Индекс PYPL: как считается рейтинг языков и почему Python на первом месте

PYPL (PopularitY of Programming Language) — это ежемесячный рейтинг языков программирования, который показывает, как часто в Google ищут обучающие материалы по каждому языку. Данные берутся из Google Trends по запросам вида «python tutorial», «java tutorial», а результат выражается долей в процентах от всех таких поисков.

Python занимает в PYPL первое место с 2018 года и держит его с большим отрывом: в сентябре 2026 года на него приходится 52,08% всех поисков туториалов, это +22,7 п.п. за год (по данным pypl.github.io на 24.09.2026). Но PYPL меряет интерес тех, кто учится, а не число вакансий и не объем кода в проектах. Ниже — как устроен расчет, чем PYPL отличается от TIOBE и как не ошибиться, читая долю и тренд.

Три понятия, которые путают

Прежде чем смотреть на таблицу, стоит развести три разные вещи, которые обычно называют одним словом «популярность»:

• интерес к изучению — сколько людей ищут, как учить язык (это меряет PYPL);
• упоминаемость — сколько страниц в интернете говорят о языке (это меряет TIOBE);
• использование — на чем реально пишут код и работают (это видно по опросам разработчиков и статистике репозиториев).

Язык может лидировать по одному признаку и отставать по другому. Поэтому ни один рейтинг не отвечает сам по себе на вопрос «какой язык лучше» или «где больше работы».

Как считается индекс PYPL

Логика простая: чем чаще ищут туториал по языку, тем больше людей начинают его учить или возвращаются к нему. Расчет по шагам:

1. Для каждого языка из списка берется поисковый интерес к запросу «X tutorial» в Google Trends.
2. Значения всех языков складываются.
3. Доля языка = его интерес / сумма по всем языкам x 100%.
4. Доли сглаживаются по последним 6 месяцам, поэтому индекс реагирует на изменения с запозданием.
5. Языки сортируются по сглаженной доле — получается место в рейтинге.
6. Тренд = доля сейчас минус доля год назад, в процентных пунктах.

Сам автор индекса описывает расчет чуть иначе: интерес к каждому языку сначала считается относительно запроса «java tutorial», затем сумма нормируется к 100%. Доли при этом получаются те же. Отсюда важное следствие: доля в PYPL относительная. Если число поисков по языку не изменилось, а по соседям выросло, его доля все равно снизится.

Индекс публикуется для всего мира и отдельно для нескольких стран. Кроме рейтинга языков, у того же проекта есть похожие рейтинги сред разработки и баз данных.

Расчет на условных данных

Чтобы увидеть механику, повторим расчет на Python. Цифры ниже придуманы для примера и не совпадают с реальным индексом, сглаживание для простоты опущено:

# Условные данные: число поисков "<язык> tutorial" за месяц (не реальные цифры)
searches_now = {
    "Python": 3000, "Java": 1200, "JavaScript": 800,
    "C/C++": 700, "C#": 650, "R": 450,
}
searches_year_ago = {
    "Python": 2400, "Java": 1300, "JavaScript": 850,
    "C/C++": 600, "C#": 650, "R": 450,
}

def shares(counts):
    total = sum(counts.values())
    return {lang: 100 * n / total for lang, n in counts.items()}

now = shares(searches_now)
ago = shares(searches_year_ago)

print(f"{'#':>2} {'Язык':<11} {'Доля':>6} {'Тренд':>6}")
for rank, lang in enumerate(sorted(now, key=now.get, reverse=True), 1):
    trend = now[lang] - ago[lang]  # разница долей, процентные пункты
    print(f"{rank:>2} {lang:<11} {now[lang]:5.1f}% {trend:+5.1f}")

Скрипт выведет таблицу, похожую по форме на таблицу рейтинга (проверено на Python 3.14 и 3.9):

 # Язык          Доля  Тренд
 1 Python       44.1%  +5.7
 2 Java         17.6%  -3.2
 3 JavaScript   11.8%  -1.8
 4 C/C++        10.3%  +0.7
 5 C#            9.6%  -0.8
 6 R             6.6%  -0.6

Обратите внимание на C# и R: число поисков у них за год не изменилось (650 и 450), а тренд отрицательный. Это не падение интереса, а эффект относительной доли — Python вырос и «забрал» часть общего объема.

Еще одна деталь: C и C++ в PYPL идут одной строкой «C/C++», потому что интерес к ним в Google Trends практически совпадает, и автор индекса, чтобы не считать одно и то же дважды, держит одну позицию. В TIOBE это два разных языка, и места в двух рейтингах из-за этого напрямую не сравниваются.

