Какой язык программирования для какого проекта?

Как разработчик приложений я должен для каждого проекта решить, на каком языке его лучше реализовать. Иногда приходится идти на компромиссы: если я недостаточно хорошо владею каким-то языком, беру второй вариант, но он не должен стать препятствием.

На IRC-Coding.de уже опубликовано много статей про JavaScript-фреймворки и про различные Python-фреймворки вроде FastAPI. В этой статье я хочу дать краткий обзор, какие языки программирования полезны для разных проектов и главное, почему.

15 главных языков программирования в 2026 году и их применение

1. Python – универсальный инструмент для AI, Data Science и автоматизации

Сейчас я много работаю с Python. Использую FastAPI для написания интранета полностью на Python. Ощущения приятные, никаких ограничений, будь то обработка документов или запросы к API. Для публичных веб-сайтов я бы, может быть, пересмотрел подход, но от Python уже не уйти. Особенно на проектах с AI: подготовка данных для собственных или внешних LLM, интеграция Ollama, AnythingLLM, WebUI с собственным фреймворком типа Streamlit или FastAPI.

Для каких проектов? Machine Learning, AI-прототипы, анализ данных, data pipelines, backend-API, скрипты автоматизации, MLOps.

Почему Python? В 2026 году Python безраздельно лидирует. По индексу PYPL его доля рынка составляет около 36 % в мире.¹ Более 80 % всех AI и Machine Learning проектов реализуются на Python.² Причина в огромной экосистеме: библиотеки TensorFlow, PyTorch, Pandas, FastAPI, Scikit-learn позволяют решить всё от импорта данных до готового API-endpoint одном языке, в одном сообществе.

Плюс синтаксис дружелюбен к начинающим, экосистема растёт на ~47 % в год, а на PyPI доступны более 178 000 активных пакетов.³ Коротко: если работаешь с данными, AI или автоматизацией, в 2026 году без Python не обойтись.

Типичные инструменты: FastAPI, Django, Flask, Pandas, NumPy, LangChain, Hugging Face Transformers

Python благодарный язык. На работе быстро собрал AI-интерфейс и в тот же день завершил полностью рабочий сканер визиток с помощью OpenCV и LLM.

Нужны данные с API? Документация IP-адресов органов власти? Что угодно, 15–100 строк Python-кода и база готова.

Рекомендуемая книга:

Python 3: Das umfassende Handbuch

Bei Amazon ansehen

Affiliate-Link: Bei einem Kauf erhalten wir möglicherweise eine Provision.

2. JavaScript – основа веб-разработки

Для каких проектов? Веб-фронтенды, интерактивные пользовательские интерфейсы, браузерные приложения, быстрые прототипы.

Почему JavaScript? JavaScript работает в любом браузере без установки и настройки. Кто строит веб-сайты с динамическим содержимым, анимациями или взаимодействием пользователя, не может обойтись без JS. Более 60 % профессиональных разработчиков во всём мире используют JavaScript как основной язык.⁴

С помощью фреймворков вроде React, Vue или Svelte можно создавать сложные Single-Page Applications (SPA), которые ощущаются как нативные приложения.

Типичные инструменты: React, Vue, Svelte, Vite, Next.js, Remix

3. TypeScript – JavaScript с защитной сеткой

Обычно я поставил бы TypeScript на второе место, но программисты поймут, почему он стоит под JavaScript. Те, кто много работает с C#, уже познали прелесть типобезопасности. Тестирование значительно спокойнее. Если уж JS, то нужно владеть TypeScript.

Для каких проектов? Крупные веб-проекты, командная разработка, enterprise-фронтенд, full-stack приложения.

Почему TypeScript? TypeScript это типобезопасное расширение JavaScript. Если работаешь один на weekend-проекте, может, он и не нужен. Но когда команда растёт, кодовая база расширяется и ошибки дорожают, TypeScript в 2026 году – это де-факто стандарт.⁵

Компилятор ловит ошибки ещё до запуска, что экономит часы на отладке. А поскольку TypeScript компилируется в JavaScript, совместимость сохраняется.

