Beliebteste Programmiersprachen 2026
Eine Programmiersprache ist die Grundlage für die Entwicklung jeglicher Software. Verschiedene Sprachen sind für spezifische Aufgaben konzipiert – Front-End- und Back-End-Entwicklung, maschinelles Lernen, wissenschaftliche Datenerfassung und mobile Anwendungen.
Laut Stack Overflow bleibt Python dank seines starken Ökosystems in den Bereichen KI/ML und Data Science (verwiesen sei auf seine umfangreichen Bibliotheken und Frameworks) eine der führenden Sprachen.
Mehr als 60 % der professionellen Entwickler bevorzugen Kernsprachen wie JavaScript, HTML/CSS, SQL und Java.
Gleichzeitig gewinnen neue Sprachen an Popularität – insbesondere Rust und Go aufgrund ihres Fokus auf Sicherheit sowie TypeScript, das JavaScript sehr ähnlich ist, aber höhere Sicherheit und Typprüfung bietet.
In den letzten Jahrzehnten sind Programmiersprachen zu einem unverzichtbaren Element der Entwicklung in vielen Bereichen geworden. In den USA und Europa sind Python, JavaScript und Java die beliebtesten Sprachen.
Die Programmiersprache Python wird beispielsweise häufig im Bereich der künstlichen Intelligenz sowie zum Schreiben verschiedener Skripte verwendet. JavaScript bildet die Grundlage für die Frontend-Entwicklung sowie für Backend- und voll funktionsfähige Toolsysteme. Ohne Java ist der Betrieb von Android- und Unternehmenssystemen nicht vorstellbar.
Jede Sprache hat ihre eigenen einzigartigen Funktionen und unterstützt spezifische Paradigmen. Zu den wichtigsten Konzepten gehören:
Die Trends des Jahres 2025 bestimmen die Kriterien für die Auswahl der Tools, die für Entwickler bei ihrer Arbeit am nützlichsten sind:
Durch die Fokussierung auf die individuellen Bedürfnisse kann jeder Entwickler unabhängig das effektivste Toolkit auswählen und dabei Leistung, Skalierbarkeit, Sicherheit, plattformübergreifende Kompatibilität und mehr berücksichtigen.
| Kategorie | Hauptmerkmale | Stärken | Schwächen | Anwendungsfälle |
| Prozedural (Imperativ) | Sprachen, in denen Programme als Sequenzen von Anweisungen (Prozeduren oder Funktionen) aufgebaut sind, die den Programmzustand verändern; Fokus auf Anweisungen, Kontrollfluss (for, while) und Modularität durch Funktionen. | Ein einfaches Sprachmodell, geeignet zum Lernen und für Aufgaben, die eine schrittweise Steuerung erfordern; im Allgemeinen effizient in der Ausführung; Einfache Abbildung auf Low-Level-, Hardware- oder Systemaufgaben. | Kann zu Code führen, der in großen Systemen (aufgrund von Nebeneffekten und gemeinsam genutzten, veränderlichen Zuständen) schwieriger zu warten ist; bietet weniger Möglichkeiten zur Parallelität; bietet für bestimmte Aufgaben weniger ausdrucksstarke Abstraktion. | C – ein klassisches Beispiel für eine prozedurale Sprache; wird in vielen System- und eingebetteten Codes verwendet; Teile von C++ und Go folgen ebenfalls prozeduralen Paradigmen. |
| OOP (Objektorientierte Programmierung) | Sprachen, die Code in „Objekten“ organisieren, die Daten und Verhalten kapseln; Vererbung, Polymorphismus und Kapselung unterstützen. | Gut geeignet für die Modellierung realer Entitäten; hilft bei der Strukturierung großer Codebasen; fördert die Wiederverwendung von Code; Viele Frameworks, Tools und IDEs bieten umfassende Unterstützung für OOP. | Kann sowohl zur Laufzeit (z. B. virtueller Dispatch) als auch während des Designs (komplexe Hierarchien, enge Kopplung) Overhead verursachen; kann zu Over-Engineering führen; Risiko von Leistungseinbußen. | Java, C#, C++, Python, Ruby; viele große Unternehmens- und mobile Anwendungen werden mit OOP erstellt. |
