Những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất năm 2025

• Python > Java > C++ > SQL > C# > JavaScript > TypeScript > C > Shell > Go > R > PHP > Kotlin > Rust > Dart > Swift
• Kết quả khảo sát của IEEE Spectrum cho thấy Python tiếp tục giữ vị trí số 1 trong năm nay, còn JavaScript tụt từ hạng 3 xuống hạng 6
• Sự thay đổi này được phân tích là có liên quan đến xu hướng JavaScript, vốn được dùng nhiều trong phát triển web, đang bị thay thế bởi lập trình dựa trên AI (ví dụ: vibe coding)
• Các chỉ số truyền thống như số câu hỏi trên Stack Exchange, hoạt động trên GitHub đã giảm mạnh sau khi AI được áp dụng, khiến các phương pháp đo độ phổ biến hiện có bị lung lay
• Khi việc sinh mã bằng AI trở nên phổ biến, tầm quan trọng của khác biệt về cú pháp và cấu trúc giữa các ngôn ngữ giảm đi, và xu hướng không còn quá bám chặt vào một ngôn ngữ cụ thể ngày càng rõ rệt
• Điều này có thể cản trở sự xuất hiện của các ngôn ngữ mới và sự mở rộng của hệ sinh thái, cuối cùng cho thấy chính khái niệm độ phổ biến của ngôn ngữ lập trình cũng có thể biến mất

---

Tổng quan

• IEEE Spectrum đã công bố kết quả phân tích tổng hợp về các ngôn ngữ lập trình chủ chốt và xu hướng năm 2025
• Bảng xếp hạng này phản ánh nhiều góc nhìn khác nhau như thị trường việc làm, hệ sinh thái mã nguồn mở, cũng như mức độ sử dụng trong học thuật và công nghiệp
• Đồng thời cũng cung cấp thông tin về đặc điểm của từng ngôn ngữ chính, nền tảng tăng trưởng, và các ngôn ngữ chuyên biệt theo từng lĩnh vực kỹ thuật

Bảng xếp hạng ngôn ngữ năm nay

• Trong bảng xếp hạng cơ bản của Spectrum năm 2025, Python giữ vững vị trí số 1, còn JavaScript rơi xuống hạng 6
• Trong bảng xếp hạng Jobs, Python cũng đã vươn lên vị trí số 1, còn SQL vẫn giữ sức cạnh tranh rất mạnh trên thị trường tuyển dụng
• Tổng số câu hỏi liên quan đến ngôn ngữ trên Stack Exchange đã giảm xuống còn 22% so với năm 2024

Tiêu chí tính xếp hạng

• Độ phổ biến: được tính dựa trên nhiều dữ liệu như các diễn đàn trực tuyến, kho phần mềm, dữ liệu tuyển dụng và xu hướng tìm kiếm
• Mức độ ứng dụng thực tế: phân tích những ngôn ngữ được dùng nhiều trong thị trường thực dựa trên tin tuyển dụng của doanh nghiệp và mức độ tham gia vào các dự án mã nguồn mở
• Phân tích theo lĩnh vực: phản ánh tiêu chí lựa chọn các ngôn ngữ nổi bật trong những mảng kỹ thuật cụ thể như AI, embedded, web, mobile
• Để đo độ phổ biến, họ sử dụng nhiều chỉ số như lượng tìm kiếm trên Google, câu hỏi trên Stack Exchange, hoạt động trên GitHub và số lần được nhắc đến trong các bài báo khoa học
• Tuy nhiên, khi các nhà phát triển giải quyết vấn đề thông qua đối thoại với LLM (ChatGPT, Claude, v.v.), các tín hiệu dữ liệu công khai đã suy giảm
• Nhờ các công cụ AI như Cursor, bản thân số lượng câu hỏi cũng giảm đi, làm suy yếu tính hiệu lực của các chỉ số cũ

