2025'in en popüler programlama dilleri

• Python > Java > C++ > SQL > C# > JavaScript > TypeScript > C > Shell > Go > R > PHP > Kotlin > Rust > Dart > Swift
• IEEE Spectrum araştırmasına göre Python bu yıl da 1. sırayı aldı; JavaScript ise 3. sıradan 6. sıraya geriledi
• Bu değişimin, web geliştirmede yoğun kullanılan JavaScript'in yapay zeka tabanlı kodlamaya (ör. vibe coding) bırakıldığı eğilimle bağlantılı olduğu değerlendiriliyor
• Geleneksel olarak kullanılan Stack Exchange soru sayısı, GitHub etkinliği gibi göstergeler yapay zeka kullanımının ardından keskin biçimde azaldı; bu da dil popülerliğini ölçmenin mevcut yöntemlerini sarsıyor
• Yapay zeka ile kod üretimi yaygınlaştıkça diller arasındaki sözdizimi ve yapı farklarının önemi azalıyor ve belirli bir dile takılı kalmayan yaklaşım belirginleşiyor
• Bu durum yeni dillerin ortaya çıkmasını ve ekosistemlerinin yayılmasını zorlaştırıyor; sonunda programlama dili popülerliği kavramının kendisinin bile ortadan kalkabileceğini gösteriyor

---

Genel bakış

• IEEE Spectrum, 2025'in başlıca programlama dillerini ve eğilimlerini kapsamlı biçimde analiz eden sonuçlarını yayımladı
• Bu sıralama iş piyasası, açık kaynak ekosistemi, akademi ve sektör kullanımı gibi farklı bakış açılarını yansıtıyor
• Ayrıca başlıca dillerin özellikleri, büyüme nedenleri ve teknik alanlara göre öne çıkan uzmanlaşmış dillere dair bilgiler de sunuluyor

Bu yılın dil sıralaması

• 2025 Spectrum temel sıralamasında Python 1. sıradaki yerini korurken, JavaScript 6. sıraya düştü
• Jobs sıralamasında da Python 1. sıraya yükseldi; SQL ise işe alım pazarında hâlâ güçlü rekabet gücünü koruyor
• Dillerle ilgili toplam Stack Exchange soru sayısı, 2024'e kıyasla %22 seviyesine düştü

Sıralamanın hesaplanma ölçütleri

• Popülerlik: Çeşitli çevrimiçi forumlar, yazılım depoları, iş ilanı verileri ve arama eğilimleri kullanılarak hesaplanıyor
• Profesyonel kullanım: Şirketlerin iş ilanları ve açık kaynak projelerine katılım temel alınarak piyasada fiilen çok kullanılan diller analiz ediliyor
• Alan bazlı analiz: Yapay zeka, gömülü sistemler, web, mobil gibi teknik alt alanlarda öne çıkan dillerin seçilme ölçütleri yansıtılıyor
• Popülerliği ölçmek için Google arama hacmi, Stack Exchange soruları, GitHub etkinliği, akademik makale atıfları gibi çeşitli göstergeler kullanıldı
• Ancak geliştiriciler sorunlarını LLM'lerle (ChatGPT, Claude vb.) konuşarak çözdükçe kamuya açık veri sinyalleri azalıyor
• Cursor gibi yapay zeka araçları sayesinde soru sayısının kendisi azaldı ve mevcut göstergelerin geçerliliği zayıfladı

Yapay zeka ile dil sınırlarının bulanıklaşması

• Deneyimli geliştiricilerden yeni başlayanlara kadar herkes yapay zekaya daha çok yaslandıkça, dillerin sözdizimi ve kontrol yapılarına verilen önem azalıyor
• Yapay zeka, yeterli eğitim verisi olduğunda herhangi bir dilde kod üretebiliyor
• Bunun sonucunda dil seçimi, donanımdaki CPU komut farkları gibi ikincil bir unsur hâline gelebilir
• Gelecekte dil popülerliği tartışmaları, demiryolu hat açıklığı karşılaştırmaları kadar niş bir konuya dönüşebilir