| FP (Funktionale Programmierung) | Fokus auf reine Funktionen (ohne Nebeneffekte); unveränderliche Daten; erstklassige und höherstufige Funktionen; Ausdrücke statt Anweisungen; Rekursion statt Schleifen. | Diese Sprachen erleichtern das Denken und Testen; bieten eine bessere Unterstützung für Parallelität aufgrund des Fehlens gemeinsamer veränderlicher Zustände; ermöglichen oft prägnanten Code; Gut geeignet für Datentransformation und Machine-Learning-Pipelines. | Kann eine steile Lernkurve haben; Rekursion kann ohne Compileroptimierungen ineffizient sein; kann für Entwickler, die an imperative Stile gewöhnt sind, weniger intuitiv sein; die Leistung kann manchmal problematisch sein. | Haskell, Scala (multiparadigmatisch), F# sowie die funktionalen Funktionen von Python, JavaScript und Rust. |
| Deklarativ (logisch) | Das Wesentliche dieses Sprachmodells ist, dass der Entwickler nicht spezifiziert, wie etwas zu tun ist, sondern Eigenschaften, Einschränkungen oder Beziehungen definiert; die Sprache oder das System bestimmt selbst, wie diese Anforderungen erfüllt werden. | Diese Sprachen eignen sich für Wissenssysteme, Regelmaschinen, automatisiertes Denken und die Lösung von Einschränkungen. Sie können den Code für bestimmte Aufgaben reduzieren und bieten eine hohe Ausdruckskraft für logik- oder KI-basierte Anwendungen. | Keine Allzwecksprachen; die Leistung kann unvorhersehbar sein; sie verfügen oft über weniger Bibliotheken und weniger ausgereifte Ökosysteme; das Debuggen kann manchmal schwieriger sein. | Prolog, Datalog und Sprachen oder Frameworks für Constraint-Logik und Regel-Engines. |
| Skriptsprachen (interpretiert) | Sprachen, die häufig interpretiert (oder JIT-kompiliert) werden, mit dynamischer Typisierung; sie sind für schnelle Entwicklung, die Erstellung von Glue Code und Automatisierung konzipiert; sie können Funktionen aus OOP, funktionaler Programmierung und mehr enthalten. | Schnelle Iteration; Benutzerfreundlichkeit; niedrige Einstiegsbarrieren; ideal für Skripting, Prototyping, Front-End- und Back-End-Aufgaben; starke Communities und gut entwickelte Bibliotheks-Ökosysteme. | Die Leistung ist oft geringer; Dynamische Typisierung kann zu Fehlern führen. Die Skalierung oder Wartung großer Codebasen kann ohne strikte Disziplin eine größere Herausforderung darstellen. | JavaScript, Python, Ruby, PHP und andere. |
Laut einer TIOBE-Studie ist Python in diesem Jahr mit 25,98 % die führende Programmiersprache. Es folgen C++ mit 8,80 %, C mit 8,65 %, Java mit 8,35 % und C# mit 6,38 %.
Die in der Tabelle dargestellten Statistiken zeigen, dass Sprachen mit starker Multiparadigmenunterstützung (Kombination von OOP, FP und prozeduralen Ansätzen) führende Positionen in der Entwicklung einnehmen, und dieser Trend dürfte sich im nächsten Jahr fortsetzen. Gleichzeitig bleiben spezialisierte Sprachen wie C und C++ für systemweite, eingebettete und leistungskritische Anwendungen von entscheidender Bedeutung. Solche Entwicklungen wären ohne sie nicht möglich.
Laut Crossover wird das Interesse an funktionalen und Multiparadigmenfähigkeiten im nächsten Jahr voraussichtlich zunehmen. Sprachen, die eine Mischung von Paradigmen ermöglichen, werden zunehmend eingesetzt und bieten ein hohes Maß an Sicherheit, Multithreading und Parallelität.
Darüber hinaus sind in der Webentwicklung und bei KI-bezogenen Aufgaben Python, JavaScript, Java, C#, Swift, TypeScript, Kotlin, Ruby, Rust und Go die gefragtesten Sprachen.
Die folgende Tabelle zeigt die gefragtesten Programmiersprachen.