Типичные инструменты: TypeScript + React, Angular, Next.js, tRPC, Zod

4. Node.js – JavaScript на сервере

Для каких проектов? REST API, микросервисы, приложения реального времени (чаты, уведомления), backend для SPA.

Почему Node.js? Node.js позволяет писать JavaScript и на сервере, огромное преимущество для команд, уже использующих JS в фронтенде. Экосистема npm это самое большое хранилище пакетов в мире. Благодаря архитектуре с event loop Node.js особенно силён при I/O-интенсивных приложениях типа чатов реального времени или streaming API.

На IRC-Coding.de уже есть несколько статей про Node.js-фреймворки. Хороший старт это, например, наши материалы про Fastify и Express.

Типичные инструменты: Express, Fastify, NestJS, Prisma, Socket.io

5. Rust – безопасность и производительность без компромиссов

Для каких проектов? Системное программное обеспечение, встраиваемые системы, WebAssembly-модули, критичная для безопасности инфраструктура, CLI-утилиты.

Почему Rust? В 2026 году Rust в очередной раз получил звание «самого ценимого языка» среди разработчиков.⁶ Причина в том, что Rust обеспечивает производительность, близкую к C/C++, но с системой владения, которая исключает ошибки памяти на этапе компиляции, без garbage collector. Американский NIST прямо называет Rust более безопасным языком системного программирования.⁷

Звучит теоретично, но на практике это значит: меньше падений, меньше уязвимостей, больше уверенности в критичном ПО. Кто пишет системные сервисы, CLI-утилиты или WebAssembly-компоненты, в 2026 году должен серьёзно рассмотреть Rust.

Типичные инструменты: Cargo, Tokio (async), Axum, wasm-bindgen, ripgrep

6. Go – простой, быстрый, облачный

Для каких проектов? Микросервисы, облачные backend, DevOps-утилиты, API-серверы, операторы Kubernetes.

Почему Go? Go разработан Google и оптимизирован под одну задачу: быстрое и удобное серверное ПО. Язык сознательно прост, без перегруза generics, без сложных иерархий наследования. То, что ты напишешь, работает быстро и легко читается.

В облачном мире Go укоренился: Kubernetes, Docker и Terraform все написаны на Go. Если разрабатываешь микросервисы или DevOps-инструменты, в 2026 году Go отличный выбор.⁸

Типичные инструменты: Gin, Echo, Fiber, gRPC, Cobra

7. Java – enterprise-ветеран на пути к возрождению

Для каких проектов? Enterprise-приложения, банковские backend, крупные системы, Android (legacy), микросервисы на Spring.

Почему Java? Java потеряла популярность в последние годы, но списывать её не стоит. С Java 21, Spring Boot 3 и GraalVM экосистема современнее и облачнее, чем когда-либо.⁹ Особенно в корпоративном секторе – страховые компании, банки, органы власти – Java глубоко укоренена и ещё долго будет оставаться.

Кто претендует на карьеру в крупных компаниях или работает с legacy-системами, не обойтись без навыков Java.

Типичные инструменты: Spring Boot, Quarkus, Micronaut, Hibernate, Maven/Gradle

8. Kotlin – Современный Java для Android и Backend

Для каких проектов? Android-приложения, альтернативы Java на JVM для бэкенда, кросс-платформа с Kotlin Multiplatform.

Почему Kotlin? Kotlin - официальный язык Google для Android-разработки. Он сохраняет всё, что умеет Java, но без лишнего кода и с современным синтаксисом. Null-безопасность встроена в язык, Coroutines делают асинхронный код понятным, а совместимость с JVM позволяет продолжать использовать Java-библиотеки.

С помощью Kotlin Multiplatform можно делить код логики между Android, iOS и Web - это быстрорастущее направление.

Типичные инструменты: Jetpack Compose, Ktor, Kotlin Multiplatform, Android Studio

9. Swift – Нативная разработка в экосистеме Apple

Для каких проектов? iOS-приложения, macOS-приложения, watchOS, tvOS, интерфейсы на SwiftUI.