Yeni dillerin ortaya çıkması daha da zorlaşacak

• Geçmişte bir dil ekosistemi yalnızca kitaplar, demolar ve örnek kodlarla bile yayılabiliyordu (ör. The C Programming Language)
• Ancak yapay zeka büyük miktarda eğitim verisi gerektirdiği için yeni diller destek açısından dezavantajlı durumda
• Nitekim daha az kullanılan dillerde yapay zekanın daha kötü sonuçlar verdiği bildirilmiş durumda
• Bu da yeni dillerin kritik kütleye ulaşmasını zorlaştıran bir ortam yaratabilir

Programlamanın geleceği

• Modern diller özünde iki işlev görüyor: veri işleme soyutlaması ve geliştirici hatalarını önleme
• Ancak yapay zekadaki ilerleme, dil yapısından çok prompt → ara dil → yürütme biçiminde yeni bir akışı mümkün kılıyor
• Bu durumda kaynak kodu sürdürüp değiştirmektense, prompt'u ayarlayarak yeniden üretme yaklaşımı yerleşebilir
• Geleceğin programcılarının rolünün, dil sözdiziminden çok mimari tasarım, algoritma seçimi ve sistem entegrasyonu becerilerine odaklanması bekleniyor

Sonuç ve beklentiler

• Programlama, 1950'lerde derleyicilerin ortaya çıkışından bu yana en büyük dönüşüm dönemlerinden birini yaşıyor
• Yapay zeka balonu kısmen sönse bile kod yazımına yardımcı olan LLM kullanımının sürmesi muhtemel
• Bu nedenle 2026'dan sonra “popüler dil” kavramının kendisi anlamını yitirebilir ve popülerliği ölçmek için yeni göstergelere ihtiyaç duyulabilir

[skrevolve]

Yine de Python düşüşte.

[shakespeares]

Şimdilik ekosistem JavaScript tarafında çok daha geniş, ancak yapay zeka nedeniyle Rust gibi daha düşük seviyeli dillere doğru bir kayma olabileceğini düşünüyorum.

