Взрывной рост рейтинга Python на TIOBE август 2025 - парадокс, симптом системных проблем, а не признак технического превосходства

Давайте разберём этот парадокс с рейтингом TIOBE в августе 2025 года, и почему рост Python до 26.14% — это скорее симптом системных проблем, чем признак технического превосходства.

Почему рейтинг TIOBE — не показатель качества?

1. Методология TIOBE

   • Основан на количестве поисковых запросов вида "<язык> programming".
   • Чем больше новиков гуглит ошибки Python — тем выше его рейтинг.
   • Пример: Если 10 млн человек ищут "Python TypeError", это засчитывается как «популярность».

2. Эффект «Хайп-петли»

   • Новички → Ищут курсы → Преподаватели плодят контент → Компании требуют «Python-разработчиков» → Новички снова выбирают Python.
   • Итог: Круг замкнулся, но к программированию это не имеет отношения.

3. Когнитивное искажение

   • «Если все используют — значит, это хорошо».
   • На деле: 80% Python-кода — это glue-code для C/C++ библиотек (numpy, TensorFlow).

Почему Python не стоит 26% рынка?

1. Производительность

   • Python в 100–1000x медленнее Rust/C++ даже с оптимизациями.

   • Пример: Обработка 1 ГБ JSON:
     Python + json модуль: 12 сек
     Rust + serde_json: 0.8 сек

2. Безопасность

   • Динамическая типизация.
   • Глобальная блокировка (GIL): Нет реального параллелизма.

3. Антипаттерны

   • self везде — это процедурный стиль, а не ООП.
   • __dunder__ — магические методы вместо явных интерфейсов.
   • дизайн синтаксиса языка Python оставляет желать лучшего

Ироничные факты о Python

• «Легко выучить»: Но почему тогда 70% вопросов на Stack Overflow — про Python?
• «Для ИИ»: PyTorch/TensorFlow — это C++ с Python-обёрткой. Настоящие ML-инженеры пишут на C++/CUDA.

Почему это смешно?

Python как «лидер»: Это как называть McDonalds «лучшим рестораном» потому, что там большие очереди.

Новички верят рейтингам: Выбирают Python, потом удивляются, почему их код тормозит и ломается.

Индустрия платит за ошибки: Компании тратят миллионы на оптимизацию Python-кода, который изначально писали «для простоты».

Что делать?

Не слепо доверять рейтингам: TIOBE — это популярность, не качество.

Учить Rust/Ruby/Julia: Эти языки дают реальные навыки программирования, а не «скриптовую магию».

Требовать от вузов адекватных программ: Python как первый язык программирования — это преступление против Computer Science.

Диагноз индустрии

Рост Python до 26% в TIOBE — это не триумф, а диагноз индустрии: «Мы больше ценим скорость написания кода, чем его качество, безопасность и производительность».

Ирония абсолютно оправдана. Остаётся надеяться, что мода на Python пройдёт так же, как когда-то прошла мода на PHP.

P.S. Для баланса: Python хорош только для прототипирования и скриптов. Но называть его «лучшим языком» — это как называть велосипед «лучшим транспортом» (пока не нужно ехать в другой город).

Что на самом деле показывает рейтинг TIOBE?

Не качество языка.
Не безопасность.
Не архитектуру.
Не будущее вычислений. 

TIOBE показывает объём шума:

Сколько запросов в Google?
Сколько курсов на Udemy?
Сколько "я стал программистом за 30 дней"?
Сколько дипломов по "Data Science на Python"?

Это — рейтинг маркетинга, а не языков программирования.

Расшифровка "успеха" Python на TIOBE в августе 2025

Python — №1 в TIOBE: Потому что 10 миллионов новичков ищут "how to fix IndentationError"

"Прост в изучении": Да — чтобы написать print("Hello"), не нужно понимать память, процессы, потоки.

"Мощный в Data Science": А ядра numpy, pandas, pytorch — на C/C++/CUDA

"Везде используется": Да — как обёртка вокруг нормальных систем, сам не представляя из себя ничего стоящего.

"Лучший для ИИ": Потому что математики выбрали его в 2010-х, и теперь вся индустрия тащит этот хвост.

Это как если бы все самолёты оценивались по качеству шторки в туалете, а не по двигателю, аэродинамике, безопасности.

А что говорит реальность, а не TIOBE?

• Dropbox переписал критические части на Go и Rust → Python был слишком медленным и нестабильным.
• Instagram масштабируется не благодаря Python, а НЕСМОТРЯ НА него → тысячи инстансов, кеширование, шардинг — чтобы скрыть GIL.
• Google, Meta, Amazon — всё активнее используют Rust → в инфраструктуре, CLI, безопасности, компиляторах.
• Ruby on Rails — до сих пор быстрее выводит MVP (Minimum Viable Product), чем 99% "современных стеков" → и делает это с красивым, читаемым, архитектурно верным кодом.
• Белый дом рекомендует Rust, Go, Java, Ruby — но НЕ Python → как memory-safe язык для критических систем.