| Programmiersprache | Warum Python in der Entwicklung wichtig ist | Vorteile und Möglichkeiten | Wichtigste Herausforderungen |
| Python | Python ist die beste Wahl für Data Science, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Skripting und Back-End-Entwicklung. Es verfügt über ein umfangreiches Ökosystem (Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) und ist leicht zu erlernen. | Hohe Produktivität für Prototyping, Forschung und Datenanalyse; umfassender Support und Tools; Eine hervorragende Brückensprache. | Geringere Leistung im Vergleich zu kompilierten Sprachen; nicht geeignet für Projekte, bei denen Skalierbarkeit, Geschwindigkeit oder strenge Speicher-/Latenzanforderungen entscheidend sind. |
| JavaScript/TypeScript | JavaScript ist ein unverzichtbares Werkzeug für die Frontend-Entwicklung, während TypeScript aufgrund seiner statischen Typisierung und der besseren Unterstützung großer Codebasen immer beliebter wird. | Umfangreiches Ökosystem; universelle Browserunterstützung; TypeScript erhöht die Codesicherheit. | JavaScript leidet manchmal unter Leistungseinschränkungen in großen Systemen; sein dynamisches Verhalten kann zu Fehlern führen. TypeScript erfordert spezielle Tools und Build-Konfigurationen. |
| Java | Weit verbreitet in Unternehmensumgebungen, Android-Anwendungen und Back-End-Diensten; bietet Stabilität, eine lange Geschichte und große Codebasen. | Ein zuverlässiges und ausgereiftes Ökosystem; leistungsstarke Tools; Abwärtskompatibilität; ein großer Pool an qualifizierten Fachkräften. | Einige Teile des Ökosystems sind schwerfällig und komplex; Speichernutzung und Startzeit, insbesondere bei Microservices, können im Vergleich zu einfacheren Sprachen weniger optimal sein. |
| C++ | Es ist die primäre Sprache für die Entwicklung leistungskritischer Anwendungen wie Spiele, eingebettete Systeme, Echtzeitsysteme und Infrastruktur. | Hohe Leistung; präzise Kontrolle über Speicher und Hardware; ausgereifte Kompilierung; große und gut etablierte Codebasis. | Das Schreiben von sicherem Code ist anspruchsvoller; Speicherverwaltungsfehler; steilere Lernkurve; Iterationen sind langsamer als in höheren Programmiersprachen. |
| Go (Golang) | Die Sprache wird aufgrund der steigenden Nachfrage nach Cloud-Infrastruktur, Microservices und DevOps, bei denen Skalierbarkeit, Einfachheit und Back-End-Performance entscheidend sind, zunehmend eingesetzt. | Einfacheres Parallelitätsmodell; schnelle Kompilierung; gute Performance; starke Unterstützung für Cloud-, Container- und Microservices-Umgebungen. | Einige spezialisierte Bibliotheken sind im Vergleich zu älteren Sprachen weniger ausgereift; weniger Entwickler mit umfassender Erfahrung; Die Sprache eignet sich nicht für extrem niedrige Latenzzeiten oder stark eingeschränkte Ressourcen. |
| Rust | Rust ist eine beliebte Sprache in den Bereichen Low-Level-Systeme, Performance und Sicherheit sowie für sicherheitsrelevanten Code. | Speichersicherheit; Thread-Sicherheit; Performance nahe C/C++; moderne Syntax; robuste Tools; zunehmende Verbreitung in Infrastruktur, eingebetteten Systemen, WebAssembly und Systemprogrammierung. | Kleineres Ökosystem im Vergleich zu weiter verbreiteten Sprachen; Tools und Bibliotheken sind in einigen Bereichen weniger entwickelt; steilere Lernkurve für manche Entwickler; Die Kompilierungszeit kann länger sein. |
| R, Julia | Diese Sprachen sind hochspezialisiert, aber wichtig in Bereichen wie Datenwissenschaft, Forschung sowie numerischer und statistischer Berechnung. | Hohe Leistung für numerische Aufgaben; Julia zielt darauf ab, Geschwindigkeit mit Benutzerfreundlichkeit zu kombinieren; R wird weiterhin häufig in der Statistik verwendet. | Weniger häufig in produktiven Webanwendungen verwendet; weniger Spezialisten verfügbar; Die Integration mit anderen Teilen des Tech-Stacks kann manchmal weniger reibungslos verlaufen. |
Laut Huntr.co verdienten Rust-Entwickler im zweiten Quartal 2025 auf dem US-Markt am höchsten – fast 261.000 US-Dollar pro Jahr. Golang-Entwickler verdienen rund 196.000 US-Dollar pro Jahr, während TypeScript-Spezialisten etwa 183.500 US-Dollar pro Jahr verdienen.
Eine IT-Marktanalyse von Signify Technology zeigt, dass die Zahl der offenen Stellen in der Go-Entwicklung im vergangenen Jahr um 17 % gestiegen ist. Eine Studie von Itransition zeigt, dass 45 % der Personalvermittler weltweit nach Python-Spezialisten suchen, gefolgt von JavaScript-Entwicklern mit 41,5 % und Java-Entwicklern mit 39,5 %.