Почему Swift? К 2026 году вся экосистема Apple работает на Swift. Язык лаконичен, безопасен благодаря Optionals и строгой типизации и намного проще в изучении, чем его предшественник Objective-C.¹⁰ Если вы разрабатываете нативные приложения для Apple, Swift необходим - альтернативы практически нет, если требуется доступ к новейшим API от Apple.

Типичные инструменты: SwiftUI, UIKit, Xcode, Combine, Swift Package Manager

10. PHP – Ветеран веб-разработки

Для каких проектов? Системы управления контентом, WordPress-темы и плагины, обычные веб-сайты, электронная коммерция.

Почему PHP? PHP работает на 72 % всех веб-серверов в мире и лежит в основе WordPress, который питает примерно 43 % всех веб-сайтов.¹¹ Для новых крупных проектов PHP не первый выбор - но если вы работаете с WordPress или существующими PHP-системами, или обслуживаете сайты клиентов на базе CMS, без PHP не обойтись.

Современные PHP-фреймворки вроде Laravel значительно подняли планку для языка.

Типичные инструменты: Laravel, Symfony, WordPress, Composer, Eloquent ORM

Laravel - PHP-фреймворк, который действительно доминирует на рынке

Что бы ни говорили о PHP, на практике он прижился, и с Laravel можно получить много работы и проектов.

Почему Laravel так ценен как для разработчика приложений, так и на рынке труда: Laravel в 2026 году - самый используемый PHP-фреймворк в мире и утвердился как стандарт современной PHP-разработки. Для разработчика приложений Laravel бесценен потому, что обеспечивает исключительно продуктивный рабочий процесс: с Eloquent ORM вы работаете с базами данных как с объектами, Blade templating engine интуитивно интегрирует фронтенд, а встроенная CLI Artisan автоматизирует повторяющиеся задачи. На фрилансе и в агентствах Laravel чрезвычайно востребован, потому что проекты реализуются быстрее, чем на чистом PHP или других фреймворках. Сообщество Laravel огромно, экосистема с инструментами вроде Laravel Nova, Laravel Horizon и Laravel Vapor охватывает всё - от админ-панелей до бессерверного деплоя. Если вы реализуете PHP-проекты и хотите оптимизировать время, затраты и качество кода, в 2026 году без Laravel не обойтись. На рынке труда это тоже заметно: разработчики Laravel в большом спросе, а фреймворк постоянно развивается, чтобы соответствовать современным требованиям.

11. Dart и Flutter – Кросс-платформа из одного источника

Для каких проектов? Мобильные приложения (iOS и Android), Progressive Web Apps, десктопные приложения - всё из одной кодовой базы.

Почему Dart и Flutter? Flutter от Google позволяет с помощью одной кодовой базы создавать нативоподобные приложения для iOS, Android, Web и Desktop. Dart - соответствующий язык, быстро изучается, хорошо документирован. Если вы не хотите поддерживать отдельные дизайн-системы для каждой платформы, Flutter сэкономит вам кучу времени.¹²

Типичные инструменты: Flutter, Dart, pub.dev, Riverpod, Hive

12. SQL – Язык данных

Для каких проектов? Для любого проекта, который хранит, запрашивает или управляет данными - то есть почти для каждого.

Почему SQL? SQL не новый язык - но в 2026 году он столь же незаменим, как всегда был. Базы данных - это сердце любого программного обеспечения.¹³ Если вы владеете SQL, сможете эффективно запрашивать, оптимизировать и управлять данными из реляционных баз данных вроде PostgreSQL, MySQL или SQLite.

Никакой фреймворк в мире не заменит хорошее понимание SQL - не важно, используете вы ORM или нет.

Типичные инструменты: PostgreSQL, MySQL, SQLite, Supabase, Prisma, DuckDB

13. C++ – Производительность, где она действительно имеет значение

Для каких проектов? Игровые движки, встроенные системы, высокочастотный трейдинг, компоненты операционной системы, 3D-ПО.

Почему C++? C++ в 2026 году остаётся в топ-5 TIOBE Index.¹⁴ Где критична максимальная производительность и прямой доступ к памяти - в игровых движках вроде Unreal, в системах реального времени, в торговых системах - C++ по-прежнему первый выбор. Язык не для новичков, но для систем, где каждая миллисекунда считается, альтернатив почти нет.