AI và ranh giới mờ dần giữa các ngôn ngữ

• Từ lập trình viên dày dạn kinh nghiệm đến người mới bắt đầu, việc phụ thuộc vào AI khiến sự chú ý dành cho cú pháp và cấu trúc điều khiển của ngôn ngữ giảm đi
• Chỉ cần có đủ dữ liệu huấn luyện, AI có thể sinh mã bằng bất kỳ ngôn ngữ nào
• Theo đó, việc chọn ngôn ngữ có thể bị hạ xuống thành yếu tố thứ yếu, giống như khác biệt giữa các tập lệnh CPU của phần cứng
• Trong tương lai, các cuộc tranh luận về độ phổ biến của ngôn ngữ có thể bị đẩy thành chủ đề bên lề, tương đương với việc so sánh khổ đường ray

Việc xuất hiện của ngôn ngữ mới sẽ càng khó hơn

• Trước đây, chỉ với sách, bản demo và mã mẫu, hệ sinh thái của một ngôn ngữ cũng có thể lan rộng (ví dụ: The C Programming Language)
• Nhưng AI đòi hỏi lượng dữ liệu huấn luyện lớn, nên các ngôn ngữ mới ra đời ở thế bất lợi về hỗ trợ
• Trên thực tế, đã có báo cáo cho thấy AI cho kết quả kém hơn với các ngôn ngữ ít được dùng hơn
• Điều này có thể tạo ra một môi trường mà các ngôn ngữ mới khó đạt được khối lượng tới hạn

Tương lai của lập trình

• Về bản chất, các ngôn ngữ hiện đại đảm nhiệm hai vai trò: trừu tượng hóa xử lý dữ liệu và ngăn ngừa lỗi của lập trình viên
• Tuy nhiên, sự phát triển của AI có thể mở ra một luồng mới: prompt → ngôn ngữ trung gian → thực thi, thay vì phụ thuộc vào cấu trúc ngôn ngữ
• Trong trường hợp đó, thay vì duy trì và chỉnh sửa mã nguồn, cách làm điều chỉnh prompt để tái sinh mã có thể trở nên phổ biến
• Vai trò của lập trình viên trong tương lai được dự báo sẽ tập trung vào thiết kế kiến trúc, lựa chọn thuật toán và tích hợp hệ thống hơn là cú pháp ngôn ngữ

Kết luận và triển vọng

• Lập trình đang bước vào giai đoạn biến đổi lớn nhất kể từ khi trình biên dịch xuất hiện vào thập niên 1950
• Ngay cả khi bong bóng AI có phần xẹp xuống, việc sử dụng LLM để hỗ trợ viết mã nhiều khả năng vẫn sẽ tiếp diễn
• Vì vậy, sau năm 2026, chính khái niệm “ngôn ngữ phổ biến” có thể mất dần ý nghĩa, và sẽ cần những chỉ số mới để đo độ phổ biến

[skrevolve]

Nhưng Python đúng là đang giảm sút

[shakespeares]

Hệ sinh thái của JavaScript hiện vẫn rộng lớn hơn nhiều, nhưng tôi nghĩ do AI mà vẫn có khả năng xu hướng sẽ chuyển sang các ngôn ngữ cấp thấp như Rust.

[GN⁺]

