据分析领域的王牌。
在这一过程中,网络效应发挥了巨大作用。
越来越多的程序员选择 Python,并基于它开发了各类工具,在开源社区贡献了海量的代码和解决方案,逐渐构建出属于 Python 的生态护城河。
AI 则进一步放大了这种优势。
与其他编程语言相比,Python 拥有更丰富的训练数据,这让 Claude 等大模型在使用 Python 时表现更出色。反过来,这也吸引了更多零基础的 AI 用户,把 Python 作为首选语言。
万万没想到,Python 竟然比程序员先吃到了人工智能的红利。
有人欢喜有人愁,Python 是成了 AI 的 " 亲儿子 ",但 JavaScript 可就倒了大霉了。
今年,JavaScript 在综合排名中的波动最大,从去年的前三直接跌至第六。
JavaScript 的优势在于网页编写,而这一山峰正在被 Vibe Coding 的水位线淹没,讨论 JavaScript 的人越来越少了。
数据分析之王「SQL」的宝座也受到了冲击。
要知道,SQL 多年来一直是最受雇主欢迎的技能,也是程序员简历上的必备技能。
但这道屹立多年的防线也被 Python 攻破了。
不过,SQL 的处境依然比 JavaScript 安全得多。即便不再耀眼,它仍是极具价值的就业技能,和 Python 的差距并不大。
这是因为 SQL 的定位更垂直,它是所有企业数据库的标准语言。
即便 Python 在通用编程方面很厉害,但要访问数据库时依旧离不开 SQL。
排名背后:编程语言的失速时刻
在编程语言头部效应愈发显著的同时,程序员的工作方式也在发生微妙变化。
最直观的,就是曾经风靡一时的「社区文化」正在衰落。
程序员在问答网站上的活跃度急剧下降,遇到问题不再第一时间去社区发帖,而是习惯于直接向大模型提问,或者依赖 Cursor 等智能体自动补全。
数据也印证了这一点:
2023 年 3 月,Stack Overflow 新增问题约 8.7 万个,但到 2024 年 3 月,这一数字降至约 5.88 万个,仅一年就下滑 32.5%。
到 2024 年 12 月,情况更为惨淡,同比下降已达 40%。
不少程序员直言,社区的氛围有时会令人不舒服,他们现在遇到问题更愿意咨询 AI:
那里的人真是太刻薄了。他们会因为你没有提前搜索过而指责你,让你觉得自己很蠢,而且大多数时候,他们只是瞥一眼就走开了,根本不会帮你。
LLM 出现之后好多了,没有哪个人工智能会因为嫌你笨就欺负你,然后一走了之。
不止是学习方式,程序员的工作逻辑也在悄然发生变化。
无论是老手借助 AI 处理繁琐的任务,还是新手尝试编写完整的 Web 应用,AI 的介入让程序员逐渐摆脱对编程细节的执着。
首先是语法细节,然后是流程控制和函数……这些过去需要死磕的内容,正越来越多地交给 AI 处理。
很快,源代码的细枝末节将不再重要,也不会有人再为该用制表符还是空格缩进而大打出手。
甚至,程序员可能也不必再为选择哪门语言而困扰,因为答案只会剩下一个。
过去编程语言之所以百花齐放,是因为面对特定任务,总有某种语言更有优势——你不会用 R 语言去控制洗衣机,也不会反过来用 C 语言去跑大规模统计分析。
但从技术角度讲,这并非不可能,只不过对于人类来说难如登天,我们没有太多精力去做这种吃力不讨好的事情。
不过 AI 可没有这种烦恼,只要有足够的训练数据,它就能用指定语言解决任何问题。
这意味着,马太效应将进一步加剧,编程语言的多样性会显著下降。
一方面,主流通用语言会在用户正反馈中获得指数级增长,固化「强者恒强」的格局。
另一方面,非主流语言因缺乏训练数据,AI 难以支持,程序员上手门槛高,因此会被进一步边缘化。
就像今天的开发者几乎不再关心 CPU 指令集和底层的汇编语言一样,未来编程应该用 Python 还是 Java,可能也会变成无关紧要的细节。
AI 正在终结编程语言?
目前,编程正在经历自 20 世纪 50 年代初编译器问世以来最大的一次变革。
像 Python 这样的高级语言,最初的使命其实很朴素:
1、创建抽象层,让程序员不必再亲手操作寄存器、内存、指令集。
2、在代码出错时给出报错提示,而不是直接崩溃,避免程序员 " 搬起石头砸自己的脚 "。
从计算机角度看,高级语言从来不是必需品,只不过人类需要一种更便利的交互方式。
但可惜的是,高级语言的出现也没有让编程简单到哪去,对于大多数人而言,自然语言才是才是最理想的。
如今 AI 仍然只是在帮我们提高写代码的效率,但未来,是否能跳过这个非必要环节,让我们能直接通过 Prompt 来与编译器对话?
这种模式有一个缺点,就是会让编程成为和大模型一样无法解释的黑匣子。
不过,虽然无法再直接阅读源代码,但我们可以把程序拆成模块化的功能单元,通过监管这一个个单元来确保程序的可靠性。
届时,程序员无需再去维护成千上万行的源代码,只要调整提示符,就能通过 AI 一键优化软件。
那么在没有源代码的未来,程序员的角色是什么?
没有一个确定的答案,但我们可以肯定的是:底层的架构设计与算法选择依然是核心能力。
编程语言或许会退场,但代码的底层逻辑不会。
参考链接:
[ 1 ] https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-2025?utm_source=homepage&utm_medium=hero&utm_campaign=2025-09-25&utm_content=hero1
[ 2 ] https://hodgef.com/blog/stack-overflows-decline-how-ai-is-changing-community-engagement-forever-a1ab2/?utm_source=chatgpt.com
[ 3 ] https://news.ycombinator.com/item?id=41364798&utm_source=chatgpt.com
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