Ошибка: считать тренд в процентах, а не в процентных пунктах

Частая ошибка при самостоятельном анализе — делить новую долю на старую. Добавим в конец скрипта:

for lang in ("Python", "R"):
    trend = (now[lang] / ago[lang] - 1) * 100
    print(f"{lang}: тренд {trend:+.1f}%")

Результат:

Python: тренд +14.9%
R: тренд -8.1%

Цифры не совпадают с колонкой «Тренд» (+5.7 и -0.6), и «R упал на 8%» звучит гораздо драматичнее реальности. Это относительное изменение, а в рейтинге публикуется разность долей. Исправление — считать и подписывать обе величины явно:

for lang in ("Python", "R"):
    pp = now[lang] - ago[lang]
    rel = (now[lang] / ago[lang] - 1) * 100
    print(f"{lang}: {ago[lang]:.1f}% -> {now[lang]:.1f}%, "
          f"{pp:+.1f} п.п. (относительный рост {rel:+.1f}%)")

Python: 38.4% -> 44.1%, +5.7 п.п. (относительный рост +14.9%)
R: 7.2% -> 6.6%, -0.6 п.п. (относительный рост -8.1%)

Чем PYPL отличается от TIOBE и других рейтингов

Сравнивать места в разных рейтингах без учета того, что они меряют, — главный источник путаницы. Сводка:

Ключевое различие PYPL и TIOBE: PYPL смотрит на поведение тех, кто ищет, как учиться, а TIOBE — на объем уже существующих страниц. Поэтому язык с долгой историей и большим объемом старых материалов (например, C) в TIOBE обычно стоит выше, чем в PYPL, а язык, который массово начинают учить, быстрее растет именно в PYPL.

Почему Python на первом месте в PYPL

У лидерства Python в PYPL несколько причин, и все они связаны именно с обучением:

• Python часто выбирают первым языком в школах, вузах и на курсах, а новички больше всего ищут туториалы;
• на Python строится основная часть учебных материалов по анализу данных и машинному обучению, куда приходит много людей из других профессий;
• язык используют для автоматизации и скриптов не только программисты, но и аналитики, тестировщики, инженеры.

При этом первое место в PYPL не означает, что Python лучше во всех задачах. Для мобильных приложений под iOS и Android, для высоконагруженных систем с жесткими требованиями к задержкам или для браузерного фронтенда обычно выбирают другие языки. Рейтинг показывает масштаб интереса, а не пригодность под конкретную задачу.

Срез на сентябрь 2026 года (pypl.github.io, мир): 1 — Python 52,08%, 2 — Java 13,34%, 3 — C/C++ 7,99%, 4 — R 3,83%, 5 — JavaScript 3,28%, 6 — Objective-C 3,21%. C#, который годами держался в пятерке, опустился на 9-е место (1,6%). Точные места и доли меняются каждый месяц, поэтому для актуального среза смотрите сам рейтинг на дату решения.

Резкий рост Python в 2026 году (около 28% в январе и 52% в сентябре) — наглядный пример относительной доли: индекс показывает, что доля Python в поисках туториалов выросла, но не говорит, выросло ли само число таких поисков или упал интерес к остальным языкам.

Ограничения PYPL

Рейтинг полезен, если помнить его границы:

• только Google. Поиски в Яндексе, Baidu и других системах не учитываются, поэтому региональная картина может отличаться;
• англоязычные запросы. Ищут «tutorial», и русскоязычные запросы вроде «python уроки» в индекс напрямую не попадают;
• интерес, а не рынок. Много людей учат Python, но вакансий по нему может быть меньше, чем по Java в конкретном городе, и конкуренция среди джунов выше;
• малые доли шумят. Разница между 10-м и 12-м местом часто укладывается в десятые доли процента, и перестановки месяц к месяцу мало что значат;
• объединенные строки. C/C++ — одна позиция, поэтому ее нельзя сравнить с отдельными C и C++ в TIOBE.

Как использовать рейтинг при выборе языка

Рейтинг — один из входов для решения, а не ответ. Рабочий порядок:

1. Определите задачу: веб-бэкенд, данные и ML, мобильная разработка, игры, системное программирование.
2. Отберите языки, которые в этой области реально используются.
3. Посмотрите PYPL: стабильная или растущая доля означает много учебных материалов и живое сообщество.
4. Сверьте с вакансиями в своем регионе — это и есть рыночный сигнал, которого в PYPL нет.
5. Примите решение и соберите первый проект: скрипт, бот, небольшой веб-сервис.

Для новичка без выбранной области Python — разумный старт как раз по той причине, которую показывает PYPL: по нему больше всего учебных материалов и ответов на типовые вопросы.

Выводы

• PYPL считает долю поисков «X tutorial» в Google Trends: это индекс интереса к изучению, а не использования или спроса на рынке труда.
• Доля относительная: язык может потерять долю без падения числа поисков, если другие растут быстрее.
• Тренд в PYPL — разность долей в процентных пунктах, а не относительное изменение в процентах.
• TIOBE меряет упоминаемость и сильнее зависит от накопленного контента, поэтому места в двух рейтингах расходятся.
• Python лидирует в PYPL с 2018 года благодаря массовому обучению, анализу данных и автоматизации.

Где применяется / связь с практикой

FAQ

Как расшифровывается PYPL?
PopularitY of Programming Language. Большие буквы в названии дают аббревиатуру PYPL.

Как часто обновляется индекс PYPL?
Раз в месяц. Для решений лучше смотреть на тренд за год, а не на изменение за один месяц.

Почему в PYPL нет отдельных мест для C и C++?
По словам автора индекса, интерес к C и C++ в Google Trends практически одинаковый, и чтобы не дублировать его, в рейтинге одна строка «C/C++».

Можно ли по PYPL выбрать язык для первой работы?
Только вместе с анализом вакансий в своем городе или на удаленке. PYPL показывает, что учат, а не сколько людей нанимают.