Ý kiến Hacker News

• Với sự hỗ trợ của AI, lập trình viên ngày càng bớt bận tâm đến một ngôn ngữ cụ thể hay các chi tiết vụn vặt, nhưng rốt cuộc chỉ một vấn đề nhỏ cũng sẽ kéo theo đủ loại phức tạp và buộc họ phải đào sâu trở lại; không phải ai cũng theo đuổi mức assembly như những code golfer của ffmpeg, nhưng tôi nghĩ có lý do khiến các ngôn ngữ lập trình thế hệ thứ 3 vẫn giữ được chỗ đứng: rốt cuộc đó là sự đánh đổi giữa khả năng biểu đạt và độ chính xác, là bài toán cân bằng giữa thứ ta muốn tập trung và chi tiết ta muốn ủy quyền. Nếu từ bỏ cặp kính (tính minh bạch) để có kết quả nhanh hơn, thì bạn sẽ cần một đầu dò thay thế thật vững chắc để kiểm tra điều gì đang xảy ra về sau
  • Cần nhớ rằng bài này đến từ IEEE; đối tượng của IEEE là các nhà khoa học hơn là lập trình viên. Với nhà khoa học, code là công cụ để biểu đạt ý tưởng của họ, và miễn là có thể diễn đạt ý tưởng càng nhanh càng tốt thì họ không mấy bận tâm code có lộn xộn hay có tái sử dụng được hay không. Ví dụ, các nhà khoa học nhắc đến Arduino như thể đó là một ngôn ngữ, và với họ điều đó là rất tự nhiên. Những nhà khoa học dùng Arduino không nhất thiết biết C++, nhưng vẫn cảm thấy tự hào vì mình có thể lập trình bằng “Arduino”
  • Đây rõ ràng là hai trường hợp rất khác nhau. Nếu compiler cho ra kết quả sai trên một kiến trúc cụ thể, bạn có thể gửi bug report và nhận hỗ trợ từ cộng đồng hay bên ngoài. Thực tế, chuyện này hiếm khi xảy ra với các thư viện hay ngôn ngữ phổ biến, và nếu bạn đã đi xa đến mức gặp những edge case đó thì cũng có nghĩa là bạn đã đủ khả năng xử lý chúng. Nhưng nếu AI cho ra kết quả sai thì bạn phải tự mình tìm hiểu mọi thứ. Bạn cũng chẳng thể chất vấn OpenAI hay Anthropic kiểu “tại sao lại thế này”. Ở trường hợp đầu, đôi khi bạn có thể không biết mà vẫn ổn; còn ở trường hợp sau thì tuyệt đối không thể
  • Nếu thật sự phần lớn lập trình viên đều không quan tâm đến tập lệnh của CPU hay những điểm kỳ quặc của phần cứng, thì người ta đã bỏ qua bước sinh cú pháp ngôn ngữ mà tạo thẳng machine code cho kiến trúc chip rồi. Thậm chí có khi chỉ cần đưa prompt vào và để một AI VM sinh ra machine code mục tiêu. Có thể một ngày nào đó sẽ như vậy, nhưng hiện tại thì hoàn toàn chưa phải
  • Tôi nghĩ dùng AI cho lĩnh vực mà mình không hiểu rõ là chuyện thật sự nguy hiểm và không nên bị khuyến khích
  • Họ chỉ đơn giản là mở rộng thêm “tấm ván rộng bắc qua vực thẳm” mà thôi
• Rất khó tìm được nguồn dữ liệu tốt cho kiểu này. StackOverflow cũng đang đi xuống, và phương pháp luận của IEEE thì ít nhất còn có vẻ thực tế, nhưng tất cả nguồn dữ liệu họ dùng đều có khuyết điểm riêng. Số lượng kết quả tìm kiếm trên Google là tín hiệu gián tiếp biến động nhất; kết quả tìm kiếm gần như gom mọi thứ có nhắc đến truy vấn đó và không đảm bảo thực sự đại diện cho năm 2025. Người dùng ngôn ngữ cũng thường không diễn đạt rõ kiểu “ngôn ngữ lập trình X”. Coi mọi mức độ xuất hiện trên truyền thông là độ phủ của “ngôn ngữ top” thì khá gượng ép. TIOBE cũng dùng cách này, và còn trơ trẽn hiển thị độ phổ biến đến hai chữ số thập phân. Nếu nhìn dữ liệu cũ thì có giai đoạn mức độ phổ biến của 'C' giảm một nửa chỉ trong 2 năm rồi lại tăng gấp đôi vào năm sau, trong khi thị trường thực tế không hề thay đổi. Sai số của phương pháp này là ±50%