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• Yapay zekanın yardımıyla programcılar giderek belirli dillere ya da ayrıntılara daha az kafa yoruyor, ama eninde sonunda küçücük bir sorun her türlü karmaşıklığa bağlanıyor ve insanı yeniden derine inmeye zorluyor. Herkes ffmpeg’in kod golfçüleri gibi assembly seviyesini hedeflemiyor olabilir, ama 3. nesil programlama dillerinin hâlâ neden varlığını koruduğuna dair bir sebep olduğunu düşünüyorum. Sonuçta mesele ifade gücü ile kesinlik arasındaki ödünleşim; neye odaklanmak istediğimizle hangi ayrıntıları devretmek istediğimiz arasındaki denge. Daha hızlı sonuç almak için gözlükten (şeffaflıktan) vazgeçiyorsak, ileride ne olduğunu kontrol edebilmek için sağlam alternatif problara ihtiyacımız var
  • Bunun IEEE’den çıktığını hesaba katmak gerek. IEEE’nin hedef kitlesi programcılardan çok bilim insanları. Bilim insanı açısından kod, fikirlerini ifade etmenin bir aracı ve önemli olan bunu olabildiğince hızlı yapmak; kod dağınık mı, yeniden kullanılabilir mi, pek umursanmıyor. Örneğin bilim insanları Arduino’dan bir dilmiş gibi söz ediyor ve bu onlar için doğal. Arduino kullanan bilim insanları C++ bilmek zorunda olmayabilir ama “Arduino ile” kod yazabildikleri için gurur duyuyorlar
  • Bunlar açıkça çok farklı iki durum. Bir derleyici belirli bir mimaride yanlış sonuç üretiyorsa hata raporu açabilir, topluluktan ya da dışarıdan yardım alabilirsiniz. Üstelik böyle şeyler popüler kütüphane ve dillerde nadirdir; eğer bu kadar sınır bir vakaya girdiyseniz, zaten böyle edge case’lerle başa çıkabilecek yetkinliğiniz de var demektir. Ama yapay zeka yanlış sonuç verirse her şeyi kendiniz çözmek zorundasınız. OpenAI ya da Anthropic’e “neden böyle oluyor” diye hesap soramazsınız. İlk durumda bilmeden ilerlemek bazen mümkündür, ama ikincisinde asla değildir
  • Geliştiricilerin çoğu gerçekten CPU komut setiyle ya da donanımın tuhaflıklarıyla ilgilenmiyor olsaydı, dil sözdizimi üretmek yerine doğrudan çip mimarisine yönelik makine kodu üretirdik. Hatta yalnızca prompt girip hedef makine kodunu bir AI VM’in üretmesini bile isteyebilirdik. Belki bir gün olur, ama şu an kesinlikle o noktada değiliz
  • Bilmediğiniz alanlarda yapay zekayı kullanmak gerçekten tehlikeli ve bunun teşvik edilmemesi gerektiğini düşünüyorum
  • Onlar sadece “uçurumun üstündeki geniş tahtayı” büyüttü
• Böyle veriler için iyi kaynak bulmak çok zor. StackOverflow da düşüşte, IEEE’nin metodolojisi ise nispeten gerçekçi, ama kullandığı veri kaynaklarının her birinin kendine özgü kusurları var. Google arama sonucu sayısı en oynak dolaylı sinyal; arama sonuçları ilgili sorgudan söz eden neredeyse her şeyi kapsıyor ve bunun gerçekten 2025’i temsil ettiğine dair hiçbir garanti yok. Dilleri kullanan insanlar da genelde açıkça “X programlama dili” demez. Bütün medya görünürlüğünü “en iyi dil” görünürlüğü saymak zorlama. TIOBE de bu yöntemi kullanıyor ve utanmadan popülerliği yüzde basamağında veriyor. Eski verilere bakınca ‘C’nin popülerliği yalnızca 2 yılda yarıya düşmüş, sonraki yıl da ikiye katlanmış görünüyor. Oysa gerçek piyasada hiçbir şey değişmedi. Bu yöntemin hata payı ±%50
  • Gerçek dil talebini ölçmek için iş ilanı verileri en pratik ve yararlı kaynak. Bu veriler şirketlerde dönen gerçek kod miktarını doğrudan göstermiyor olabilir, ama çoğu durumda gerçek kullanım, talep ve sektör eğilimini en sezgisel biçimde veriyor. Bankalardaki COBOL gibi büyük organizasyonlar varsa ama neredeyse hiç iş değişimi olmuyorsa, bu veride görünmeyebilir; yine de bundan daha iyi bir kaynak yok