Типичные инструменты: Unreal Engine, CMake, Qt, LLVM, OpenCV

14. Ruby (on Rails) – Быстро до продакшена

Для каких проектов? Стартапы, MVP, CRUD-приложения, быстрые прототипы.

Почему Ruby? Ruby on Rails годами был стандартным выбором для стартапов - и не просто так: с Rails можно создавать CRUD-приложения молниеносно, потому что множество конвенций уже встроено. Для стартапов, которые хотят быстро запустить MVP, Rails в 2026 году - по-прежнему надёжный выбор.

Типичные инструменты: Ruby on Rails, Hotwire, Sidekiq, RSpec, Devise

15. WebAssembly (Wasm) – Будущее браузера

Для каких проектов? Требовательные к производительности браузерные приложения, обработка изображений и видео в браузере, портативные рантаймы, бессерверные функции.

Почему WebAssembly? WebAssembly не конкурент JavaScript - это дополнение. С Wasm вы можете запустить код, написанный на Rust, C++ или Go, прямо в браузере - с практически нативной производительностью.¹⁵ Это открывает двери для приложений, которые раньше были возможны только как десктопное ПО: обработка видео, САПР, эмуляторы.

Типичные инструменты: wasm-bindgen, Emscripten, Wasmtime, WASI, Spin (Fermyon)

🔀 Смешанные проекты - Когда одного языка недостаточно

На практике редкие проекты ограничиваются одним языком. Вот несколько типичных комбинаций:

Full-Stack веб-приложение

TypeScript (React) + Node.js (Express/Fastify) + PostgreSQL (SQL)

Фронтенд, бэкенд и БД - всё на одном языке (TypeScript). Без переключения контекста, общие типы благодаря tRPC или GraphQL, лёгкий онбординг новых разработчиков.

Веб-приложение с ИИ

Python (FastAPI / LangChain) + TypeScript (React) + PostgreSQL

ИИ-бэкенд на Python, потому что библиотеки вроде Hugging Face и LangChain там дома. UI на React/TypeScript, потому что это лучший DX на фронтенде. Данные в PostgreSQL с pgvector для эмбеддингов.

Мобильное приложение с общей логикой

Kotlin Multiplatform + Swift (специфично для iOS) + Ktor (Backend)

Бизнес-логику пишете один раз на Kotlin, используете её прямо на Android, встраиваете на iOS - нативный UI-слой в каждом случае на Swift (iOS) или Jetpack Compose (Android).

Облачная микросервисная архитектура

Go (Services) + Python (ML-Service) + TypeScript (API-Gateway) + SQL + Kafka

Каждый сервис использует язык, для которого он оптимален. Go для быстрых, ресурсоэффективных служб. Python для ML-inference. TypeScript для шлюза с BFF-паттерном. Это не переинженеринг, это результат осознанных технологических решений.

Высокопроизводительное десктопное приложение и игры

C++ (Engine/Core) + Python (Scripting) + SQL (локальные данные)

Множество игровых движков, например Unreal, используют C++ для критичных по производительности компонентов, но допускают Python или Lua для игровой логики. Проверенная временем комбинация.

Универсально “лучшей” языка программирования не существует. Есть лучший язык для конкретного контекста. Разработчику стоит иметь широкий взгляд: владеть одним языком в совершенстве, понимать два-три других и уметь выбирать инструмент под задачу.

На мой взгляд, стратегически важные инвестиции в 2026:

Python для всего, что связано с искусственным интеллектом, данными и автоматизацией
TypeScript/JavaScript для веба и полнофункциональной разработки
Rust или Go в качестве второго языка для системного программирования
SQL везде и всюду

На IRC-Coding.de я буду публиковать более подробные статьи о большинстве этих языков и фреймворков. Заходите регулярно!

Источники

Часто задаваемые вопросы

Какой язык программирования мне начать изучать в 2026?

Для веб-разработки рекомендую JavaScript/TypeScript, так как сразу видны результаты в браузере. Для data science и искусственного интеллекта Python, потому что синтаксис доступный, сообщество огромное, и применение на практике дает результаты сразу. Оба выбора в 2026 совершенно надежны для будущего.

