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Jay 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

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，这也吸引了新万博体育：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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