  • Bu tür kaynaklar çoğu zaman kendini güçlendiren ve kendine referans veren yapıda. En iyi aracın, benim en iyi bildiğim araç; müşterinin istediği ya da en çok para getiren araç olduğunu düşünmek kolay. Ada, COBOL, FORTH, Lua da bu bağlamda değerlendirilebilir. Popülerlik ölçüsü sonuçta SEO dışında pek bir anlam taşımıyor
    • Ada vaka bağlantısı
    • COBOL vaka bağlantısı
    • FORTH vaka bağlantısı
    • Lua vaka bağlantısı
  • TIOBE’de bu yıl Perl bir anda Top 10’a girdi ama yeni bir Perl geliştiricisi gördüğümü hatırlamıyorum. Ada da aynı. Bu Ada geliştiricileri tam olarak nerede, merak ediyorum
  • Bu tür istatistiklerde benim favorim GitHub açık repo bazlı dil istatistikleri. 2012’den bu yana her dil için açık repo ve PR sayıları veriyor
  • Belki de şu anda en iyi veri LLM sorgu istatistikleri olabilir. Ana yazı da (TFA) bu konuyu uzun uzun ele alıyor
• JavaScript’in 2. sırada olacağını sanıyordum ama görünen o ki TypeScript onun oylarını bölmüş. Ben şahsen JavaScript ve TypeScript’i neredeyse aynı aileden görüyorum; bu yüzden puanlarını birleştirmek gerektiğini düşünüyorum
  • Bu tür sıralamalarda ikisini birleştirince asıl 2. sırada sayılmaları gerekir
  • Bu ikisini birleştirmek doğru olurdu; ayrıca Arduino’nun bu listede yer almasını da hiç anlamıyorum
  • Ben de katılıyorum, birleştirilmesi gereken başka kalemler de var; BEAM tabanlı dilleri de tek grup altında toplamak daha doğru olur
  • Java & Kotlin ile C & C++’ı da birleştirirsek, JS&TS belki 2. sırada bile olmayabilir
• Java’nın bu kadar üst sıralarda olmasına şaşıranlar, kariyerleri boyunca yalnızca 10 kişilik startup’larda nodejs backend mi yaptı? Hiç büyük şirkette, özellikle kurumsal yazılım şirketlerinde çalışmadılar mı acaba?
  • Java artık yeni COBOL. Finans, sigorta ve sağlık sektörünün büyük bölümü onlarca yıl önce Java’ya yöneldi ve eski COBOL kodunu Java’ya taşımaya devam ediyor
  • Biraz tuhaf bir tarafı da var. Google’da 5 yıldan uzun süre çalıştım ve istatistiklerden devasa miktarda Java kodu olduğunu biliyorum, ama kendim doğrudan Java koduna herhâlde 3 kez baktım. Java çok kullanılıyor ama sanki şirket içinde bile izole alanlarda yaşıyor; ekonomik değer zincirinin belli parçalarında sıkışmış gibi
  • Java’nın üst sıralarda olmasına şaşıranlar muhtemelen finans dünyasından değildir. Tabii kurumsal dünya sadece Java kullanmıyor; finans dışındaki bazı büyük şirketlerde Microsoft, .NET ve C# baskın olabiliyor
• Fintek backend geliştiricisi olarak çalışıyorum ve geçiş yapılacak hedef dili seçmek zor. Node ve Ruby kullandım ama statik tip sisteminin eksikliği beni sürekli rahatsız etti. TypeScript’te de non-strict seçenekler vb. yüzünden sınırlar var. Java/.Net ya da Go biraz eski hissettiriyor. Rust eğlenceli olabilir ama benim geçmişimle pek örtüşmüyor. Önerilecek bir dil var mı merak ediyorum
  • Fintekte kalmayı düşünüyorsanız Java, C#, C++, TypeScript dışında pek seçenek yok. Yine de biraz daha niş tarafta Haskell, F#, Scala kullanan şirketler de zaman zaman çıkıyor. Bu diller çoğunlukla workflow DSL’leri için kullanılıyor. Dizi dillerine ilginiz varsa finans hâlâ onların yaşadığı az sayıdaki alandan biri. Yalnız bu tür pozisyonları bulmak zor. Dyalog(APL), J, BQN, Kdb+(Q) gibi şeylere de bakabilirsiniz, Arraycast kaynakları