Надо ли уметь несколько языков?

Не нужно их идеально знать, но понимание нескольких языков открывает много возможностей. На практике часто работаешь со стеками TypeScript + SQL или Python + Bash. Кто знает один язык, не может эффективно их комбинировать. Цель: глубину в одном языке и ширину в нескольких.

Python действительно так популярен?

Да. По PYPL-Index в апреле 2026 Python занимает примерно 36 процентов мирового рынка и остается самым ищущимся языком во всем мире. На GitHub Python даже обогнал JavaScript как самый используемый язык, благодаря проектам в области искусственного интеллекта и data science.

Зачем учить Rust, если есть C++?

Rust обеспечивает производительность, сравнимую с C++, но исключает целый класс ошибок памяти благодаря системе владения на этапе компиляции, без сборщика мусора. Американский NIST явно рекомендует Rust как безопаснее альтернативу для системного программирования. Для новых системных проектов в 2026 Rust часто лучший выбор.

Когда имеет смысл использовать несколько языков в одном проекте?

Когда разные части системы имеют разные требования. Типичный пример: Python для ML-сервиса, TypeScript для фронтенда и API-слоя, Go для микросервисов с высокой частотой обработки, SQL для хранилища данных. Ключ в чистых границах между частями через REST или gRPC, чтобы каждый язык работал в своей области.

PHP еще актуален?

Да, но с ограничениями. PHP работает на примерно 72 процентах всех веб-серверов и лежит в основе WordPress. Для новых независимых проектов в 2026 лучше выбрать Node.js, Go или Python. Но если работаешь в экосистеме WordPress или поддерживаешь существующие PHP-приложения, знание PHP необходимо.

Что такое WebAssembly и нужен ли он?

WebAssembly позволяет писать код на Rust или C++ и запускать его прямо в браузере с почти нативной производительностью. Для большинства веб-приложений достаточно JavaScript. Но если разрабатываешь требовательные к производительности приложения в браузере (видеомонтаж, CAD, эмуляторы), WebAssembly в 2026 это действительно мощный инструмент.

Go или Node.js для нового бэкенда?

Зависит от команды и требований. Node.js идеален, если команда уже владеет JavaScript/TypeScript и нужна быстрая итерация. Go лучше, если важны производительность, низкое потребление ресурсов и простое разворачивание (single binary), особенно для микросервисов в облаке.

Рекомендуемая литература: языки программирования

Keine Bücher für Kategorie "programming-languages" gefunden.

Нужно ли выбирать только из этих 15 языков?

Нет, конечно. Но будем честными, все крупные проекты строятся на знакомых нам подозреваемых. Если вы прочитали здесь другие статьи, то знаете, что я интересуюсь и TCL, C, Perl и так далее, и недавно нашел старую пыльную книгу по CURL (язык программирования) и написал статью: https://www.irc-coding.de/programmiersprache-multiparadigmen-curl-surge-rte-ide

Некоторые из этих языков были мне неизвестны или я их плохо знал. Уже много лет хочу поближе познакомиться с Ada, но времени не хватает… и иногда просто мотивации не хватает ;)

25 других интересных языков программирования и скриптов

16. TCL – Tool Command Language

Для каких проектов? Встроенные системы, фреймворки тестирования, быстрое прототипирование, боты Internet Relay Chat (IRC). TCL особенно силён в автоматизации и как встроенный язык для C-приложений.

17. Perl – универсальный язык

Для каких проектов? Системное администрирование, обработка текстов, биоинформатика, legacy веб-приложения, скриптинг IRC. Perl отлично подходит для работы с регулярными выражениями и обработки файлов.

18. C – классика системного программирования

Для каких проектов? Операционные системы, встроенные системы, приложения, критичные по производительности, программирование, близкое к аппаратуре, разработка компиляторов. C остаётся основой современных систем.

19. Bash – Unix Shell Scripting

Для каких проектов? Системное администрирование, автоматизация DevOps, CI/CD-конвейеры, управление серверами, скрипты резервного копирования. Bash незаменим для систем Linux/Unix.