  • Để đo nhu cầu thực tế của một ngôn ngữ, dữ liệu tin tuyển dụng là thứ thực dụng và hữu ích nhất. Dữ liệu này không cho thấy trực tiếp khối lượng code đang chạy trong công ty, nhưng trong đa số trường hợp nó cho ta cái nhìn trực quan nhất về mức sử dụng thực tế, nhu cầu và xu hướng ngành. Nếu có những tổ chức lớn như ngân hàng dùng COBOL mà gần như không có dịch chuyển việc làm, thì có thể nó sẽ không hiện lên trong dữ liệu; nhưng dù vậy cũng khó có nguồn nào tốt hơn
  • Những nguồn như thế này thường có tính tự củng cố và tự tham chiếu. Người ta nghĩ nên dùng công cụ tốt nhất, công cụ mình biết rõ nhất, hay công cụ khách hàng muốn hoặc tạo ra nhiều doanh thu nhất. Ada, COBOL, FORTH, Lua cũng nằm trong bối cảnh đó. Thước đo độ phổ biến rốt cuộc ngoài SEO ra thì chẳng có nhiều ý nghĩa
    • Liên kết ví dụ về Ada
    • Liên kết ví dụ về COBOL
    • Liên kết ví dụ về FORTH
    • Liên kết ví dụ về Lua
  • Năm nay Perl bỗng lọt Top 10 trên TIOBE, nhưng tôi chưa từng thấy lập trình viên Perl mới nào. Ada cũng vậy. Tôi tự hỏi các lập trình viên Ada thực ra đang ở đâu
  • Trong các thống kê kiểu này, thứ tôi thích là thống kê ngôn ngữ theo repo công khai trên GitHub. Nó cung cấp số repo công khai và số lượng PR theo từng ngôn ngữ từ năm 2012
  • Có lẽ ở thời điểm hiện tại, thống kê truy vấn LLM mới có thể là dữ liệu tốt nhất. Bài gốc (TFA) cũng bàn khá dài về điểm này
• Tôi cứ nghĩ JavaScript sẽ đứng thứ 2, nhưng có vẻ TypeScript đã chiếm mất phiếu. Cá nhân tôi xem JavaScript và TypeScript gần như cùng một họ, nên tôi nghĩ phải cộng điểm của hai cái lại với nhau
  • Với kiểu thống kê này thì phải gộp chúng lại mới có thể xem là hạng 2 thực sự
  • Đúng là nên gộp hai cái này, mà tiện thể tôi cũng không hiểu vì sao Arduino lại có mặt trong danh sách
  • Tôi cũng đồng ý; chắc còn nhiều mục khác cũng nên gộp, và các ngôn ngữ dựa trên BEAM cũng nên được gom thành một nhóm
  • Nếu gộp cả Java & Kotlin, C & C++ thì chưa chắc JS & TS đã là hạng 2
• Những ai ngạc nhiên vì Java xếp cao như vậy, chẳng lẽ cả sự nghiệp chỉ làm backend nodejs ở startup 10 người thôi sao? Chưa từng làm ở công ty lớn, nhất là công ty phần mềm enterprise à?
  • Java giờ là COBOL mới. Phần lớn ngành tài chính, bảo hiểm, y tế đã lao vào Java từ hàng chục năm trước, và vẫn đang tiếp tục migrate code COBOL cũ sang Java
