Todos amamos Python. Es el lenguaje de facto para la Inteligencia Artificial generativa, el Machine Learning y, seamos sinceros, casi cualquier script que necesite ser legible antes del café. Su sintaxis clara, su vasta biblioteca (el ecosistema Anaconda es casi una religión), y su curva de aprendizaje amable lo han coronado como el rey de la productividad.
(más…)El problema: ¿Recuerdas esa época en que, al escuchar la palabra «Python», la mente de un desarrollador se inundaba inevitablemente de imágenes de Jupiter Notebooks, matrices de NumPy y complejos modelos de *Machine Learning*? Durante casi una década, Python fue secuestrado, con cariño, por la comunidad de la ciencia de datos. *Flask* y *Django* pasaron a ser los primos que visitábamos en Navidad. La comunidad *backend* sentía que su lenguaje predilecto estaba perdiendo músculo frente a la velocidad y la asincronía de *Node.js* o la rigidez de *Go*. Seamos honestos, la programación web en Python, aunque funcional, parecía a veces un proceso síncrono y algo lento en un mundo que exigía microservicios instantáneos y concurrencia brutal.
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