Детальнее о Bash: Я задавался вопросом, почему я не включил Bash в топ-10. Как пользователь Linux и администратор серверов, я активно использую Bash-скрипты. Это стандартная оболочка на почти всех системах Linux, идеальная для быстрых задач автоматизации. Bash особенно мощён при системном администрировании, где вы получаете прямой доступ к командам и инструментам Linux. CI/CD-конвейеры вроде GitHub Actions или GitLab CI интенсивно используют Bash для скриптов сборки и развёртывания.

Bash против Python: За последние годы я всё чаще обращаюсь к Python для задач скриптинга, потому что это часто более приятный процесс и код проще поддерживать. Python предлагает лучшую обработку ошибок, современные структуры данных и кроссплатформенность. Но для быстрых, прямых системных задач Bash часто остаётся лучшим выбором, особенно если вы уже работаете в терминале и хотите быстро что-то автоматизировать.

Типичные случаи применения: скрипты резервного копирования, ротация логов, мониторинг сервера, обработка файлов, управление Docker-контейнерами, Git-hooks.

20. Lua – лёгкий встроенный язык

Для каких проектов? Скриптинг в играх (Roblox, World of Warcraft), встроенные системы, конфигурационные файлы, прототипирование. Lua удивительно компактен и быстр.

21. R – статистика и Data Science

Для каких проектов? Статистический анализ, научные исследования, визуализация данных, академические публикации. R остаётся стандартом в статистике.

Почему R теряет позиции: Раньше R безусловно доминировал в статистике, но Python значительно наверстал упущенное. Главная причина: Python объединяет Data Science с общей программированием в одном языке. Если вы сегодня разрабатываете модель машинного обучения, вам одновременно нужна веб-API и подключение к базе данных. С Python это работает беспроблемно (FastAPI, Pandas, scikit-learn), а с R требуются внешние инструменты. Но R остаётся лидером в академической статистике и специализированных статистических анализах, особенно для сложных статистических тестов и визуализаций, где есть специализированные пакеты.

22. Scala – функциональность на JVM

Для каких проектов? Big Data (Apache Spark), распределённые системы, функциональное программирование, корпоративные приложения. Scala объединяет объектно-ориентированное и функциональное парадигмы.

Что из себя представляет Scala: Scala это современный язык программирования на Java Virtual Machine, который объединяет объектно-ориентированное и функциональное программирование. Название расшифровывается как “scalable language” - язык растёт вместе с требованиями проекта. Scala имеет очень выразительный синтаксис с такими возможностями, как Pattern Matching, функции высшего порядка и неизменяемые коллекции. Главное преимущество: полный доступ к экосистеме Java при использовании современного языка. В мире Big Data Scala лидирует, потому что Apache Spark написан на Scala. Однако Scala имеет крутую кривую обучения, а сообщество меньше, чем у Java или Kotlin.

23. Elixir – экосистема Erlang

Для каких проектов? Системы реального времени, чат-приложения, IoT, отказоустойчивые системы. Elixir на BEAM-VM невероятно надёжен.

24. Haskell – чистое функциональное программирование

Для каких проектов? Академические исследования, разработка компиляторов, формальная верификация, сложные алгоритмы. Haskell способствует написанию корректного кода.

25. F# – функциональный язык .NET

Для каких проектов? Data Science, финансовый анализ, веб-бэкенд с ASP.NET, функциональное программирование в экосистеме .NET.

F# в экосистеме .NET: F# остаётся важным инструментом в области .NET, особенно для функционального программирования и Data Science. Microsoft активно поддерживает F#, он входит в официальный стек .NET. Преимущество: F# имеет полный доступ ко всем библиотекам .NET, при этом предоставляя современный функциональный синтаксис. F# популярен в финансовом секторе для количественного анализа и моделирования рисков. F# используется и в веб-бэкенде с ASP.NET Core, особенно для сложной бизнес-логики, которая выигрывает от функционального подхода. Сообщество меньше, чем у C#, но очень вовлечено и высокого качества.

26. Clojure – Lisp на JVM

Для каких проектов? Обработка данных, веб-приложения, REPL-ориентированная разработка, функциональное программирование. Clojure предлагает динамическую типизацию с производительностью JVM.