  • Cũng có điểm hơi lạ: tôi làm ở Google hơn 5 năm và qua thống kê thì biết có cực kỳ nhiều code Java, nhưng bản thân tôi thực sự chỉ nhìn vào code Java khoảng 3 lần. Cảm giác Java đúng là được dùng rất nhiều, nhưng ngay trong nội bộ công ty nó cũng như tồn tại ở những khu vực tách biệt, như thể bị cô lập ở một mắt xích nào đó trong chuỗi giá trị kinh tế
  • Ai ngạc nhiên vì Java xếp cao chắc không ở mảng tài chính. Tất nhiên enterprise không nhất thiết chỉ dùng Java; ở các tập đoàn lớn ngoài tài chính cũng có nơi Microsoft, .NET, C# thống trị
• Tôi làm backend fintech mà thấy khá khó chọn một ngôn ngữ mục tiêu để chuyển sang. Tôi từng dùng Node và Ruby, nhưng ngày càng thấy thiếu hệ thống kiểu tĩnh. TypeScript cũng có giới hạn như tùy chọn non strict. Các ngôn ngữ như Java/.Net hay Go thì lại cho cảm giác cũ kỹ. Rust có vẻ thú vị nhưng không hợp với nền tảng của tôi. Không biết có ngôn ngữ nào đáng để khuyên không
  • Nếu bạn định tiếp tục ở fintech thì ngoài Java, C#, C++, TypeScript ra cũng không có nhiều lựa chọn. Dù vậy, cũng có lúc gặp các công ty dùng Haskell, F#, Scala hơi ngoài dòng chính. Những ngôn ngữ này chủ yếu được dùng cho DSL phục vụ workflow. Nếu bạn hứng thú với array language, thì tài chính là một trong số ít lĩnh vực mà các ngôn ngữ như vậy vẫn còn tồn tại. Tuy nhiên các vị trí này khá khó tìm. Có thể tham khảo Dyalog(APL), J, BQN, Kdb+(Q), tài nguyên Arraycast
  • Scala là ngôn ngữ tốt nhất tôi từng dùng. Nó kết hợp ưu điểm của TypeScript với thế mạnh của Java và Rust, và fintech là một trong số ít niche còn lại có thể xin việc bằng Scala
  • Rust là ngôn ngữ đa dụng nên bạn có thể làm gần như mọi thứ với nó. Nhưng “đúng công cụ cho đúng việc” vẫn luôn quan trọng. Hệ sinh thái mới là chìa khóa; điều quan trọng là bạn định xây cái gì
  • Tôi cũng đang có cùng băn khoăn, và cảm thấy Gleam là phù hợp nhất. Nó có cả sự đơn giản của Go lẫn sự tiện lợi của Kotlin
  • Java thì chậm, nhưng cú pháp đang tốt dần lên và nó là xương sống của rất nhiều công ty vừa và lớn. Ở các công ty nhỏ thì thường chỉ dễ tìm JS/Ruby/Python, có lẽ vì những nơi này coi trọng năng suất và chi phí kỹ thuật hơn. Vì vậy mới có hiện tượng ngôn ngữ thông dịch được dùng nhiều hơn các ngôn ngữ enterprise/hiệu năng
• Kết quả khảo sát cho thấy người dùng PHP và Ruby còn nhiều hơn HTML, mà việc HTML được tính là ngôn ngữ lập trình ngay từ đầu cũng đã đáng nghi rồi. Việc Elixir xếp thấp hơn OCaml cũng khá bất ngờ. Tôi có thấy những công ty lớn dùng Elixir, còn OCaml thì đã lâu không gặp
  • Có thể kết quả như vậy là vì chỉ có số ít người chọn HTML khi được hỏi “bạn dùng ngôn ngữ lập trình nào”
  • Các đồng nghiệp Java ở công việc đầu tiên của tôi từng ngồi uống rượu trong công viên thì bị cảnh sát hỏi làm nghề gì, họ trả lời là “lập trình viên”, và cảnh sát phản ứng kiểu “à~ HTML đúng không”