  • Scala kullandığım en iyi dil. TypeScript’in iyi yanlarıyla Java ve Rust’ın güçlü taraflarını bir araya getiriyor ve fintek, Scala ile iş bulunabilecek son nişlerden biri
  • Rust genel amaçlı bir dil, yani her şeyi yapabilirsiniz. Ama mesele her zaman “doğru araç”tır. Burada belirleyici olan ekosistem; ne geliştirmeyi planladığınız önemli
  • Ben de aynı arayıştayım ve bana göre en uygun dil Gleam. Go’nun sadeliğiyle Kotlin’in rahatlığını birleştiriyor
  • Java yavaş ama sözdizimi iyileşiyor ve birçok orta-büyük şirketin omurgası. Küçük şirketlerde ise en kolay bulunanlar JS/Ruby/Python; çünkü oralarda üretkenlik ve mühendislik maliyeti daha çok önemseniyor gibi. Bu yüzden yorumlanan dillerin kullanımı kurumsal/performans odaklı dilleri aşabiliyor
• PHP ve Ruby kullananların sayısının HTML’den fazla çıkması ilginç; ayrıca HTML’in programlama dili olarak sayılması da şüpheli. Elixir’in OCaml’den daha aşağıda olması da şaşırtıcı. Büyük Elixir kullanan şirketler gördüm ama uzun zamandır OCaml kullanan görmedim
  • Belki de “kullandığım programlama dili” sorusunda az kişi HTML’i seçtiği için böyledir
  • İlk işimdeki Java geliştiricisi iş arkadaşlarım parkta bira içerken polis mesleklerini sormuş, onlar da “programcı” demiş. Polis de “haa, HTML yani” diye cevap vermiş
  • PHP ve Ruby kullananlar HTML kullananlardan çok mu sorusuna, benim deneyimimde backend/sistem geliştiricileri frontend geliştiricilerden çok daha fazlaydı (3:1 ila 20:1). Şirketin boyutuna göre değişir ama sadece backend yapıyorsanız HTML’e neredeyse hiç dokunmayabilirsiniz. Özellikle web odaklı hizmetlerde bile aslında HTML’le uğraşmayan çok insan var
  • HTML teknik olarak bir dil ama neredeyse hiçbir zaman tek başına kullanılmıyor. Listede HTML’in bağımsız bir madde olarak yer alması biraz anlamsız
  • Herkes kendi baloncuğunda yaşıyor; ben hâlâ Scala’nın popüler bir dil olduğunu düşünüyorum
• Haskell’in yine de listede olmasına sevindim, gerçi LabView ile benzer seviyede olması biraz sarsıcı. Ama yazının kendisi pek ilginç değil
  • Haskell en azından eğlenceli bir dil. Çok sevdiğim Julia’nın da bu yıl listede olmasına sevindim. Bu, eğlenceli diller için hâlâ umut olduğuna işaret. Intel ile NVIDIA’nın SoC iş birliğinden sonra Python ve C++ sanırım listelerde daha da baskın olmaya devam edecek
  • Haskell’i LabView ile karşılaştırmak bile haksızlık gibi
• “Arduino”nun ne olduğunu merak ediyorum. Eğer bildiğimiz DIY Arduino’dan bahsediyorsak, bu bir “dil” değil, sadece C++
  • Arduino belgeleri gerçekten buna “Arduino programming language” diyor, ama gerçekte C++’a birkaç typedef eklenmiş hâli gibi. Neden böyle yaptıklarını bilmiyorum
  • Bu, HTML ve CSS’in dil diye sınıflandırılması ya da C/Fortran kütüphanelerinin “Python” kütüphanesi diye anılmasıyla aynı mantık
  • Bu tür ayrımlar garip ve grafiğin güvenilirliğini düşürüyor. Madem öyle, o zaman puanları C++’a eklenmeli diye düşünüyorum
• Ben de buna benzer bir şeyi merak ediyordum: LLM asistanları mevcut programlama dillerini daha da mı kemikleştirecek? Benim testlerimde dil ne kadar popülerse LLM de o kadar iyi sonuç veriyor gibi göründü; muhtemelen eğitim verisi daha fazla olduğu için. Bu da yeni dillerin benimsenmesini daha da zorlaştırmaz mı? Eğer LLM eğitimi yalnızca nesne yönelimli kodla yapılmış olsaydı, bugün başka paradigmaların gelişmesi çok daha zor olurdu diye düşünüyorum