Zum Zeitpunkt des Schreibens lautet die Rangliste wie folgt:
Diese Popularität Das Ranking basiert auf der Bewertung der folgenden Faktoren:
Sie sind in der folgenden Tabelle zusammen mit ihren wichtigsten Merkmalen aufgeführt.
| Programmiersprache | Popularitätsfaktoren | Wichtigste Vorteile | Nutzungsherausforderungen | Statistiken zur Sprachnutzung |
| Kotlin | Kotlin erfreut sich zunehmender Beliebtheit in der Android-Entwicklung und wird in serverseitigen und plattformübergreifenden Projekten eingesetzt. Viele Teams bevorzugen Kotlin gegenüber Java für neue Android-Anwendungen aufgrund seiner prägnanten Syntax, Nullsicherheit und modernen Tools. | Kompatibilität mit Java (Möglichkeit zur Nutzung vorhandener Java-Bibliotheken); sauberere Syntax; Coroutinen für Parallelität; plattformübergreifende Funktionen (Android, JVM, Webanwendungen über Kotlin/JS, Kotlin Multiplatform). | Bei bestehenden großen Java-Codebasen können die Migrationskosten hoch sein; kleineres Ökosystem im Vergleich zu Java in bestimmten Bereichen; weniger Entwickler mit umfassender Erfahrung außerhalb von Android-Kontexten; wahrgenommene Leistungseinbußen in einigen JVM-Konfigurationen. | Laut Itransition verwenden im Jahr 2025 über 60 % der professionellen Android-Entwickler Kotlin. |
| Swift | Die primäre Sprache für die iOS/macOS-Entwicklung; ihre moderne Syntax, Sicherheitsfunktionen und Apple-Unterstützung machen sie zum Standard für neue Anwendungen auf Apple-Plattformen; das Interesse an der Back-End-Entwicklung mit Swift-on-Servern wächst. | Leistung; Sicherheit; moderne Funktionen; starke Integration in das Apple-Ökosystem; zunehmend ausgereifte Tools. | Hauptsächlich auf Apple-Plattformen (iOS, macOS, watchOS, tvOS) eingesetzt; weniger universell einsetzbar; weniger Back-End-/Server-Ressourcen im Vergleich zu Sprachen wie Java, Kotlin oder Go; kleinerer Arbeitsmarkt außerhalb der mobilen und Apple-spezifischen Entwicklung. | Laut Itransition nutzten in den letzten 12 Monaten etwa 6 % der Entwickler Swift. |
| Scala | Wird in Big Data, Back-End-Diensten und verteilten Systemen verwendet, insbesondere mit Apache Spark; geeignet für Projekte, die sowohl funktionale als auch objektorientierte Paradigmen erfordern. | Ausdrucksstärke; leistungsstarke Abstraktionen; gut geeignet für Datentransformation, Stream-Verarbeitung und Stapelverarbeitung; Starke Präsenz in Ökosystemen wie Spark, Kafka usw. | Steilere Lernkurve; manchmal komplexere Build- oder Tool-Konfiguration; kleinerer Talentpool; langsamere Akzeptanz außerhalb der Nischen; JVM-Overhead und Setup-Anforderungen. | Laut Devopsschool liegt die Gehaltsspanne für Scala-Entwickler in den USA und Europa zwischen 75.000 und 175.000 US-Dollar pro Jahr. |
Laut Statcounter ist die aktuelle Verteilung und Nutzung verschiedener Betriebssysteme in den Marktsegmenten wie folgt:
Die Interaktion zwischen Betriebssystem und Programmiersprache hat direkten Einfluss auf die effiziente Entwicklung und Bereitstellung von Software.
Die Beziehung zwischen Betriebssystem und Programmiersprachen lässt sich wie folgt zusammenfassen:
Laut der Stack Overflow Developer Survey 2025 verwenden fast 57,9 % der Entwickler Python, 29,4 % Java, während Go und Rust von 16,4 % bzw. 14,8 % der Entwickler verwendet werden.