27. Ada – системы, критичные по безопасности

Для каких проектов? Аэрокосмическая промышленность, военные системы, управление железнодорожным транспортом, критичное по безопасности программное обеспечение. Ada разработан с ориентацией на надёжность.

Детальнее об Ada: Ada это язык программирования, специально разработанный для систем, критичных по безопасности. Он назван в честь Ады Лавлейс, первой в мире программистки. Ada был заказан США для военных целей и известен своей строгой типизацией, встроенными проверками ошибок и поддержкой параллельного программирования. Ada особенно сильна в системах реального времени и встроенных системах, где ошибки могут иметь катастрофические последствия. Язык посредством своей конструкции заставляет следовать многим хорошим практикам программирования и затрудняет написание ошибочного кода. Несмотря на свои достоинства, Ada редко используется в новых проектах, так как имеет крутую кривую обучения, а современные альтернативы вроде Rust предлагают аналогичные гарантии безопасности при более широком сообществе.

28. Fortran – научные вычисления

Для каких проектов? Численное моделирование, прогнозирование погоды, научные расчёты, высокопроизводительные вычисления. Fortran доминирует в области HPC.

29. COBOL – системы наследия

Для каких проектов? Банковские и страховые системы, государственные приложения, миграция legacy. COBOL всё ещё работает во многих критичных системах.

COBOL сегодня: COBOL (Common Business-Oriented Language) один из самых старых языков программирования, разработанный специально для деловых приложений. Сегодня COBOL работает в бесчисленных критичных системах: банки обрабатывают через COBOL-системы триллионы долларов ежедневно, страховые компании рассчитывают полисы, государства управляют социальными выплатами. Проблема в том, что осталось мало разработчиков на COBOL, многие вышли на пенсию. Это приводит к “кризису COBOL” - компании отчаянно ищут разработчиков для поддержки или модернизации legacy-систем. COBOL невероятно стабилен и надёжен, но разработка на нём громоздка и немодерна. Никто не выбрал бы COBOL для нового проекта, но для поддержки критичных систем он незаменим.

30. Lisp – самый старый высокоуровневый язык

Для каких проектов? Исследования в области ИИ, расширения Emacs, символьные вычисления, преподавание в вузах. Lisp повлиял на множество современных языков.

Актуальность Lisp в 2026 году: Lisp больше не является мейнстримом, но его влияние огромно. Многие концепции, которые мы сегодня считаем само собой разумеющимися, пришли из Lisp: Garbage Collection, Higher-Order Functions, Recursion, динамическая типизация. Даже REPL (Read-Eval-Print Loop) изобретена в Lisp. В исследованиях ИИ Lisp остаётся релевантным, особенно для символьного ИИ и экспертных систем. Emacs, один из самых мощных редакторов, полностью написан на Lisp и расширяем. В вузовском образовании Lisp используют для объяснения фундаментальных концепций программирования. Для новых коммерческих проектов Lisp редко выбирают, но для прототипирования и исследований его гибкость трудно переоценить.

31. Prolog – логическое программирование

Для каких проектов? Экспертные системы, исследования ИИ, обработка естественного языка, системы на основе правил. Prolog работает с фактами и правилами.

32. Erlang – язык для телекоммуникаций

Для каких проектов? Системы телекоммуникаций, серверы чата, приложения реального времени, высокодоступные системы. Erlang оптимизирован для параллельных вычислений.

33. Smalltalk – пионер объектно-ориентированного программирования

Для каких проектов? Образование, быстрое прототипирование, live-программирование, исследования в OOP. Smalltalk повлиял на развитие современных объектно-ориентированных языков.

34. Objective-C – предшественник Apple

Для каких проектов? Устаревшие iOS-приложения, macOS-программы, системы поддержки, миграция на Swift. Objective-C до сих пор используется во многих Apple-проектах.

35. PowerShell – автоматизация Windows

Для каких проектов? Администрирование Windows-систем, управление облаком (Azure), DevOps, Windows-специфичная автоматизация. PowerShell имеет объектно-ориентированный дизайн.