  • Về câu hỏi PHP và Ruby có nhiều người dùng hơn HTML không, theo kinh nghiệm của tôi thì tỷ lệ backend/system developer cao hơn frontend rất nhiều (từ 3:1 đến 20:1). Tùy quy mô công ty, nhưng nếu chỉ làm backend thì bạn có thể gần như không đụng HTML, đặc biệt là trong các dịch vụ thiên về web thì thực tế cũng có nhiều người không hề sờ tới HTML
  • HTML đúng là một ngôn ngữ theo nghĩa nào đó, nhưng gần như không bao giờ được dùng đơn lẻ. Việc đưa HTML vào danh sách như một mục độc lập thì hơi vô nghĩa
  • Mỗi người sống trong bong bóng riêng của mình. Tôi vẫn nghĩ Scala là một ngôn ngữ rất phổ biến
• Tôi cũng thấy hài lòng vì Haskell vẫn còn có mặt trong bảng xếp hạng, dù nó ở tầm ngang LabView thôi (hơi sốc một chút), còn nội dung bài báo thì chẳng thú vị lắm
  • Haskell ít ra vẫn là một ngôn ngữ thú vị. Tôi cũng vui vì Julia yêu thích của mình có mặt trong danh sách năm nay; đó là dấu hiệu cho thấy những ngôn ngữ thú vị vẫn còn hy vọng. Sau màn hợp tác SoC giữa Intel và NVIDIA, có lẽ Python và C++ sẽ còn tiếp tục thống trị danh sách này trong tương lai
  • So sánh Haskell với LabView đúng là hơi oan cho nó
• Tôi tò mò không biết “Arduino” là gì. Nếu là bộ Arduino DIY mà chúng ta biết, thì nó không phải “ngôn ngữ” mà chỉ là C++ thôi
  • Tài liệu Arduino đúng là tự gọi nó là “Arduino programming language”, nhưng thực tế chỉ như C++ được thêm vào vài typedef mà thôi. Tôi cũng không rõ tại sao
  • Nó cùng kiểu với việc HTML, CSS được phân loại là ngôn ngữ, hay thư viện C/Fortran lại được gọi là thư viện “Python”
  • Kiểu phân loại này khá kỳ quặc và làm giảm độ tin cậy của biểu đồ. Nếu đã tính như vậy thì đúng ra phải cộng điểm cho C++
• Tôi cũng từng có băn khoăn tương tự: liệu các trợ lý LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) có khiến các ngôn ngữ lập trình hiện tại bị cố định hóa hay không. Theo những gì tôi thử nghiệm, ngôn ngữ càng phổ biến thì LLM càng làm tốt hơn (vì lượng dữ liệu huấn luyện), nên có cảm giác việc đưa ngôn ngữ mới vào sẽ ngày càng khó hơn. Nếu LLM chỉ được huấn luyện trên code hướng đối tượng thì có lẽ đến giờ việc phát triển những mô hình tư duy khác đã càng khó hơn nữa
  • Gần đây tôi có dùng thử Hare, một ngôn ngữ không mấy nổi tiếng, và thấy Claude vẫn giúp ích hơn công cụ tìm kiếm truyền thống (dù đôi lúc cũng bịa). Nên tôi không chắc LLM sẽ ảnh hưởng đến sự cố định hóa ngôn ngữ nhiều đến vậy
  • Theo trải nghiệm của tôi, LLM đúng là phản hồi tốt hơn với các ngôn ngữ phổ biến, nhưng không chỉ vậy, nó còn hay lặp lại các câu trả lời tận dụng những ngôn ngữ hoặc công cụ nổi tiếng một cách không cần thiết. Và khi bạn chỉ ra điều đó, nó sẽ sửa kiểu “Đúng vậy, không nhất thiết phải như thế. Tôi sẽ đưa ví dụ rõ ràng và phù hợp hơn…”. Giá mà ngay từ đầu đã làm vậy thì tốt hơn, vì code ban đầu thường có hình thức phức tạp không cần thiết. Nếu không phải lập trình viên nhiều kinh nghiệm thì cũng khó mà lọc được những điểm này; thế là code kỳ quặc bị đưa vào git repo hay triển khai lên môi trường chạy. Đôi lúc tôi còn nghi ngờ các công ty lớn đang cố nhét plugin/code của họ vào câu trả lời đầu tiên. Cấu trúc này về sau có thể trở thành vấn đề rất nghiêm trọng. Ngành quảng cáo chắc đang thèm nhỏ dãi trước xu hướng này, và nếu quảng cáo bị trộn vào mô hình LLM thì mọi chuyện sẽ còn tệ hơn nữa