  • Yakın zamanda Hare gibi çok bilinmeyen bir dille uğraştım ve Claude, saçmaladığı yerler olsa da, geleneksel arama motorlarından daha yararlı oldu. Bu yüzden LLM’lerin dil kemikleşmesini düşündüğüm kadar güçlü etkilemeyebileceğini hissediyorum
  • Benim deneyimimde LLM’ler popüler dillere daha iyi cevap veriyor ama mesele bununla bitmiyor; gereksiz yere meşhur dilleri ve araçları kullanan cevapları tekrarlayıp duruyorlar. Sonra dikkat çekince “Haklısınız, bu şart değil. Daha net ve uygun bir örnek vereyim…” diye düzeltiyorlar. Keşke en baştan öyle yapsalar, çünkü kod çoğu zaman gereksiz yere karmaşık oluyor. Deneyimli bir geliştirici değilseniz bunu ayıklamak da zor; böylece tuhaf kodlar git repolarına ve deploy’lara giriyor. Hatta bazen büyük şirketler kendi eklentilerini ya da kodlarını ilk yanıta sıkıştırıyor olabilir mi diye şüpheleniyorum. Bu yapının kendisi ileride çok ciddi bir sorun olabilir. Reklam sektörü bu eğilime bayılacaktır; yarın öbür gün LLM modellerine reklam karışırsa çok daha büyük sorunlar çıkar diye düşünüyorum
    • Umarım açık modeller olur da eğitim verisiyle ağırlıklar net biçimde yayımlanır ve reproducible build tarzında (Nix benzeri) özelleştirilebilir
    • Çıkarım aşamasında modeli debug etmeye yarayacak yöntemlere ihtiyaç var (ör. etiket gibi şeffaf öğeler)
    • Model çıkarımı için bir formal verification yaklaşımı olup olmadığını merak ediyorum
  • Yeni bir dili benimsemenin eşiği gerçekten yükselecek. Ama bugün bile niş bir dili seçmenin nedeni genelde şunlar:
    1. Mevcut kod tabanı ve kütüphaneler
    2. Belirli alan uzmanlarının toplandığı yerler. LLM Java’da iyi diye herkes Java kullanmayacak; (eğlence ya da CV için seçmek ayrı)
  • Popüler dilleri seçmek, ekip kurma gibi konularda her zaman avantajlıydı. Daha az popüler bir dil seçmek hep bir riskti ve bu bugün de değişmiş değil
• Python’ın 1. sırada olması bana biraz iç sıkıcı geliyor. Benim deneyimimde Python, script yazmak ya da tek başına PoC çıkarmak dışında pek tercih edilesi değil. 1.000 satırı geçen, birden fazla kişinin bakım yaptığı ya da çalışması birkaç saniyeden uzun süren kodlarda Python kullanmayı hayal bile etmiyorum. Python ABD üniversitelerinde alan dışı öğrencilere öğretilen temel dil hâline geldiği için çok zeki insanlar ekosistemine katkı yapıyor, ama keşke bu emekler başka dillere ya da daha sağlam derlenen dillere kayabilse. Çoklu iş parçacığını destekleyen, derlenen ve statik tipli dilleri tavsiye ederim
  • Buna tamamen katılıyorum. Ben de sadece script için kullanıyorum. Geçen yıl biraz ML yapmaya çalıştım ama Python’dan o kadar nefret ettim ki bir ay sonra bıraktım. Ruby’nin neden daha popüler olmadığını anlamıyorum. Python varsayılan ilk dil hâline geldiği için (benim için de öyleydi), ben olsam Ruby’yi önerirdim
  • Katılıyorum, Python çok “yumuşak hamur” gibi hissettiriyor. Bildiğim statik tipli ve derlenen diller Rust, C ve C++; her birinin de kendi eksileri var. Keşke Rust’ın araçlarını ve C’nin modül sistemini bir araya getiren bir dil olsa
  • Sözdizimi de pek iyi değil. Gerçi iyi çalışıyor olabilir ama eğlenceli bir dil değil

[3ae3ae]

JS ile TS neredeyse aynı dil; bunları birleştirmek daha doğru olmaz mı?

[beoks]

Sıralamada HTML'nin yer alması garip görünüyor.

[jjpark78]

Java'nın 2. sırada olduğuna inanamıyorum.

[passerby]

Java ve C#, geçmişte olduğu gibi bugün de kurumsal web sunucusu ortamlarının standardı.

[jjpark78]

Stack Overflow anketiyle popüler dil sıralaması birbirinden epey farklı görünüyor.