编程语言有很多种，现在很多人都在用AI写代码，那么AI最擅长写哪种语言得代码呢，肯定像人一样，总有一种编程语言是在擅长的，总有一种编程语言是最不擅长的。芯哥作为长期喝单片机为伴的发烧友，我比较擅长C语言，目前也擅长中文图形编程（哈哈）。接下来我们一起看下AI工具对于各大编程语言得熟悉程序，排名越靠前，AI工具越熟悉此编程语言。
根据当前AI技术发展趋势和各编程语言特性，结合2025年的最新行业动态，以下是对编程语言被AI替代编写难易程度的排名分析（从最易到最难）：
第1名：Python
理由：语法简洁。Python的接近自然语言的语法和动态类型系统，使得AI生成代码时更易理解和模仿。例如，深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的代码结构高度标准化，AI可快速生成模板化代码。
丰富的库支持：庞大的第三方库（如NumPy、Pandas）提供了大量可复用的模块，AI只需组合现有功能即可完成任务。
社区与数据量：作为AI开发的主流语言，Python的代码库规模庞大，为AI模型训练提供了充足数据，生成质量较高。
局限性：尽管Python易被替代，但其性能瓶颈可能导致企业级复杂场景中逐渐转向Java。
第2名：JavaScript
理由：前端逻辑标准化。Web开发中的表单验证、UI交互等任务逻辑相对固定，AI可通过学习大量前端代码生成通用解决方案。
工具生态成熟：TensorFlow.js等库允许在浏览器中直接运行机器学习模型，AI生成的JavaScript代码可直接部署到Web环境。
动态类型特性：与Python类似，弱类型系统降低了生成代码的复杂度，但企业级后端逻辑仍依赖其他语言。
第3名：R语言
理由：统计建模模板化。R语言的数据分析任务（如线性回归、可视化）流程标准化，AI可通过调用现成包（如ggplot2）快速生成代码。
学术场景适配：研究场景中对代码效率要求较低，AI生成的原型代码足以满足需求，但生产环境仍需转换为Java或Python。
局限性：R的语法独特且应用领域狭窄，限制了AI模型的泛化能力。
第4名：Java
理由：企业级架构复杂度高。Java常用于高并发、分布式系统，需处理多线程、内存管理等底层细节，AI需理解复杂业务逻辑和设计模式，生成难度较大。
强类型系统：严格的类型检查要求代码精确性，增加了生成错误的可能性，但JDK新特性（如Project Panama）可能简化非Java库调用，提升生成潜力。
性能优化需求：企业级AI应用需结合GPU加速（如Project Babylon），AI需生成高性能代码，技术门槛较高。
第5名：C/C++
理由：底层操作依赖人工经验。内存管理、指针操作等需深度优化，AI难以自动处理硬件级细节（如缓存优化）。
高性能场景严苛：嵌入式系统或实时计算对代码效率要求极高，AI生成的代码需通过大量测试和调优，成本较高。
工具链辅助：部分框架（如TensorFlow C++ API）允许导入Python模型生成代码，但核心算法仍需人工编写。