    • Tôi mong sẽ có các mô hình mở, công khai rõ dữ liệu huấn luyện và trọng số, đồng thời cho phép tùy biến theo kiểu reproducible build (giống Nix)
    • Cần có cách debug mô hình ở bước suy luận (ví dụ: những thành phần minh bạch như tag)
    • Tôi tự hỏi liệu đã có phương pháp formal verification nào cho suy luận của mô hình hay chưa
  • Rào cản để đưa ngôn ngữ mới vào thực tế chắc chắn sẽ cao hơn, nhưng ngay cả bây giờ lý do để dùng ngôn ngữ ngách cũng chỉ là
    1. có sẵn codebase và thư viện hiện hữu
    2. hoặc nơi tập trung các chuyên gia của một miền cụ thể, chứ không phải vì LLM giỏi Java thì ai cũng sẽ dùng Java. (Còn dùng cho vui hay để làm đẹp CV thì là chuyện khác)
  • Chọn ngôn ngữ phổ biến luôn có lợi về mặt tuyển người và những thứ tương tự. Chọn ngôn ngữ kém phổ biến luôn là rủi ro, và điều đó đến giờ vẫn không thay đổi
• Việc Python đứng số 1 khiến tôi thấy khá bức bối. Theo kinh nghiệm của tôi, ngoài việc viết script hay tự làm PoC một mình thì tôi chẳng muốn dùng Python cho việc gì khác; tôi không thể tưởng tượng nổi việc dùng Python cho code dài hơn 1.000 dòng, phải do nhiều người cùng bảo trì, hay chạy quá vài giây. Vì Python đã trở thành ngôn ngữ mặc định để dạy cho sinh viên không chuyên ở đại học Mỹ, nên rất nhiều người thông minh đóng góp vào hệ sinh thái của nó; tôi chỉ ước những nỗ lực đó được chuyển sang các ngôn ngữ khác hoặc các ngôn ngữ biên dịch vững chắc hơn. Tôi khuyên dùng các ngôn ngữ biên dịch, kiểu tĩnh, có hỗ trợ đa luồng
  • Tôi hoàn toàn đồng ý, tôi cũng chỉ dùng nó cho mục đích script. Năm ngoái tôi định thử làm ML nhưng ghét Python quá nên bỏ sau một tháng. Tôi không hiểu vì sao Ruby lại không phổ biến hơn. Vì Python đã thành ngôn ngữ đầu tiên mặc định (tôi cũng từng như vậy), nên thật ra tôi còn muốn khuyên Ruby hơn
  • Đồng cảm, Python cho cảm giác khá “mềm nhũn”. Các ngôn ngữ kiểu tĩnh, biên dịch mà tôi biết chỉ có Rust, C, C++, mà mỗi cái lại có nhược điểm riêng. Giá mà có một ngôn ngữ kiểu C nhưng có thêm hệ thống module và tooling của Rust thì tuyệt
  • Cú pháp của nó cũng chẳng hấp dẫn gì. Không biết có chạy tốt hay không, nhưng đó là một ngôn ngữ không vui chút nào

[3ae3ae]

JS với TS gần như là cùng một ngôn ngữ, nên gộp lại có lẽ sẽ hợp lý hơn nhỉ

[beoks]

Thật lạ khi HTML lại có trong bảng xếp hạng.

[jjpark78]

Thật khó mà tin được Java lại đứng thứ 2.

[passerby]

Java và C# trước đây cũng như bây giờ vẫn là tiêu chuẩn trong môi trường máy chủ web doanh nghiệp.

[jjpark78]

Khảo sát của Stack Overflow với bảng xếp hạng ngôn ngữ phổ biến khác nhau quá nhiều.