Die folgende Tabelle zeigt die Kompatibilität von Betriebssystemen und Programmiersprachen.
| Betriebssystem | Programmiersprachen | Anwendungsbereiche |
| Windows | C#, C++, .NET, manchmal Rust, Python | Desktop-Anwendungen, Unternehmenssoftware, Spiele (Unity/Unreal), Dienstprogramme, GUI-Tools, Unternehmenssoftware |
| macOS/iOS | Swift, Objective-C, Python, JS/TS (über Electron oder Web), manchmal C++ | Mobil- und Tablet-Anwendungen (iOS), Multimedia-Software, Grafikanwendungen, plattformübergreifend Tools |
| Linux/Unix-ähnlich / Server | C, C++, Python, Go, Rust, Java | Serveranwendungen, Cloud-Dienste, Netzwerkdienste, Containerisierung, DevOps, Automatisierung |
| Android | Kotlin, Java, manchmal C++ (für leistungskritische Teile), Rust | Mobile Anwendungen, Spiele, Teile von Systemsoftware, plattformübergreifende Lösungen |
Programmiersprachen spielen in jeder Phase eine Schlüsselrolle. Sie bestimmen Entwicklungsgeschwindigkeit, Wartungsfreundlichkeit, Leistungsniveau, Teamzusammenarbeit, Toolauswahl und die Gesamtkosten des Projekts.
Die Wahl der Programmiersprache wirkt sich direkt auf den Entwicklungsprozess aus:
Eine von accentonpeople durchgeführte Studie zeigt, dass sich in Europa zwischen 2024 und 2025 über 6,1 Millionen Softwareentwickler auf Webentwicklung, Backend und mobile Anwendungen spezialisieren. 62 % der Entwickler verwenden JavaScript, 51 % Python und 30 % bzw. 25 % Java und C/C++.
Laut dem SlashData-Bericht stieg die Zahl der C++-Entwickler zwischen 2022 und 2025 von 9,4 auf 16,3 Millionen. Die Programmiersprache Rust erfreut sich zunehmender Beliebtheit und ist in diesem Jahr die am schnellsten wachsende Sprache.
Natürlich empfiehlt sich bei der Entwicklung eines Fintech-Startups die Verwendung von Java oder Kotlin zur Absicherung von Transaktionen. Für ein Spielestudio ist die Verwendung von C++ oder Rust wichtig, um eine hohe Projektleistung zu gewährleisten. Die wichtigsten Faktoren bei der Auswahl der besten Programmiersprache sind:
Laut Stack Overflow 2025 stieg die Popularität von Python zwischen 2024 und 2025 um 7 % und gehört damit zu den weltweit beliebtesten Programmiersprachen, die Entwickler auch weiterhin nutzen werden. In den USA können Python-Spezialisten zwischen 68.000 und 156.000 US-Dollar pro Jahr verdienen.
Die wichtigsten Faktoren für die Popularität und Nachfrage von Python sind:
Auch 2026 wird die Popularität von Python voraussichtlich hoch bleiben, insbesondere im Kontext von Projekten im Bereich Künstliche Intelligenz. Der Markt erlebt bereits die Integration der Sprache in Tools zur Entwicklungsautomatisierung, ML Ops und Datenpipelines, wobei Python-Code Teil einer größeren verteilten Infrastruktur wird.
Microsoft stellt weiterhin die VB6-Kompatibilität mit neuen Windows-Versionen über das „It Just Works“-Programm sicher. Das Unternehmen bietet jedoch keine neuen Funktionen oder Updates für VB6 an, sodass der Support auf bestehende Anwendungen beschränkt ist.
VB6 bleibt im Gesundheitswesen, im Einzelhandel, im Finanzwesen und im Bauwesen relevant, wo Altsysteme Wartung und Aktualisierung erfordern.
Assemblersprache wird in folgenden Bereichen eingesetzt:
Die Vor- und Nachteile der Assemblersprache sind in der folgenden Tabelle dargestellt.
| Vorteile | Nachteile |
| Maximale Kontrolle über die Hardware. Direkte Verwaltung von CPU-Registern, Speicher und anderen Hardwareressourcen. Gewährleistet hohe Präzision und Effizienz. | Entwicklungskomplexität. Die Programmierung in Assembler erfordert fundierte Kenntnisse der Prozessorarchitektur und kann im Vergleich zu höheren Programmiersprachen arbeitsintensiver sein. |
| Leistungsoptimierung: Der Code wird auf die Besonderheiten einer bestimmten Prozessorarchitektur zugeschnitten. Erhöhte Programmausführungsgeschwindigkeit. | In Assembler geschriebener Code ist in der Regel architekturspezifisch und erfordert bei der Portierung auf eine andere Plattform möglicherweise erhebliche Anpassungen. |
| Ressourcenminimierung: Erstellen von Programmen mit minimaler Codegröße, was besonders wichtig für ressourcenbeschränkte Geräte ist. | Das Debuggen von Programmen kann aufgrund des niedrigen Abstraktionsniveaus und der Notwendigkeit, mit Maschinencode zu arbeiten, schwierig sein. |