36. Raku – наследник Perl

Для каких проектов? Обработка текста, лингвистика, прототипирование, современные скриптовые приложения. Raku (ранее Perl 6) предлагает современные возможности.

37. Zig – системное программирование переосмыслено

Для каких проектов? Системное программирование, встроенные системы, разработка игр, приложения критичные по производительности. Zig проще, чем C или Rust.

38. Nim – системный язык с синтаксисом Python

Для каких проектов? Системное программирование, разработка игр, встроенные системы, научные вычисления. Nim совмещает синтаксис Python с производительностью C. Честно говоря, о Nim я раньше знал совсем мало, но исследование пробудило мой интерес.

39. V – быстрый системный язык

Для каких проектов? Системная разработка, веб-бэкенд, CLI-инструменты, разработка игр. V простой, быстрый и безопасный как Go или Rust.

40. Crystal – производительность как у C, синтаксис как у Ruby

Для каких проектов? Веб-приложения, микросервисы, CLI-инструменты, высокопроизводительные скриптовые языки. Crystal предлагает синтаксис Ruby с производительностью C.

41. Deno – безопасная JavaScript Runtime

Для каких проектов? Serverless-функции, веб-бэкенд, CLI-инструменты, безопасные веб-приложения. Deno это современная альтернатива Node.js с интегрированными функциями безопасности.

Подробнее о Deno: Deno разработана Ryan Dahl (автором оригинального Node.js) для исправления ошибок Node.js. Deno имеет встроенную поддержку TypeScript, по умолчанию безопасна (никакого доступа к файлам без явного разрешения) и предлагает современное стандартное окружение. Deno особенно интересна для serverless-функций и безопасных веб-приложений. Выбор между Node.js и Deno часто зависит от того, нужны ли вам существующие npm-пакеты (Node.js) или вы отдаёте приоритет безопасности и современным функциям (Deno).

42. Bun – сверхбыстрая JavaScript Runtime

Для каких проектов? Высокопроизводительный веб-бэкенд, build-инструменты, testing-фреймворки, быстрые CLI-приложения. Bun это невероятно быстрая JavaScript Runtime.

Подробнее о Bun: Bun это относительно новая JavaScript Runtime, оптимизированная на скорость. Bun стартует в 3 раза быстрее Node.js и работает в 2 раза быстрее при выполнении. Bun особенно интересна для build-инструментов и testing-фреймворков, где скорость решает. Bun одновременно работает как package manager и bundler. Кривая обучения пологая, поскольку Bun в основном совместима с Node.js. Для новых проектов, где производительность критична, Bun в 2026 году это серьёзная альтернатива.

43. MATLAB – инженерные науки и исследования

Для каких проектов? Инженерные дисциплины, научные симуляции, обработка сигналов, академические исследования. MATLAB это стандарт во многих технических областях.

MATLAB сегодня: MATLAB это коммерческий язык программирования и среда разработки для численных расчётов. Особенно в инженерных дисциплинах, обработке сигналов и академических исследованиях MATLAB занимает лидирующую позицию. Язык включает встроенные инструменты для визуализации, симуляций и анализа данных. Python с библиотеками вроде NumPy и SciPy забрал часть рынка MATLAB, но MATLAB остаётся сильным в индустрии и вузах, особенно благодаря специализированным Toolbox’ам и интеграции с Simulink.

44. Mojo – Python для ИИ и высокой производительности

Для каких проектов? Разработка ИИ и ML, высокопроизводительные вычисления, расширения Python, научные расчёты. Mojo это восходящая звезда в разработке ИИ.

Подробнее о Mojo: Mojo это относительно новый язык от Modular AI, разработанный специально для ИИ и ML. Mojo совмещает простоту синтаксиса Python с производительностью C и C++. Mojo особенно привлекательна для разработчиков, использующих Python для Machine Learning, но нуждающихся в большей производительности. Язык ещё находится в разработке, но уже получил большое внимание в AI-сообществе. Для новых AI-проектов, построенных на Python, но требующих больше производительности, Mojo это язык, на который стоит обратить внимание.

Какие ещё важные языки здесь не упомянуты? Напишите мне…

Täglicher Artikel